Projetos entregues
Modelos de IA em produção para empresas do Paraná, Santa Catarina e São Paulo desde 2021.
Tempo médio de implantação
Da análise de dados ao primeiro modelo funcional rodando no ambiente do cliente.
Redução de custo operacional
Média documentada nos primeiros 12 meses após a adoção de automação inteligente.
Hub de conhecimento em Artificial Intelligence
Este site funciona como uma base de referência. Reunimos aqui os termos, frameworks e rotas que usamos no dia a dia para implementar inteligência artificial em operações reais. Se você está avaliando se IA faz sentido para sua empresa, comece pelo glossário abaixo. Se já tem clareza sobre o problema, vá direto ao diagnóstico de prontidão.
A maioria das empresas que nos procura não precisa de um modelo de linguagem gigante ou de visão computacional sofisticada. Precisa de algo mais simples: um sistema que leia notas fiscais, classifique chamados de suporte ou preveja demanda de estoque com três meses de antecedência.
Nosso trabalho começa sempre por entender o dado que já existe. Planilhas, ERPs antigos, bancos relacionais esquecidos. A partir daí, definimos qual técnica resolve o problema com o menor custo computacional possível. Redes neurais profundas são a última opção, não a primeira.
Trabalhamos com Python, scikit-learn, PyTorch e infraestrutura em nuvem (AWS e GCP). Mas a tecnologia é detalhe. O que importa é a pergunta certa feita ao dado certo. — Rodrigo Mendes, diretor técnico
Glossário técnico de IA aplicada
| Termo | Definição prática | Quando usamos |
|---|---|---|
| NLP | Processamento de linguagem natural. Técnicas que permitem a uma máquina interpretar texto humano: e-mails, contratos, tickets de suporte. | Classificação automática de chamados, extração de cláusulas contratuais, chatbots internos. |
| Modelo preditivo | Algoritmo treinado com dados históricos para estimar valores futuros. Pode ser uma regressão linear simples ou uma rede neural recorrente. | Previsão de demanda, estimativa de churn, scoring de crédito. |
| Feature engineering | Processo de transformar dados brutos em variáveis que o modelo consegue usar. É onde 80% do resultado se decide. | Em todo projeto. Sem boas features, nenhum algoritmo salva. |
| MLOps | Práticas de engenharia para colocar modelos em produção e mantê-los funcionando: versionamento, monitoramento de drift, retreino automático. | Após a validação do modelo, quando ele precisa rodar 24/7 no ambiente do cliente. |
| Transfer learning | Reaproveitar um modelo já treinado em uma tarefa genérica e ajustá-lo para uma tarefa específica com poucos dados. | Quando o cliente tem menos de 5.000 registros rotulados e precisa de classificação de texto ou imagem. |
| Data pipeline | Sequência automatizada de etapas que coleta, limpa, transforma e entrega dados para o modelo consumir. | Em qualquer projeto que precise rodar diariamente sem intervenção manual. |
| Visão computacional | Área da IA que interpreta imagens e vídeos. Inclui detecção de objetos, segmentação e reconhecimento facial. | Controle de qualidade industrial, contagem de itens em prateleira, inspeção de infraestrutura. |
Frameworks de implementação
Não oferecemos pacotes genéricos. Cada projeto segue um dos três frameworks abaixo, escolhido após o diagnóstico inicial. O framework define escopo, cronograma e modelo de entrega.
Predição e classificação tabular
Para empresas que já têm dados em bancos relacionais ou planilhas. Construímos modelos de regressão, classificação ou clustering usando XGBoost, LightGBM ou redes rasas. Entrega típica: 4 a 6 semanas. Inclui pipeline de dados, modelo treinado, API de inferência e dashboard de monitoramento.
NLP sob medida
Chatbots que realmente entendem o contexto do negócio, classificadores de documentos jurídicos, extratores de entidades em laudos médicos. Usamos modelos pré-treinados em português (BERTimbau, por exemplo) e fazemos fine-tuning com os dados do cliente. Entrega: 6 a 10 semanas dependendo do volume de anotação necessário.
Visão computacional aplicada
Detecção de defeitos em linhas de produção, contagem automática de produtos, leitura de medidores analógicos por câmera. Trabalhamos com YOLO, EfficientNet e arquiteturas customizadas quando o hardware do cliente exige modelos leves. Entrega: 8 a 14 semanas, incluindo calibração em campo.
