Menu completo de componentes de IA
Os vinte e sete componentes em detalhe, agrupados por família, com o que cada um resolve.
Em operação
16
Soluções em produção
12
Modelos de previsão
7
Algoritmos de similaridade
6
Motores de scoring
7
Países com operação
Três plataformas próprias sustentam este inventário
Os componentes não saíram de um laboratório. Saíram destas três plataformas, que operam hoje. Podem ser licenciadas completas, mas não é necessário: o que se implanta em um cliente são as peças.
CFO AI
Plataforma de direção financeira. Extração a partir do ERP, consolidação multiempresa com eliminações intercompanhia, e uma arquitetura de previsão que separa quanto de quando: o volume mensal sai de quatro modelos que competem por conta e se reparte por máscaras semanais aprendidas dessa mesma conta.
Sobre isso, a visão neurossimbólica mistura a predição de máquina com a orientação do diretor financeiro —a cifra final é a base multiplicada por seus multiplicadores e somada a seus aditivos, cada um registrado separadamente—, a variância é agregada como variância e não como soma ingênua de intervalos, e o horizonte é marcado por zonas de dado: duro, mistura e brando conforme a semana. Tudo se executa em procedimentos do próprio banco de dados.
StockSense
Plataforma de inteligência de estoque e demanda. Classifica cada item por seu padrão de consumo —regular, errático, intermitente ou irregular, conforme o intervalo médio entre demandas e a variabilidade—, e essa classificação decide qual modelo lhe é aplicado dentre sete que competem sob validação cruzada de janela expansiva.
Daí saem o estoque de segurança por reamostragem não paramétrica, o lote econômico de compra, a redistribuição entre pontos com excesso e pontos com falta, e um grafo causal onde os impulsionadores estatísticos e as constantes do negócio se propagam por ordem topológica até os derivados. Uma pontuação de confiança de quatro fatores governa o que pode ser executado sem intervenção e o que não.
Vamos Eventos
Plataforma de consumo massivo, e o banco de provas da linha de ingestão. Processa fontes públicas heterogêneas em um pipeline de cinco estações —classificar, enriquecer, fundir, mídias, publicar— onde cada estação reivindica seu lote sem bloquear as demais.
É o componente onde o controle de qualidade automático foi provado em volume: extração em uma única chamada ao modelo que substituiu uma cadeia de quatro e reduziu o custo de inferência em 75%, deduplicação por sete sinais combinados, colapso de cerca de duzentos elementos a umas quarenta operações antes de gravar, e uma auditoria noturna que revisa uma amostra de quinhentos registros com um modelo diferente do que os produziu.
O que esta seção prova e o que não prova
Que estas plataformas operam prova que os componentes suportam carga, falham de maneira conhecida e têm quem as mantenha. Não prova que vão render o mesmo sobre o dado de outra organização: isso depende do histórico disponível e da qualidade do sistema de origem, e é exatamente o que mede uma prova contra o dado real do cliente antes de comprometer um escopo.
Documentos e conhecimento
As peças que convertem papel, arquivos e e-mail em algo consultável. É onde costuma começar um primeiro projeto, porque o volume é alto e o erro é barato de detectar.
Ingestão e classificação documental
Leitura multimodal de PDF, imagem, planilha, CSV e JSON, classificação por tipo com saída estruturada, extração de campos e normalização do que chega sem formato fixo —cada fornecedor envia de um jeito e o pipeline o leva a um esquema único—. A saída é validada contra esquema estrito: o que não encaixa é rejeitado e marcado para revisão humana, nunca é aproximado.
O que resolve. Elimina a digitação manual sobre volume alto de documentos e a taxa de erro que a acompanha.
Recuperação com citação
Plataforma de recuperação aumentada sobre pgvector, montada sobre a documentação própria do cliente. Os fragmentos são indexados como vetores de 768 dimensões com índice HNSW e recuperados por similaridade semântica. Cada resposta cita o documento e o trecho de onde saiu. Se não há fonte, não há resposta: o componente prefere admitir que não sabe.
