Inteligência Artificial é um campo da ciência da computação que desenvolve modelos matemáticos para dar capacidade aos computadores de aprenderem sem serem, explicitamente, programados. Dentro da área de estudo temos Machine Learning e Deep Learning.
Todos os dias somos afetados por decisões de sistemas de Inteligência Artificial, como o Machine Learning: filtragem de SPAMs antes que eles cheguem na caixa postal do usuário; aprovação de empréstimos bancários; análise de transações de cartão de crédito para detectar fraudes; definição da melhor rota de transito para se chegar a um destino.
As Machines Learning trabalham e aprendem 24 horas por dia, 365 dias por ano, incansavelmente. Monitoram o ambiente de trabalho com máxima atenção, evitando erros humanos.
Trabalhando em conjunto com softwares de automação de processos administrativos, conhecidos como Robotic Process Automation, reduzem a necessidade de mão de obra intensiva, reduzem o tempo de execução das tarefas, aumentam a qualidade dos processos e garantem as conformidades legais.
Treinamos Machines Learning para apoiar as decisões…
Nós ajudamos as empresas a desenvolver Machines Learning para acelerar e melhorar a qualidade das decisões nas empresas.
Usamos nosso framework de inovação para captar dados e conhecimento dos funcionários para treinar as Machines Learning, sem riscos de altos investimentos para projetos de transformação digital.
| 1 | Curso. Compartilhamos nosso conhecimento sobre os estudos de Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning, Big Data, Analytics, IoT e outras tecnologias emergentes para alinhamento do atual cenário tecnológico. |
| 2 | Workshop. Aplicamos workshops com os principais interessados na organização para identificar as oportunidades de projetos de Machine Learning na organização. |
| 3 | Experimentação. Desenvolvemos uma prova de conceito para avaliar os benefícios da Machine Learning na organização, identificar obstáculos a serem vencidos e calcular o retorno do investimento (ROI). |
| 4 | Projeto. Com elementos tangíveis coletados na fase de experimentação, incluindo o ROI, executar o projeto em larga escala, transformando recursos e otimizando recursos com qualidade e agilidade. |
| 5 | Avaliação. Monitoração e avaliação do aprendizado e desempenho da Machine Learning. |
Como funciona? |
| FASE DE DESCOBERTA |
| Sessão Online (sem custo): reunião via Internet com os principais interessados pelo projeto para alinhamento de conhecimentos sobre Machine Learning (20 minutos); Brainstorming para identificar oportunidades de projetos (15 minutos); Consolidação das propostas (10 minutos); Seleção da melhor proposta e plano de ação (15 minutos). |
| Sessão Presencial (com custo): reunião presencial com os principais interessados pelo projeto para alinhamento de conhecimentos sobre Machine Learning (120 minutos); Brainstorming para identificar oportunidades de projetos (30 minutos); Consolidação das propostas (30 minutos); Seleção da melhor proposta e plano de ação (60 minutos). |
| FASE DE EXPERIMENTAÇÃO |
| Prova de conceito para validar a proposta do projeto. Simulação do projeto em pequena escala para identificar os recursos necessários, obstáculos de implementação, cálculo do investimento necessário e retorno do investimento (ROI) esperado. O custo depende da complexidade da atividade. |
| FASE DO PROJETO |
| Execução do projeto em larga escala para a transformação digital de um processo ou negócio. É adotada a metodologia ágil de gestão de projetos SCRUM para oferecer mais flexibilidade, ajustes dinâmicos e entregas rápidas e tangíveis. O custo depende da complexidade do projeto. |
| FASE DE AVALIAÇÃO |
| Monitoração e avaliação do projeto depois de cada fase do projeto implantada para realizar ajustes e descobrir novas oportunidades de melhoria. |
Contate-nos e conheça as novas oportunidades para melhorar o desempenho da sua organização.