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SOLUÇÃO EMPRESARIAL

Integração & MLOps

IA em produção. Escalável, monitorada e governada.

MLOps é a diferença entre um modelo que funciona no notebook e um que gera valor em produção durante anos. A SOLAI implementa pipelines de ML, monitoramento contínuo, integração com sistemas legados e governança de modelos — para que sua IA funcione de verdade, sem surpresas e sem degradação silenciosa.

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SETORES ATENDIDOS

FinanceiroSaúdeIndústriaVarejoLogísticaTI & Plataforma

UPTIME DOS MODELOS EM PRODUÇÃO

99.95%

TEMPO DE DEPLOY DE NOVOS MODELOS

-90%

O QUE ABRANGE

TUDO QUE
ENTREGAMOS

01Design e implementação de pipelines de ML end-to-end

02Integração com sistemas legados via API, filas e ETL

03Infraestrutura de modelos: serving, versionamento, A/B testing

04Monitoramento de performance, data drift e concept drift

05CI/CD para modelos de ML com testes automatizados

06Governança: auditoria, lineage de dados e conformidade

RESULTADOS COMPROVADOS

99.95%

Uptime dos modelos em produção

-90%

Tempo de deploy de novos modelos

< 24h

Detecção de degradação de modelo

4×

Velocidade de iteração do time de dados

PRÓXIMO PASSO

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INTEGRAÇÃO & MLOPS

04 SERVIÇOS
DESTA SOLUÇÃO

CADA SERVIÇO É
UM PRODUTO COMPLETO
ENTREGÁVEL E MENSURÁVEL

01 ——

Pipelines de ML & Data Engineering

Construção de pipelines de dados e ML robustos e escaláveis — do dado bruto ao modelo em produção, com orquestração, versionamento, testes automatizados e documentação. Usando Airflow, Prefect, Databricks, dbt e ferramentas cloud-native.

BENEFÍCIOS

→ Pipeline reproduzível e auditável do dado ao modelo
→ Orquestração de workflows com retry e alertas de falha
→ Versionamento de dados, features e modelos (MLflow, DVC)
→ Testes automatizados de qualidade de dados e de modelo

CASOS DE USO

01Pipeline de feature engineering para 50+ modelos de risco em banco

02Plataforma de dados para 12 unidades de negócio em retail

03Pipeline de retraining automático de modelos de previsão de demanda

04Migração de pipelines batch para streaming em tempo real (Kafka)

02 ——

Model Serving & Infraestrutura

Infraestrutura de produção para modelos de ML — APIs de baixa latência, auto-scaling, múltiplas versões simultâneas, A/B testing e shadow mode. Com SLAs de disponibilidade e latência garantidos.

BENEFÍCIOS

→ APIs REST/gRPC com latência < 50ms (p99)
→ Auto-scaling baseado em demanda sem intervenção manual
→ A/B testing e canary releases para novos modelos
→ Multi-model serving para eficiência de infraestrutura

CASOS DE USO

01API de scoring de crédito com 10M de requisições/dia para fintech

02Serving de modelos de recomendação para e-commerce com 500k DAU

03Infraestrutura de modelos LLM com GPU on-demand para geração de texto

04Deploy de modelos de visão em edge devices de fábrica

03 ——

Monitoramento & Observabilidade de Modelos

Sistema de monitoramento contínuo que detecta degradação de modelos antes que afete o negócio — data drift, concept drift, performance metrics e anomalias nos dados de entrada, com alertas e retraining automático.

BENEFÍCIOS

→ Detecção de degradação em < 24 horas
→ Dashboards de saúde de modelo com histórico completo
→ Alertas configuráveis por Slack, e-mail e PagerDuty
→ Retraining automático quando performance cai abaixo do limiar

CASOS DE USO

01Monitoramento de 80+ modelos em produção para banco digital

02Sistema de detecção de data drift para modelos de supply chain

03Dashboard de observabilidade para time de dados de e-commerce

04Alertas de degradação de modelo de fraude com SLA de 1 hora

04 ——

Integração com Sistemas Legados

Conectamos modelos de IA com sistemas legados (SAP, Oracle, mainframes, ERP customizados) sem substituição de plataforma — usando APIs, middlewares, ETL e integrações event-driven que respeitam a arquitetura existente.

BENEFÍCIOS