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Inteligência Artificial
IA aplicada ao negócio com governança, escala e resultado
Da experimentação à produção: desenhamos, desenvolvemos e operacionalizamos soluções de IA com governança, segurança e integração aos seus sistemas e dados.
A Inteligência Artificial cria novas formas de eficiência e inovação — desde previsões e recomendações até automações que executam tarefas e apoiam decisões em tempo real.
Na Arbit, entregamos IA de forma aplicada: conectamos dados, engenharia e governança para colocar modelos e agentes em produção com segurança, monitoramento e evolução contínua.
Nossas Capacidades
- Machine Learning (modelos preditivos e recomendações)
Desenvolvemos modelos para previsão, classificação, detecção de anomalias e recomendação, com validação, interpretação e integração aos processos do negócio.
- Visão computacional (imagens e vídeo)
Criamos soluções para detecção, segmentação, OCR e inspeção automática, conectando modelos a pipelines e aplicações para uso em escala.
- Automação inteligente de processos (RPA + IA)
Aplicamos IA para automatizar tarefas e decisões, integrando com RPA e sistemas corporativos para reduzir esforço manual e aumentar consistência operacional.
- IA generativa (LLMs, RAG, copilotos)
Desenvolvemos experiências com LLMs com foco em qualidade e segurança: engenharia de prompts, RAG (busca e geração com dados corporativos), avaliação e proteção contra vazamento e respostas inadequadas.
- Agentes de IA e orquestração de fluxos
Criamos agentes que interpretam informações, decidem e executam ações, integrando com APIs e sistemas corporativos. Definimos guardrails, monitoramento e evolução contínua para uso confiável.
- MLOps, monitoramento e governança
Estruturamos o ciclo de vida de modelos (deploy, versionamento, monitoramento e re-treino) e práticas de IA responsável para manter performance, rastreabilidade e conformidade.
Frameworks e plataformas
Atuamos de forma agnóstica e selecionamos tecnologias conforme o caso de uso, dados disponíveis, requisitos de segurança e necessidade de escala. Abaixo estão alguns frameworks e plataformas amplamente utilizados no mercado com os quais nossa equipe tem familiaridade:
- Machine Learning e Deep Learning: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
- IA generativa e agentes: Microsoft Copilot, Azure Foundry, OpenAI / OpenAI APIs, LangChain, LlamaIndex e padrões como RAG.
- MLOps e ciclo de vida: MLflow, Kubeflow, Docker e Kubernetes (para deploy e orquestração).
- Processamento de linguagem (NLP): spaCy e bibliotecas do ecossistema Hugging Face (Transformers).
- Visão computacional: OpenCV e frameworks de treinamento/inferência (TensorFlow/PyTorch).
- Automação de processos (RPA): Microsoft Power Platform, UiPath e Automation Anywhere (quando aplicável ao cenário).
Exemplos de soluções de IA
- Copiloto corporativo (IA generativa + RAG): Responde perguntas e apoia tarefas usando bases internas (políticas, manuais, contratos), com rastreabilidade e controles de acesso.
- Agente de atendimento e suporte: Automatiza triagem, classificação e respostas iniciais, integrando com CRM/ITSM e escalonando quando necessário.
- Previsão e demanda / forecasting: Modelos preditivos para melhorar planejamento, reduzir rupturas e apoiar decisões de capacidade.
- Detecção de anomalias e fraudes: Monitora transações/processos e identifica padrões fora do comportamento esperado, com alertas e investigação assistida.
- Visão computacional para inspeção: Detecção de defeitos, leitura OCR, contagem e verificação de conformidade a partir de imagens e vídeo.
- Automação inteligente (RPA + IA): Automatiza rotinas operacionais combinando extração/classificação de dados, validações e execução em sistemas legados.
Diferenciais
- IA aplicada ao negócio: foco em casos de uso viáveis e mensuráveis
- Integração com dados e sistemas para colocar IA em operação (não só POCs)
- Qualidade e segurança: avaliação, guardrails e práticas de IA responsável
- Operacionalização com MLOps e monitoramento para evolução contínua
Leve IA para produção com segurança
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