01
IA Preditiva
Encontre padrões nos seus dados e antecipe cenários para tomar decisões com mais contexto.
- Previsão de demanda e vendas
- Identificação de riscos e anomalias
- Modelos de propensão e classificação
CONSULTORIA EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
O próximo passo
do seu negócio
é inteligente.
Transforme dados em decisões. Ideias em soluções.
E tarefas repetitivas em tempo para crescer.
Soluções sob medidaDo diagnóstico à implementação
STUDIO · POR CONSULTOR.IA
Nossos produtos
Do conteúdo à prospecção e à análise de dados: escolha o agente que ajuda no próximo passo da sua empresa.
Social Media Agent
Crie imagens e legendas para o Instagram com a identidade da sua marca.
- Ideias e direção criativa pelo chat
- Artes com ou sem a foto do produto
- Imagem e textos prontos para revisar
Créditos em imagens e mensagens.
Outbound Agent
Encontre empresas com o perfil certo e prepare uma abordagem com contexto.
- Quantidade e critérios aprovados por você
- Leads com e-mails públicos e fontes
- Prioridades, fichas e histórico de empresas
Créditos em leads. Envio de e-mails manual.
Insights Agent
Entenda seus dados e investigue oportunidades para o negócio.
- Arquivos, perguntas e análises na mesma conversa
- Gráficos e qualidade dos dados com evidências
- Comparações e oportunidades comerciais
2 créditos por análise + 1 por oportunidade comercial encontrada.
01 / SOLUÇÕES
O problema vem primeiro.
A inteligência certa, depois.
Projetos sob medida para empresas que querem integrar IA à operação — com objetivos claros, critérios de validação e acompanhamento.
02
IA Generativa
Transforme documentos e conhecimento da empresa em respostas, análises e conteúdo útil.
- Assistentes com base de conhecimento
- Síntese e análise de documentos
- Conteúdo contextualizado ao negócio
03
IA Agêntica
Conecte sistemas e organize fluxos de trabalho com agentes, permissões e supervisão humana.
- Consulta e descoberta de dados
- Orquestração de tarefas e ferramentas
- Automação integrada aos seus sistemas
02 / INTELIGÊNCIA EM MOVIMENTO
Menos abstração.
Veja o que a IA pode fazer.
Explore aplicações de Machine Learning e demonstrações de IA generativa e agêntica. Entenda os dados, as entregas e os resultados possíveis em cada contexto.
MACHINE LEARNING NA PRÁTICAConheça os modelos.
Conheça os modelos.
Entenda as possibilidades.
Seis categorias, algoritmos em foco e aplicações práticas. Explore como cada abordagem transforma dados e interações em resultados úteis para o negócio.
As categorias incluem previsão, descoberta de padrões e aprendizado por interação com um ambiente.
APRENDIZADO SUPERVISIONADO
Classificação
Aprender com dados rotulados para atribuir uma classe ou estimar a probabilidade de um evento.
CLASSIFICAÇÃO
Antecipe o risco de inadimplência.
Estime a chance de atraso de um contrato para apoiar a análise de crédito e priorizar uma revisão. Risco de inadimplência e fraude são problemas diferentes.
ALGORITMO EM FOCO
Regressão logística
Combina as variáveis de entrada para estimar uma probabilidade. Um ponto de corte transforma essa probabilidade em uma sinalização. Apesar do nome, é um algoritmo de classificação.
80%Detecção de inadimplência
80 dos 100 contratos inadimplentes identificados.
64%Precisão dos alertas
80 inadimplentes entre 125 contratos sinalizados.
125Contratos sinalizados
Em uma base analisada de 1.000 contratos.
O que os alertas acertaram?
Base analisada80Casos de inadimplência sinalizados
45Alertas sem inadimplência
20Casos de inadimplência não detectados
855Casos sem inadimplência e sem alerta
Precisão: quantos alertas estavam corretos. Detecção (recall): quantos casos existentes foram encontrados.
| Contrato | Probabilidade estimada | Resultado organizado |
|---|---|---|
| CR-001 | 82% | Encaminhar para análise |
| CR-002 | 46% | Sem alerta neste corte |
| CR-003 | 12% | Sem alerta neste corte |
Cenário com corte de 70% para sinalização. Os resultados agregados representam a base analisada inteira; a tabela mostra apenas três saídas.
Dados que podem entrar
Histórico de pagamentos, características do contrato e informações financeiras autorizadas.
O que a solução entrega
Probabilidade estimada de inadimplência e sinalização para análise.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Apoiar políticas de crédito e dimensionar o esforço de análise. A pontuação não representa aprovação ou recusa automática.
Abordagens possíveis Regressão logística · Random Forest · Gradient Boosting
CLASSIFICAÇÃO
Identifique quem pode deixar de ser cliente.
