Processo estável e verificável
Regras e automação
A melhor opção quando as decisões são determinísticas, as exceções estão definidas e não é preciso interpretar ambiguidade.
Inteligência Artificial e Machine Learning
IA para resolver problemas reais. Não para acrescentar outra ferramenta.
Desenhamos e desenvolvemos soluções de Inteligência Artificial generativa e Machine Learning em torno dos processos, dados e objetivos concretos dos nossos clientes.
GenAILinguagem, conhecimento e conteúdo aplicados ao processo.
MLPrevisão, classificação e deteção de padrões.
VozInterações automáticas ligadas ao negócio.
HumanoControlo, validação e rastreabilidade onde importam.
Inteligência aplicada
A tecnologia começa por compreender que problema merece ser resolvido.
Não começamos por um modelo ou uma tendência. Analisamos o trabalho real, os dados disponíveis, as decisões e as exceções. Depois escolhemos a combinação adequada de IA generativa, Machine Learning, automação e desenvolvimento de software para criar uma solução útil, integrada e mensurável.
Arquitetura e operação de IA
Uma solução de IA útil é desenhada para ser avaliada, controlada e operada.
O modelo é apenas uma peça. O valor surge quando dados, contexto, instruções, ferramentas, permissões, controlos e pessoas formam um sistema que resolve uma tarefa de ponta a ponta.
Escolher a tecnologia adequada
Nem todos os problemas precisam de IA generativa e nem todos os fluxos devem tornar-se agentes.
Padrões em dados históricos
Machine Learning
Previsão, classificação, scoring, recomendação ou deteção quando existem dados representativos e um objetivo mensurável.
Linguagem e conhecimento
IA generativa e RAG
Compreensão, extração, síntese ou geração apoiadas no contexto da empresa, com fontes, limites e avaliação específica.
Fluxos com várias etapas
Agentes com ferramentas
Para interpretar, decidir e atuar em sistemas. Cada ferramenta exige privilégios mínimos, limites, rastreabilidade e escalamento humano.
Do caso de uso à produção
- 01
Objetivo
Utilizador, tarefa, resultado aceitável, impacto e métrica de negócio.
- 02
Dados e contexto
Fontes, qualidade, permissões, conhecimento, retenção e dados sensíveis.
- 03
Arquitetura
Modelo, recuperação, ferramentas, integrações, estado e experiência.
- 04
Avaliação
Casos reais, respostas esperadas, exceções, ataques e limiares de aceitação.
- 05
Controlos
Autenticação, autorização, guardrails, validação, limites e revisão humana.
- 06
Integração
Aplicação, APIs, observabilidade, versões, testes e lançamento gradual.
- 07
Operação
Qualidade, latência, custo, erros, deriva, feedback, incidentes e melhoria.
A qualidade é especificada antes dos testes
Transformamos “funciona bem” em critérios observáveis e repetíveis.
- 01Sucesso da tarefa
- 02Exatidão e apoio em fontes
- 03Cumprimento de instruções
- 04Segurança e uso autorizado
- 05Latência e disponibilidade
- 06Custo por resultado aceite
- 07Escalamento humano correto
- 08Regressões entre versões
Autonomia proporcional ao risco
A capacidade de atuar só aumenta quando as evidências e os controlos o permitem.
- Ler
Consulta fontes autorizadas e devolve informação rastreável.
- Recomendar
Propõe uma decisão validada por uma pessoa ou sistema determinístico.
- Preparar
Cria rascunhos, classificações ou ações pendentes de aprovação.
- Atuar
Executa ações reversíveis, delimitadas e registadas dentro das permissões.
- Escalar
Para e encaminha quando existe incerteza, risco, exceção ou impacto elevado.
O que medimos em produção
Qualidade
Sucesso, erros, respostas sem suporte, aceitação e revisão humana.
Sistema
Latência, disponibilidade, limites, falhas de ferramentas e dependências.
Negócio
Tempo poupado, capacidade criada, conversão, risco evitado ou custo por resultado.
Evolução
Feedback, novos casos-limite, alterações de modelo, regressões e decisões de melhoria.
O que podemos resolver
Processos que consomem tempo, informação que não escala e decisões que podem melhorar.
A IA cria valor quando integra um fluxo concreto e existe uma forma clara de validar o resultado.
