Documentos e conhecimento
Busca, extração, classificação e resumo com fontes rastreáveis e a opção de não responder quando faltam evidências.
IA aplicada e Machine Learning
Teste a IA com trabalho real.
Teste um caso útil de IA/ML com uma solução de referência e exemplos representativos. Receba um piloto avaliado, falhas documentadas e uma decisão sobre integração. Disponível independentemente de EAM.
Para equipes operacionais, responsáveis por dados e parceiros com uma decisão definida ou uma tarefa recorrente. Um piloto reúne evidências antes de assumir o uso em produção.
ReferênciaCasos de teste representativosAvaliação e revisão humana
Tiravera
Escolha uma tarefa que possa avaliar.
Padrões e previsões
Detecção de anomalias, previsão ou priorização quando o histórico e os rótulos permitem uma comparação útil com métodos mais simples.
Apoio a decisões
Sugestões dentro do processo operacional, com aprovações claras, responsáveis e uma alternativa utilizável quando o modelo está incerto ou indisponível.
Tiravera
O que o piloto entrega.
Escopo e referência
Tarefa, usuários, limites dos dados, critérios de aceite e encerramento, além de uma referência manual ou baseada em regras.
Testes e avaliação
Casos normais, difíceis e de exceção; desempenho documentado, falsos positivos, casos não detectados, qualidade das fontes e tipos de falha. As métricas seguem a decisão apoiada.
Piloto e próxima decisão
Implementação delimitada, regras de revisão humana, limites operacionais e recomendação de integrar, melhorar dados, continuar a avaliação ou encerrar. A implantação em produção é combinada à parte.
Execução
De um escopo claro a um resultado aceito.
Combinar o trabalho
Definimos o problema, os sistemas, acessos, responsáveis, entregas e critérios de aceite. Combinamos esforço, prazos e condições antes de começar.
Diagnosticar
Analisamos registros representativos e o processo atual. Uma avaliação entrega um mapa de problemas e prioridades; a implementação é definida à parte quando os resultados a justificam.
Implementar e verificar
Implementamos a mudança ou o piloto combinado. Comparamos resultados esperados e reais em casos normais, difíceis e de exceção com quem usa o processo.
Entregar e decidir
Entregamos o registro de mudanças, as evidências de testes, as orientações de operação e os riscos restantes. Combinamos responsáveis e se devemos implantar, reforçar, integrar ou encerrar.
Tiravera
Traga a decisão e exemplos representativos.
Antes do piloto
Explique quem usará o resultado, o que significa um resultado útil, quais fontes estão acessíveis e quem avaliará os casos difíceis. Se os dados forem insuficientes, a primeira entrega será uma decisão de preparação e um plano de correção definido.
Tiravera
Conheça o trabalho por trás da oferta.
Material selecionado de Lukas Paul Streiff: demonstrações, explicações técnicas e protótipos próprios.
Protótipos: Machine Learning aplicado
Os protótipos próprios de Lukas exploram padrões em dados de pressão de água e anomalias visíveis em imagens de cascos. Eles ilustram possíveis usos; pilotos de clientes precisam de avaliação própria.
Ver os protótiposAbordagem de engenharia de interfaces
Analise o significado dos dados, os tempos, as novas tentativas e o resultado final. Lukas explica por que uma chamada de API bem-sucedida é apenas parte de uma interface operacional conconfiável.
Ler a abordagemDemo: configuração de uma caixa de entrada EAM
Lukas demonstra como a IA executa uma configuração EAM pelo navegador sob orientação especializada. Um exemplo concreto do método boutique.
Ver demonstraçãoConte um problema concreto.
Descreva o processo, dê um exemplo e diga o que deve melhorar. A primeira conversa de 20 minutos é gratuita; combinamos o escopo antes de iniciar o trabalho contratado.