// pilar 05 de 08
Inteligência artificial aplicada a tarefas concretas.
Aplicações inteligentes, automação de tarefas repetitivas e integração de IA/LLM no produto que já existe.
// o que é
O que é.
// contexto
Os problemas que costumamos encontrar.
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Trabalho repetitivo a consumir tempo qualificado
Pessoas caras a copiar informação de um sistema para outro, com o erro associado e sem registo das alterações.
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Conhecimento que não é consultável
Anos de contratos, relatórios e manuais em pastas. A informação existe, mas encontrá-la demora mais do que refazer o trabalho.
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Pilotos que não saem da demonstração
Funcionou na apresentação e nunca entrou em produção. Faltou o dado real, a integração e um responsável pela manutenção.
// âmbito
O que entregamos.
// prova
Projetos nesta área.
Cases e post-mortems do nosso trabalho. Os post-mortems incluem o que correu mal, por decisão editorial.
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case study
Reservas Simplificadas
RW Interactive criou um sistema de reservas que simplesmente funciona em qualquer lugar. É flexível, escalável e fácil de utilizar.
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case study
De Portugal para o Mundo: Viajar com Impacto Social
Plataforma de viagens desenvolvida sob medida por uma empresa de software, unindo turismo e impacto social, conectando viajantes a ONGs.
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case study
Do ar à compreensão: como a tecnologia está melhorando a saúde em ambientes internos.
A qualidade do ar desempenha um papel crucial na saúde humana, mas a maioria das pessoas tem pouca visibilidade das condições dentro de suas casas. Uma empresa sediada nos EUA decidiu mudar essa realidade, criando um sistema inteligente capaz de monitorar e gerenciar a qualidade do ar interno em milhares de residências.
// perguntas frequentes
Sobre Automação & IA.
Os nossos dados são usados para treinar modelos de terceiros?
Não. É uma decisão de arquitetura, não apenas contratual: usamos os modos de utilização que excluem treino, delimitamos o que sai da infraestrutura e, quando o caso o exige, executamos modelos em ambiente controlado.
Como se mede o resultado?
A métrica é definida antes de escrever código — tempo poupado, erros evitados, percentagem de casos resolvidos sem intervenção humana. Se o piloto não a atingir, a recomendação é não avançar.
O que acontece quando o modelo se engana?
Partimos do princípio de que se engana. O desenho inclui supervisão humana onde a decisão tem impacto, fontes citadas para verificação e registo de cada pedido.
// próximo passo
Vamos falar do teu caso?
Trinta minutos sobre automação & ia: descreves o problema e indicamos o caminho que recomendamos — incluindo quando esse caminho não passa por nós.
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Diagnóstico
30 min. Identificamos o pilar adequado.
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Prioridades
Trade-offs explícitos · faseamento realista.
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Proposta
Âmbito, prazos, equipa e investimento por escrito.