Deixa de fazer demos.
Põe a IA a trabalhar.

Integrações com LLM, copilotos RAG e agentes de IA que usam as tuas ferramentas, construídos com controlo de acesso, avaliação e limites de custo desde o primeiro dia.

De confiança em toda a Europa

Setores que servimos.

Equipas de engenharia em setores regulados e críticos — cada projeto auditado, documentado e levado a nível de produção.

Banca e pagamentos

FinTech

Infraestrutura de pagamentos e core bancário em conformidade com PCI-DSS — latência p99 abaixo de 100 ms, registo de auditoria ponta a ponta e tokenização no edge.

PCI-DSS · ISO 27001
Dados de doentes

Saúde

Pipelines de dados de doentes alinhados com HIPAA

HIPAA · SOC2
5G e redes

Telecomunicações

Observabilidade do core 5G à escala

NFV · ETSI MANO
Retalho e marketplaces

E-Commerce

99,99% de disponibilidade em picos de tráfego

PCI-DSS · GDPR
Soberano e público

Governo

Cloud soberana com registo de auditoria completo

eIDAS · FIPS 140-2
Frotas e IoT

Logística

Rastreio de frotas em tempo real e ingestão IoT

MQTT · OPC-UA
15+Anos no mercado (desde 2011)
3Produtos de IA próprios em produção
24/7Monitorização e suporte
UEOpção de residência de dados

O que entregamos

Os nossos serviços de agentes de IA e LLM

Da primeira chamada ao modelo a agentes em que as tuas equipas confiam todos os dias

Põe o modelo certo por trás de cada caso de uso — OpenAI, Anthropic Claude ou modelos open-weight como Llama, Mistral e Qwen. Construímos a camada de integração com saídas estruturadas, novas tentativas e fallback entre fornecedores e, quando os dados não podem sair do teu perímetro, implementação privada na tua cloud ou nos teus próprios servidores.

OpenAI · Anthropic · open-weight · implementação privada

Respostas fundamentadas nos teus documentos, wikis e tickets, com citação da fonte. A pesquisa é filtrada pelas permissões que cada pessoa já tem nos sistemas de origem, por isso o copiloto responde com os documentos que cada utilizador pode abrir.

Respostas com fontes · controlo de acesso por documento

Agentes que fazem trabalho, não só conversam: chamam as tuas APIs através de function calling e servidores MCP, leem e atualizam registos e passam o caso a uma pessoa. As ações sensíveis — pagamentos, eliminações, mensagens enviadas — esperam por aprovação humana, e cada chamada a uma ferramenta fica registada.

Function calling · MCP · aprovação humana

Acaba com o copiar e colar entre caixas de correio, folhas de cálculo e sistemas de back-office. Integramos passos com LLM nos teus fluxos atuais — triagem, encaminhamento, redação, enriquecimento — com regras claras sobre o que corre sozinho e o que vai para um revisor.

Triagem · encaminhamento · redação · filas de revisão

Extrai, classifica e valida dados de faturas, contratos, formulários e relatórios — incluindo digitalizações. O resultado chega aos teus sistemas como campos estruturados, com níveis de confiança e uma fila de revisão humana para os casos em que o modelo tem dúvidas.

Extração · classificação · saída estruturada

Fica a saber se uma alteração de prompt ou de modelo melhora as coisas antes de a publicares. Criamos conjuntos de avaliação a partir dos teus casos reais, rastreamos cada pedido de ponta a ponta e definimos orçamentos de tokens por funcionalidade, cache e encaminhamento entre modelos para que a fatura seja previsível.

Conjuntos de avaliação · rastreio · orçamentos de tokens
Avaliação gratuita

Pede uma avaliação gratuita de agentes de IA

Os nossos engenheiros analisam a tua configuração atual e entregam um roteiro priorizado — sem compromisso.

Quem ajudamos

Equipas que levam a IA além do piloto

As quatro situações em que este projeto se paga mais depressa.

Equipas presas na prova de conceito

A demo funcionou, mas ninguém confia nela com utilizadores e dados reais. Acrescentamos a avaliação, o controlo de acesso, a monitorização e os mecanismos de fallback de que um sistema em produção precisa.

Empresas com o conhecimento espalhado por várias ferramentas

As respostas estão no Confluence, no SharePoint, em tickets e em pastas partilhadas, e as pessoas passam o dia a perguntar aos colegas. Construímos um copiloto que pesquisa em tudo isso e respeita quem pode ver o quê.

Equipas de operações afogadas em trabalho repetitivo

Emails para triar, documentos para transcrever, tickets para encaminhar. Automatizamos a parte previsível e deixamos as decisões à tua equipa.

Organizações cujos dados não podem sair de casa

Equipas de saúde, finanças e setor público que precisam de IA sem enviar dados sensíveis para a API de terceiros. Implementamos modelos open-weight na região cloud que escolheres ou na tua própria infraestrutura.

Produto próprio

NexTalk: agentes de IA para chat ao vivo

01 / 02

O NexTalk é a plataforma de chat ao vivo da Privum: agentes de IA atendem os visitantes de um site a qualquer hora com base na documentação do produto de cada cliente, e passam a conversa a uma pessoa quando é preciso.

Tech stack
ClaudeGPTGeminiLlamaOpenRouterWebSocket

01 / Challenge

Atender os visitantes 24/7 com o fornecedor de LLM que cada cliente escolher, manter isolados os dados e as API keys de cada cliente e saber quando a IA deve parar e entrar uma pessoa.

