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Solução

IA generativa para empresas que lê documento, desenho e texto livre.

Desenvolvimento com IA generativa para empresas que precisam de um sistema sob medida, não de mais um chat. Usamos modelos de linguagem como ChatGPT e Claude onde eles resolvem, e regra escrita onde ela resolve melhor.

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O problema

Boa parte da informação da operação não cabe em campo de sistema. Está em PDF, em desenho técnico, no e-mail do cliente, no texto que o inspetor digitou com pressa. Por isso ninguém consegue somar, comparar ou achar padrão nela.

Os modelos de linguagem mudaram isso: eles leem esse material. Mas uma assinatura de ferramenta não vira sistema. Falta o critério da empresa, a ligação com os dados e a prova de que a resposta está certa.

O que construímos com modelos de linguagem

Sistemas sob medida, ligados aos seus dados, com cada resposta conferível.

  • Leitura de documentos

    Contratos, laudos, certificados e notas viram dados estruturados, com a página de origem de cada informação.

  • Interpretação de desenho técnico

    O sistema identifica os itens de uma planta e diz com que grau de confiança chegou em cada um.

  • Padronização de texto livre

    Reclamação, apontamento e relato de campo viram categorias comparáveis, prontas para análise.

  • Escolha do modelo pelo teste

    ChatGPT, Claude ou outro: escolhemos pelo desempenho com os seus casos, não pela marca.

  • Regra escrita quando ela basta

    Se a decisão cabe numa regra clara, o modelo escreve e testa o código, e quem decide na operação é a regra.

Como funciona

O modelo só fica onde provou que acerta.

Ver as etapas em detalhe

  1. Diagnóstico

    Separamos o que é leitura e interpretação, onde o modelo ajuda, do que é decisão com regra fixa, onde ele atrapalha.

  2. Implementação

    Protótipo com os seus documentos reais e comparação caso a caso com a resposta da equipe.

  3. Evolução

    Novos tipos de documento e de texto entram a cada semana. O relatório mensal mostra o que mudou na operação.

Caso real · indústria

Reclamações em texto livre viraram um Pareto de problemas e fornecedores

As reclamações de qualidade eram registradas do jeito que cada pessoa escrevia. Havia histórico, mas não dava para somar: o mesmo defeito aparecia descrito de vários jeitos.

Com IA, os registros foram padronizados em categorias. O resultado foi um Pareto dos maiores problemas e dos fornecedores que os causavam, feito a partir de um material que antes ninguém conseguia usar.

  • 4

    lugares onde a IA tem dado retorno em indústria, na nossa experiência

Perguntas frequentes

O que é desenvolvimento com IA generativa para empresas?

É construir um sistema sob medida que usa modelos de linguagem para ler e interpretar material sem formato fixo, como documentos, desenhos e texto livre, e entregar o resultado dentro do fluxo da empresa. A diferença para usar um chat é que o sistema conhece o seu critério, está ligado aos seus dados e tem a resposta medida contra a da equipe.

Quando é melhor não usar IA generativa?

Quando a decisão cabe numa regra clara. Numa multinacional de alimentos, o fechamento de cada rota era recalculado à mão duas vezes por dia. O diagnóstico achou a regra: carga direta acima de 12 toneladas, fracionada abaixo. O sistema entregue não tem modelo rodando na operação. A IA escreveu e testou o código, e quem decide é uma regra auditável.

Vocês usam ChatGPT ou Claude?

Usamos os dois, e outros modelos, conforme o teste. Escolhemos o modelo pelo desempenho com os seus casos reais, medido contra a resposta da equipe, e não pela marca. A Artemis é um estúdio AI-native: validamos cada tecnologia na nossa própria operação antes de levá-la a um cliente.

Como saber se a resposta da IA está certa?

Medindo antes de confiar. Antes de qualquer tela, montamos uma planilha que compara caso a caso a resposta da equipe e a da IA. É o gabarito humano. Ele mostra onde o modelo acerta, onde erra e onde precisa supor. Só vai para produção o que passa nesse teste, e os casos de dúvida seguem para uma pessoa conferir.

Que tipo de material a IA generativa consegue ler?

Documentos em PDF, inclusive com mais de mil páginas, desenhos técnicos, planilhas sem padrão, e-mails e campos de texto livre de sistemas. Na indústria, os melhores resultados têm vindo de quatro usos: validar documento, contar quantidade num desenho, codificar peça por parâmetro e distribuir carga ou equipe com restrição.

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SYSTEM: Artemis DATABASE PLATFORM

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Comece pelo diagnóstico

Um dia dentro da sua operação, com o time que decide. Saímos de lá com o mapa dos processos que mais consomem hora sênior, o custo estimado de cada um e um protótipo funcionando no problema mais caro. Se não fizer sentido seguir, você fica com o mapa.

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