Engenharia de inteligência

Inteligência que entra em produção.

Cuidamos da jornada inteira: a fundação de dados, o mapeamento de como o trabalho acontece de verdade e os produtos de IA construídos em cima disso. Com custo medido e o resultado acompanhado depois da entrega, não só na proposta.

Diagnóstico em 2 minutos

Antes de falar com a gente, veja onde está o seu gargalo.

Sete perguntas sobre o seu cenário real. A leitura aparece na hora, sem cadastro. Se a resposta for que você ainda não precisa da Evoluke, é isso que vai aparecer.

Alguém pede um número da operação agora. Quanto tempo até você ter uma resposta em que confia?

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Alguém pede um número da operação agora. Quanto tempo até você ter uma resposta em que confia?

Confiança inclui saber de onde o número veio.

A categoria

Não somos uma consultoria.

Não somos uma software house.

Somos uma engenharia de inteligência.

Consultoria entrega diagnóstico e vai embora. Software house executa o escopo que você já definiu. Nenhuma das duas responde pela pergunta que importa: isso mudou algum número?

Não gastamos tempo nem dinheiro com o que não atende uma dor e não prova valor. Isso vale inclusive para o que a gente propõe.

O método

Cinco passos. Cada um termina em algo que você pode abrir.

A sequência importa: pular o diagnóstico é como projetar uma casa sem visitar o terreno. Se um passo não produz artefato, ele não é um passo. É uma reunião.

  1. 01

    Diagnóstico

    O terreno antes da planta

  2. 02

    Fundação

    IA em cima de dado ruim é só erro mais rápido

  3. 03

    Mapeamento

    Não se automatiza o que ninguém consegue descrever

  4. 04

    Construção

    Demo é fácil. Produção é o trabalho

  5. 05

    Escala

    O que não é medido e governado vira dívida

Produto próprio · lançamento

Mapper AI

Mapeia processos capturando o trabalho real e transforma isso em conhecimento oficial da empresa.

A alternativa hoje é contratar consultoria para mapear na mão ou não mapear e decidir no escuro. Um custa honorário, o outro custa decisão errada. O Mapper automatiza a parte cara — observar e documentar — e reserva o julgamento humano para decidir e homologar.

Captura

A pessoa executa a tarefa normalmente. O sistema observa metadados de tela, aplicação e ação, nunca valor de campo, senha ou tecla digitada.

Provas

Onde isso já rodou.

Cada frente que a gente afirma dominar tem um caso atrás. Aqui vão três; o resto está na página de cases.

People Analytics

Pré-entrevista por áudio para vagas críticas de alta rotatividade

Vagas de alta rotatividade consomem o recrutador em triagem repetitiva. O volume força decisão rápida, a decisão rápida erra, o erro vira turnover, e o turnover devolve a vaga para a fila.

  • LLM
  • Python
  • Estatística aplicada
Logística

Priorização de SKU e roteirização por algoritmo

Prioridade de separação e ordem de entrega decididas por experiência e por planilha. Funciona até o volume crescer. Aí o custo de rota e a ruptura aparecem juntos.

  • Python
  • Machine learning
  • SQL
Jurídico

Centralização e conciliação de contratos

Contrato espalhado entre e-mail, pasta compartilhada e a memória de quem negociou. Renovação perdida e cláusula descumprida só aparecem depois do prejuízo.

  • LLM
  • Python
  • Aplicação web

A ferramenta é consequência da arquitetura. Nunca a premissa.

Ser agnóstico é fácil de dizer e difícil de provar. A lista ao lado é a prova: 44 tecnologias que já rodaram em produção em algum projeto nosso, agrupadas pela camada que resolvem.

Nuvem e plataforma

  • AWS
  • Google Cloud
  • Azure
  • Databricks
  • Kubernetes

Armazenamento e consulta

  • Data lake
  • Lakehouse
  • Data warehouse
  • Amazon S3
  • Amazon Redshift
  • Amazon Athena
  • Trino
  • AWS Glue
  • NoSQL

Ingestão e transformação

  • Apache Airflow
  • dbt
  • Airbyte
  • PySpark
  • SQL
  • Python
  • ETL e ELT

BI, análise e ciência

  • Power BI
  • Tableau
  • Metabase
  • Apache Superset
  • SAS Guide
  • Estatística aplicada

IA, agentes e machine learning

  • LLM
  • LangChain
  • LangGraph
  • CrewAI
  • Agno
  • Machine learning
  • Redes neurais
  • TensorFlow
  • Microsoft Copilot
  • Copilot Studio

Automação e integração

  • n8n
  • Power Automate
  • RPA

Catálogo, governança e segurança

  • OpenMetadata
  • Controle de acesso
  • Qualidade de dado
  • Blockchain

Perguntas diretas

O que costumam nos perguntar antes de fechar.

A Evoluke é uma consultoria ou uma software house?
Nenhuma das duas. Consultoria entrega diagnóstico e vai embora; software house executa o escopo que você já definiu. A Evoluke é uma engenharia de inteligência: diagnostica, projeta a arquitetura, constrói e fica até estar em produção, medido e governado.
Por onde começa um projeto?
Sempre pelo diagnóstico: assessment técnico do cenário real de dados, com inventário, mapa de dependências, custo atual e riscos. Só depois vem proposta de arquitetura. Recomendação sem diagnóstico é chute bem-vestido.
Como vocês evitam que um projeto de IA morra em prova de conceito?
Definimos a métrica antes de subir, integramos ao fluxo real de trabalho e tratamos custo e governança como requisito de engenharia. A maior parte das provas de conceito morre por falta de integração e de dono, não por falta de modelo.

Primeiro passo

Comece pelo diagnóstico.

Antes de propor arquitetura ou produto, a gente olha o cenário real: que dado existe, como o trabalho acontece hoje e onde está o custo. Sem isso, qualquer recomendação é chute bem-vestido.