"Reduzimos 14 horas semanais de trabalho manual com o modelo de classificação que a equipe da Authentica construiu para nosso estoque."— Renato Figueiredo, diretor de operações, distribuidora em Contagem/MG
Como funciona a jornada até a sua primeira IA
Diagnóstico gratuito de 45 minutos
Visitamos sua operação (ou fazemos videochamada) e mapeamos onde a automação inteligente gera retorno real. Sem compromisso, sem proposta genérica.
Proposta com escopo fechado
Você recebe um documento de três páginas: problema, solução proposta, prazo e investimento. Nada de orçamento aberto ou cobrança por hora indefinida.
Construção iterativa com seus dados
Treinamos o modelo usando dados reais do seu negócio. A cada duas semanas você valida resultados parciais e pede ajustes antes de seguir adiante.
Entrega e acompanhamento por 60 dias
Implantamos o modelo no seu ambiente, treinamos a equipe e monitoramos a performance durante dois meses. Se o resultado ficar abaixo do combinado, corrigimos sem custo extra.
Mapa de capacidades técnicas
| Área | O que entregamos | Prazo típico |
|---|---|---|
| Análise preditiva | Modelos de previsão de demanda, churn e inadimplência treinados com histórico da empresa | 4 a 6 semanas |
| Processamento de linguagem | Classificação automática de e-mails, tickets e documentos em português | 3 a 5 semanas |
| Visão computacional | Inspeção visual de produtos, leitura de placas e contagem de itens em estoque | 6 a 8 semanas |
| Automação de processos | Pipelines que conectam planilhas, ERPs e APIs usando agentes inteligentes | 2 a 4 semanas |
| Consultoria estratégica | Avaliação de maturidade em IA e roadmap de implementação para 12 meses | Sob demanda |
Por que contratar IA localmente faz diferença
Empresas de Belo Horizonte enfrentam desafios que fornecedores de São Paulo ou do exterior raramente entendem. A sazonalidade do comércio no Mercado Central, os picos logísticos da BR-381, a dinâmica de crédito das cooperativas mineiras. Um modelo preditivo genérico ignora tudo isso.
Trabalhamos a 15 minutos de carro da maioria dos nossos clientes. Isso significa reuniões presenciais rápidas, acesso direto ao chão de fábrica e suporte no mesmo fuso horário, sem esperar o time de outro país acordar.
Não vendemos plataformas prontas. Cada solução é construída com Python, frameworks abertos (scikit-learn, PyTorch, LangChain) e roda na infraestrutura que você já tem, seja um servidor local ou uma conta na AWS.
Será que IA resolve o seu problema?
Nem todo desafio precisa de inteligência artificial. Antes de propor qualquer projeto, verificamos se a sua situação atende a estes critérios:
- Você tem pelo menos 500 registros históricos do processo que quer automatizar
- A tarefa consome mais de 10 horas semanais de trabalho repetitivo
- O erro humano nessa tarefa já causou prejuízo mensurável nos últimos 6 meses
- Existe alguém na equipe disponível para validar resultados durante o projeto
Se dois ou mais itens se aplicam, vale a pena conversar. Se nenhum se aplica, seremos honestos e recomendaremos uma solução mais simples.
Caso: inspeção visual em linha de produção
Uma metalúrgica em Betim descartava peças com defeito só no final da linha, desperdiçando material e tempo. Instalamos um sistema de visão computacional que identifica trincas em tempo real, usando câmeras industriais que a fábrica já possuía.
Solicite o diagnóstico gratuito
Preencha os campos abaixo. Respondemos em até 24 horas úteis.
Atendimento presencial na Grande BH
Nosso escritório fica na 5623 Travessa Paula, 30130-010 Belo Horizonte, Minas Gerais, a poucos minutos do centro. Atendemos presencialmente empresas em Belo Horizonte, Contagem, Betim, Nova Lima, Santa Luzia e Sabará. Para clientes fora da região metropolitana, trabalhamos por videochamada com a mesma metodologia.
Ligue para +55 31 7331-8739 ou escreva para [email protected]. Se preferir, use o formulário acima.
Perguntas frequentes
Quanto custa um projeto de IA?
Preciso ter uma equipe de tecnologia interna?
Meus dados ficam seguros?
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Última atualização: janeiro de 2026.
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Os resultados mencionados em casos de estudo refletem projetos específicos e não garantem desempenho idêntico em outros contextos. Cada projeto depende da qualidade dos dados fornecidos, da complexidade do problema e da colaboração entre as equipes.
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