PRIVACIDADE

A IA local executa modelos em hardware que você controla, como um notebook, uma estação de trabalho ou seus próprios servidores. Prompts, documentos e resultados ficam com você, em vez de serem enviados a um serviço externo.

Não. Começamos por opções locais e privadas e usamos serviços de IA hospedada quando eles são mais adequados em termos de qualidade, escala ou custo. Nesses casos, limitamos o que é compartilhado, mascaramos informações sensíveis sempre que possível e escolhemos provedores com termos claros sobre os dados.

Para muitas tarefas específicas, sim. Busca nos seus documentos, redação, classificação e extração costumam funcionar muito bem com modelos abertos. Testamos nas suas tarefas reais antes de recomendar qualquer opção e explicamos claramente quando um modelo hospedado maior é a melhor escolha.

Muitas vezes, menos do que você imagina. Vários assistentes funcionam bem em um notebook moderno ou em uma única estação de trabalho. Dimensionamos o modelo para o seu hardware e sua tarefa, e só recomendamos melhorias quando o benefício é claro.

Sim. Desenvolvemos modelos personalizados e fazemos ajuste fino em modelos existentes para tarefas específicas. Começamos pela qualidade dos seus dados, pelas permissões e por uma referência inicial. Depois, avaliamos os resultados com exemplos de teste separados antes da implantação.

Só quando você autoriza o uso para desenvolver modelos personalizados ou fazer ajuste fino. Primeiro, combinamos o conjunto de dados, as permissões e o ambiente de treinamento. Suas informações não são usadas para treinar modelos compartilhados nem para projetos sem relação com o seu.

Sim. Conectamos as ferramentas e fontes de dados que você já usa e projetamos os fluxos de trabalho de acordo com a forma como sua equipe trabalha hoje, sem pedir que ela mude tudo de uma vez.

Com uma breve chamada sobre seus objetivos. Se houver uma boa combinação, acordamos uma etapa de descoberta e um protótipo focados no essencial antes de um desenvolvimento maior. Assim, você pode avaliar resultados reais antes de assumir novos compromissos.