Ajudamos nossos clientes a aproveitar a IA em seus negócios.
RACIOCINAR
Na Fenix Alliance, ajudamos nossos clientes a criar para seus usuários uma ampla gama de soluções que aprendem e formam conclusões a partir de dados imperfeitos.
COMPREENDER
Há mais de 10 anos capacitamos organizações por meio de soluções que interpretam o significado dos dados, incluindo texto, voz e imagens.
INTERAGIR
Buscamos liberar as capacidades de todos por meio de soluções que interagem com as pessoas de forma natural, entregando poder em todos os canais.
Entendendo como os modelos de AI são criados
Para entender o valor que a prática de AI & Serviços Cognitivos da Fenix Alliance oferece, é importante ter ao menos uma compreensão geral de como os modelos de Inteligência Artificial são criados.
As etapas a seguir resumem as fases gerais que levam à criação de um modelo de AI preditivo útil. Para uma visão detalhada do processo de criação de modelos, por favor Entre em contato com nossa equipe de suporte técnico.
Preparar os dados
Nesta fase, os dados são coletados de fontes e preparados para uso no treinamento do modelo. Durante essa fase, os dados podem ser limpos e ter duplicatas removidas, o conteúdo dos dados é compreendido e são selecionados os dados mais informativos para prever o resultado. Esse trabalho costuma ser chamado de data wrangling. Normalmente, o data wrangling é realizado pelo desenvolvedor de dados ou pelo cientista de dados que escreveu os programas que coletam e preparam os dados.
Criar o modelo
Assim que nossos dados estiverem em ordem, começa a fase de Criação do modelo, na qual um subconjunto dos dados preparados (que contém tanto a entrada quanto o resultado) é fornecido a um algoritmo de aprendizado de máquina ou aprendizado profundo para treinar o modelo. Em seguida, o desempenho do modelo é medido em relação a outro subconjunto dos dados preparados (chamado de conjunto de dados de teste ou avaliação), e o modelo é avaliado quanto à sua capacidade de prever os resultados descritos nesse conjunto de dados de teste.
Implantar o modelo
Supondo que o modelo tenha tido um desempenho adequado, ele é salvo em um arquivo pronto para implantação. Na fase de implantação do modelo, o arquivo do modelo criado normalmente é copiado para um local onde possa ser utilizado pela aplicação de AI para fazer previsões. Essa etapa costuma ser realizada por um ou mais de nossos desenvolvedores ou, mais especificamente, por engenheiros de DevOps, responsáveis por garantir que o modelo seja sempre implantado corretamente em produção e esteja pronto para ser consumido.
Integramos a IA ao núcleo do seu negócio
Na ComputeWorks, não apenas desenvolvemos AI — nós a incorporamos perfeitamente aos seus fluxos de trabalho, plataformas e experiências do cliente. Da automação de processos internos ao aprimoramento do atendimento ao cliente com AI conversacional, entregamos soluções práticas e prontas para empresas que geram valor de negócio mensurável.
Eficiência operacional
Integre AI para automatizar tarefas manuais, reduzir erros humanos e otimizar operações — da otimização da cadeia de suprimentos aos fluxos de trabalho de RH. Nossas soluções são projetadas para se conectar às suas ferramentas existentes e ampliar a capacidade de sua equipe.
Experiências de cliente mais inteligentes
Implante chatbots inteligentes, assistentes virtuais e análises em tempo real que elevam suas estratégias de suporte ao cliente, marketing e engajamento. Levamos a AI a todos os canais de interação — web, mobile, mensageria e muito mais.
Inteligência de decisão
Aproveite modelos preditivos, análise de tendências e insights em tempo real para apoiar a tomada de decisões estratégicas em finanças, operações, vendas e muito mais. Nossa AI se integra diretamente às suas plataformas de business intelligence e aos seus pipelines de dados.