IA, Machine Learning e LLMs para a Transformação Digital

Implemente, integre e escale soluções de IA generativa, Machine Learning e análise de dados com segurança, governança e suporte especializado. Bedrock, SageMaker, Redshift + sua infraestrutura AWS.

Resultados comprovados

"Chatbot de atendimento implementado em 3 semanas com Bedrock + Claude. Redução de 40% no tempo de resposta, economia de 200h/mês."

Diretor de Atendimento

"Modelo de previsão de demanda com SageMaker. Acurácia de 92%, redução de estoque em 25%, ROI em 4 meses."

Head de Supply Chain

"Data warehouse Redshift com análise em tempo real. Redução de 60% no tempo de queries, insights que geraram melhorias na receita anual."

CTO

O que entregamos

Soluções completas de IA generativa, Machine Learning e análise de dados orientadas a resultados, segurança e integração total com seu ecossistema AWS.

IA Generativa e LLMs

Consultoria em Modelos de IA Generativa

Avaliação de casos de uso (chatbots, geração de conteúdo, análise de documentos, busca semântica, automação). Seleção de modelos (Claude, Llama 2, Mistral, Titan). Roadmap de implementação com fases e SLAs. Arquitetura segura e escalável.

Implementação com Amazon Bedrock

Setup e configuração do Bedrock. Fine-tuning e customização de modelos. Knowledge bases e RAG (Retrieval-Augmented Generation). Integração com aplicações existentes. Otimização de custos e performance.

Chatbots Inteligentes

Chatbots para atendimento, suporte, RH, vendas. Integração com canais (web, WhatsApp, Slack, Teams). Respostas contextuais e memória de conversação. Transferência para humanos quando necessário.

Análise de Documentos

OCR e extração de dados de PDFs, imagens, formulários. Classificação automática. Resumos e sínteses. Análise de contratos. Processamento em lote de milhares de documentos.

Busca Semântica e RAG

Busca inteligente em bases de conhecimento. RAG para respostas precisas com fontes. Recomendações personalizadas. Product search avançado. Integração com vector databases.

Geração de Conteúdo

Geração de conteúdo de marketing, e-mails personalizados, relatórios. Descrições de produtos. Tradução. Geração de código. Mantém tom e estilo da marca.

Machine Learning (ML)

Consultoria em Estratégia de ML

Identificação de casos de uso (previsão, classificação, regressão, clustering). Avaliação de dados e infraestrutura. Roadmap técnico e de negócio. Estimativa de ROI e complexidade.

Desenvolvimento de Modelos de ML

Preparação e limpeza de dados. Feature engineering e seleção. Treinamento de modelos (regressão, classificação, clustering, séries temporais). Validação e otimização. Documentação e versionamento.

Implementação com Amazon SageMaker

Setup de notebooks e ambientes. Treinamento distribuído e hyperparameter tuning. AutoML (SageMaker Autopilot). Pipelines de ML. Deployment de modelos (endpoints, batch, real-time).

MLOps e Automação

CI/CD para modelos (CodePipeline, CodeBuild). Monitoramento de drift e performance. Retrainamento automático. Governança (Model Registry). Observabilidade e alertas.

Análise de Dados e Redshift

Consultoria em Data Analytics

Arquitetura de data warehouse (Redshift, data lakes). Estratégia de dados e BI. Integração de fontes (on-premises, cloud, APIs). Modelagem dimensional e schemas.

Implementação com Amazon Redshift

Design e otimização de clusters. Carregamento de dados (ETL com Glue). Queries otimizadas e performance tuning. Segurança e conformidade. Backup e disaster recovery.

BI e Visualização

Dashboards com Amazon QuickSight. Relatórios executivos e KPIs. Integração com Tableau, Power BI, Looker. Self-service BI para times.

Data Lakes e Governança

Construção de data lakes em S3. Catalogação com AWS Glue Data Catalog. Governança de dados (lineage, quality, compliance). Data discovery e metadados.

Integrações e Desenvolvimento de Aplicações

Arquitetura de Aplicações com IA

Design de APIs para modelos de IA/ML. Integração em aplicações existentes. Serverless com Lambda + SageMaker/Bedrock. Orquestração com Step Functions e EventBridge.