Reconheça sinais de cancelamento para organizar ações de relacionamento antes de perder a oportunidade de conversar.
ALGORITMO EM FOCO
Gradient Boosting
Combina árvores de decisão em sequência, com cada nova árvore buscando corrigir erros do conjunto anterior. Aqui, o evento de interesse é o cancelamento.
75%Detecção de churn
300 dos 400 cancelamentos identificados.
60%Precisão da lista
300 cancelamentos entre 500 clientes sinalizados.
500Clientes priorizados
Em uma base analisada de 2.000 clientes.
O que os alertas acertaram?
Base analisada300Casos de cancelamento sinalizados
200Alertas sem cancelamento
100Casos de cancelamento não detectados
1.400Casos sem cancelamento e sem alerta
Precisão: quantos alertas estavam corretos. Detecção (recall): quantos casos existentes foram encontrados.
| Cliente | Risco em 30 dias | Resultado organizado |
|---|---|---|
| CL-041 | 88% | Priorizar contato |
| CL-108 | 76% | Priorizar contato |
| CL-212 | 21% | Acompanhar normalmente |
Corte de 70%. A avaliação compara os alertas com os cancelamentos conhecidos na base.
Dados que podem entrar
Recência de uso, evolução de consumo, histórico de atendimento e tempo de relacionamento.
O que a solução entrega
Probabilidade de cancelamento nos próximos 30 dias e uma lista priorizada.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Direcionar a equipe de retenção. Identificar risco não significa que uma oferta evitará o cancelamento; o efeito da ação precisa ser avaliado.
Abordagens possíveis Regressão logística · XGBoost · LightGBM
CLASSIFICAÇÃO
Encontre transações que merecem revisão.
Combine sinais de comportamento e histórico para sinalizar possíveis fraudes em transações de crédito e pagamentos.
ALGORITMO EM FOCO
Random Forest
Combina várias árvores de decisão treinadas com variações dos dados e das variáveis. As previsões do conjunto ajudam a classificar uma transação.
90%Fraudes detectadas
180 das 200 fraudes identificadas.
66,7%Precisão dos alertas
180 fraudes entre 270 transações sinalizadas.
90Falsos alertas
Transações legítimas encaminhadas para revisão.
O que os alertas acertaram?
Base analisada180Casos de fraude sinalizados
90Alertas sem fraude
20Casos de fraude não detectados
9.710Casos sem fraude e sem alerta
Precisão: quantos alertas estavam corretos. Detecção (recall): quantos casos existentes foram encontrados.
| Transação | Risco estimado | Resultado organizado |
|---|---|---|
| TX-027 | 94% | Revisar transação |
| TX-083 | 81% | Revisar transação |
| TX-194 | 8% | Sem alerta neste corte |
Base analisada: 10.000 transações, com 200 fraudes. Corte de sinalização: 70%. Nenhum bloqueio é realizado.
Dados que podem entrar
Valor, horário, frequência, histórico transacional e sinais técnicos autorizados.
O que a solução entrega
Pontuação de risco e encaminhamento de transações para verificação.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Priorizar a análise de operações suspeitas, equilibrando fraudes detectadas e alertas sobre transações legítimas.
Abordagens possíveis Gradient Boosting · Random Forest · Modelos de anomalia
3 APLICAÇÕES PRÁTICAS
Regressão
Estime valores contínuos para diferentes decisões de negócio.
REGRESSÃO
Transforme variáveis em uma estimativa.
Estime valores contínuos, como custo de uma entrega, preço, receita ou tempo de atendimento. Neste cenário, o modelo estima o custo logístico.
ALGORITMO EM FOCO
Regressão linear
Relaciona variáveis de entrada a uma saída numérica por meio de uma combinação ponderada. Neste cenário, a saída é o custo de uma entrega, e a qualidade é avaliada pelo erro de previsão.
R$ 120Erro absoluto médio
Média dos quatro erros absolutos da tabela.
R$ 160Maior erro absoluto
Maior diferença nesta pequena amostra.
4Entregas avaliadas
Amostra usada no cálculo da métrica.
Observado × estimado
Custos em reais▬ Observado▬ Estimado
E-01
E-02
E-03
E-04
| Entrega | Observado | Estimado | Erro absoluto |
|---|---|---|---|
| E-01 | R$ 1.000 | R$ 1.100 | R$ 100 |
| E-02 | R$ 1.500 | R$ 1.360 | R$ 140 |
| E-03 | R$ 2.000 | R$ 2.160 | R$ 160 |
| E-04 | R$ 2.500 | R$ 2.420 | R$ 80 |
MAE (erro absoluto médio) = (100 + 140 + 160 + 80) ÷ 4 = R$ 120. Quanto menor o erro, melhor neste mesmo conjunto de avaliação.
