Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço.

Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço. Isso significa colocar modelos, dados, MLOps e governança em produção com metas de negócio, SLAs e segurança desde o início. Em vez de projetos exploratórios sem lastro operacional, estruturamos uma capacidade recorrente de entrega: casos de uso priorizados, integrações com sistemas críticos, monitoração, conformidade e melhoria contínua.

O que é Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço.

Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço. É um modelo de entrega em que a sua empresa contrata uma capacidade completa de implantar e operar soluções de IA, com responsabilidade de ponta a ponta. Em outras palavras, você não compra apenas horas de cientista de dados nem relatórios; você contrata um mecanismo de entrega que coloca funcionalidades em produção e mede impacto em indicadores como receita, margem, eficiência e risco.

Para decisores B2B, o ponto central é transformar IA em um ativo operacional: integrado ao ciclo de produto, alinhado ao roadmap, com controles e observabilidade comparáveis aos de software crítico. Por isso, tratamos IA como serviço com backlog, arquitetura, ambientes, testes, deploy, monitoramento, segurança e governança. Além disso, o modelo reduz o intervalo entre a prova de valor e a captura de valor, porque elimina a dependência de ciclos longos de pesquisa e recomeços sucessivos.

Na prática, Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço. combina competências de engenharia de dados, engenharia de software, machine learning, segurança e produto. Assim, os casos de uso deixam de ser iniciativas isoladas e passam a operar como capacidades repetíveis: um padrão para criar, avaliar, aprovar, publicar e evoluir modelos e aplicações com IA.

Entidades e conceitos que sustentam a entrega

Para evitar ambiguidades, é importante situar as entidades e conceitos que normalmente determinam sucesso ou falha em projetos corporativos. Entre eles estão: MLOps, LLMOps, governança de dados, arquitetura de referência, integração via APIs, data lake/lakehouse, feature store, vector database, pipelines de ETL/ELT, observabilidade, testes automatizados, avaliação de modelos, RAG (Retrieval-Augmented Generation), privacidade e conformidade (por exemplo, LGPD), IAM e segurança de aplicação. Portanto, quando você busca maturidade, precisa de um modelo que trate todos esses itens como parte do produto, e não como tarefas opcionais.

Como funciona Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço.

Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço. funciona como um ciclo contínuo de descoberta, entrega e operação. Primeiro, alinhamos objetivos e restrições do negócio com requisitos técnicos. Em seguida, priorizamos casos de uso e desenhamos uma arquitetura segura e escalável. Depois disso, construímos e colocamos em produção, com monitoração e governança. Por fim, evoluímos por iterações curtas, porque IA em produção exige ajuste contínuo.

1) Diagnóstico orientado à entrega

Não começamos pelo modelo. Começamos pela cadeia de valor: onde existe fricção, custo, risco ou oportunidade de crescimento. Em paralelo, analisamos fontes de dados, qualidade, latência, acessos e restrições. Assim, o diagnóstico define o que é viável operar com SLA, e não apenas o que é interessante demonstrar em um notebook.

2) Priorizacão de casos de uso e desenho de arquitetura

Em seguida, priorizamos casos de uso por impacto e complexidade. Embora muitas organizações iniciem por chatbots genéricos, frequentemente há ganhos mais concretos em triagem inteligente, recomendação, previsão, detecção de anomalias e automação de backoffice. Depois, definimos arquitetura com integração aos sistemas existentes, observabilidade, segurança e auditoria. Dessa forma, o time reduz retrabalho e evita que um piloto vire dívida técnica.

3) Construção e industrialização (MLOps/LLMOps)

Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço. inclui pipeline de dados, versionamento de modelos, testes e gates de qualidade. Além disso, criamos esteiras de deploy, canary releases quando aplicável, e monitoração de desempenho, custo e drift. Consequentemente, a operação deixa de depender de especialistas pontuais e passa a ser um processo previsível.