Integrações AWS

S3 (armazenamento), Lambda (processamento), API Gateway (APIs), RDS/DynamoDB (bancos), Kinesis (streaming), EventBridge (orquestração), SNS/SQS (mensageria).

DevOps e Infraestrutura

Infrastructure as Code (CloudFormation, Terraform). Containerização (ECR, ECS, EKS). CI/CD pipelines (CodePipeline, CodeDeploy). Monitoramento com CloudWatch.

Segurança e Compliance

IAM e RBAC para modelos. Criptografia (KMS, TLS). Endpoints VPC e isolamento. Auditoria com CloudTrail. Conformidade LGPD/GDPR/SOC 2/ISO 27001/HIPAA.

Treinamento, Capacitação e Suporte

Workshops e Treinamentos

Fundamentos de IA/ML/LLMs. Hands-on com SageMaker, Bedrock, Redshift. MLOps e boas práticas. Desenvolvimento de aplicações com IA.

Documentação e Runbooks

Documentação técnica completa. Guias operacionais. Troubleshooting e best practices. Transferência de conhecimento garantida.

Suporte Técnico 24x7

Resposta rápida a incidentes. Otimização contínua. Upgrades e evolução. Health checks e relatórios. Monitoramento proativo.

Monitoramento e Otimização

Performance de modelos. Custos e otimização. Qualidade de dados. Alertas e notificações. Relatórios de ROI.

Diferenciais para empresas de todos os tamanhos

Por que escolher nossa consultoria AWS para sua jornada de IA, Machine Learning e análise de dados.

Escalabilidade e Flexibilidade

Soluções desde MVP até ambientes escaláveis em produção. Modelos de engajamento flexíveis (projeto, consultoria, time dedicado). Arquitetura agnóstica para startups, pequenas e grandes corporações. Faseamento e iteração rápida.

Expertise em IA/ML/AWS

Time certificado AWS (Solutions Architect, Developer, ML Specialty). Experiência em múltiplos modelos (Claude, Llama, Mistral, Titan). Conhecimento profundo de SageMaker, Bedrock, Redshift, Glue. Metodologia própria.

Segurança, Conformidade e Governança

Compliance nativo (LGPD, GDPR, SOC 2, ISO 27001, HIPAA). Dados privados e isolados. Auditoria completa. Encriptação end-to-end. Governança de modelos e dados.

Redução de Complexidade

Abstrair complexidade técnica; foco em resultados. Templates e blueprints prontos. Integração com ferramentas existentes (BI, CRM, ERP). Documentação viva. Aceleração de time-to-value.

ROI Comprovado

Redução de tempo de desenvolvimento (prototipagem rápida). Automatização de processos (economia de horas/mês). Melhoria de experiência do cliente. Insights de dados. Otimização de custos AWS. Aumento de receita.

Suporte Contínuo e Evolução

Acompanhamento pós-implementação. Otimização de performance e custos. Novas integrações. Relatórios de ROI e uso. Acesso a inovações AWS. Você nunca fica sozinho.

Integrações AWS - Ecossistema Completo

Conectamos IA, Machine Learning e análise de dados com todo seu ecossistema AWS para maximizar valor e eficiência.

IA e Machine Learning

Amazon SageMaker Amazon Bedrock Amazon Lookout Amazon Forecast Amazon Personalize Amazon Rekognition Amazon Textract Amazon Comprehend Amazon Lex Amazon Kendra

Armazenamento e Dados

Amazon S3 Amazon Redshift Amazon RDS Amazon DynamoDB AWS Glue Amazon Athena Amazon EMR AWS Data Exchange

Computação e Orquestração

AWS Lambda Amazon EC2 AWS Batch AWS Step Functions Amazon ECS/EKS AWS Glue Jobs

APIs e Integração

Amazon API Gateway AWS AppSync Amazon EventBridge AWS SNS/SQS Amazon MQ

Aplicações e Interfaces

Amazon Connect Amazon QuickSight AWS Amplify Amazon Managed Grafana

Observabilidade e Segurança

Amazon CloudWatch AWS X-Ray AWS CloudTrail Amazon GuardDuty AWS Secrets Manager AWS KMS AWS WAF

DevOps e Infraestrutura

AWS CodePipeline AWS CodeBuild AWS CodeDeploy AWS CloudFormation AWS Systems Manager

Exemplo de Arquitetura Integrada

Pipeline de ML de ponta a ponta: S3 armazena dados brutos → Glue processa ETL → Redshift consolida para análise → SageMaker treina modelos → Lambda expõe via API Gateway → EventBridge orquestra workflows → CloudWatch monitora tudo → QuickSight visualiza resultados.

