Estúdio digital em Valais — aplicações web, IA e visão computacional para PME suíças.
Estúdio digital em Valais — aplicações web, IA e visão computacional para PME suíças.
IA para empresas — LLMs, machine learning, RAG, conforme RGPD e nLPD.
Consultoria de IA suíça baseada em Sierre, Valais. Integramos grandes modelos de linguagem, colocamos em produção assistentes com retrieval augmented generation e treinamos modelos de machine learning à medida para empresas em toda a Europa — com RGPD e nLPD suíça incorporados de raiz.
A inteligência artificial saiu do laboratório de investigação e está hoje incorporada em quase todas as indústrias. Entre o ruído do marketing, as demonstrações impressionantes e a realidade do dia a dia operacional, porém, há um fosso considerável. A TechSolve, uma agência suíça de machine learning baseada em Sierre, ajuda as empresas europeias a atravessar esse fosso com projetos concretos e mensuráveis, compatíveis com o RGPD e com a nLPD suíça revista.
A nossa filosofia é simples: não vendemos IA, vendemos resultados. Cada projeto começa por uma questão concreta de negócio — reduzir o tempo de tratamento de processos, automatizar o apoio de nível 1, prever a procura a 30 dias — e termina com KPIs verificáveis. Quando a IA não é a resposta certa, dizemo-lo antes de emitir um orçamento.
Assistentes construídos sobre OpenAI, Anthropic Claude, Mistral ou Azure OpenAI, com o SSO da sua organização, rastreabilidade de prompts, monitorização de custos e guardrails específicos do domínio.
Agentes conversacionais ligados aos seus documentos, CRM ou ERP: apoio ao cliente 24/7, ferramentas de apoio à decisão, copilotos de integração de colaboradores, FAQs inteligentes.
Retrieval augmented generation sobre os seus procedimentos, manuais, jurisprudência, catálogo de produtos ou wiki de engenharia, com citações e fontes verificáveis para cada resposta.
Leitura de e-mails, faturas e contratos, classificação de tickets, resumo de reuniões e agentes ligados às suas ferramentas Microsoft 365 ou Google Workspace.
Previsão de vendas, deteção de anomalias, scoring de clientes, manutenção preditiva. Treinamos modelos sobre os seus dados históricos com scikit-learn, XGBoost, PyTorch e TensorFlow.
Quando os LLMs genéricos ficam aquém, afinamos modelos open-source (Llama, Mistral, Qwen) sobre o seu corpus de domínio, mantendo os seus dados estritamente dentro do seu perímetro.
Escolhemos o modelo e a infraestrutura consoante o caso de uso — raciocínio em contextos longos, baixa latência, custo por token, soberania dos dados — em vez de optar pelo que esteve na moda no último trimestre. Tudo é testado, versionado e monitorizado em produção.
Um assistente virtual implementado no seu site, intranet ou Microsoft Teams, que responde a perguntas comuns 24/7, escala para um humano quando necessário e regista cada conversa no seu CRM. Resultado típico: 40% a 70% dos pedidos de nível 1 tratados automaticamente, muitas vezes com maior satisfação do que agentes humanos cansados ao final do dia.
Contratos, faturas, notas de encomenda, processos clínicos — a IA lê, extrai, classifica e indexa em segundos. Ajudámos empresas de contabilidade a reduzir o tempo de introdução de dados em 60% a 80%, reduzindo ao mesmo tempo a taxa de erro, porque o modelo não se cansa às cinco da tarde.
Para retalhistas, grossistas e PME industriais, prever a procura a 7, 30 ou 90 dias desbloqueia melhores compras, equipas e tesouraria. Os nossos modelos integram sazonalidade, meteorologia, eventos locais e padrões históricos para produzir previsões tipicamente na banda dos 85% a 95% de precisão.
Em transações financeiras, logs de servidor ou fluxos de sensores industriais, a IA identifica eventos anormais em tempo real: transações suspeitas, falhas iminentes, drifts de produção. Combinamos ML clássico (Isolation Forest, autoencoders) com alertas automáticos nas suas ferramentas existentes.
Para anomalias visuais na linha de produção, implementamos visão computacional diretamente na câmara.
Implementar IA na Europa exige um enquadramento ético e jurídico sólido. Desenhamos em torno do EU AI Act, do RGPD para utilizadores europeus e da nLPD suíça revista para entidades suíças. Na prática, isto significa minimização de dados, divulgação transparente aos utilizadores, direito à explicação, um registo rastreável dos tratamentos de IA e uma avaliação de impacto sobre a proteção de dados (DPIA) para casos sensíveis.
