Soluções · Inteligência artificial e dados

O dado que a sua operação já gera, virando previsão e decisão.

Não vendemos IA como conceito. Partimos de um problema concreto da operação, organizamos os dados que sustentam a resposta e entregamos o modelo integrado aos sistemas que você já usa — com o dado permanecendo na sua casa.

Orquestração de agentes On-premise, aderente à LGPD Integra ao ERP e ao SCADA Capacitação do time interno

O que entregamos

Da base de dados ao modelo em produção

Engenharia de dados
Coleta, tratamento e organização dos dados que a operação já gera — sensores, sistemas, planilhas e documentos — num repositório confiável.
Modelos preditivos
Previsão de demanda, consumo, falha de equipamento e comportamento operacional, treinados com o histórico da sua planta.
Assistentes com IA privada
LLMs e SLMs executados on-premise, respondendo sobre normas, procedimentos e documentação técnica — sem o dado sair da empresa.
Integração com ERP e SCADA
A inteligência entra no fluxo que já existe: gera ordem de serviço, alimenta o painel, dispara o alarme.
Painéis e apoio à decisão
Indicadores e visualizações construídos com quem opera, não relatórios genéricos.
Capacitação das equipes
Treinamento para o time interno manter e evoluir o que foi construído.

Nossa aposta

MAESTRO™ — quando o processo inteiro precisa andar sozinho

Um assistente responde perguntas. Um processo — que passa por triagem, análise técnica, conformidade, parecer e aprovação — precisa de mais: vários agentes especializados trabalhando em sequência, cada um com sua função, com pontos onde uma pessoa decide e com registro de tudo o que aconteceu. É isso que o MAESTRO coordena.

O nome não é por acaso: como um maestro, ele não toca os instrumentos — ele coordena os agentes especializados para que o resultado saia no tempo e na ordem certa.

MAESTRO: um maestro rege agentes especializados — triagem, análise técnica, conformidade e parecer — conectados a GIS, banco de dados, protocolo, pagamentos e ERP, com aprovação humana nos pontos críticos, trilha de auditoria completa e milhares de processos simultâneos.
Processo de várias etapas
Cada etapa tem seu agente especializado — triagem, análise técnica, conformidade, parecer — e o processo caminha sozinho entre elas.
Aprovação humana nos pontos críticos
O processo pausa, apresenta o que propôs e espera a decisão da pessoa responsável. Nada consequente acontece sem aval.
Mesma solução, regras diferentes
Cada unidade, município ou concessionária tem seu próprio código e critério — configurados sem reescrever o sistema.
Leitura de documentos
Extrai, classifica e valida o que chega: projeto, planta, formulário, laudo — inclusive digitalizado.
Conversa com os sistemas que já existem
GIS, banco de dados, protocolo, sistema de pagamento e ERP, por protocolos abertos de integração.
Trilha de auditoria completa
Registro de cada passo — o que a IA propôs, o que a pessoa decidiu e quando. Essencial onde há prestação de contas.
Processos que duram semanas ou meses
O fluxo sobrevive a reinício e a espera longa: retoma exatamente de onde parou, mesmo meses depois.
Escala
Milhares de processos simultâneos, com monitoramento de cada um e alerta quando algo trava.

Onde se aplica

Licenciamento e aprovações
Alvarás, obras e projetos que percorrem várias áreas técnicas antes da liberação.
Gestão de utilities
Processos de campo, atendimento técnico e conformidade regulatória.
Cidades inteligentes
Serviços públicos com múltiplos órgãos, prazos legais e prestação de contas.
Processos internos com aprovação
Compras, contratos e liberações que hoje dependem de e-mail e planilha.

Como implantamos

01 · 4 a 6 semanas
Prova de conceito
Um fluxo real, de ponta a ponta, com 3 ou 4 agentes especializados. Serve para validar persistência, aprovação humana e trilha de auditoria antes de investir.
02 · 6 a 8 semanas
Expansão
Novas unidades ou jurisdições por configuração, integração com os sistemas de destino e monitoramento em produção.
03 · 4 a 6 semanas
Produção
Teste de carga, tratamento de erro, auditoria de segurança e entrada em operação por etapas.
Nossa arquitetura: MAESTRO™ — agente orquestrador de IA da CelPlan

Tecnologias que usamos

O que está por trás

A escolha depende do problema e de quanto o dado pode circular. Combinamos o que for necessário — e explicamos por que cada peça está ali.

Busca com citação de fonte (RAG)
O modelo responde a partir dos seus documentos e mostra de onde tirou. Reduz a chance de resposta inventada.
LLMs e SLMs
Modelos de mercado quando faz sentido, ou modelo privado rodando na infraestrutura do cliente quando o dado não pode sair.
Transcrição de áudio e vídeo
Reunião, ligação e nota de voz viram texto pesquisável — e podem virar ata automaticamente.
OCR de documentos
PDF digitalizado, foto de documento e planilha entram na base como conteúdo consultável.
Modelos preditivos e séries temporais
Previsão de falha, consumo e demanda a partir do histórico de sensores e do sistema de manutenção.
Automação por gatilho
Chegou arquivo ou mensagem, a IA processa e devolve o resultado por e-mail ou WhatsApp, sem ninguém no meio.
Visão computacional
Análise de imagem aplicada a inspeção e segurança — detalhada na página de vídeo analítico.
Isolamento e governança
Cada cliente isolado, credenciais criptografadas, controle de acesso por usuário e registro de uso.

Onde costuma dar retorno primeiro

Problemas em que a IA paga a conta

01
Manutenção
Prever falha de equipamento a partir da telemetria e do histórico de intervenções.
02
Operação
Antecipar demanda, consumo e gargalos para planejar turno e capacidade.
03
Documentação
Consultar normas, procedimentos e projetos em linguagem natural, com a fonte citada.
04
Qualidade
Detectar desvio de processo cruzando dados de sensores, produção e inspeção.

Como trabalhamos

  • Começamos por um caso de uso com dono e resultado mensurável
  • Prova de conceito curta antes de qualquer investimento grande
  • O dado sensível permanece na infraestrutura do cliente
  • Entregamos com a equipe interna, para ela conseguir manter

O que evitamos

  • Projeto de IA sem problema de negócio definido
  • Modelo que não conversa com o ERP nem com o SCADA
  • Dado da operação saindo para serviço de terceiros sem controle
  • Entrega que só funciona enquanto o fornecedor estiver por perto

Tem um problema que os dados já deveriam resolver?

Traga um caso concreto. Avaliamos a viabilidade com os dados que existem hoje e propomos uma prova de conceito curta.

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