Dados que podem entrar
Distância, peso, volume, região e características da operação.
O que a solução entrega
Um valor numérico previsto, comparado com o valor observado.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Apoiar orçamento e planejamento. O erro de previsão mostra o quanto a estimativa pode se afastar do valor observado.
Abordagens possíveis Regressão linear · Random Forest Regressor · Gradient Boosting
APLICAÇÃO PRÁTICA
Estime o prazo de cada entrega.
Apoie a comunicação de prazos considerando características da rota e da operação. A saída é um número de horas, não uma classe de atraso.
ALGORITMO EM FOCO
Random Forest Regressor
Combina previsões de várias árvores para estimar um valor contínuo, capturando relações não lineares entre as variáveis.
3 hErro absoluto médio
(2 + 3 + 4 + 3) ÷ 4 entregas.
4 hMaior erro absoluto
Maior diferença nesta amostra.
4Entregas avaliadas
Conjunto de avaliação.
Observado × estimado
Prazo em horas▬ Observado▬ Estimado
E-01
E-02
E-03
E-04
| Entrega | Prazo observado | Prazo estimado | Erro absoluto |
|---|---|---|---|
| E-01 | 24 h | 26 h | 2 h |
| E-02 | 48 h | 45 h | 3 h |
| E-03 | 72 h | 76 h | 4 h |
| E-04 | 36 h | 33 h | 3 h |
A avaliação compara os prazos estimados com os observados. Dados de teste devem ficar separados dos usados no treinamento.
Dados que podem entrar
Distância, modalidade, região, horário de coleta e histórico operacional.
O que a solução entrega
Prazo estimado em horas e avaliação do erro das estimativas.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Apoiar promessas de prazo e planejamento de rotas, considerando a incerteza da previsão.
APLICAÇÃO PRÁTICA
Antecipe o valor de um pedido.
Estime o valor esperado de um pedido a partir do contexto comercial. A previsão auxilia o planejamento e não define automaticamente o preço.
ALGORITMO EM FOCO
Gradient Boosting Regressor
Combina árvores sequencialmente, buscando reduzir os erros numéricos das previsões anteriores.
R$ 32,50Erro absoluto médio
(20 + 30 + 50 + 30) ÷ 4 pedidos.
R$ 50Maior erro absoluto
Diferença no pedido P-03.
4Pedidos avaliados
Amostra de avaliação.
Observado × estimado
Valor em reais▬ Observado▬ Estimado
P-01
P-02
P-03
P-04
| Pedido | Valor observado | Valor estimado | Erro absoluto |
|---|---|---|---|
| P-01 | R$ 400 | R$ 420 | R$ 20 |
| P-02 | R$ 650 | R$ 620 | R$ 30 |
| P-03 | R$ 900 | R$ 950 | R$ 50 |
| P-04 | R$ 1.200 | R$ 1.170 | R$ 30 |
MAE resume a diferença média em reais. Não representa uma taxa de acerto nem garante receita futura.
Dados que podem entrar
Mix de produtos, canal, tamanho do pedido e histórico disponível antes da previsão.
O que a solução entrega
Estimativa monetária por pedido e uma medida de erro.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Apoiar previsão comercial, dimensionamento de atendimento e planejamento de receita.
3 APLICAÇÕES PRÁTICAS
Aprendizado por reforço
Explore decisões sequenciais com estados, ações e recompensas.
APRENDIZADO POR INTERAÇÃO
Rotas no armazém
Um agente aprende a escolher ações a partir de estados e recompensas. O objetivo é melhorar o retorno acumulado ao longo de uma sequência de decisões.
ALGORITMO EM FOCO
Q-learning
Atualiza o valor esperado de cada par estado–ação usando a recompensa recebida e o valor estimado do próximo estado. Com exploração e repetição, pode aprender uma política de decisão.
rota de um robô no armazém
Compare duas trajetórias entre a origem e o destino, evitando as duas posições bloqueadas.
6Movimentos
Cada deslocamento para uma célula vizinha conta como uma ação.
+14Retorno total
−1 por movimento e +20 ao alcançar o destino.
2Posições bloqueadas
As trajetórias apresentadas não atravessam obstáculos.
Origem
1
2
3
·
Bloqueio
·
4
·
Bloqueio
·
5
·
·
·
Destino
Estado → ação → recompensa
Estado: posição atual do robô.
Ações: mover para uma célula livre acima, abaixo, à esquerda ou à direita.
Recompensa: penalidade por movimento e bônus ao chegar.
Retorno: 20 − 6 = +14.
Compare o número de movimentos e o retorno das duas trajetórias. A recompensa combina o objetivo alcançado com o custo de cada movimento.
Dados que podem entrar
Estados do ambiente, ações permitidas, restrições operacionais e feedback de cada decisão.