4) Governança, segurança e conformidade como padrão

Quando IA toca dados sensíveis e decisões de negócio, governança não pode ser uma etapa final. Por isso, aplicamos controles de acesso, rastreabilidade, gestão de segredos, políticas de retenção, anonimização quando necessário, e processos de auditoria. Além disso, em casos de LLMs, endereçamos risco de prompt injection, vazamento de informação e exposição de dados, com validações e proteções na camada de aplicação.

5) Operação e melhoria contínua com foco em ROI

Depois que entra em produção, o trabalho continua. Monitoramos métricas técnicas (latência, erro, custo por chamada, acurácia, drift) e métricas de negócio (tempo de atendimento, conversão, redução de perdas, produtividade). Assim, o comitê técnico e os stakeholders conseguem decidir o que ampliar, o que recalibrar e o que descontinuar. Essa disciplina é o que transforma IA em serviço e não em experimento.

Esse modelo se conecta à realidade descrita em pesquisas de mercado: a captura de valor depende menos de demos e mais de integração, processos e governança. Para embasar a discussão sobre produtividade e impacto, vale consultar a análise da McKinsey sobre genAI e valor econômico: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier.

Principais benefícios de Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço.

Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço. traz benefícios que afetam diretamente prazo, risco e capacidade de escala. Como o modelo organiza pessoas, processos e tecnologia em torno de entregas, ele reduz incertezas e acelera a curva de adoção. Além disso, ele cria padrões reutilizáveis para novos casos de uso.

• Time-to-value menor: você prioriza casos de uso operáveis e coloca em produção com integrações reais, o que reduz ciclos de POC repetidos.
• Menos risco operacional: aplica MLOps/LLMOps, testes, observabilidade e rollbacks, então incidentes e degradações ficam controláveis.
• Arquitetura preparada para escala: define padrões de dados, APIs e segurança, portanto novos produtos reutilizam componentes em vez de recomeçar.
• Governança e compliance incorporados: estabelece rastreabilidade, controles e auditoria, o que facilita aprovação interna e externa.
• Otimização de custo e performance: monitora custo por inferência, latência e qualidade; além disso, ajusta modelos, prompts e retrieval para reduzir desperdício.
• Alinhamento com produto e engenharia: opera com backlog, critérios de aceitação e SLAs, assim IA entra no ciclo de entrega como qualquer capability crítica.
• Transferência de capacidade: documenta, padroniza e capacita times internos, consequentemente a dependência de pessoas-chave diminui.

Comparativo: Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço. vs modelo tradicional

Para decisores, a diferença principal não está apenas no stack, mas na forma de governar e medir o trabalho. Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço. organiza a entrega para produção; o modelo tradicional tende a concentrar-se em pesquisa, relatórios e POCs desconectadas. A tabela abaixo resume as diferenças mais relevantes para CTOs e lideranças de produto.

Quando implementar Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço. na sua empresa

Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço. faz mais sentido quando a empresa já sente o custo de iniciativas fragmentadas e precisa colocar IA em rota de produção com governança. Em geral, os sinais aparecem em quatro frentes: pressão por produtividade, necessidade de melhorar decisões, demanda por experiências personalizadas e aumento de risco/regulatório.

Sinais claros de que o momento chegou

Primeiro, você tem POCs que não viraram produto, porque faltou integração, dados confiáveis ou ownership. Segundo, sua área de engenharia sofre com fila de demandas e não consegue absorver mais um stack sem comprometer SLAs. Terceiro, o negócio já mede impacto e exige previsibilidade, o que torna insuficiente depender de iniciativas experimentais. Por fim, sua empresa precisa de controles de privacidade e segurança, principalmente quando IA acessa bases internas e fluxos transacionais.

Exemplos de cenários corporativos adequados

Esse modelo costuma gerar mais valor em contextos como: atendimento com grande volume e necessidade de resolução rápida; operações com alto custo de retrabalho; times comerciais que precisam de intelligence em tempo quase real; plataformas digitais com necessidade de personalização e retenção; e ambientes regulados em que auditoria e rastreabilidade são essenciais. Portanto, a decisão não depende de estar “pronto para IA” em termos abstratos, mas de ter um problema relevante e disposição para operar a solução com disciplina.

