Seu BI não te diz tudo — porque ele não foi feito para você
Construímos modelos que aprendem com os seus dados, agentes de IA treinados no seu contexto e dashboards que mostram o que realmente importa — não médias do setor.
Powertrend
O diferencial
Ferramentas de BI genéricas mostram o que todo mundo já sabe
O que faz a diferença competitiva são insights específicos do seu negócio — e esses só emergem de modelos treinados nos seus dados, com as suas regras. A Powertrend constrói IA que é sua: o modelo, o pipeline, os dados.
Modelos de Machine Learning sob encomenda
Previsão de demanda, churn, scoring de crédito, recomendação. Treinado nos seus dados históricos, não em benchmarks genéricos.
Agentes de IA integrados ao seu processo
LLMs configurados para o seu contexto: análise de contratos, triagem de documentos, atendimento inteligente, relatórios automatizados.
Engenharia de dados
Estruturamos, limpamos e preparamos seus dados para que modelos de ML funcionem com precisão real, não com performance de playground.
Dashboards que respondem perguntas do negócio
Construídos para responder exatamente o que o gestor precisa decidir hoje. Não o que a ferramenta consegue mostrar.
Nosso Processo
Nosso processo é construído para que o modelo entregue valor no seu negócio real — não em benchmark de laboratório. Começamos pelo mapeamento dos dados e processos, definimos a abordagem certa, construímos com engenharia de dados séria e validamos com métricas que importam para a sua operação. O código, o pipeline e o modelo ficam com você.
Mapeamento de dados e processos
Auditamos as fontes de dados disponíveis e os processos que dependem deles. Identificamos onde modelos e agentes de IA podem operar com autonomia — e qual volume de dados existe para treinar ou fazer fine-tuning.
Definição da abordagem
Selecionamos a abordagem certa: modelo proprietário treinado nos seus dados, fine-tuning de LLM existente, ou agente configurado no seu contexto. Nenhum benchmark genérico — só o que funciona para o seu problema real.
Engenharia de dados
Estruturamos, limpamos e preparamos os dados para que modelos de ML funcionem com precisão real, não com performance de playground. Pipeline documentada e reproduzível.
Construção de agentes e modelos
Desenvolvemos os modelos e agentes com sua base de dados. Validamos com métricas reais do negócio — não accuracy genérica. Fine-tuning iterativo até o resultado esperado.
Integração e testes em produção
Integramos ao processo real via API. Testamos com dados reais de produção, não apenas holdout de laboratório. Monitoramento de drift configurado desde o início.
Autonomia e documentação
Sua equipe opera o sistema sem depender de nós. Documentação completa do pipeline, código 100% seu, retreinamento documentado para quando o modelo começar a derivar.
Stack de IA que usamos
Frameworks + modelos de linguagem: OpenAI GPT-4o, Claude (Anthropic), Hugging Face, LangChain
O que muda quando IA opera nos seus dados
Modelos treinados nos seus dados
Agentes que operam sem supervisão constante
Dashboards que respondem perguntas
Código e modelos 100% seus
Perguntas Frequentes
- Qual a diferença entre o que vocês fazem e um BI ou Power BI?
- Power BI e ferramentas similares são descritivas: mostram o que aconteceu. O que construímos é prescritivo e preditivo — modelos que preveem o que vai acontecer e agentes que tomam ação com base nisso. A diferença prática: um dashboard BI responde "quantas vendas tivemos?"; nossa IA responde "quais clientes vão cancelar nos próximos 30 dias e o que fazer para reter cada um".
- Preciso ter muitos dados para um projeto de IA?
- Depende do que você precisa. Para fine-tuning de LLM (agentes de texto, análise de documentos): funciona com centenas de exemplos. Para modelos de previsão de demanda ou churn: geralmente precisamos de 6-12 meses de histórico. Para classificação com transfer learning: funciona com poucos dados. O diagnóstico inicial define o que é possível com o volume atual — e o que precisa ser coletado.
- Como garantem que o modelo funciona no meu negócio real?
- Validamos com métricas que importam para o seu processo, não com accuracy genérica. Testamos em dados reais de produção, não só em holdout de laboratório. Configuramos monitoramento de drift desde o primeiro deploy — quando o modelo começa a perder precisão, você sabe antes de sentir. E o retreinamento está documentado para que a sua equipe execute sem depender de nós.
- O que são agentes de IA e como se diferem de um modelo de ML?
- Um modelo de ML faz uma predição (ex: este cliente vai cancelar?). Um agente de IA age: analisa o contrato, identifica cláusulas, gera o resumo, categoriza e envia para o aprovador — tudo sem intervenção humana. Agentes combinam LLMs + ferramentas + lógica de processo. São a camada que transforma predições em automação real do trabalho.
- Vocês fazem fine-tuning de GPT, Claude e outros LLMs?
- Sim. Dependendo do caso, usamos: fine-tuning (para domínio específico com muitos exemplos), RAG — Retrieval-Augmented Generation (para consulta a documentos internos), prompt engineering avançado (para configurar agentes no seu contexto) ou modelos open-source (LLaMA, Mistral) rodando na sua infraestrutura para dados sensíveis. A escolha depende do custo, privacidade dos dados e performance necessária.