IA generativa
Redação, reescrita e geração estruturada dentro do seu produto.
Inteligência artificial
Soluções de desenvolvimento de IA e automação
A IA é útil quando está ligada a um processo real: responder a partir de documentos aprovados, extrair campos de arquivos, redigir uma primeira resposta, encaminhar um chamado ou resumir uma base de conhecimento interna. Não é útil como slogan em uma página inicial.
A ZEH Technologies projeta recursos de IA como software: fontes de dados, permissões, avaliação, logs, fallback humano e uma interface que as pessoas realmente usarão. Não prometemos inteligência de nível humano, ROI garantido nem taxas de precisão que não possamos medir no seu ambiente.
O trabalho cobre IA generativa, agentes de IA, chatbots de IA, RAG, assistentes de conhecimento, automação de negócio, integrações de LLM, inteligência documental, busca com IA, automação de fluxos, APIs de IA, extração de dados, IA de atendimento, assistência comercial e sistemas internos de conhecimento.
Agentes de IA
Assistentes que usam ferramentas e seguem um fluxo definido, não uma persona aberta.
Chatbots de IA
Assistentes de suporte e de site fundamentados no seu conteúdo.
RAG / sistemas de conhecimento
Recuperação sobre os seus documentos com citações de volta às fontes.
Inteligência documental
Classificação, extração e sumarização de arquivos de negócio.
Integrações de LLM
Conexões de API, gestão de prompts e restrições de segurança.
Automação de fluxos de trabalho
Gatilhos, filas e passagens para o software existente.
Busca com IA
Encontrabilidade em políticas, chamados, SKUs ou manuais.
O problema de negócio que a IA deve atacar
Empresas perdem tempo procurando a última versão de uma política, respondendo de novo a mesma pergunta do cliente, copiando campos de PDFs ou montando relatórios semanais à mão. São problemas delimitados. Dá para medir: tempo gasto, taxa de erro, tamanho da fila.
Problemas sem limite — “substituir a equipe”, “empresa autônoma” — não são como delimitamos o trabalho. Escolhemos um fluxo, um conjunto de dados, um usuário e uma definição de pronto.
Como implementamos a IA
A maioria dos projetos começa pelos dados: onde vivem, quem pode vê-los, quão atuais estão e como serão atualizados. Depois escolhemos recuperação, ferramentas e a interface do modelo. Em seguida construímos a superfície do produto — chat, complemento de caixa de entrada, job de back-office ou API.
A avaliação faz parte da entrega: uma amostra de perguntas ou documentos, respostas esperadas e um ciclo de revisão. Se o sistema não consegue mostrar suas fontes em trabalho de conhecimento, tratamos isso como defeito de produto, não como traço de personalidade.
Onde a IA se situa na sua arquitetura
Recursos de IA quase sempre precisam de um backend: autenticação, armazenamento de arquivos, filas de jobs, logs de auditoria. Veja desenvolvimento de API e backend. O site ou o app públicos são só um cliente desse sistema.
Para visões orientadas a resultado, use o hub de soluções de IA. Para como construímos, fique nestas páginas de serviço.
Serviços de desenvolvimento de IA
Agentes de IA
Agentes sob medida para pesquisa, suporte, relatórios e fluxos internos.
Chatbots de IA
Assistentes de suporte, conhecimento e multilíngues.
IA generativa
Recursos de produto que redigem e transformam conteúdo.
Desenvolvimento RAG
Respostas fundamentadas no seu próprio conhecimento.
Automação com IA
Conectar modelos ao restante do processo de negócio.
Integração de LLM
Modelos, APIs e controles dentro do software existente.
Document AI
Extração e compreensão de documentos de negócio.
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Perguntas frequentes
Perguntas que as empresas costumam fazer.
O que é desenvolvimento de IA sob medida?
Construir recursos de IA em torno dos seus dados, permissões e fluxos em vez de inserir um widget genérico de chatbot.
A IA pode se integrar ao nosso software existente?
Sim, por APIs, webhooks e jobs de backend. A qualidade da integração depende da API do outro sistema.
O que é um agente de IA?
Software que pode chamar ferramentas e seguir etapas rumo a um objetivo, com limites. Não é uma pessoa e não deve ser descrito como tal.
O que é RAG?
Geração aumentada por recuperação: o modelo responde usando trechos recuperados das suas fontes de conhecimento. Veja a página de RAG.
Vocês podem construir um assistente de IA interno da empresa?
Sim. Costuma ser um sistema RAG ou de agentes com SSO, papéis e logs de auditoria.
Quanto tempo leva um projeto de IA?
Um piloto focado pode levar semanas. Um assistente de produção com avaliação, permissões e integrações leva mais. Estimamos depois de ver os dados e os sistemas.
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