Etapas do projeto
O ciclo completo leva de 4 a 12 semanas, dependendo do escopo. Projetos de diagnóstico costumam terminar em 2 semanas; modelos preditivos complexos podem exigir até 10.
Conversa exploratória
Tudo começa com uma reunião de 30 a 60 minutos (presencial em Brasília ou por videoconferência). Queremos entender o problema de negócio que você quer resolver, quais dados existem e quais decisões dependem desses dados hoje. Não cobramos por essa etapa.
Ao final, entregamos um resumo por escrito com nossa avaliação inicial: se o problema é adequado para IA, quais abordagens fazem sentido e uma estimativa preliminar de prazo e investimento.
Diagnóstico de dados
Com acesso controlado aos seus sistemas (via VPN ou exportação segura), analisamos a qualidade, volume e estrutura dos dados disponíveis. Verificamos campos ausentes, inconsistências de formato, frequência de atualização e viés potencial nas amostras.
Essa etapa dura entre 5 e 10 dias úteis. O entregável é um relatório técnico com score de qualidade por fonte de dados e uma lista de ações corretivas necessárias antes de iniciar a modelagem.
Preparação e engenharia de features
Limpamos os dados, tratamos valores ausentes e criamos variáveis derivadas (features) que aumentam o poder preditivo do modelo. Essa fase consome cerca de 40% do tempo total do projeto e é onde a maior parte do valor técnico é gerada.
Trabalhamos com pipelines reprodutíveis em Python (Pandas, Polars, dbt), versionados no Git. Isso garante que qualquer membro da sua equipe consiga reprocessar os dados no futuro sem depender de nós.
Modelagem e validação
Treinamos múltiplos algoritmos (regressão, gradient boosting, redes neurais, dependendo do caso) e comparamos o desempenho usando métricas definidas em contrato: acurácia, precisão, recall, AUC ou MAE, conforme o tipo de problema.
Usamos validação cruzada estratificada e holdout temporal para evitar overfitting. Você recebe um relatório com os resultados de cada modelo testado, a justificativa para a escolha final e uma análise de importância de variáveis.
Deploy e integração
O modelo escolhido é empacotado como uma API REST (FastAPI + Docker) e implantado no ambiente de nuvem da sua empresa ou no nosso cluster gerenciado. Criamos endpoints documentados com Swagger, testes automatizados e alertas de monitoramento.
Se o projeto envolve automação, integramos os fluxos ao seu ERP, CRM ou ferramenta de tickets nesta etapa. Fazemos testes de ponta a ponta com a sua equipe antes de liberar para produção.
Suporte e evolução
Nos 90 dias após a entrega, monitoramos o desempenho do modelo em produção. Se a acurácia cair abaixo do limiar combinado, retreinamos o modelo sem custo adicional. Entregamos um relatório mensal com métricas de performance e recomendações.
Após o período de suporte, você pode optar por um contrato de manutenção contínua (retreino trimestral, adição de novas features, expansão de escopo) ou assumir a operação internamente com a documentação e o código-fonte que entregamos.
Comparativo de tipos de projeto
A tabela abaixo resume as diferenças entre os três formatos mais comuns de projeto.
| Característica | Diagnóstico | Modelo preditivo | Automação |
|---|---|---|---|
| Duração típica | 2 a 4 semanas | 4 a 10 semanas | 3 a 6 semanas |
| Equipe envolvida | 1 analista + 1 consultor | 2 cientistas de dados + 1 engenheiro | 1 engenheiro + 1 especialista em NLP/LLM |
| Entregáveis | Relatório + roadmap | Modelo em produção + dashboard | Fluxos automatizados + documentação |
| Suporte pós-entrega | Reunião de follow-up (30 dias) | 90 dias de monitoramento | 90 dias de monitoramento |
| Investimento inicial | A partir de R$ 8.500 | A partir de R$ 25.000 | A partir de R$ 15.000 |
Perguntas frequentes
Dúvidas que ouvimos com frequência durante a conversa exploratória.
Não. Conduzimos o projeto completo e entregamos a solução funcionando. Se você quiser internalizar a operação depois, incluímos treinamento e documentação para a sua equipe aprender a manter o modelo.
Assinamos um NDA antes de acessar qualquer dado. Trabalhamos em ambientes isolados (VPC dedicada na AWS ou GCP), com criptografia em trânsito e em repouso. Dados pessoais são anonimizados antes do treinamento, conforme a LGPD.
Incluímos no contrato uma cláusula de performance. Se o modelo não atingir o limiar acordado (por exemplo, AUC acima de 0,80), fazemos até duas rodadas adicionais de ajuste sem custo. Se ainda assim não for viável, devolvemos 50% do valor pago pela etapa de modelagem.
Sim. Cerca de metade dos nossos projetos são conduzidos remotamente. Usamos ferramentas como Slack, Notion e Google Meet para manter a comunicação fluida. Reuniões presenciais são opcionais e podem ser combinadas para marcos específicos do projeto.
O diagnóstico já entrega insights acionáveis em 2 semanas. Modelos preditivos começam a gerar previsões em produção entre 6 e 8 semanas após o início. Automações simples (como classificação de e-mails) podem estar funcionando em 3 semanas.