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IA para resolver problemas

Somos uma empresa de engenharia de software especializada em inteligência artificial. Desenvolvemos sistemas, automações e modelos de machine learning conectados ao trabalho da sua equipe.

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Onde a IA pode ajudar.

Escolha uma área e veja como automação e aprendizado de máquina podem entrar na rotina. Cada projeto começa por um problema bem definido.

Criamos software sob medida para conectar sistemas, automatizar tarefas e apoiar decisões com dados. Pode ser uma conferência de documentos, um assistente de atendimento ou um modelo que aprende a estimar demanda.

O que é machine learning, na prática?

É o aprendizado de padrões a partir de dados. Um modelo pode estimar a demanda, classificar um documento ou sinalizar algo incomum. Já uma automação pode executar regras fixas, como encaminhar uma aprovação. As duas abordagens podem trabalhar juntas — sem usar IA onde uma regra simples resolve.

Logística

Pedidos, ocorrências e documentos no mesmo fluxo. A equipe acompanha as pendências sem procurar em várias planilhas.

Automação e rotina administrativa

Ler comprovantes, conferir dados com o pedido, atualizar o status e encaminhar divergências. O fechamento administrativo recebe os documentos organizados, com pendências e responsáveis.

Machine learning na prática

Um modelo aprende com o histórico de viagens, rotas e ocorrências para estimar atrasos. A operação recebe sinais de risco para acompanhar as entregas.

Exemplo de um projeto de logística

Conferência de um tipo de comprovante em uma operação delimitada.

Dados necessários
Pedidos, registros de entrega e comprovantes autorizados; histórico de viagens para testar a previsão.
O que seria entregue
Integração com o sistema de transporte ou gestão e uma fila de divergências com o documento de origem.
Como avaliar
Tempo de conferência, campos extraídos corretamente, falhas não detectadas e erro da previsão de atraso.
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Implantação passo a passo

  1. Entender o trabalho

    Conversamos com quem executa a tarefa e verificamos os dados e sistemas disponíveis.

    O que fica definido: Problema definido e critério para avaliar a solução.

  2. Definir o primeiro teste

    Escolhemos um recorte do processo, as integrações e o que precisa de aprovação humana.

    O que fica definido: Escopo, investimento e responsabilidades na proposta.

  3. Construir e avaliar

    Testamos situações representativas, incluindo erros, exceções e casos em que a IA deve pedir ajuda.

    O que fica definido: Piloto e avaliação comparada à rotina atual.

  4. Colocar em uso

    Se os critérios forem atendidos, planejamos a implantação e orientamos a equipe.

    O que fica definido: Operação, documentação e acompanhamento conforme o contrato.

Quem somos

Lucas Felipe Afonso, sócio-fundador da Lumen

Lucas Felipe Afonso

Engenheiro de IA · Sócio-fundador

Especialista em IA aplicada e arquiteto de soluções, atua no desenvolvimento de sistemas com inteligência artificial desde 2022 e participa de programas e trilhas técnicas do ecossistema Google Developers.

Desenvolve arquiteturas em Google Cloud, Azure e AWS, integrando tecnologias NVIDIA, plataformas da Meta e sistemas de telefonia. Conecta visão computacional e agentes de IA a CRMs, ERPs e APIs de negócio para automatizar processos e construir operações escaláveis, com resultados mensuráveis.

Marthyerre Schulz Fiamoncini, sócio-fundador da Lumen

Marthyerre Schulz Fiamoncini

Economista · Sócio-fundador

Economista com mais de 8 anos de experiência no mercado financeiro, atuando com estratégias de gestão, redução de custos e alavancagem patrimonial.

Mentor e palestrante, une sua experiência no cenário econômico à paixão por tecnologia e inovação. Direciona sua visão estratégica para o desenvolvimento de soluções inteligentes, utilizando a Inteligência Artificial como ferramenta para otimizar processos, gerar eficiência e transformar negócios.

Antes de começar.

Algumas dúvidas que vale esclarecer antes de investir em um projeto.

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Primeiros passos

Preciso trocar meus sistemas?

Não necessariamente. Primeiro avaliamos como acessar as informações e quais integrações estão disponíveis.

Preciso ter muitos dados para começar?

Depende da tarefa. Algumas automações usam regras e os dados que já existem nos sistemas. Para desenvolver e avaliar um modelo de machine learning, precisamos verificar volume, qualidade e representatividade do histórico. Quando falta base, o primeiro passo pode ser organizar a coleta.

Quanto custa e quanto tempo leva?

Depende do processo, das integrações, dos dados e do nível de controle necessário. A proposta deve separar desenvolvimento, serviços de terceiros e acompanhamento, quando aplicáveis.

Qualidade e avaliação

O que acontece quando a IA erra?

O projeto inclui validações e encaminhamento para a equipe. Testamos acertos, falhas e exceções e definimos como interromper ou corrigir uma operação.

A IA pode ajudar no diagnóstico em saúde?

Pode ajudar na análise de exames, organizar informações clínicas e destacar achados para apoiar o diagnóstico. O projeto começa pela definição de uma tarefa clínica e dos critérios de avaliação.

Tecnologia e continuidade

Quem precisa participar do projeto?

É importante envolver quem executa o processo, quem responde por ele e quem conhece os sistemas. Essa combinação ajuda a identificar exceções, validar integrações e preparar a equipe para usar a solução.

Como ficam meus dados e o suporte depois da entrega?

A proposta define dados necessários, acessos, fornecedores, armazenamento, descarte e responsabilidades. Implantação, documentação, suporte e evolução também precisam de condições claras. Não envie dados de clientes, pacientes ou colaboradores no primeiro contato.

Qual processo você quer melhorar?

Conte o que está tomando tempo da equipe ou dificultando a operação. Você não precisa chegar com uma solução pronta.

A conversa inicial é gratuita e dura cerca de uma hora.

Conversar pelo WhatsApp(47) 8849-1670Abre em uma nova abalumeneed@gmail.com

Prefere e-mail? O link abre seu aplicativo de e-mail. Se não houver um configurado, copie o endereço acima.

Conte um pouco sobre o seu processo

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