Trabalho manual repetitivo
Leitura, classificação, verificação ou resposta consomem tempo e limitam o crescimento.
Informação não estruturada
Documentos, conversas e conhecimento interno existem, mas são difíceis de consultar ou processar.
Padrões difíceis de antecipar
Os históricos contêm sinais úteis para prever, priorizar ou detetar situações relevantes.
Testes isolados sem operação
Existem protótipos ou ferramentas de IA, mas não estão ligados a dados, sistemas e responsáveis.
O que desenvolvemos
Soluções completas, desde o modelo até à integração no trabalho diário.
Escolhemos tecnologia e arquitetura segundo o caso de uso, risco, dados e volume, não segundo uma plataforma fechada.
IA generativa
Linguagem e conhecimento dentro de processos reais.
- Assistentes e copilotos especializados
- Consulta de documentação e conhecimento
- Extração, resumo e geração de conteúdo
- Integração com modelos e APIs
Machine Learning
Modelos que aprendem com dados e padrões.
- Previsão
- Classificação e priorização
- Scoring e recomendação
- Deteção de anomalias
Voz e conversação
Interações automáticas ligadas à operação.
- Chamadas e agentes de voz
- Transcrição e compreensão
- Verificação e captura de dados
- Encaminhamento para equipas humanas
Produto e integração
Transformamos o modelo numa capacidade utilizável.
- Aplicações, interfaces e backoffice
- APIs e integração de sistemas
- Permissões, segurança e rastreabilidade
- Monitorização e evolução
Como trabalhamos
Do problema a uma solução integrada, validada e capaz de evoluir.
- 01
Definir o problema
Concretizamos utilizadores, processo, resultado esperado, limites e forma de medir valor.
- 02
Preparar dados e arquitetura
Revemos fontes, qualidade, permissões, riscos e integração com os sistemas existentes.
- 03
Testar e validar
Construímos uma primeira solução delimitada e testamos precisão, utilidade e exceções com casos reais.
- 04
Integrar e operar
Implementamos, monitorizamos, documentamos e melhoramos a solução através do uso.
Casos de uso em destaque
Inteligência aplicada a processos reais.
Duas soluções desenvolvidas para necessidades concretas de operação e relação com clientes. Ampliaremos ambos os casos com dados e resultados.
Gestão de garantias
Solução para o sistema de Gestão de Garantias.
Automação de voz
FUTURENER
Sistema de chamadas automáticas para verificar dados e gerir a ativação de contratos de fornecimento elétrico.
Porquê Sitelicon
A IA precisa de desenvolvimento, integração e conhecimento do processo.
Há 21 anos que construímos tecnologia e ligamos sistemas. Essa experiência permite transformar modelos de IA em soluções compatíveis com aplicações, dados, equipas e operações existentes.
- IA generativa e Machine Learning orientados pelo caso de uso
- Desenvolvimento de software e integração de sistemas
- Validação humana, segurança e rastreabilidade
- Implementação, monitorização e evolução contínua
Perguntas frequentes
Inteligência Artificial com um caso de uso claro.
01Qual é a diferença entre IA generativa e Machine Learning?+
A IA generativa é especialmente útil para linguagem, documentos, conhecimento e conversas. Machine Learning aprende padrões para prever, classificar, priorizar ou detetar. Um projeto pode usar uma tecnologia ou ambas.
02Podem integrar a solução com os nossos sistemas?+
Sim. Desenvolvemos aplicações, APIs e automações que ligam a inteligência a ERP, CRM, ecommerce, bases de dados, telefonia e outras plataformas.
03É necessário ter muitos dados?+
Depende. Alguns modelos preditivos precisam de histórico suficiente e fiável; certas soluções generativas podem usar documentação e serviços existentes. Avaliamos antes de escolher a abordagem.
04Como controlam o resultado da IA?+
Definimos critérios de avaliação, rastreabilidade, permissões, limites e revisão humana segundo o impacto e risco do processo.
05Podemos começar com um teste delimitado?+
Sim. Recomendamos delimitar o processo, as fontes e as métricas para validar utilidade e viabilidade antes de ampliar.
Inteligência Artificial aplicada
Que problema real quer resolver com IA?
Conte-nos o processo, quem participa, que dados existem e que resultado deve melhorar. Desenharemos um primeiro âmbito verificável.
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