O que a solução entrega
Uma política: qual ação escolher em cada estado para buscar um retorno acumulado maior.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Explorar sequências de decisão em logística, alocação de recursos ou controle. A política precisa ser avaliada em um ambiente adequado antes de uma aplicação operacional.
Outros algoritmos da categoria SARSA · Deep Q-Network (DQN) · PPO
APLICAÇÃO PRÁTICA
Aprenda quando e quanto repor.
Uma política de reposição pode considerar o estoque atual e o custo de faltar ou manter produtos. O cenário mostra três decisões sequenciais.
ALGORITMO EM FOCO
Q-learning
Aprende valores para pares estado–ação a partir das recompensas. Neste cenário, uma recompensa negativa representa o custo da decisão.
−23Retorno acumulado
Soma das recompensas: −9 − 7 − 7.
0Unidades em falta
Nesta trajetória de três períodos.
3Decisões de reposição
As ações são escolhidas em sequência.
| Período | Estoque inicial | Reposição | Demanda realizada | Estoque final | Recompensa |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 12 | 8 | 15 | 5 | −9 |
| 2 | 5 | 10 | 12 | 3 | −7 |
| 3 | 3 | 8 | 8 | 3 | −7 |
Regra: custo de 1 ponto por unidade em estoque final, 4 pontos por pedido de reposição e 6 por unidade em falta. Recompensa = −custo. A reposição chega no mesmo período. Compare o custo total de cada decisão.
Dados que podem entrar
Estoque, previsão de demanda, prazo de fornecimento e custos de reposição, armazenagem e ruptura.
O que a solução entrega
Uma política de reposição condicionada ao estado do estoque.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Explorar o equilíbrio entre disponibilidade e custos em simulação antes de atuar na operação.
APLICAÇÃO PRÁTICA
Ajuste a capacidade ao movimento da fila.
Distribua capacidade de atendimento conforme o estado da fila e o resultado das decisões anteriores. O cenário usa uma recompensa que penaliza atendimentos fora do prazo.
ALGORITMO EM FOCO
SARSA
Atualiza o valor de uma ação usando a sequência estado, ação, recompensa, próximo estado e próxima ação da política em uso.
+21Retorno acumulado
6 + 6 + 9 pontos na trajetória.
27Atendimentos concluídos
8 + 10 + 9 nas três rodadas.
3Concluídos fora do prazo
1 + 2 + 0; já incluídos nos 27 atendimentos.
| Rodada | Estado da fila | Ação | Concluídos | Fora do prazo | Recompensa |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Pressão moderada | Realocar +1 atendente | 8 | 1 | +6 |
| 2 | Pressão alta | Realocar +2 atendentes | 10 | 2 | +6 |
| 3 | Pressão baixa | Manter equipe | 9 | 0 | +9 |
Recompensa = atendimentos concluídos − 2 × concluídos fora do prazo. A avaliação da política também deve considerar custo de equipe e qualidade.
Dados que podem entrar
Tamanho da fila, tempos de espera, capacidade disponível e prioridades de serviço.
O que a solução entrega
Uma política de alocação de capacidade ao longo do tempo.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Avaliar estratégias de distribuição de equipes em um ambiente simulado antes de qualquer mudança operacional.
3 APLICAÇÕES PRÁTICAS
Clustering
Descubra grupos de registros semelhantes e interprete seus perfis.
AGRUPAMENTO
Descubra perfis que os dados têm em comum.
Agrupe clientes por padrões semelhantes sem precisar definir previamente a categoria de cada um. Depois, interprete os grupos para orientar ações.
ALGORITMO EM FOCO
K-means
Distribui os registros em K grupos, aproximando cada registro de um centroide. Os grupos são interpretados depois da formação; não exigem classes previamente rotuladas.
1.000Clientes agrupados
Base analisada distribuída entre três perfis.
3Grupos encontrados
Segmentação comportamental.
40%Maior grupo
400 clientes no perfil de compras recorrentes.
| Perfil | Clientes | Participação | Possível abordagem |
|---|---|---|---|
| Compras recorrentes | 400 | 40% | Explorar recompra |
| Alto valor, baixa frequência | 350 | 35% | Relacionamento consultivo |
| Baixa atividade recente | 250 | 25% | Investigar desengajamento |
A distribuição soma 1.000 clientes e 100%. Os nomes dos grupos são interpretações humanas; não representam classes previstas ou uma medida de acurácia.
Dados que podem entrar
Frequência, recência de compra, valor e categorias de interesse.
O que a solução entrega
Grupos de perfis semelhantes, com nomes atribuídos após a análise.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Adaptar jornadas e abordagens a cada perfil. Agrupamento descreve padrões; não prevê por si só a próxima compra.
