Resultados que outras equipes relataram
Projetos reais, feedback direto. O que funciona e o que não funciona — sem filtro.
Voltar ao inícioAnos de experiência
Projetos concluídos
Avaliação média
Com documentação
O que clientes relataram
Felipe Araújo
Coordenador de TI — Manaus, AM
"Contratamos a Avaliação de Preparação de Dados sem saber ao certo se nosso corpus de atendimento estava pronto para fine-tuning. O plano entregue foi direto: mostrou o que precisava de limpeza, por que e quanto tempo levaria. Isso nos poupou de investir em treinamento com dados que não estavam em condição de uso."
Julho de 2025
Marcela Pereira
Analista de Dados — Belém, PA
"O Piloto de Fine-Tuning foi a decisão certa para a nossa equipe. Precisávamos de algo concreto para apresentar internamente antes de justificar o investimento em uma parceria mensal. O relatório final foi claro sobre onde o modelo melhorou e onde os ganhos foram modestos — sem inflar os números."
Junho de 2025
Rodrigo Lima
CTO — São Paulo, SP
"Estamos na Parceria mensal há cinco meses. O que mais aprecio é a documentação de cada ciclo — qualquer pessoa da minha equipe consegue entender o que foi feito e por quê. Isso é raro em projetos de IA."
Julho de 2025
Camila Nunes
Gerente de Produto — Recife, PE
"A avaliação inicial levou uns sete dias e entregou um documento que usamos internamente para priorizar o trabalho de dados antes de contratar o Piloto. O processo em si funcionou bem. A única coisa que eu mudaria é um resumo executivo mais curto no início do relatório — mas o conteúdo é sólido."
Junho de 2025
Bruno Saraiva
Diretor de Operações — Manaus, AM
"Tínhamos tentado fazer fine-tuning internamente antes de contratar a Verema. Não sabíamos que o problema estava no dataset, não no modelo. A Avaliação identificou isso em uma semana e mudou completamente a direção do projeto."
Maio de 2025
Juliana Oliveira
Pesquisadora — Porto Alegre, RS
"Trabalho em pesquisa aplicada e precisava de um modelo ajustado para português técnico em um domínio específico. O Piloto entregou algo útil e — o que mais importou para mim — o relatório explicava as métricas em termos que eu conseguia interpretar sem precisar de ajuda de terceiros."
Julho de 2025
Como o trabalho aconteceu na prática
Central de atendimento no setor de logística
Desafio
Equipe de suporte recebia cerca de 800 tickets por semana e classificava manualmente por categoria. O processo consumia tempo de analistas qualificados e gerava inconsistências na categorização.
Solução
Avaliação do corpus de tickets existente, seguida de Piloto com modelo ajustado para classificação em 12 categorias. O processo levou três semanas, incluindo uma rodada de correção de rótulos identificada na avaliação.
Resultado
Modelo com 84% de acurácia na tarefa de classificação, frente a 71% do modelo base. A equipe passou a usar o modelo para triagem inicial, com revisão humana nas categorias de menor confiança.
"O que mais nos surpreendeu foi a honestidade sobre as categorias onde o modelo ainda errava. Isso nos ajudou a decidir onde manter revisão manual."
— Gerente de TI, empresa de logística, Manaus
Documentos técnicos em saúde administrativa
Desafio
Operadora precisava extrair campos específicos de laudos médicos em formato texto livre. O processo manual era lento e o vocabulário técnico dificultava o uso de ferramentas genéricas.
Solução
Avaliação identificou que os laudos tinham estrutura inconsistente. Após normalização parcial do corpus, o Piloto ajustou um modelo de extração para seis campos prioritários com rotulagem assistida.
Resultado
Taxa de extração correta de 79% nos seis campos, com identificação clara dos dois campos onde o desempenho ainda era insuficiente para uso em produção. Decisão de uso parcial foi documentada no relatório.
"A Verema deixou claro desde o início que dois dos campos eram difíceis com o volume de dados que tínhamos. Não tentaram vender uma solução que não funcionaria."
— Coordenadora de Dados, operadora de saúde, São Paulo
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Seg–Sex: 09h–18h
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