02 / Solution

Agentes de IA com a API key do próprio cliente (BYOK) em oito fornecedores (Claude, GPT, Gemini, Llama, DeepSeek, Mistral, Qwen e OpenRouter), passagem a uma pessoa, isolamento por tenant, API keys cifradas com AES e webhooks assinados com HMAC.

03 / Result

Em produção como produto SaaS — e é o chat ao vivo que funciona em privum.cloud.

Resultados e método

Agentes de IA feitos para produção

A maioria dos projetos de IA fica parada entre a demo e o primeiro utilizador real. Fechamos essa distância com a mesma disciplina de engenharia que aplicamos a qualquer sistema em produção: controlo de acesso, testes, observabilidade e um responsável claro para cada modo de falha.

Business outcomes
  1. 01

    Respostas que podes verificar

    Respostas fundamentadas em fontes e com citações, e conjuntos de avaliação criados a partir dos teus próprios casos: a qualidade mede-se, não se presume.

  2. 02

    Automatização com salvaguardas

    Os agentes atuam através de ferramentas com permissões restritas, e as ações sensíveis esperam por aprovação humana.

  3. 03

    Custo previsível

    Os orçamentos de tokens, a cache e o encaminhamento entre modelos mantêm a despesa ligada ao valor à medida que o uso cresce.

How we implement
  1. 01

    Descobrir e priorizar

    Mapeamos os casos de uso candidatos, os dados por trás deles e os riscos, e escolhemos o que tem o retorno mais claro.

  2. 02

    Prototipar com dados reais

    Um protótipo funcional sobre uma amostra dos teus dados, com um conjunto de avaliação acordado com a tua equipa.

  3. 03

    Construir para produção

    Integração com os teus sistemas, controlo de acesso, salvaguardas, rastreio e passos de aprovação humana.

  4. 04

    Lançar e medir

    Um lançamento gradual para utilizadores reais, com qualidade, latência e custo medidos desde o primeiro dia.

  5. 05

    Operar e melhorar

    Monitorizamos, voltamos a correr as avaliações a cada alteração e afinamos prompts, pesquisa e modelos — ou passamos tudo à tua equipa.

Modelo de colaboração

Como trabalhamos

Da primeira chamada à produção — um modelo de colaboração comprovado em 4 passos que mantém a conversa transparente e a velocidade honesta.

  1. 01

    Descoberta

    Auditamos o teu stack atual, identificamos lacunas e alinhamos os objetivos de negócio.

  2. 02

    Avaliação

    Um roteiro detalhado com prioridades, estimativas de esforço e quick wins.

  3. 03

    Implementação

    Os nossos engenheiros integram-se na tua equipa e executam sprint a sprint.

  4. 04

    Suporte

    Monitorização contínua, otimização e transferência de conhecimento para a tua equipa.

Dúvidas habituais

Perguntas frequentes

Respostas práticas sobre âmbito, prazos e como costumam ser os projetos com a nossa equipa de agentes de IA.

Não dependemos de nenhum modelo. Trabalhamos com modelos da OpenAI e da Anthropic, o Google Gemini e modelos open-weight como Llama, Mistral e Qwen. Escolhemos para cada caso de uso com base na qualidade no teu conjunto de avaliação, na latência, no custo e no sítio para onde os dados podem ir — e mantemos a camada de integração independente do fornecedor, para poderes mudar de modelo mais tarde sem reescrever nada.
Começamos por classificar os dados em que cada caso de uso toca e depois escolhemos a implementação adequada: APIs de fornecedores com condições empresariais que excluem o treino com os teus dados, endpoints alojados na UE ou modelos autoalojados quando os dados não podem sair do teu perímetro. A pesquisa aplica permissões por documento, os registos de prompts são minimizados e os dados pessoais mascarados, e documentamos o tratamento para que o teu encarregado de proteção de dados possa completar o registo de atividades e a avaliação de impacto (AIPD).
Nenhum modelo de linguagem é infalível, por isso desenhamos a contar com isso. As respostas baseiam-se nas fontes recuperadas e citam-nas, o modelo pode dizer que não sabe e as saídas que alimentam outros sistemas são validadas contra um esquema. Antes do lançamento criamos um conjunto de avaliação a partir dos teus casos reais e corremo-lo a cada alteração de prompt, de modelo ou de pesquisa, para que a qualidade seja medida em vez de presumida.
Há duas partes: a construção, que definimos como projeto fechado ou equipa dedicada depois da avaliação inicial, e o custo de funcionamento — tokens do modelo, armazenamento vetorial e alojamento. Estimamos o custo por pedido durante o protótipo e depois mantemo-lo controlado com cache, modelos mais pequenos para os passos simples, encaminhamento entre modelos e orçamentos por funcionalidade com alertas.
Sim. Os modelos open-weight podem correr nos teus próprios servidores com GPU ou numa conta cloud privada na região da UE que escolheres, servidos atrás de uma API a que só as tuas aplicações chegam. Ajudamos-te a dimensionar o hardware, a escolher o modelo que atinge a qualidade de que precisas e a montar o serving e a monitorização — a nossa equipa de MLOps trata da parte de infraestrutura.
Depende do caso de uso e dos teus sistemas, por isso planeamos por fases em vez de prometer uma data à partida. Primeiro costuma vir um protótipo focado sobre os teus dados; a passagem a produção acrescenta integração, controlo de acesso, avaliação e monitorização. Depois da avaliação inicial recebes um plano por fases com uma estimativa para cada etapa.
Fala com os nossos engenheiros

Vamos falar sobre a tua estratégia de agentes de IA

Quer estejas a começar do zero ou a escalar o que já tens, os nossos engenheiros estão prontos para ajudar.

Agentes de IA, LLM e RAG | Privum Consulting