Abordagens possíveis K-means · Clustering hierárquico · DBSCAN
APLICAÇÃO PRÁTICA
Encontre famílias no seu mix de produtos.
Agrupe itens com comportamentos semelhantes para analisar o catálogo sob diferentes perspectivas. Os nomes dos perfis são atribuídos depois da análise.
ALGORITMO EM FOCO
Clustering hierárquico
Agrupa registros por similaridade e produz uma hierarquia. Um corte nessa hierarquia define os grupos que serão interpretados.
600Produtos analisados
Base analisada de catálogo.
3Grupos
Perfis definidos após o agrupamento.
50%Participação do maior grupo
300 de 600 produtos.
| Perfil interpretado | Produtos | Participação | Possível análise |
|---|---|---|---|
| Giro alto | 300 | 50% | Disponibilidade e reposição |
| Maior margem | 180 | 30% | Mix e posicionamento |
| Demanda esporádica | 120 | 20% | Estoque e sazonalidade |
As quantidades somam 600 produtos e 100%. Os perfis são rótulos interpretativos; não são classes pré-existentes nem medidas de qualidade do agrupamento.
Dados que podem entrar
Frequência de venda, margem, variabilidade de demanda e atributos do produto, em escalas comparáveis.
O que a solução entrega
Grupos semelhantes e uma visão hierárquica das relações entre os itens.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Investigar estratégias de sortimento e planejamento de estoque por perfil de produto.
APLICAÇÃO PRÁTICA
Compare lojas com perfis semelhantes.
Descubra grupos de unidades com operações parecidas e identifique quais não se encaixam nos grupos encontrados.
ALGORITMO EM FOCO
DBSCAN
Encontra regiões densas de registros e marca como ruído os que não pertencem a essas regiões. Não exige definir previamente o número de grupos.
60Lojas analisadas
Base operacional.
3Grupos encontrados
54 lojas distribuídas nos três grupos.
6Lojas sem grupo
10% da base, marcadas como ruído neste cenário.
| Grupo | Lojas | Leitura |
|---|---|---|
| Perfil A | 22 | Volume alto e tíquete moderado |
| Perfil B | 18 | Volume moderado e tíquete alto |
| Perfil C | 14 | Operação com demanda sazonal |
| Sem grupo | 6 | Investigar contexto específico |
22 + 18 + 14 + 6 = 60 lojas. Ruído não significa erro, fraude ou baixo desempenho: apenas que o registro não se encaixou nas regiões densas sob os parâmetros escolhidos.
Dados que podem entrar
Volume de vendas, tíquete, área, sazonalidade e indicadores operacionais normalizados.
O que a solução entrega
Grupos para comparação e unidades que precisam de interpretação individual.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Construir comparações mais contextualizadas entre unidades, sem tratar operações diferentes como equivalentes.
3 APLICAÇÕES PRÁTICAS
Associação
Encontre combinações recorrentes em compras, contratos e operações.
DESCOBERTA DE PADRÕES
Produtos que aparecem na mesma cesta.
Encontre itens que aparecem juntos com frequência e transforme esses padrões em regras interpretáveis. Uma aplicação clássica é a análise de cestas de compras.
ALGORITMO EM FOCO
Apriori
Encontra conjuntos frequentes de itens e, a partir deles, gera regras de associação. Se um conjunto não é frequente, seus conjuntos maiores também não serão, o que reduz a busca.
quem compra café também compra filtro?
Em 20 cestas, 8 contêm café, 10 contêm filtro e 6 contêm os dois itens.
Café→Filtro de caféRegra de associação
30%Suporte da regra
6 cestas com café e filtro ÷ 20 cestas.
75%Confiança da regra
6 cestas com os dois ÷ 8 cestas com café.
1,5×Lift
75% de confiança ÷ 50% de frequência de filtro.
As 20 cestas do cenário
Cada quadrado representa uma cestaC+FC+FC+FC+FC+FC+FCCFFFF————————
C+F: café e filtroC: só caféF: só filtro—: nenhum dos dois
| Conteúdo da cesta | Quantidade | Participação |
|---|---|---|
| Café e filtro | 6 | 30% |
| Café, sem filtro | 2 | 10% |
| Filtro, sem café | 4 | 20% |
| Nenhum dos dois itens | 8 | 40% |
Lift de 1,5 significa que filtro aparece 1,5 vez mais frequentemente nas cestas com café do que na base inteira. É uma associação observada na base analisada, sem relação causal ou garantia de compra.
Dados que podem entrar
Transações e listas de itens comprados juntos, sem necessidade de identificar as pessoas.
O que a solução entrega
Regras com suporte, confiança e lift para avaliar combinações de produtos.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Apoiar venda cruzada, montagem de kits e organização de catálogo. O impacto das ofertas deve ser medido separadamente.
