Inteligência artificial que resolve problemas reais
Desenvolvemos modelos de IA sob medida para operações comerciais, logísticas e financeiras no Rio de Janeiro e em todo o Brasil. Resultados mensuráveis em semanas, não em meses.
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Desenvolvemos modelos de IA sob medida para operações comerciais, logísticas e financeiras no Rio de Janeiro e em todo o Brasil. Resultados mensuráveis em semanas, não em meses.
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A Efficient AI Network nasceu em 2021 com um objetivo direto: traduzir algoritmos complexos em ferramentas que qualquer gestor consegue usar. Nossa sede fica no centro do Rio de Janeiro, e atendemos clientes presencialmente e de forma remota em todo o território nacional.
Trabalhamos com equipes enxutas de dois a seis engenheiros por projeto. Cada modelo que entregamos passa por validação estatística com dados reais do cliente antes de entrar em produção. Não vendemos dashboards bonitos que ninguém consulta depois de duas semanas.
Nosso foco está em três verticais: varejo, logística e serviços financeiros. Essa especialização nos permite reutilizar aprendizados entre projetos e reduzir o tempo de entrega. Um piloto típico leva de quatro a oito semanas até o primeiro resultado operacional.
A equipe combina formação acadêmica em ciência da computação e estatística com experiência prática em operações. Dois dos nossos sócios fundadores passaram mais de uma década em empresas de tecnologia antes de abrir a consultoria.
Identificamos tarefas repetitivas na sua operação e construímos pipelines automatizados usando modelos de machine learning. Um cliente do setor de varejo reduziu o tempo de classificação de produtos de 40 horas semanais para menos de 3, com taxa de acerto de 94%.
Criamos modelos de previsão de demanda, churn e risco de crédito treinados com os dados históricos da sua empresa. Usamos séries temporais, gradient boosting e redes neurais recorrentes conforme a natureza do problema. Relatórios semanais acompanham a precisão do modelo em produção.
Desenvolvemos chatbots, classificadores de e-mail e sistemas de extração de informações a partir de documentos em português. Treinamos modelos de linguagem com vocabulário específico do seu setor, o que melhora a precisão em comparação com soluções genéricas de prateleira.
Nem toda empresa precisa de um modelo próprio. Às vezes, o mais eficiente é capacitar a equipe interna para usar ferramentas já existentes. Oferecemos workshops presenciais de dois dias no Rio de Janeiro e programas remotos de quatro semanas para times de dados e gestores de produto.
Implementamos sistemas de inspeção visual para controle de qualidade em linhas de produção e monitoramento de estoque por câmeras. Nossos modelos de detecção de objetos rodam em hardware local, sem necessidade de enviar imagens para a nuvem, o que reduz latência e custos de banda.
Conectamos fontes de dados dispersas em um pipeline unificado e configuramos a infraestrutura de MLOps para que seus modelos sejam retreinados automaticamente quando novos dados chegam. Usamos ferramentas como Airflow, MLflow e Kubernetes, adaptadas ao porte e orçamento de cada cliente.
Mapeamos os dados disponíveis, os gargalos operacionais e o resultado que o cliente espera. Essa etapa dura de três a cinco dias úteis e resulta em um documento de escopo com metas numéricas.
Construímos um modelo mínimo viável com uma amostra dos dados reais. O cliente recebe um relatório de desempenho com métricas como acurácia, recall e tempo de inferência antes de aprovar a próxima fase.
Integramos o modelo ao sistema existente via API ou batch processing. Configuramos monitoramento de drift e alertas automáticos para que a equipe do cliente saiba quando o modelo precisa de ajuste.
Durante os primeiros 90 dias após a entrega, fazemos reuniões quinzenais para avaliar resultados e ajustar parâmetros. Depois desse período, o suporte continua sob contrato mensal opcional.
Não. Muitos dos nossos clientes não possuem cientistas de dados no quadro. Nós cuidamos de toda a parte técnica e entregamos o modelo funcionando dentro do ambiente que o cliente já usa. Se houver interesse em internalizar a operação depois, oferecemos treinamento para a equipe.
Projetos piloto começam a partir de R$ 25.000 e cobrem o diagnóstico, a prototipação e um relatório de viabilidade. O valor final depende da complexidade dos dados e do tipo de modelo necessário. Enviamos uma proposta detalhada em até cinco dias úteis após a reunião inicial.
Sim. Assinamos acordos de confidencialidade antes de acessar qualquer base. Nossos ambientes de desenvolvimento seguem as diretrizes da LGPD, e podemos operar inteiramente dentro da infraestrutura do cliente quando necessário.
O primeiro protótipo funcional fica pronto entre duas e quatro semanas após o início do projeto. A versão de produção costuma levar de seis a dez semanas, dependendo das integrações necessárias com sistemas legados.
Atendemos clientes em todo o Brasil de forma remota. Para reuniões presenciais fora do Rio, cobrimos deslocamento e hospedagem como parte do orçamento do projeto, sem surpresas.
Rua Senador Dantas, 74, Rio de Janeiro, 20040-002, Rio de Janeiro, Brazil