O que resolve. Converte um repositório documental que ninguém consulta em uma resposta com respaldo verificável por quem a recebe.
Deduplicação multissinal
Sete algoritmos sobre o mesmo par de registros: cosseno sobre embeddings, Jaccard, distância de edição de Levenshtein, sobreposição de bigramas, n-gramas, coincidência exata normalizada e busca fonética, resolvidos por um scoring ponderado com limiar configurável por domínio. Detecta o mesmo objeto chegado por duas fontes distintas, escrito de duas maneiras distintas.
O que resolve. Impede que a consolidação de várias fontes duplique o que na realidade é um único registro, que é o defeito que arruína um painel antes de qualquer erro de modelo.
Extração de sinal a partir de documento externo
Um documento que chega de fora —um relatório de fornecedor, uma circular, uma tabela de um terceiro— é lido e traduzido para um ajuste proposto sobre uma variável do modelo, não para uma cifra nova. O conteúdo não confiável é processado entre delimitadores explícitos como defesa contra injeção de instruções, e todo ajuste proposto pelo modelo entra com penalização de confiança e com sua origem anexada. Nada se aplica sem que uma pessoa o aceite.
O que resolve. Permite incorporar informação que não está em nenhum sistema do cliente sem que essa informação entre sem controle no número que se reporta.
Dados, finanças e integração
A parte menos vistosa e a que mais condiciona o resto. O gargalo destes projetos quase nunca é o modelo: é tirar o dado do sistema de origem com permissão, qualidade e frequência suficientes.
Consolidação financeira multiempresa
Opera hoje no CFO AI. Agente de extração que lê direto do ERP —SAP Business One, Dynamics, Sage, Oracle EBS, JD Edwards, Epicor, CONTPAQi—, consolidação multiempresa com eliminações intercompanhia, conciliação de exceções, narrativa automática de variações contra períodos anteriores e consultas em linguagem natural sobre o repositório. O cálculo vive em procedimentos de banco de dados, não no modelo.
O que resolve. Substitui a montagem manual do fechamento e deixa cada cifra rastreável até o sistema de onde saiu.
Tesouraria e capital de giro
Velocidade de pagamento por cliente calculada como visão materializada: dias médios até o pagamento, volatilidade desse prazo e taxa de cumprimento na data. Do lado do fornecedor, o atraso de pagamento ordena a prioridade de desembolso. Sobre isso, projeção de caixa a treze semanas e análise de sensibilidade que move cinco premissas dez por cento em ambos os sentidos e ordena seu impacto sobre o saldo final.
O que resolve. Converte a pergunta de se o caixa alcança em uma faixa com premissas explícitas, em vez de um número pontual que ninguém sabe como foi montado.
Conectores e ingestão multiformato
Um por plataforma, conforme o que cada uma ofereça: API, exportações programadas por SFTP ou e-mail, ou automação RPA quando não há interface a consumir. O padrão adaptador incorpora sincronização incremental, controle de taxa, cache de dados mestres e novas tentativas; opera hoje contra um ERP empresarial sobre catorze pontos de integração. Integração por API e por MCP com os sistemas existentes. Cada plataforma nova é trabalho de integração próprio e seu inventário é levantado antes de fechar escopo.
O que resolve. Permite ler de sistemas que não foram projetados para serem lidos, sem modificá-los e sem tocar em sua operação.
Priorização da carteira
Ingestão de relatórios em formatos heterogêneos, fila de gestão ordenada por um scoring de recuperabilidade, notificação por e-mail e por WhatsApp com registro de entrega, e painel de antiguidade por faixas de trinta, sessenta e noventa dias, com isolamento por inquilino no nível do banco de dados. A ordem que o componente propõe exige calibrar-se contra o comportamento real da carteira do cliente antes de ser usada para atribuir trabalho.
O que resolve. Substitui a gestão por antiguidade pura —o mais velho primeiro— por uma ordem que pondera também a probabilidade de recuperar.