Outros algoritmos da categoria FP-Growth · Eclat
APLICAÇÃO PRÁTICA
Descubra serviços que costumam ser contratados juntos.
Explore combinações de serviços para apoiar propostas complementares. O cenário observa nuvem e backup gerenciado em 200 contratos.
ALGORITMO EM FOCO
FP-Growth
Encontra conjuntos frequentes de itens e permite extrair regras de coocorrência. As métricas abaixo são calculadas a partir das contagens.
24%Suporte
48 registros com os dois ÷ 200 registros.
60%Confiança
48 com os dois ÷ 80 com o primeiro item.
2×Lift
Confiança ÷ frequência do segundo item na base.
Nuvem→Backup gerenciadoAssociação, sem relação causal
| Combinação | Registros | Participação |
|---|---|---|
| Nuvem e Backup gerenciado | 48 | 24% |
| Só Nuvem | 32 | 16% |
| Só Backup gerenciado | 12 | 6% |
| Nenhum dos dois | 108 | 54% |
Base: 200 registros; 80 com Nuvem; 60 com Backup gerenciado; 48 com ambos. Lift maior que 1 indica coocorrência acima da referência da base, não causalidade ou garantia de venda.
Dados que podem entrar
Itens presentes juntos em contratos ou pedidos.
O que a solução entrega
Regras interpretáveis com suporte, confiança e lift.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Investigar ofertas complementares e combinações de catálogo, validando o impacto comercial por testes próprios.
APLICAÇÃO PRÁTICA
Identifique combinações em pedidos de manutenção.
Analise peças e insumos que aparecem juntos nos pedidos para investigar kits e organização de catálogo.
ALGORITMO EM FOCO
Apriori
Encontra conjuntos frequentes de itens e permite extrair regras de coocorrência. As métricas abaixo são calculadas a partir das contagens.
18%Suporte
54 registros com os dois ÷ 300 registros.
45%Confiança
54 com os dois ÷ 120 com o primeiro item.
1,5×Lift
Confiança ÷ frequência do segundo item na base.
Filtro industrial→LubrificanteAssociação, sem relação causal
| Combinação | Registros | Participação |
|---|---|---|
| Filtro industrial e Lubrificante | 54 | 18% |
| Só Filtro industrial | 66 | 22% |
| Só Lubrificante | 36 | 12% |
| Nenhum dos dois | 144 | 48% |
Base: 300 registros; 120 com Filtro industrial; 90 com Lubrificante; 54 com ambos. Lift maior que 1 indica coocorrência acima da referência da base, não causalidade ou garantia de venda.
Dados que podem entrar
Itens presentes juntos em contratos ou pedidos.
O que a solução entrega
Regras interpretáveis com suporte, confiança e lift.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Investigar ofertas complementares e combinações de catálogo, validando o impacto comercial por testes próprios.
3 APLICAÇÕES PRÁTICAS
Série temporal
Projete o comportamento de uma medida ao longo dos próximos períodos.
SÉRIES TEMPORAIS
Planeje a demanda ao longo do tempo.
Use o histórico para estimar períodos futuros, considerando tendência e sazonalidade. Além da previsão, o projeto avalia o erro em períodos que não foram usados no treinamento.
ALGORITMO EM FOCO
Prophet
Modela componentes como tendência, sazonalidade e efeitos de calendário. As previsões são avaliadas em períodos posteriores aos usados no ajuste.
DE DADOS A DECISÕESPrepare sua operação
Prepare sua operação
para o que vem a seguir.
Um histórico de vendas pode ajudar a estimar a demanda futura e planejar estoque, compras e capacidade.
A faixa ao redor da previsão representa a variação do cenário; não é um intervalo estatístico calibrado.
PLANEJAMENTO COMERCIAL
CenárioPrevisão de demanda
Último mês observado1.240 unidades
Próximo mês estimado1.310 unidades
JANFEVMARABRMAIJUNJULAGOSET
HistóricoEstimativaFaixa
Crescimento gradual no cenário. Uma oportunidade para revisar o planejamento de estoque.
Dados que podem entrar
Vendas por período, calendário, feriados, promoções e disponibilidade de estoque.
Como avaliar
Erro absoluto médio e comparação com uma previsão simples, respeitando a ordem temporal. A animação não calcula essas métricas.
Abordagens possíveis Prophet · ARIMA · Gradient Boosting com variáveis temporais
APLICAÇÃO PRÁTICA
Prepare a equipe para o volume de chamados.
Estime quantos chamados podem chegar a cada dia para apoiar o dimensionamento de equipes. O cenário compara previsões com três dias posteriores ao ajuste.
ALGORITMO EM FOCO
SARIMA
Combina dependência temporal, diferenciação e componentes sazonais. Pode representar padrões recorrentes de uma série, como o ciclo semanal.
