IA

Inteligência Artificial

Além do BI clássico, a IA passou a ser parte fundamental do portfólio da IK Analytics — de agentes autônomos com GPT a modelos preditivos embarcados em produtos SaaS.

Projetos & Aplicações

Chatbot & NLP

Assistentes Corporativos com RAG

IK Analytics — Produto Interno

Chatbots especializados em dados governamentais e corporativos com RAG (Retrieval-Augmented Generation). O assistente responde perguntas com base em documentos oficiais, portarias, legislações e dados históricos da organização.

OpenAI GPT-4oLangChainChromaDBEmbeddingsPythonFlask
Analytics com IA

BI com Linguagem Natural (Text-to-SQL)

IK Flow / IK Analytics

Interface de linguagem natural conectada a Data Warehouses. O usuário faz uma pergunta em português e a IA gera automaticamente a query SQL, executa e apresenta o resultado com explicação dos indicadores.

GPT-4oText-to-SQLPostgreSQLPythonPandasAPI REST
Visão Computacional

IA para Análise de Imagens em Vistorias Veiculares

DETRAN/MS — Vistorias

POC desenvolvida para o DETRAN/MS: leitura automatizada de imagens coletadas nas vistoriadoras, cruzamento com o cadastro veicular e análise por IA para identificar possíveis alterações estruturais, adulterações ou discrepâncias entre o veículo físico e o registro oficial.

OpenAI VisionPythonPostgreSQLOCRCadastro Veicular
Produto SaaS

IA Embarcada em Produtos SaaS

IK Flow · Cobratto

Integração de IA nos produtos IK Flow e Cobratto: geração automática de relatórios, análise preditiva de inadimplência, sugestão de ações comerciais e detecção de anomalias em dados financeiros.

OpenAI APIPythonFlaskMySQLPandasScikit-learn
Prompt Engineering

Engenharia de Prompt Especializada

Consultoria & Projetos

Desenvolvimento de sistemas de prompt para BI, análise de dados governamentais, relatórios técnicos e automação de tarefas analíticas — incluindo few-shot learning, chain-of-thought e structured outputs.

GPT-4oClaudeGeminiFew-shotChain-of-thoughtJSON mode

Princípios de IA

01

IA Aplicada ao Negócio

Foco em resolver problemas reais com modelos de linguagem, automação e análise preditiva — não em tecnologia pela tecnologia.

02

Explicabilidade

Todo modelo implantado deve ser explicável para os stakeholders. Resultados precisam ser compreensíveis e confiáveis.

03

Dados como Base

IA sem dados de qualidade não funciona. A governança e a engenharia de dados são pré-requisitos de qualquer projeto de IA.

04

Iteração Rápida

Prototipagem ágil com MVPs de IA, validação com usuários finais e evolução incremental baseada em feedback e métricas.

Ferramentas & Ecossistema

LLMs & APIs

  • OpenAI GPT-4o
  • Claude (Anthropic)
  • Gemini
  • Groq
  • Mistral

Frameworks

  • LangChain
  • LlamaIndex
  • Windsurf
  • Cursor
  • n8n

Técnicas

  • RAG
  • Fine-tuning
  • Prompt Engineering
  • Function Calling
  • Agentes Autônomos

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