Serviços de IA

IA integrada ao software que você já usa.

Ajude sua equipe a encontrar informações, preparar documentos e concluir tarefas nos sistemas que usa. Definimos o escopo com você e construímos a IA, as integrações e os controles necessários.

Discovery: 2 semanas · preço fixo. Crédito de 100% se você contratar a implementação com a gente em até 90 dias.

O que construímos

  • Sprint de AI Discovery

    Duas semanas para priorizar oportunidades, verificar a viabilidade com seus dados e sistemas e definir uma primeira entrega. Um roteiro para decidir o que construir.

  • Agentes e assistentes de IA

    Assistentes que respondem a perguntas, preparam rascunhos ou executam ações nas suas ferramentas. Definimos com sua equipe os acessos, as ações permitidas e os requisitos de aprovação.

  • Inteligência e busca documental

    Extração de campos de contratos e faturas, busca de respostas nos documentos e preparação de registros para revisão. Resultados conectados aos sistemas em que sua equipe os utiliza.

  • Visão computacional

    Detecção, contagem e inspeção visual conectadas ao software da sua operação. Verificamos a viabilidade com suas gravações e acordamos como revisar resultados incertos.

  • IA responsável

    Avaliação, controles de permissões, procedimentos de revisão e registros de decisões. Definimos os controles conforme a tarefa, seus requisitos sobre os dados e as consequências de um erro.

Provas

Em 2019, entregamos o Frankie à Amgen: um assistente de voz para iOS que permitia à equipe comercial consultar dados da empresa, antes da era dos LLMs. No nosso processo de contratação, usamos um agente desde o início de 2025 para transformar transcrições de entrevistas em perfis de candidatos.

Ver o caso →
A Sophilabs nos apresentou um produto que tínhamos orgulho de mostrar.
Noel GomezLíder de Ciência de Dados, Amgen

Como trabalhamos

Como definimos o que a IA pode fazer

Sua equipe decide quais ações precisam de aprovação e quem as revisa. Os resultados da avaliação e as consequências de um erro orientam qualquer mudança nesse escopo. Algumas ações podem continuar exigindo aprovação; menos correções, por si só, não justificam retirar a revisão.

  • Ancoragem

    Definimos quais fontes um recurso pode usar e como conferir suas respostas. Os testes incluem informações ausentes ou conflitantes e os casos em que o sistema deve pedir ajuda.

  • Escopo

    Documentamos os sistemas e as ações permitidas, aplicamos os controles de acesso na aplicação e acordamos quais etapas exigem aprovação.

  • Avaliação

    Acordamos critérios de aceitação e testamos com casos representativos, incluindo falhas. Mudanças em prompts, modelos e dados são avaliadas antes do lançamento.

  • Trilha de auditoria

    Definimos os registros necessários para revisar respostas e ações, junto com suas regras de acesso e retenção.

Antes do lançamento, acordamos quem monitora os resultados, trata as falhas e decide quando uma ação precisa voltar à revisão humana.

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Perguntas frequentes

  • Vocês conseguem adicionar recursos de IA a um software que já existe e tem usuários?

    Sim. Revisamos o fluxo de trabalho, os dados, as permissões e os pontos de integração, e planejamos um recurso para quem usa o produto. O escopo pode incluir um assistente, processamento de documentos, busca ou visão computacional, com mudanças que seguem seu processo de lançamento.

  • Como vocês trabalham dentro do nosso modelo de permissões e de dados?

    Revisamos como funciona o acesso de cada usuário e organização e aplicamos essas regras às consultas e ações. Se uma integração precisar de permissões adicionais ou mudanças no modelo de dados, acordamos isso com sua equipe antes da implementação.

  • Quais modelos vocês usam, e quem escolhe?

    Comparamos modelos para sua tarefa considerando qualidade, custo, latência e restrições sobre os dados, e decidimos com sua equipe. As opções podem incluir modelos hospedados por provedores, modelos de pesos abertos ou aprendizado de máquina convencional. Substituir um modelo pode exigir mudanças em prompts, integrações e infraestrutura, seguidas de avaliação antes do lançamento.

  • Como vocês medem se um recurso de IA funcionou?

    Acordamos o que medir e registramos como a tarefa é feita antes da mudança. Conforme o caso, isso pode incluir tempo de execução, taxa de correções ou rascunhos aceitos. Revisamos esses resultados junto com verificações de qualidade e comentários de quem faz o trabalho.

  • O que os nossos dados sustentam hoje?

    Revisamos uma amostra representativa dos dados, sua qualidade e os acessos disponíveis para a tarefa proposta. O Discovery identifica lacunas como campos ausentes, registros inconsistentes ou integrações indisponíveis. O roteiro pode incluir essa preparação ou recomendar adiar um caso de uso.

  • Como vocês lidam com dados que não podem sair do nosso ambiente?

    Projetamos com essa restrição e verificamos onde os dados são processados, armazenados e registrados. Se um modelo hospedado por um provedor exigir uma transferência que você não permite, avaliamos modelos que possam rodar no seu ambiente. Todo serviço externo autorizado também deve atender aos seus requisitos de retenção e uso para treinamento.

  • Quem mantém depois do lançamento?

    Antes do lançamento, acordamos quem assume o sistema, o monitoramento, o suporte e a transferência para sua equipe. Ela pode continuar com o código, os casos de avaliação e a documentação operacional. Se continuarmos mantendo ou desenvolvendo o sistema, o acordo define o escopo, as responsabilidades e o preço.

O que você gostaria que seu software fizesse?