10Erro absoluto médio
(10 + 12 + 8) ÷ 3 dias.
330Chamados observados
100 + 120 + 110 no período.
3Dias de avaliação
Todos posteriores ao período de ajuste.
Validação em períodos posteriores ao ajuste
Chamados por dia▬ Observado┄ Previsto
| Período | Observado | Previsto | Erro absoluto |
|---|---|---|---|
| Dia 1 | 100 | 90 | 10 |
| Dia 2 | 120 | 132 | 12 |
| Dia 3 | 110 | 102 | 8 |
Na avaliação temporal, os dados futuros ficam fora do treinamento. O erro médio de 10 chamados não é um intervalo de previsão.
Dados que podem entrar
Histórico diário de chamados, frequência da série e padrões sazonais.
O que a solução entrega
Previsão de volume por período e avaliação do erro ao longo do tempo.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Apoiar capacidade de atendimento e distribuição de turnos, considerando a variabilidade da demanda.
APLICAÇÃO PRÁTICA
Antecipe o consumo de energia da operação.
Projete o consumo diário para apoiar planejamento de capacidade. O cenário avalia três previsões já comparáveis com valores observados.
ALGORITMO EM FOCO
Prophet
Modela tendência e sazonalidade, com possibilidade de incluir efeitos de calendário. A comparação usa períodos posteriores ao ajuste.
40 kWhErro absoluto médio
(40 + 50 + 30) ÷ 3 dias.
3.150 kWhConsumo observado
Soma dos três dias.
50 kWhMaior erro absoluto
Diferença registrada no Dia 2.
Validação em períodos posteriores ao ajuste
Consumo diário em kWh▬ Observado┄ Previsto
| Período | Observado | Previsto | Erro absoluto |
|---|---|---|---|
| Dia 1 | 1.000 kWh | 960 kWh | 40 kWh |
| Dia 2 | 1.100 kWh | 1.150 kWh | 50 kWh |
| Dia 3 | 1.050 kWh | 1.020 kWh | 30 kWh |
Previsão de consumo e economia são medidas diferentes. A redução de custos deve ser avaliada separadamente.
Dados que podem entrar
Histórico de consumo, calendário de operação e variáveis disponíveis no momento da previsão.
O que a solução entrega
Estimativas de consumo por período e acompanhamento de desvios.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Apoiar planejamento operacional e investigação de diferenças entre consumo esperado e observado.
IA GENERATIVA APLICADADa informação dispersa
Da informação dispersa
à resposta que faz sentido.
Explore seis aplicações e diferentes materiais de entrada. Veja o material de entrada, a solicitação e uma saída organizada para apoiar o trabalho da equipe.
OCR, busca e classificação podem combinar modelos especializados com IA generativa para interpretar e organizar o conteúdo.
LEITURA E ESTRUTURAÇÃO
Do documento aos campos que a operação precisa.
Transforme o conteúdo de imagens e PDFs em informações organizadas. O OCR reconhece o texto; modelos de linguagem podem ajudar a interpretar, padronizar e estruturar os campos.
- 1Ler o documento
- 2Identificar campos
- 3Validar a extração
01 / ENTRADA
Material de referência
Pedido 1042
Ler transcrição
FORNECEDOR ALFA Pedido: 1042 Emissão: 10/09/2026 10 sensores × R$ 380,00 = R$ 3.800,00 4 cabos × R$ 250,00 = R$ 1.000,00 Total: R$ 4.800,00 Pagamento: 30 dias Prazo de entrega: não consta no documento.
02 / SAÍDA
Resposta organizada
SOLICITAÇÃO
Extraia os campos do pedido e indique o que precisa de conferência.
aiAssistente AI
Pedido 1042 organizado para conferência. A soma dos itens corresponde ao total informado de R$ 4.800,00. O prazo de entrega não foi localizado e deve ser confirmado antes do registro definitivo.
Informações organizadas
Resultado organizado| Campo | Valor extraído |
|---|---|
| Fornecedor | Fornecedor Alfa |
| Número do pedido | 1042 |
| Data de emissão | 10/09/2026 |
| Total | R$ 4.800,00 |
| Pagamento | 30 dias |
| Prazo de entrega | Não informado |
A conferência relaciona os campos ao documento de origem e sinaliza informações ausentes. Confira o documento ampliado para verificar a origem de cada campo.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Apoiar cadastro, entrada de pedidos e conferência de documentos, sinalizando campos ausentes para revisão.
IA AGÊNTICA NA PRÁTICAUm objetivo.
Um objetivo.
Um fluxo de trabalho completo.
Explore seis tipos de agentes e seus fluxos de trabalho. Acompanhe como o pedido se transforma em etapas, uso de ferramentas, verificações e uma entrega.
PERGUNTAS VIRAM CONSULTAS
Dos dados à resposta, com consultas rastreáveis.
