Plataforma de inteligência artificial que transforma dados históricos em previsões acionáveis (vendas, procura, abandono, sentimento) com narrativa AI sobre tendências e desvios. Acionável em 12 semanas, com 75% a fundo perdido pelo PRR.
A informação está em ERPs, CRMs, folhas de cálculo. Mas no momento de decidir continua-se a usar a intuição e o histórico recente. Os padrões existem, só não estão à vista.
Vendas, procura e necessidades de stock projetadas com base na experiência. Erros tornam-se rotina e ninguém os mede.
Abandono detetado tarde demais, quando já não há margem para reagir. Padrões de comportamento que ninguém vê a tempo.
Reviews, emails, redes sociais: informação valiosa que ninguém consegue ler ao volume necessário para tirar conclusões.
Os modelos a desenvolver dependem dos dados disponíveis e das prioridades do negócio. Apresentamos os mais comuns e adaptamos o âmbito final na fase de descoberta.
Modelos que projetam vendas por produto, canal e região, com intervalos de confiança e identificação dos fatores que mais influenciam o resultado.
Previsão de procura e cálculo de pontos de reposição. Identificação de stock parado e sugestão de ações corretivas.
Identificação de clientes em risco de abandono, segmentação automática e recomendações personalizadas com base no histórico.
Processamento automático de reviews, emails e mensagens em redes sociais. Categorização de temas e medição de tendência ao longo do tempo.
Não é só prever. É prever, explicar e alertar, para que a decisão seja tomada antes do desvio, não depois.
Estimativa simples baseada no número de pessoas em análise/relatórios, salário médio e horas semanais gastas em consolidação manual. Os valores são indicativos.
Desde as fontes existentes até à camada de narrativa que explica o resultado em linguagem natural. Tudo dentro do mesmo pipeline, sem dependência de exports manuais.
Da auditoria de dados aos modelos em produção, com dashboard, alertas e narrativa AI integrados num único sistema.
Avaliação dos dados disponíveis (qualidade, granularidade, histórico), identificação de gaps, definição de KPIs a prever e estratégia de modelação.
Pipeline ETL para extrair das fontes existentes, transformar e armazenar de forma estruturada para alimentar os modelos.
Desenvolvimento e treino dos modelos (time series, classificação, regressão), validação cruzada, afinação, documentação de performance.
Integração com LLM (Claude / GPT) para gerar interpretações automáticas das previsões em linguagem natural: resumos e explicações de desvios.
Interface visual para consulta das previsões, drill-down por dimensão (produto, cliente, região), alertas configuráveis para desvios.
Sessões para utilizadores de negócio e equipa técnica. Documentação completa e dossier técnico preparado para a candidatura ao PRR.
Apresentações intermédias regulares para validar direção. Os modelos crescem em precisão à medida que vêem mais dados reais.
Análise da qualidade e cobertura dos dados, definição de KPIs, validação de viabilidade dos modelos.
Construção do ETL, integração com fontes, validação e limpeza, armazenamento estruturado.
Desenvolvimento dos modelos, validação, afinação. Apresentações intermédias para validação de direção.
Interface visual, integração de narrativa AI, sistema de alertas.
Deploy, formação completa, entrega de documentação.
Monitorização da performance dos modelos, retreino se necessário, ajustes baseados em uso real.
Reflexões de quem deixou de prever a olho e passou a decidir com confiança maior.
Reduzimos rupturas de stock em quase um terço no primeiro trimestre. A previsão por produto é hoje o ponto de partida, não a discussão.
O modelo de abandono deu-nos uma lista priorizada de clientes em risco. Conseguimos agir em duas semanas, não dois meses depois.
Depende do que se quer prever. Para previsão de vendas de produto, normalmente 18 a 24 meses de histórico dão resultados úteis. Para classificação de abandono ou sentimento, menos histórico chega se a granularidade for boa. Na auditoria de dados validamos se há volume e qualidade antes de avançar.
A auditoria inicial define métricas de performance esperadas. Se o resultado real ficar abaixo do limiar, replanea-se: melhoria dos dados, escolha de outro modelo, ou recomendação contra o caso de uso. Não entregamos modelos que não acrescentam valor.
Conseguimos correr modelos clássicos (time series, classificação) totalmente em infraestrutura privada. A camada de narrativa AI usa LLMs com processamento na União Europeia e acordos de não-treino. Definimos o modelo de segurança na fase de desenho.
Os modelos têm de ser retreinados periodicamente porque os dados evoluem. Isso pode ser feito (a) automaticamente em pipeline, (b) com intervenção manual mensal, ou (c) em avença pós-lançamento connosco. Dimensionamos a opção certa para cada caso.
ERPs e CRMs comerciais (SAP, Primavera, Salesforce, Microsoft Dynamics), bases de dados SQL/NoSQL, folhas de cálculo, ficheiros em cloud storage, e APIs externas. Para fontes legacy analisamos viabilidade na fase de auditoria.
Preparamos toda a documentação técnica necessária. A submissão é feita pelo cliente (ou pelo consultor de fundos comunitários habitual). O apoio é confirmado pelo Banco Português de Fomento.
Uma conversa inicial de 30 minutos para identificar os primeiros casos de uso, perceber se há dados suficientes e se faz sentido avançar.