Implementação de IA

Coloque a IA para trabalhar em todo o seu negócio

Ajudamos o seu negócio já existente a adotar IA onde ela realmente move os números, integrada às ferramentas, dados e fluxos de trabalho que a sua equipe já usa, não mais uma demonstração que morre num slide. Comece com uma avaliação de prontidão e um piloto de baixo risco, depois escale o que funciona com monitoramento e governança em prática.

  • Piloto antes de comprometer orçamento
  • Conectada aos seus próprios sistemas e dados
  • OpenAI, Claude e modelos open-source
  • Governada, segura e pronta para auditoria
Liderado por Anatolii Ulitovskyi, fundador da UNmiss. Independentes de modelo entre OpenAI, Anthropic Claude e open-source, recomendamos o que se encaixa no seu negócio, não uma licença que revendemos.
ai.yourcompany.com
Exemplo de Implementação de IA

Desenvolvido com uma stack de primeira linha

A maioria dos projetos de IA morre num slide.

Integramos a IA aos dados, ferramentas e fluxos de trabalho que o seu negócio já roda — pilotada na sua realidade, governada desde o primeiro dia e inteiramente sua.

Por que funciona

Feito para performar

Os fundamentos que acertamos em cada projeto — para que o que entregamos continue funcionando muito depois do lançamento.

Estratégia antes do gasto

Mapeamos as suas operações para os casos de uso com o maior impacto-vezes-viabilidade e vinculamos cada um a um KPI antes de escrever uma única linha.

Impacto × viabilidade Vinculado a KPI

IA que conhece o seu negócio

Conectamos LLMs aos seus próprios documentos, bancos de dados e aplicativos por meio de RAG, busca vetorial e MCP, para que as respostas venham dos seus dados, não do achismo de um modelo genérico.

RAG Busca vetorial MCP

Governada e segura por padrão

Controles de acesso, criptografia, políticas de uso aceitável e trilhas de auditoria completas acompanham cada fluxo de trabalho, para que a adoção passe pela revisão de TI e do jurídico em vez de emperrar nela.

Controles de acesso Trilhas de auditoria

Piloto primeiro, escale o que funciona

Cada projeto começa com uma prova de conceito de baixo risco que mede o ROI real nos seus próprios dados em semanas, para que você expanda com base em evidências, não em hype.

PoC de baixo risco ROI real
Para quem é

Feito para negócios prontos para operacionalizar a IA

Se você tem trabalho real para automatizar e dados reais para fundamentá-lo, é aqui que a IA deixa de ser demonstração e passa a mover os números.

Equipes com muita operação

Se fluxos manuais e repetitivos consomem a semana da sua equipe, a automação com agentes devolve essas horas.

Negócios ricos em dados

Sentado sobre documentos, registros e ferramentas que ninguém consegue pesquisar? O RAG transforma isso em respostas instantâneas e fundamentadas.

Regulados e atentos à segurança

Controles de acesso, logs de auditoria e políticas de uso aceitável já inclusos, para que a adoção passe por TI e jurídico.

Empresas em expansão

Prove o ROI em um piloto, depois escale a IA por todos os departamentos com base em evidências, não em hype.

O que fazemos

De ponta a ponta, feito para você

01

Avaliação de prontidão para IA

Auditamos a qualidade dos seus dados, o stack tecnológico, as competências e a maturidade de governança para mostrar exatamente onde a IA está pronta para gerar retorno e onde estão as lacunas.

Qualidade dos dados Stack e competências
02

Descoberta de casos de uso e modelagem de ROI

Por meio de entrevistas com stakeholders e mapeamento de fluxos de trabalho, pontuamos cada oportunidade por impacto, valor e viabilidade e, então, construímos o business case.

Pontuação de impacto Caso de negócio
03

Conecte LLMs aos seus sistemas e dados

Construímos pipelines RAG personalizados, bancos de dados vetoriais e servidores MCP para que os modelos leiam com segurança a sua base de conhecimento, o CRM, os documentos e as ferramentas internas.

Pipelines RAG Banco vetorial MCP
04

Automação de fluxos de trabalho e com agentes

Automatizamos processos operacionais reais com agentes que direcionam tarefas ao modelo certo e agem dentro dos sistemas que você já usa.

Agentes Direcionamento de tarefas
05

LLMOps, monitoramento e governança

Implementamos versionamento, avaliação, monitoramento de custo e qualidade, além dos controles de uso aceitável e de risco que mantêm a IA segura em produção.

Avaliações Custo e qualidade
06

Treinamento e adoção da equipe

Treinamento por função, bibliotecas de prompts e gestão de mudança transformam a IA de um piloto que poucos tocam em um hábito no qual toda a sua equipe confia.