Chatbot inteligente: Bedrock (Claude) processa linguagem natural → Lambda coordena lógica → DynamoDB persiste conversas → S3 armazena documentos → Kendra indexa knowledge base → API Gateway expõe endpoints → CloudTrail audita acesso.

Como trabalhamos

Metodologia comprovada em 5 fases para implementação de soluções de IA, Machine Learning e análise de dados.

1

Descoberta e Avaliação

1–2 semanas

  • Entrevistas com stakeholders (negócio, TI, dados)
  • Mapeamento de casos de uso (IA generativa, ML, análise)
  • Avaliação de dados, infraestrutura e skills
  • Identificação de quick wins e oportunidades
  • Proposta de arquitetura e roadmap detalhado
2

Design e Planejamento

1 semana

  • Arquitetura técnica detalhada (SageMaker, Bedrock, Redshift, integrações)
  • Seleção de modelos e ferramentas
  • Plano de segurança, governança e compliance
  • Estimativa de custos e ROI
  • Cronograma de implementação
3

Implementação

2–12 semanas (conforme escopo)

  • Setup de infraestrutura AWS (VPC, IAM, segurança)
  • Desenvolvimento de modelos/aplicações
  • Integração com sistemas existentes
  • Testes e otimização
  • Documentação técnica
4

Treinamento e Go-Live

1–2 semanas

  • Workshops para times (desenvolvimento, operações, negócio)
  • Testes de carga e performance
  • Migração para produção
  • Suporte pós-lançamento (30 dias)
5

Otimização Contínua

Contínuo

  • Monitoramento de performance e custos
  • Ajustes de modelos e arquitetura
  • Novas integrações e funcionalidades
  • Relatórios de ROI e uso
  • Evolução conforme novidades AWS

Casos de uso

Resultados mensuráveis em empresas de diversos setores e tamanhos.

Chatbot de Atendimento

E-commerce

Implementação de chatbot com Amazon Bedrock + Claude integrado com WhatsApp, website e sistema de CRM.

Redução de 40% no tempo de resposta
Economia de 200h/mês
Implementado em 3 semanas

Modelo de Previsão de Demanda

Varejo

Desenvolvimento de modelo de ML com Amazon SageMaker para previsão de demanda com séries temporais.

Acurácia de 92%
Redução de 25% em estoque
ROI em 4 meses

Análise Automatizada de Documentos

Setor Financeiro

Processamento automatizado de documentos com Bedrock + Textract integrado com S3 e Lambda.

2.000 PDFs processados/dia
Economia de 300h/mês
ROI em 6 meses

Data Warehouse Redshift

Fintech

Implementação de Amazon Redshift com ETL automatizado via Glue e dashboards em QuickSight.

Redução de 60% no tempo de queries
Insights em tempo real
Receita +R$ 1M/ano

Recomendador de Produtos

Marketplace

Sistema de recomendação com Amazon Personalize integrado com catálogo e histórico de compras.

Aumento de 35% em cross-sell
Receita +R$ 2M/ano
Implementado em 6 semanas

Detecção de Fraude com ML

Pagamentos

Modelo de detecção de fraude com SageMaker processando transações em tempo real via Kinesis.

Redução de 80% em perdas
Economia de R$ 1M/ano
Precisão de 95%

Modelos de consultoria

Escolha o modelo que melhor se adapta às suas necessidades e fase de maturidade em IA/ML.

Consultoria Estratégica

1–2 semanas

Avaliação, roadmap e blueprint para sua jornada de IA/ML.

  • Ideal para: exploração inicial, definição de estratégia
  • Preço: fixo ou por hora
  • Entregáveis: relatório executivo, arquitetura proposta, plano de ação
Solicitar proposta

Suporte Evolutivo

Mensal

Suporte contínuo, otimização e novas integrações.

