Deixa de experimentar
em notebooks.

IA em produção: copilotos com LLM, sistemas RAG e pipelines de ML que automatizam fluxos complexos.

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, trilho 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 trilho de auditoria completo

eIDAS · FIPS 140-2
Frotas e IoT

Logística

Rastreio de frotas em tempo real e ingestão IoT

MQTT · OPC-UA
LLMRAG e copilotos
MLOpsPipelines em produção
80%Redução de ruído
GPUClusters de IA na cloud

O que entregamos

Os nossos serviços de IA

Do protótipo a produção — soluções de IA que resolvem problemas de negócio reais

Corta 90% do tempo de pesquisa dos teus colaboradores com copilotos de IA que percebem o teu domínio. Ligamos grandes modelos de linguagem aos teus dados internos com geração aumentada por recuperação para chatbots, perguntas e respostas sobre documentos e assistentes de IA.

↓ 90% tempo de pesquisa · 85% precisão nas respostas

Transforma dados em bruto em capacidade preditiva com fluxos de ML de ponta a ponta. Do feature engineering ao serving do modelo, construímos modelos preditivos com rasto completo de experiências e reprodutibilidade.

ML de ponta a ponta · retreino automatizado

Liberta as tuas equipas de tarefas repetitivas que custam milhares em esforço manual. Motores de decisão com IA para classificação de documentos, processamento de faturas, encaminhamento de email e deteção de anomalias.

↓ 70% revisão manual · 85% processado automaticamente

Extrai conclusões acionáveis de texto não estruturado à escala. Análise de sentimento, extração de entidades e sumarização que transformam documentos, emails e conversas em dados estruturados.

analítica de texto em tempo real · saída estruturada

Automatiza a inspeção e a análise visual que antes exigia olhos humanos. Classificação de imagens, deteção de objetos e controlo de qualidade para fluxos de produção, retalho e segurança.

95%+ precisão · inferência em tempo real

Mantém os modelos precisos muito depois da implementação inicial. O versionamento de modelos, os testes A/B, a deteção de desvio e os pipelines de retreino automatizado garantem que a IA em produção continua fiável.

desvio detetado a tempo · monitorização contínua
Avaliação gratuita

Pede uma avaliação gratuita de IA

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

Casos de uso de IA

Aplicações do mundo real

Quatro padrões em produção com impacto mensurável em seguros, indústria, finanças e engenharia.

Copilotos de conhecimento interno

Assistentes com LLM treinados sobre a tua documentação, Confluence e Slack que respondem de imediato às perguntas dos colaboradores — reduzindo o tempo de integração e os silos de conhecimento.

Manutenção preditiva

Modelos de ML que preveem as falhas dos equipamentos antes de acontecerem e cortam até 40% da indisponibilidade não planeada.

Inteligência documental

Extração e classificação automatizadas de faturas, contratos e documentos de conformidade.

AIOps

Correlação inteligente de alertas, deteção de anomalias e análise de causa raiz — reduzindo o ruído de alertas em 80% e cortando o MTTR nas equipas de engenharia.

Stack de IA

Construído sobre alicerces comprovados de IA

As melhores ferramentas de todo o ecossistema de IA — desde LLMs de fronteira como o GPT e o Claude até modelos open source que podes alojar tu mesmo. O nosso stack de MLOps garante que cada experiência fica registada, cada modelo versionado e cada implementação monitorizada.

Tecnologias principais
Python, PyTorch e TensorFlowLangChain, LlamaIndex e frameworks RAGOpenAI, Anthropic Claude e LLMs open sourceHugging Face TransformersMLflow, Weights & BiasesClusters GPU de Kubernetes e serviços de IA na cloud
Projeto real

Processamento de documentos com IA para uma seguradora

01 / 02

Uma seguradora processava à mão mais de 2.000 sinistros por dia com um prazo médio de 48 horas, o que gerava estrangulamentos e aumentava os custos operacionais.

Tech stack
PythonLangChainGPT-4Tesseract OCRFastAPIPostgreSQLDocker

01 / Challenge

Processamento manual de mais de 2.000 sinistros/dia, com um prazo médio de 48h.

02 / Solution

Pipeline RAG com LLM para classificação de documentos, extração de dados e encaminhamento automatizado.

03 / Result

85% dos sinistros processados automaticamente, prazo de 48h para 2h, 70% menos revisão manual.

Resultados e método

IA que entrega valor de negócio

A maioria das iniciativas de IA falha por um mau enquadramento do problema, uma preparação de dados insuficiente ou falta de engenharia de produção. Nós fechamos a distância entre a experimentação e os sistemas fiáveis à escala.

Business outcomes
  1. 01

    Decisões baseadas em dados

    Os modelos de ML trazem à superfície padrões que as pessoas não veem — da previsão de procura à deteção de fraude — dando à liderança informação acionável.

  2. 02

    Eficiência operacional à escala

    A automatização inteligente trata de tarefas que antes exigiam horas de esforço manual, reduzindo custos e acelerando o débito.

  3. 03

    Diferenciação competitiva

    Os produtos com IA criam vantagens competitivas difíceis de replicar — das experiências personalizadas às capacidades preditivas.

How we implement
  1. 01

    Descobrir e delimitar

    Avaliamos o teu panorama de dados, identificamos as oportunidades de IA de maior impacto e definimos métricas de sucesso antes de escrever código de modelo.

  2. 02

    Construir e validar

    O desenvolvimento iterativo com prototipagem rápida, demonstrações para os interessados e avaliação rigorosa garante que os modelos resolvem o problema certo.

  3. 03

    Implementar e evoluir

    Implementação em produção com monitorização, deteção de desvio e pipelines de retreino automatizado que mantêm o desempenho dos modelos ao longo do tempo.

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 IA.

Uma prova de conceito demora normalmente de 4 a 6 semanas. As implementações em produção vão de 8 a 16 semanas consoante a complexidade dos dados e os requisitos de integração. Começamos sempre com uma fase de delimitação para definir métricas de sucesso e validar a viabilidade.
Depende do caso de uso. As soluções baseadas em LLM, como os copilotos RAG, conseguem funcionar com os documentos e bases de conhecimento que já tens. Os modelos de ML para previsão precisam de dados históricos — avaliamos a maturidade dos dados durante a fase de descoberta e recomendamos estratégias para cobrir as lacunas.
Uma análise aprofundada de 2 horas do teu panorama de dados, dos teus processos de negócio e das tuas oportunidades de IA. Recebes uma lista priorizada de casos de uso com avaliação de viabilidade, ROI estimado, requisitos de dados e um roteiro de implementação recomendado.
Sim. Integramo-nos com o stack de dados que tiveres — de armazéns como o Snowflake e o BigQuery a bases de dados em bruto e sistemas de ficheiros. Se a tua infraestrutura de dados precisar de melhorias, também te podemos ajudar nisso.
Seguimos protocolos rigorosos de tratamento de dados, incluindo a cifragem em repouso e em trânsito, os controlos de acesso e a minimização de dados. Para dados sensíveis, recomendamos LLMs auto-alojados e opções de implementação on-premises que mantêm os dados dentro da tua infraestrutura.
Fala com os nossos engenheiros

Vamos falar sobre a tua estratégia de IA

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

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