Treinamento por função Bibliotecas de prompts
Veja em ação

Assista um processo manual desabar em minutos

A mesma camada de IA lê os seus dados, age dentro dos seus sistemas e permanece monitorada — transformando operações de várias etapas em uma tarefa em segundo plano.

ai.yourcompany.com
Pré-visualização no computador

Agentes que agem

Fluxos de trabalho multiagente planejam, direcionam cada tarefa ao modelo certo e agem dentro dos seus sistemas de ponta a ponta.

Fundamentada nos seus dados

O RAG extrai cada resposta dos seus próprios documentos e registros, para que a automação aja sobre a sua realidade, não sobre achismo.

Monitorada e governada

Avaliações, controle de custo e logs de auditoria rodam em cada pipeline, capturando desvios antes que seus usuários ou seu CFO percebam.

Integrações

Construída sobre as ferramentas que o seu stack já fala

Implantamos na sua nuvem e conectamos a IA aos modelos, repositórios de dados e aplicativos que você já usa — nada reconstruído, nada preso a um fornecedor.

OpenAI Anthropic Claude Google Gemini Llama Pinecone Hugging Face Azure OpenAI Amazon Bedrock Snowflake Salesforce Slack Zapier
O que você recebe

O que está incluído

Tudo o que você precisa para ir de "deveríamos usar IA" à IA rodando com segurança em produção, inteiramente sua.

Avaliação de prontidão para IA em dados, stack, competências e governança
Backlog priorizado de casos de uso com um modelo de ROI e KPI por caso de uso
Arquitetura-alvo para as suas camadas de dados, modelo e integração
Uma prova de conceito funcional nos seus dados e fluxos de trabalho reais
Pipeline RAG personalizado com um banco de dados vetorial e conectores MCP para os seus sistemas
Agentes e automações de produção integrados às suas ferramentas existentes
Configuração de LLMOps: avaliações, versionamento, monitoramento de custo e qualidade, alertas
Pacote de governança (política de uso aceitável, controles de acesso, log de auditoria) mais treinamento de equipe por função
Como funciona

Um caminho claro da ideia ao lançamento

Sem caixas-pretas. Você sempre sabe o que está sendo entregue, quando e por quê.

Semana 1–2

Avaliar

Rodamos a avaliação de prontidão e entrevistamos as suas equipes para mapear onde a IA se encaixa nos seus dados, stack e fluxos de trabalho.

  • Avaliação de prontidão
  • Entrevistas com a equipe
  • Auditoria de dados e stack
Semana 2

Priorizar

Pontuamos os casos de uso por impacto, valor e viabilidade, modelamos o ROI e definimos o um ou dois que valem a pena pilotar primeiro.

  • Pontuar impacto e viabilidade
  • Modelar o ROI
  • Escolher 1–2 pilotos
Semana 3–5

Pilotar

Construímos uma prova de conceito nos seus dados reais em um sandbox controlado, para que você veja a precisão e o ROI antes de se comprometer com a escala.

  • PoC nos seus dados reais
  • Sandbox controlado
  • Medir precisão e ROI
Semana 5–6

Integrar

Fortalecemos o vencedor para produção, conectado aos seus sistemas via RAG e MCP, com agentes automatizando todo o fluxo de trabalho.

  • Fortalecer para produção
  • Integração RAG e MCP
  • Fluxo de trabalho com agentes
Contínuo

Operar

Adicionamos monitoramento, governança e treinamento, depois seguimos ajustando os modelos e expandindo para o próximo caso de uso.

  • Monitoramento e governança
  • Ajuste de modelos
  • Próximo caso de uso
Em números

Com o que você pode contar

100 %

Você é dono dos modelos, prompts, código e dados

6 sem.

Tempo típico até um piloto ativo e mensurável

24 /7

Monitoramento em cada agente e pipeline

50 +

Sistemas e fontes de dados aos quais conectamos a IA

O stack de 2026

Os seus sistemas, conectados à IA da forma moderna

A maioria dos projetos de "GenAI" para numa caixa de chat parafusada a um modelo público. Nós integramos a IA aos dados e ferramentas que o seu negócio já roda, para que ela aja sobre a sua realidade, com segurança e sob o seu controle.

Geração aumentada por recuperação

O RAG fundamenta cada resposta nos seus próprios documentos e registros, reduzindo alucinações e mantendo as respostas atualizadas com o seu negócio.

Bancos de dados vetoriais

Indexamos o seu conhecimento no Pinecone, Weaviate ou pgvector para que os modelos encontrem o contexto certo em milissegundos entre milhões de registros.