O agente interpreta a pergunta, examina o catálogo disponível, prepara uma consulta e organiza os resultados. Acesso de leitura e validação de escopo fazem parte do fluxo.
O PEDIDO
Qual foi a receita concluída por região em agosto de 2026?
- Fonte
- Tabela vendas: data_venda, regiao, valor_liquido, status
- Período
- 01/08 a 31/08/2026
- Acesso
- Somente leitura; valores agregados
FLUXO DEMONSTRATIVO
Da solicitação à entrega
0 de 5 etapas concluídas
- 1Interpretar a perguntaPlanejadorAguardando
Definir período, medida e agrupamento.
- 2Consultar o catálogoCatálogo de dadosAguardando
Localizar campos e significados na tabela vendas.
- 3Validar a consultaValidador SQLAguardando
Restringir a SELECT, período e resultado agregado.
- 4Executar a leituraConector SQLAguardando
Recuperar os totais por região no cenário.
- 5Explicar o resultadoAnalistaAguardando
Organizar a resposta e registrar a consulta usada.
Esta etapa precisa de aprovação
Confirme para ver a continuação do cenário. Nenhuma ação será executada fora desta página.
Pronto para demonstrar o fluxo.
Prévia da entrega
Resultado organizadoA receita do período soma R$ 150.000. Sudeste representa R$ 72.000, seguido por Sul e Nordeste. A consulta considera apenas vendas concluídas.
| Região | Receita concluída |
|---|---|
| Sudeste | R$ 72.000 |
| Sul | R$ 48.000 |
| Nordeste | R$ 30.000 |
| Total | R$ 150.000 |
Ver SQL · somente leitura
SELECT regiao, SUM(valor_liquido) AS receita
FROM vendas
WHERE data_venda >= '2026-08-01'
AND data_venda < '2026-09-01'
AND status = 'concluida'
GROUP BY regiao
ORDER BY receita DESC
LIMIT 20;A consulta usa somente leitura, com período e critérios explícitos.
APLICAÇÃO NO NEGÓCIO
Apoiar análises comerciais e operacionais sem exigir que cada pessoa escreva SQL, mantendo a consulta e os critérios visíveis.
LABORATÓRIO DE APLICAÇÕES
O projeto real é desenhado com os seus dados, sistemas e objetivos.
Explorar uma aplicação na minha empresa03 / COMO TRABALHAMOS
Uma boa solução começa
com as perguntas certas.
Da primeira conversa à evolução da solução, cada etapa conecta viabilidade técnica, necessidades do negócio e critérios de sucesso.
- 01
Entender
Mapear o problema, os dados disponíveis e o impacto esperado na operação.
- 02
Validar
Definir escopo e construir uma prova de conceito com critérios de avaliação.
- 03
Implementar
Integrar a solução aos sistemas, com testes, permissões e documentação.
- 04
Evoluir
Acompanhar desempenho, orientar a equipe e ajustar o que for necessário.
Critérios de sucesso definidos em conjuntoSupervisão humana onde importaEntregas e escopo transparentes
ANTES DE COMEÇAR
Vamos tirar
algumas dúvidas?
Minha empresa precisa ter os dados organizados?
Não necessariamente. O diagnóstico avalia disponibilidade, qualidade e acesso aos dados. Se uma etapa de organização for necessária, ela entra no escopo antes do desenvolvimento da solução.
Que tipo de empresa pode contratar?
O foco são empresas com processos estabelecidos, desafios de dados ou automação e estrutura para investir em desenvolvimento sob medida. A primeira conversa ajuda a avaliar se o projeto faz sentido para o momento do negócio.
Quanto custa e quanto tempo leva um projeto?
Prazo e investimento dependem de escopo, integrações e disponibilidade dos dados. A proposta é construída após o diagnóstico, com etapas, entregáveis e responsabilidades definidos.
Essas aplicações podem fazer parte da operação da minha empresa?
Sim. Essas abordagens podem integrar sistemas em produção por meio de um projeto sob medida, com os dados e processos da sua empresa. O trabalho envolve validação, integração, testes e acompanhamento para atender aos requisitos da operação.
Como os dados e acessos são tratados no projeto?
As necessidades de acesso, confidencialidade, armazenamento e uso de provedores são definidas durante o planejamento. A solução deve considerar permissões mínimas, regras da empresa e validação antes de qualquer ação sensível.
VAMOS CONSTRUIR O PRÓXIMO PASSO
Qual desafio a IA pode
ajudar você a resolver?
Conte sobre sua operação, seus dados e o que precisa mudar.
Vamos entender juntos por onde começar.
WHATSAPP(41) 98705-9009
INSTAGRAM@consultor_ai
Projetos sob medida.
Conversa direta, desde o primeiro contato.