IA com critério, do diagnóstico à produção

O problema que resolvemos

Há duas formas comuns de errar com IA. A primeira é o hype: comprar a promessa, montar um piloto bonito e nunca chegar à produção — a PoC eterna, que consome orçamento e não muda nada na operação. A segunda é a paralisia: não saber por onde começar, qual modelo escolher, o que pode rodar self-hosted, o que é risco de conformidade.

Há ainda uma terceira, mais sutil e mais cara: colocar em produção um RAG que parece funcionar na demo e, no mundo real, inventa respostas, vaza contexto e não deixa rastro de como decidiu. A consultoria em IA da ConsoliDados existe para resolver as três — com o ângulo de quem trata IA como engenharia, não como feira de tendências.

Como trabalhamos

Começamos diagnosticando onde a IA gera valor real no seu contexto — e, com a mesma honestidade, onde não gera. A partir daí, desenhamos a arquitetura de referência: quando é caso de RAG sobre a base de conhecimento, quando é agente com ferramentas, quando é automação determinística com uma pitada de IA, e quando a resposta certa é não usar IA.

O diferencial está no que chamamos de Harness — não basta um RAG. Definimos a estratégia de guardrails (o que a IA pode e não pode afirmar), de eval (como medir qualidade antes e depois do deploy), de grounding (garantir que cada resposta venha das fontes corretas) e de trilha de auditoria (poder atestar como cada decisão foi tomada). Foi essa abordagem que sustentou uma IA em produção numa clínica em ambiente regulado: Llama self-hosted com LangChain, respostas restritas às diretrizes aprovadas.

A escolha de modelo e a decisão build-vs-buy são calibradas a custo, privacidade e latência, não à moda. Para dados sensíveis, avaliamos opções self-hosted e o impacto de LGPD/GDPR. O entregável é um roadmap do piloto à produção com critérios de sucesso mensuráveis — porque um piloto sem critério de saída é só um custo recorrente disfarçado.

O que entregamos

Um diagnóstico honesto, uma arquitetura de referência justificada, uma estratégia de verificação concreta e um caminho claro até produção. O ponto de entrada é o Discovery Pack, cujo valor é descontado se a implementação seguir — com o mesmo time.