IA aplicada & GenAI
Soluções de Inteligência Artificial
IA que chega à produção — de copilots e assistentes com RAG a previsão de demanda e inteligência documental, sobre Azure OpenAI, AWS Bedrock ou o modelo certo para o seu stack, com a governança que a operação exige.
Resultados
O que você ganha com isso
Consultoria de inteligência artificial é o serviço que leva a IA do slide à produção: a OneSolution projeta, constrói e governa copilots, RAG e modelos preditivos sobre os dados reais da sua empresa.
- Reduza horas de análise manual com inteligência de documentos e e-mails
- Ancore a GenAI nos seus próprios dados com recuperação segura (RAG)
- Preveja demanda, churn e risco com modelos em que dá para confiar
Para quem é
Esta prática é para a sua empresa se…
- Sua equipe perde horas lendo, classificando e redigitando documentos, e-mails e planilhas
- Vocês já testaram IA generativa, mas precisam de respostas ancoradas nos dados da empresa — com segurança e auditoria
- A diretoria pede “IA” e você precisa separar o que gera ROI do que é hype
- Previsões de demanda, churn e risco ainda são feitas no feeling ou em planilhas
Veja como esta prática deu à Ourofino uma única plataforma de dados governada — um trabalho reconhecido pela Microsoft.
O que entregamos
Capacidades desta prática
Copilots e assistentes corporativos
Assistentes de chat e de tarefas especializados no seu domínio, conectados aos seus sistemas, com controle de acesso por perfil e auditoria completa.
RAG (retrieval-augmented generation)
Pipelines seguros sobre seus documentos e bases de dados, para que as respostas citem fontes reais e atuais — não suposições.
Modelos preditivos e de previsão
Modelos de demanda, churn, preço e risco entregues com monitoramento, retreinamento e métricas de acurácia claras.
Inteligência de documentos e visão
Extração, classificação e roteamento de documentos e imagens não estruturados com Azure AI Document Intelligence.
Governança e avaliação de IA
Guardrails, baterias de avaliação e revisão humana no fluxo, para colocar IA em produção com responsabilidade.
Assessment de prontidão para IA
Um diagnóstico pragmático de 3 semanas que avalia seus dados, casos de uso e ROI antes de qualquer investimento.
Construído com
Um conjunto de ferramentas moderno e multi-cloud
- Azure OpenAI
- AWS Bedrock
- Google Vertex AI
- OpenAI
- Python
- LangChain
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Automação Inteligente / RPA
Automatize o trabalho repetitivo que consome os seus times — combinando Power Automate, RPA e IA para eliminar erros, encurtar ciclos e liberar as pessoas para o que gera valor.
Dados & Analytics
Uma fundação de dados confiável e governada em Microsoft Fabric, Databricks ou Snowflake — para que cada dashboard, modelo e decisão parta de uma única fonte de verdade.
FAQ
Perguntas frequentes sobre Inteligência Artificial
Não encontrou a sua pergunta? Fale com um especialista — respondemos em até um dia útil.
Quanto tempo leva para um projeto de IA chegar à produção?
Depende do caso de uso, mas nosso padrão é provar valor rápido: o assessment de prontidão leva 3 semanas e um primeiro caso de uso bem escopado costuma entrar em produção em 8 a 12 semanas, já com governança e monitoramento.
Preciso ter meus dados organizados antes de começar com IA?
Não do zero — mas IA boa depende de dado confiável. No assessment avaliamos exatamente isso e, quando há lacunas, atacamos primeiro a fundação junto com a nossa prática de Dados & Analytics.
O que é RAG e por que ele importa para a minha empresa?
RAG (retrieval-augmented generation) conecta modelos de linguagem aos seus documentos e bases de dados, para que as respostas citem fontes reais da empresa em vez de inventar. É a técnica que torna assistentes corporativos confiáveis.
Meus dados ficam seguros? A IA pode vazar informação confidencial?
Trabalhamos com implantações privadas (Azure OpenAI, AWS Bedrock e similares), em que seus dados não treinam modelos públicos, com controle de acesso por perfil, criptografia e trilha de auditoria de ponta a ponta.
Vocês trabalham só com Microsoft ou com outras nuvens também?
Somos profundos em Azure e fluentes em AWS, Google Cloud e Oracle. Escolhemos o modelo e a nuvem pelo seu caso de uso e pelo seu stack — não pela nossa preferência.
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