Distribuidora de alimentos, Curitiba
Tínhamos um problema crônico de ruptura de estoque nos centros de distribuição do interior. A equipe da Stellar construiu um modelo de previsão de demanda que consome nossos dados de venda dos últimos três anos e gera pedidos sugeridos por SKU, por filial, toda segunda-feira. Reduzimos ruptura em 42% no primeiro trimestre.
Escritório de advocacia, São Paulo
Precisávamos classificar 15.000 petições por tipo processual. Manualmente, levaria meses. O modelo de NLP entregue pela Stellar faz isso em minutos com 94% de acurácia. Hoje usamos o mesmo sistema para extrair datas e valores de sentenças automaticamente.
Perguntas que recebemos com frequência
Reunimos aqui as dúvidas mais comuns de gestores e equipes técnicas que estão avaliando projetos de inteligência artificial.
Preciso ter uma equipe de dados interna para contratar vocês?
Qual o investimento mínimo para um projeto piloto?
Vocês trabalham com dados sensíveis? Como funciona a segurança?
O que acontece se o modelo perder precisão depois de alguns meses?
Diagnóstico de prontidão para IA
Antes de propor qualquer solução, avaliamos se sua empresa tem as condições mínimas para um projeto de inteligência artificial gerar retorno real. Estes são os critérios que verificamos:
A empresa possui pelo menos 6 meses de dados históricos digitalizados sobre o processo que deseja otimizar.
Existe uma pessoa responsável por validar os resultados do modelo no contexto do negócio (não precisa ser técnica).
O problema gera custo mensurável: horas de trabalho manual, erros recorrentes, perda de receita por ineficiência.
A liderança está disposta a dedicar tempo para alinhar expectativas e participar de reuniões quinzenais de acompanhamento.
Os dados não estão em papel. Mesmo que estejam em planilhas desorganizadas, já é um ponto de partida viável.
Há orçamento reservado para um piloto de pelo menos 6 semanas antes de decidir pela expansão do projeto.
Rota típica de um projeto
Semana 1: imersão e auditoria de dados
Visitamos a operação (presencial ou remota), mapeamos as fontes de dados disponíveis e definimos a pergunta que o modelo precisa responder. Saímos com um documento de escopo assinado.
Semanas 2 e 3: preparação e experimentação
Limpamos e transformamos os dados. Testamos de dois a quatro algoritmos diferentes para encontrar o que melhor se ajusta ao problema. Apresentamos resultados preliminares com métricas claras.
Semanas 4 e 5: validação com o negócio
O time do cliente testa o modelo com casos reais. Ajustamos limiares, tratamos exceções e documentamos regras de negócio que o modelo precisa respeitar.
Semana 6: deploy e entrega
Colocamos o modelo em produção com API, monitoramento e alertas. Treinamos o operador designado e entregamos documentação técnica completa.
Fale com a equipe técnica
Informações legais
Política de privacidade
A Stellar AI Dynamics coleta apenas os dados informados voluntariamente pelo formulário de contato deste site: nome, e-mail, empresa e mensagem. Esses dados são usados exclusivamente para responder à solicitação e não são compartilhados com terceiros.
Utilizamos cookies funcionais para lembrar preferências de consentimento. Não utilizamos cookies de rastreamento publicitário. Os dados são armazenados em servidores protegidos com criptografia TLS e mantidos por no máximo 24 meses após o último contato.
Você pode solicitar a exclusão dos seus dados a qualquer momento enviando e-mail para [email protected]. Responderemos em até 15 dias úteis conforme a LGPD (Lei 13.709/2018).
Termos de uso
O conteúdo deste site tem caráter informativo e educacional. As definições do glossário e descrições de frameworks refletem a prática da Stellar AI Dynamics e não constituem consultoria técnica vinculante.
É permitido citar trechos do conteúdo com atribuição de fonte. Reprodução integral sem autorização escrita é proibida. O uso do formulário de contato implica concordância com estes termos e com a política de privacidade.
Aviso legal
Resultados mencionados neste site (como percentuais de redução de custo ou acurácia de modelos) referem-se a projetos específicos e não garantem resultados idênticos em outros contextos. Cada projeto de inteligência artificial depende da qualidade e volume dos dados disponíveis, do engajamento da equipe do cliente e de fatores operacionais específicos.
A Stellar AI Dynamics não se responsabiliza por decisões tomadas exclusivamente com base no conteúdo informativo deste site.