Modelos sobre o dado do cliente
Os cinco componentes que aprendem do histórico ou do sinal do próprio cliente. O padrão é o mesmo em todos os casos; o que muda é a calibração contra o dado da organização, que se faz antes de colocá-los em operação.
Visão computacional
Detecção de pessoas e rastreamento anônimo de trajetórias sobre zonas poligonais definidas por planta: mapas de calor, permanência por zona e regras de conformidade com alerta. Analítica anônima e agregada, sem biometria, sem reconhecimento facial e sem análise de emoções, em linha com a Lei 81 de 2019 do Panamá. Exige calibração por local —ângulos, iluminação e zonas de interesse— que se define em visita.
O que resolve. Converte câmeras que só gravam em uma fonte de medição e de alerta.
Previsão de demanda e volume
Cada série é classificada primeiro por seu padrão —intervalo médio entre demandas contra variabilidade do tamanho— em regular, errática, intermitente ou irregular, e essa classe determina quais modelos competem. Sete candidatos para séries de consumo esporádico, incluídos Croston e suas variantes, suavização exponencial e regressão harmônica sazonal; quatro para séries financeiras. Validação cruzada de janela expansiva em três dobras e seleção pelo menor erro absoluto médio, com conjunto de modelos quando agrega sobre o melhor individual e aumento de confiança quando os candidatos convergem.
O que resolve. Permite dimensionar contra o volume esperado em vez de contra a média, que é onde se perde nos dois sentidos.
Detecção de anomalias e quebra
Aprendizado de máquina clássico sobre transações e operações, com scoring de risco composto e limiares dinâmicos. Aplicado a estoque, mede o desvio entre existência física e existência lógica e o escala por antiguidade e por ponto. Não é generativo e não fecha casos: sinaliza e ordena, e a decisão fica com o analista. Requer um período de calibração contra casos reais do cliente para fixar o limiar.
O que resolve. Ordena por risco um volume que hoje se revisa por amostra ou por limiar fixo.
Planejamento de estoque e reposição
Estoque de segurança por reamostragem não paramétrica: os prazos de entrega são amostrados de sua distribuição e a demanda é reamostrada com reposição sobre dez mil simulações, tomando o quantil de noventa e cinco por cento da demanda durante o prazo; com menos de três observações o componente cai para fórmula fechada em vez de fingir precisão. Sobre isso, ponto de pedido, lote econômico de compra, prazos por fornecedor e redistribuição entre pontos com mais de quatro semanas de cobertura para os que estão em falta.
O que resolve. Substitui o mínimo fixo por item, que não distingue entre um prazo estável e um que varia o dobro de um mês para outro.
Manutenção preditiva
Scoring de urgência por ativo sobre horas ou quilômetros de operação, desvios em relação ao intervalo médio do próprio equipamento, histórico de falhas e tipo de componente, com modificadores sazonais e projeção de vida útil restante. Escala em níveis de prioridade com limiar configurável. O padrão foi transferido de frota veicular para equipamento industrial sem reescrevê-lo.
O que resolve. Antecipa a intervenção ao ponto onde ainda é manutenção e não reposição.
Decisão e orquestração
O que separa uma demonstração de um sistema que passa em auditoria. Estes cinco componentes não produzem conteúdo: fixam quem decide, com que regra, e como se prova depois que a decisão foi a correta.
Arquitetura neurossimbólica
O modelo traduz, o motor decide. Motor de inferência determinístico sobre regras explícitas e versionadas, console onde cada regra é redigida, datada e aprovada, rastro de derivação atrás de cada afirmação, e base de conhecimento normativo com data de entrada em vigor. Na variante de grafo, as variáveis se conectam em um grafo dirigido acíclico e o efeito de mover uma se propaga por ordem topológica até os derivados, com acompanhamento do delta entre a linha base e a versão ajustada. O modelo não origina cifras: aporta língua, não conteúdo.