  • Ideal para: operação em produção, evolução contínua
  • Preço: mensal com SLAs definidos
  • Entregáveis: suporte 24x7, otimizações, relatórios mensais
Solicitar proposta

Time Dedicado

Mensal

Engenheiros dedicados para ampliar capacidade interna.

  • Ideal para: ampliar capacidade, skills específicos
  • Preço: mensal por engenheiro
  • Entregáveis: desenvolvimento, suporte, mentoria
Solicitar proposta

Treinamento e Capacitação

Por workshop ou programa

Workshops, cursos e capacitação interna para seu time.

  • Ideal para: upskilling de times internos
  • Preço: por workshop ou programa completo
  • Entregáveis: materiais, certificados, suporte pós-treinamento
Solicitar proposta

Resposta em 24h para todas as solicitações de proposta

Perguntas frequentes

Respostas para as dúvidas mais comuns sobre consultoria de IA, ML e análise de dados na AWS.

A IA Generativa (ex.: ChatGPT, Claude) gera novo conteúdo (texto, código, imagens) a partir de prompts. O Machine Learning tradicional aprende padrões em dados para prever, classificar ou recomendar. Ambas são poderosas e complementares - usamos IA generativa para chatbots e análise de documentos, e ML para previsões de demanda, detecção de fraude e recomendações personalizadas.

Começamos com consultoria uma estratégica e MVP (2-4 semanas). Avaliamos seus casos de uso, dados e infraestrutura. Implementamos a primeira solução enquanto treinamos seu time ao longo do processo. Oferecemos suporte contínuo, documentação completa e workshops até você estar autossuficiente.

O Amazon Bedrock oferece modelos de IA generativa prontos para uso (Claude, Llama, Mistral, Titan) via API simples - ideal para chatbots, análise de documentos e geração de conteúdo. O Amazon SageMaker é uma plataforma completa para treinar, otimizar e implantar modelos de Machine Learning customizados - ideal para previsões, classificações e recomendações específicas do seu negócio. Frequentemente usamos ambos em conjunto.

O Amazon Redshift armazena e processa grandes volumes de dados estruturados. O SageMaker consulta dados do Redshift para treinar modelos de ML (previsão de vendas, churn, fraude). Os resultados dos modelos voltam para o Redshift para análise com o QuickSight ou outras ferramentas de BI. Criamos pipelines automatizados com Glue para ETL, SageMaker para ML e Redshift para análise em tempo real.

Sim. Todos os serviços da AWS oferecem criptografia nativa (em repouso com KMS e em trânsito com TLS), conformidade com LGPD/GDPR/SOC 2/ISO 27001/HIPAA, auditoria completa via CloudTrail, controle granular de acesso via IAM, isolamento de rede com endpoints VPC. Seus dados nunca são usados para treinar modelos públicos. Implementamos arquitetura com segurança by design.

MVPs e provas de conceito: 4-8 semanas. Chatbots com Bedrock: 3-6 semanas. Modelos de ML com SageMaker: 6-12 semanas. Data warehouse Redshift: 4-8 semanas. Soluções complexas com múltiplas integrações, MLOps e governança: 3-6 meses. O tempo depende do escopo, qualidade dos dados e número de integrações.

AWS usa um modelo pay-as-you-go sem custos fixos. O Bedrock cobra por tokens processados (USD 500-3000/mês típico). O SageMaker cobra por tempo de treinamento e inferência (USD 1000-10000/mês). O Redshift cobra por clusters (USD 2000-20000/mês). Oferecemos análise de custos pré-implementação, otimização contínua (seleção de instâncias, reserved instances, spot instances) e relatórios detalhados de consumo para garantir o melhor ROI.

Sim. Oferecemos serviço de sustentação mensal com SLAs definidos incluindo: monitoramento 24x7 de performance e custos, otimizações contínuas de modelos e arquitetura, novas integrações e funcionalidades, relatórios de ROI e uso, acesso prioritário a inovações AWS, suporte técnico por Slack/Teams. Você nunca fica sozinho após o go-live.

Vamos conversar?

Agende uma consultoria gratuita e descubra como a IA, Machine Learning e análise de dados podem transformar seu negócio.

Resposta Rápida

Retornamos em até 24 horas

Confidencialidade

NDA garantido para todas as conversas

Consultoria Gratuita

Primeira sessão sem compromisso