Para clientes onde a soberania dos dados é crítica, implementamos cada componente dentro da Suíça ou da UE: modelos open-source em servidores Exoscale, Infomaniak ou Swisscom, bases de dados vetoriais na Europa, logs na Europa. Nenhum dado transita pelos Estados Unidos. Os projetos de IA combinam-se também naturalmente com o nosso trabalho em desenvolvimento de aplicações web e visão computacional — veja a visão geral dos serviços.
Um chatbot de suporte bem dirigido absorve 40 a 60 % dos tickets de nível 1 e liberta a equipa para os casos de maior valor. Um motor de pesquisa RAG sobre os seus documentos internos reduz a procura de informação de 10 minutos para 10 segundos — multiplicado por vinte colaboradores, são várias semanas de trabalho recuperadas por ano. Um agente de orçamentos poupa 1,5 horas por orçamento a um comercial, ou seja, 30 a 40 orçamentos adicionais por mês com a mesma equipa. Recomendamos sempre uma prova de conceito de 2 a 4 semanas para medir estes ganhos sobre os seus próprios dados antes de avançar.
Os nossos clientes obtêm tipicamente um ROI entre 6 e 18 meses. Os ganhos mais rápidos vêm da automação do apoio ao cliente (até 70% dos tickets de nível 1 tratados automaticamente) e do processamento documental (poupança de 50% a 80% no tempo de introdução manual de dados). Os casos preditivos — vendas, inventário, churn — geram ganhos mais lentos mas mais estruturais.
Utilizamos os níveis enterprise das APIs com a flag 'no training' ativada, o que significa que os seus dados nunca alimentam o treino dos modelos. Para os casos mais sensíveis — saúde, finanças, segredo profissional, setor público — implementamos modelos open-source (Mistral, Llama, Qwen) em infraestrutura suíça ou europeia, para que os prompts e respostas nunca saiam do seu perímetro.
Sim. Concebemos cada projeto de IA com o RGPD como base: fundamento jurídico para o tratamento, minimização de dados, direito à explicação, registo das atividades de tratamento e, quando aplicável, uma avaliação de impacto sobre a proteção de dados (DPIA). Todos os dados podem ser alojados na UE ou na Suíça, com cláusulas contratuais-tipo da UE para qualquer subcontratante fora. Acompanhamos também de perto o EU AI Act e ajustamos a entrega em conformidade.
Um chatbot com base de conhecimento (RAG) entra habitualmente em produção em 3 a 6 semanas. Um assistente de negócio integrado com o seu CRM, ERP ou tenant Microsoft 365 demora tipicamente 6 a 12 semanas. Um modelo de machine learning à medida com recolha, limpeza e treino de dados demora 8 a 20 semanas. Entregamos sempre um piloto utilizável no final da primeira fase.
Sim. A IA não é um projeto que se lança e esquece. Os LLMs comerciais são atualizados pelos seus fornecedores, mas os seus prompts, base de conhecimento e fluxos de trabalho também têm de evoluir. Para modelos ML à medida, monitorizamos o drift dos dados e retreinamos tipicamente a cada 3 a 12 meses. Um contrato de manutenção MLOps cobre a monitorização, alertas de qualidade e retreino agendado.
Três camadas. Primeiro, grounding através de RAG sobre as suas fontes fiáveis, para evitar que o modelo invente respostas. Segundo, guardrails — prompts de sistema, filtros de conteúdo, citações oatórias. Terceiro, avaliação contínua em conjuntos de teste representativos para detetar viés e regressões à medida que o sistema evolui. Documentamos também as limitações conhecidas para que as suas equipas saibam quando confiar no modelo e quando o devem corrigir.
A IA brilha no processamento de texto, extração documental, classificação, previsão sobre dados estruturados e apoio ao cliente de nível 1. É menos fiável em raciocínios jurídicos complexos, aritmética precisa (salvo se combinada com ferramentas), decisões com responsabilidade jurídica e em qualquer domínio sem dados de treino. Enquadramos cada projeto honestamente para que não acabe com um piloto dececionante.
Sim, quando se aponta para uma tarefa que já ocupa várias horas por semana: automação de orçamentos, classificação documental, chatbot de apoio ao cliente, extração de dados. Começamos com um POC de 4 semanas que liberta tipicamente 1,5 a 2 dias de capacidade semanal — ou seja, 15 a 25 % de margem adicional sem contratar — antes de qualquer compromisso de longo prazo. Cerca de 70% dos nossos POCs para PME suíças passam a produção.
Marque uma chamada gratuita de enquadramento de 30 minutos. Ouvimos o problema, esboçamos a arquitetura e dizemos-lhe honestamente se a IA é a ferramenta certa.
TechSolve Ribeiro — Sierre, Valais, Suíça — +41 78 925 66 30 — info@techsolve.ch