O que resolve. Torna explicável e reproduzível uma decisão automática anos depois de tomada, com independência do modelo que a redigiu.
Motor de scoring por regras
Regras configuráveis com pesos, avaliação em paralelo de todos os candidatos, limiar dinâmico e anulação manual por exceção com registro de quem a exerceu. Seis implementações distintas em produção sobre domínios que não se parecem entre si —alocação de pessoal técnico, priorização de cobrança, scoring de investimento, relevância, qualidade e urgência de manutenção—, o que na prática significa que o que muda por cliente é a tabela de pesos, não o motor.
O que resolve. Converte um critério que hoje vive na cabeça de uma pessoa em uma regra escrita, discutível e auditável.
Orquestração de agentes
Motor de despacho e agentes que executam sobre os sistemas existentes, governados por uma taxonomia de quatro tipos —agente para humano interno, agente para sistema, agente para humano externo e agente para agente— cada um com requisitos de produção distintos conforme seu risco. Na variante de conjunto, vários agentes especializados com ferramentas de domínio próprias e um seletor que escolhe qual atende cada consulta. O nível agente para agente segue sendo inicial e não se propõe para produção.
O que resolve. Fixa o que um agente pode executar sem intervenção humana, antes que execute algo.
Avaliação sistemática de modelos
Controle de qualidade das saídas do modelo antes da produção, para escolher qual se usa, e durante a produção, para detectar degradação. Inclui roteamento entre fornecedores por tipo de tarefa com cadeia de respaldo: modelo leve para classificação, modelo pesado para raciocínio. Ambas as coisas rodam hoje sobre nossas próprias plataformas. O conjunto de casos contra o qual se mede a degradação é montado sobre o domínio do cliente, e é parte da implantação.
O que resolve. Substitui a impressão de que o sistema “responde bem” por uma medição repetível.
Auditoria adversarial de saídas
Um modelo diferente do que produziu o resultado o audita depois, sobre uma amostra fixa e campo a campo, e emite veredito por campo em vez de uma nota global. Onde a exatidão do registro cai abaixo do limiar, o registro é retirado automaticamente em vez de publicado com um aviso que ninguém lê. Roda de noite, contra a produção do dia, a custo marginal frente ao do pipeline que audita.
O que resolve. Detecta a degradação silenciosa, que é o modo de falha real destes sistemas: não deixam de responder, começam a responder pior.
Operação, canais e infraestrutura
Por onde sai a resposta, quem a recebe e onde roda a computação. São as decisões que um cliente costuma deixar para o final e que na prática condicionam quais casos de uso são sequer possíveis.
Canais conversacionais
Bot de WhatsApp em produção sobre a API de negócios, com validação de assinatura no recebimento, tratamento de anexos e imagens e segmentação de respostas longas. Assistência ao vivo ao agente humano enquanto a conversa acontece, e resumo da chamada com registro no CRM ao desligar. O canal atende consulta; qualquer operação que movimente dinheiro é confirmada separadamente e fora do fio da conversa.
O que resolve. Descarrega o canal humano do repetitivo e devolve o tempo de pós-chamada, que costuma ser uma fração alta do turno.
Aplicativo de campo sem conexão
Aplicativo web progressivo com trabalhador de serviço e armazenamento local: opera sem cobertura e sincroniza ao reconectar. Formulários dinâmicos com captura de foto, coordenadas e assinatura, validação no ponto de captura e fechamento da ordem a partir do próprio dispositivo. Três aplicativos desta família estão em produção, testados em campo com conectividade intermitente.
O que resolve. Elimina a inspeção em papel que depois alguém tem que transcrever, e com ela a lacuna de dias entre o achado e seu registro.
Motor de despacho
Catorze regras de atribuição —competências, compromisso de serviço, proximidade e carga de trabalho— resolvidas por scoring ponderado, com reordenamento assistido por modelo para o contexto que as regras não capturam. Em operação sobre mais de trinta e quatro mil ordens por ano em sete países. A entrada em operação é progressiva por design: primeiro modo recomendação, com o despachante decidindo, e somente depois atribuição automática.