Model Context Protocol

O MCP dá aos modelos uma forma segura e padronizada de ler e agir dentro do seu CRM, documentos, bancos de dados e aplicativos internos sem integrações pontuais e frágeis.

Automação com agentes

Fluxos de trabalho multiagente planejam, direcionam tarefas ao modelo certo e agem de ponta a ponta, comprimindo processos de várias etapas em minutos.

Independente de modelo por concepção

Implantamos OpenAI, Anthropic Claude e modelos open-source lado a lado, direcionando cada tarefa àquele que é o melhor e o mais barato para ela.

LLMOps e avaliação

Avaliações automatizadas, versionamento e monitoramento ao vivo capturam desvios de qualidade e custo antes que seus usuários ou o seu CFO percebam.

A comparação

Como nos comparamos às alternativas

Há formas mais baratas de "fazer IA". Aqui está o que elas custam na prática.

O que importaLicenças de copilot / faça você mesmoDev de IA freelancerConsultoria genérica UNmiss
Ponto de partida Compre licenças e torça para as pessoas usarem Pula direto para a construção Deck de estratégia de 100 slides Avaliação de prontidão e um backlog priorizado e pontuado por ROI
Conectada aos seus dados Modelo genérico, sem contexto Uma integração hard-coded Conselhos, sem implementação RAG personalizado, banco vetorial e conectores MCP para os seus sistemas reais
Prova antes do gasto Sem piloto, sem case de ROI Uma demo do tipo "confie em mim" Piloto cobrado como um grande projeto PoC de baixo risco nos seus dados que mede o ROI real em semanas
Governança e segurança Seus dados saem do seu controle Raramente considerada Documento de framework, sem controles Controles de acesso, logs de auditoria e política de uso aceitável já inclusos
Depois do go-live Você fica por conta própria O freelancer segue em frente Repasse e fatura Monitoramento LLMOps, ajuste, treinamento e roadmap do próximo caso de uso
De quem é Preso ao fornecedor Depende do contrato Os frameworks deles, o retainer deles Você é dono de cada modelo, prompt, pipeline e linha de código
Anatolii Ulitovskyi, Fundador da UNmiss · 15+ anos

Anatolii Ulitovskyi

Fundador da UNmiss · 15+ anos

Cria e opera os próprios produtos
90K+ seguidores
Por que a UNmiss

Transformação, não uma pilha de licenças

A UNmiss é liderada por Anatolii Ulitovskyi, que passou mais de 15 anos transformando estratégia em resultados em SEO, conteúdo e agora IA. Você recebe orientação sênior e independente de modelo, focada nos resultados do seu negócio, não um revendedor empurrando uma única plataforma.

  • Neutra quanto a fornecedores por princípio

    Não revendemos uma única plataforma, então nosso único incentivo é escolher o modelo e o stack que realmente se encaixam no seu negócio.

  • Resultados acima do hype

    Cada caso de uso é vinculado a um KPI e a um modelo de ROI antes de construirmos, para que você invista em impacto, não em novidade.

  • Piloto primeiro, baixo risco

    Provamos viabilidade e ROI em uma prova de conceito controlada antes de você se comprometer com uma implantação completa.

  • Você é dono de tudo

    Modelos, prompts, pipelines, repositórios vetoriais e código são seus desde o primeiro dia, sem lock-in e sem retainer refém.

  • Entrega sênior e prática

    Você trabalha diretamente com as pessoas que constroem o seu sistema, não com um banco rotativo de juniores atrás de um gerente de contas.

Sempre incluído

Todo projeto inclui

Um líder sênior nomeado no seu projeto desde o primeiro dia
Construção independente de modelo entre OpenAI, Claude e open-source
Um piloto funcional nos seus dados reais antes de qualquer implantação completa
Segurança, controles de acesso e log de auditoria por padrão
Documentação para cada pipeline, prompt e integração
Monitoramento de custo e qualidade em cada modelo em produção
Treinamento por função e bibliotecas de prompts para a sua equipe
Propriedade total do código, dos modelos e dos dados, sem lock-in
FAQ

Perguntas, respondidas

Sem lock-in

Você é dono de cada modelo, prompt, pipeline e linha de código que construímos.

Piloto antes de se comprometer

Provamos o ROI em um piloto de baixo risco antes de você financiar uma implantação completa.

Governada desde o primeiro dia

Segurança, controles de acesso e trilhas de auditoria acompanham cada fluxo de trabalho.

Pronto para colocar a IA para trabalhar, com segurança?

Agende uma call gratuita e apontaremos os dois ou três casos de uso onde a IA move os seus números mais rápido, depois mapeamos o piloto para comprovar.

Sem compromisso · avaliação honesta de compatibilidade · conduzido pelo fundador da UNmiss, Anatolii Ulitovskyi