Serviço · Machine Learning e Análise Preditiva
Uma previsão em que você pode agir, ou um não honesto
Prever só vale a pena quando o histórico existe e uma decisão muda por causa disso. Checamos as duas coisas primeiro e depois construímos o menor modelo que move essa decisão.
- Viabilidade checada contra o seu histórico real antes de qualquer construção
- Primeiro a linha de base: se uma regra simples ganha, a gente diz
- Precisão reportada contra a decisão, não contra um ranking
- Retreinamento e monitoramento de drift incluídos, não vendidos depois
O que você recebe
Entregáveis, não slideware
- 01
Revisão de prontidão dos dados
Quanto histórico existe, o quão limpo ele está e se ele sustenta a pergunta que você está fazendo.
- 02
Comparação com a linha de base
A regra ingênua que o modelo precisa vencer, medida, para a melhora ser um número e não uma alegação.
- 03
Modelo em produção
Pontuação ou previsão que roda num calendário e grava no sistema que a sua equipe já usa.
- 04
Plano de monitoramento e retreinamento
O que é observado, o que dispara um retreinamento e quem é avisado quando os números começam a desviar.
- 01pergunta: quais orçamentos fecham em até 30 dias
- 02histórico: 26 meses · 18.400 orçamentos · 3 lacunas sinalizadas
- 03regra de base: 41% de precisão
- 04modelo: 63% de precisão com o mesmo recall
- 05retreinamento: mensal · alerta de drift em -5 pp
Como roda
O que acontece de verdade, passo a passo
Sem teatro de descoberta. Cada etapa termina com algo que você pode ler ou usar.
- 01
Enquadrar a decisão
Qual ação muda se a previsão for boa.
- 02
Checar o histórico
Volume, lacunas e vazamento, antes de qualquer modelagem.
- 03
Vencer a linha de base
Uma regra simples é a régua; o modelo precisa superá-la.
- 04
Entregar e acompanhar
As pontuações chegam nas suas ferramentas; o drift avisa uma pessoa.
Tangível
O que chega às suas mãos
Objetos com nome, formato e semana definidos, para a entrega ficar fácil de imaginar.
Blueprint do sistema
Serviços, filas e fluxos de dados, desenhados uma vez e mantidos atualizados.
PDF · 6 páginasSemana 2Repositório do código
Seu desde o primeiro dia. Histórico de commits, README e script de instalação incluídos.
Repositório Git + READMESemana 1Ambiente em funcionamento
O sistema em si, publicado, com os seus dados e os seus usuários nele.
URL no arFase umPacote de entrega final
Acessos, documentação e uma sessão gravada com o seu time no comando.
Gravação + notasÚltima semana
Blueprint do Sistema
Cada serviço, fila e fluxo de dados, desenhado uma vez e mantido atualizado.
Este é o modelo real, com os números do cliente trocados por números representativos. Leia antes de falar com a gente: se o formato não serve para você, o trabalho também não vai servir.
Antes e depois
Como a mudança aparece na sua semana
Vermelho é o custo que você carrega hoje. Verde é o que o sistema devolve.
Hoje
- Previsões feitas numa planilha, no olhômetro, com base no ano passado
- Ninguém sabe dizer quais leads valem a ligação primeiro
- Estoque e escala de pessoal decididos depois do fato
- Modelos antigos em que ninguém confia nem retreina
Depois
- Uma pontuação em cada registro, na ferramenta que você já usa
- Um ganho medido sobre a regra que você usa hoje
- Monitoramento que avisa quando para de funcionar
- Um não por escrito quando os dados não sustentam a pergunta
Objeções
Respondidas antes de você perguntar
De quantos dados precisamos?
Depende da pergunta, mas a gente checa antes de orçar uma construção. Se o histórico for curto demais, dizemos isso e propomos coletá-lo direito.
Vocês usam modelos prontos?
Onde eles ganham, sim. O ponto é a decisão, não a técnica. Usamos o mais simples que vence a linha de base.
De quem é o modelo depois?
Seu. Código, referências dos dados de treino e o procedimento de retreinamento são entregues documentados.
Continue
Para onde as pessoas olham depois
Trabalhos relacionados, a categoria em que este serviço se encaixa e as provas por trás dele.
Um próximo passo, e pago de propósito
O Diagnóstico de Oportunidades de IA é um trabalho de escopo fechado. Você sai com um plano priorizado que pode executar com a gente ou sem a gente.
Ainda dimensionando o problema? Escreva para a gente com as suas palavras primeiro. Uma pessoa lê.