O que resolve. Substitui a atribuição por experiência do despachante de turno por um critério explícito, igual para todos os turnos.
Notificações e acompanhamento de compromisso
Modelos com variáveis, envio por e-mail e por WhatsApp, alertas automáticos diante de transições de estado e escalonamento por categoria e severidade do achado. Registro de entregas, aberturas e respostas. A fila de saída garante a entrega com novas tentativas: uma mensagem que não saiu fica pendente, não se perde.
O que resolve. Fecha a distância entre o sistema detectar algo e quem deve agir ficar sabendo.
Portal de autoatendimento
O cliente final consulta status, abre solicitações e revisa seu histórico sem ligar. Vinculação automática de seu equipamento ou de sua conta por número de série ou identificador, de modo que não há um cadastro manual prévio. Implanta-se contra o mesmo sistema de registro que o pessoal interno usa.
O que resolve. Retira do canal telefônico a consulta de status, que é o motivo de contato mais frequente e o de menor valor.
Painéis em tempo real
Métricas agregadas em procedimentos do próprio banco de dados e renderizadas no servidor, com revalidação automática, gráficos, tabelas com filtro e indicadores com tendência. Visões distintas por perfil sobre o mesmo dado. Onde corresponde, a interface é gerada a partir da resposta do modelo como blocos —tabela, gráfico, ficha, painel com a consulta SQL à vista— de modo que o usuário pode ver de que consulta saiu o que está lendo.
O que resolve. Entrega o número e, junto ao número, a consulta que o produziu, que é o que permite discuti-lo.
Infraestrutura
Três peças transversais que não se veem em uma demonstração e sem as quais nenhuma das anteriores passa por uma revisão de segurança.
Roteamento de inferência por sensibilidade
Cada tipo de conteúdo é roteado conforme a sensibilidade do dado: processamento on-premise ou modelo gerenciado. Os modelos de pesos abertos —Gemma, do Google— são executados sobre servidores que o cliente designe, de modo que o dado regulado não sai de sua rede e a capacidade não fica nas mãos de um fornecedor que pode mudar preço ou condições de acesso. É configuração por tipo de conteúdo, não uma migração posterior.
O que resolve. Habilita casos de uso sobre dado regulado que de outro modo ficam fora de alcance.
Isolamento e fila de trabalho concorrente
Isolamento por inquilino na camada de banco de dados mediante segurança em nível de linha, com a política aplicada pelo motor e não pelo código de aplicação: um erro de programação não abre o dado de outro inquilino. A fila de trabalho reivindica tarefas de forma atômica sem bloqueio entre trabalhadores, admite execução concorrente com bloqueio por recurso e recupera sozinha as tarefas que ficaram penduradas.
O que resolve. Permite que várias unidades ou filiais compartilhem uma instalação sem que nenhuma veja o dado de outra, e que o volume cresça sem reescrever o processamento.
Observabilidade e alertas proativos
Verificação periódica de estado por serviço com registro de latência, gatilhos em banco de dados sobre as transições de estado, e alerta enviado pelo canal acordado quando algo passa de saudável a degradado ou fora do ar, com seu correspondente aviso de recuperação. Batimento do processo de trabalho para distinguir um serviço fora do ar de um monitor fora do ar.
O que resolve. Faz com que o operador fique sabendo pelo sistema e não pelo usuário, que é a diferença entre um incidente e uma reclamação.
O estado destes componentes corresponde a agosto de 2026 e convém revisá-lo a cada seis meses. As cifras de operação citadas correspondem a plataformas da Limestone e a implantações próprias, não a um compromisso de desempenho sobre o dado de outra organização. As referências normativas são orientativas e não constituem assessoria jurídica nem de conformidade.
Pronto para conversar?
Se está avaliando uma solução de IA para sua empresa ou quer explorar uma parceria, um sócio diretor responde em menos de 24 horas.