Adicionalmente, é útil alinhar a iniciativa à sua estratégia de dados. Se a empresa ainda não tem catálogo, ownership e qualidade mínima, começamos pelo essencial. No entanto, mesmo com maturidade intermediária, é possível entregar valor, desde que o escopo respeite as restrições e que a arquitetura trate dados como produto. Para uma visão executiva sobre como empresas estruturam estratégia com GenAI, este artigo da Harvard Business Review ajuda a enquadrar decisões: https://hbr.org/2023/07/how-to-choose-the-right-ai-project.

Exemplo pratico: IA como serviço aplicada a um fluxo crítico

Considere uma empresa B2B de serviços com alto volume de chamados e um time de suporte dividido entre níveis (N1, N2 e especialistas). O problema: o N1 perde tempo buscando informações em wikis e tickets antigos, enquanto o N2 recebe escalonamentos desnecessários. Como consequência, o tempo de resolução aumenta e a operação fica cara. Nesse cenário, Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço. entra para operar um assistente interno com RAG e integração ao sistema de tickets.

Arquitetura de alto nível (sem depender de ferramenta específica)

Primeiro, organizamos as fontes: base de conhecimento, histórico de tickets, runbooks e logs. Em seguida, criamos um pipeline de ingestão e indexação com controle de acesso, porque o assistente não pode expor dados fora do perfil do usuário. Depois, implementamos retrieval com ranking, filtros por contexto (produto, cliente, versão) e citações das fontes. Assim, o modelo não precisa “inventar” e o usuário confere a evidência.

Gates de qualidade e operação

Além disso, definimos métricas: taxa de resolução no N1, tempo médio de atendimento, taxa de escalonamento, satisfação e custo por ticket. Do lado técnico, medimos latência, taxa de respostas com citação, cobertura do retrieval e ocorrências de respostas fora de política. Então, publicamos em rollout controlado, com feedback dentro da ferramenta. Por fim, ajustamos prompts, ranking e base de conhecimento com base em dados reais. Como resultado, a empresa reduz escalonamentos e melhora consistência, sem depender de um piloto isolado.

Por que isso ilustra IA como serviço

Esse exemplo mostra que o valor não vem apenas do modelo. Ele vem de integração, governança, operação e métricas. Ou seja, Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço. quando transforma um fluxo crítico em uma capability sustentável, com qualidade verificável e ownership definido.

Perguntas frequentes sobre Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço.

1) Qual é a diferença entre IA como serviço e uma consultoria de IA tradicional?

Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço. assume a entrega em produção e a operação contínua, com MLOps/LLMOps, monitoramento e governança. Já uma consultoria tradicional frequentemente termina em recomendações, POCs ou entregáveis documentais sem responsabilidade operacional.

2) Vocês trabalham com LLMs, RAG e agentes?

Sim, quando o caso de uso justifica. Ainda assim, escolhemos padrões que preservam segurança e previsibilidade, como RAG com citação de fontes, controles de acesso e avaliação contínua. Além disso, evitamos autonomia excessiva de agentes em fluxos críticos sem mecanismos de aprovação e auditoria.

3) Como vocês evitam que o projeto vire apenas um piloto?

Porque Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço. começa com integrações reais, critérios de aceitação, ambiente de deploy e métricas de operação. Em seguida, aplicamos gates de qualidade e rollout controlado, o que reduz o salto entre POC e produção.

4) Como vocês lidam com segurança e LGPD?

Aplicamos princípios de minimização de dados, controle de acesso, rastreabilidade e políticas de retenção. Além disso, desenhamos a arquitetura para evitar vazamentos, incluindo validação de entradas, proteções contra prompt injection e regras para uso de dados sensíveis.

5) Preciso ter uma plataforma de dados madura para começar?

Não necessariamente. Entretanto, a maturidade de dados afeta o escopo e o ritmo. Por isso, iniciamos com um diagnóstico para definir quais fontes são confiáveis e quais ajustes são indispensáveis. Assim, a empresa entrega valor sem assumir dívida técnica irreversível.

6) Quais métricas vocês usam para provar valor?

Combinamos métricas de negócio e técnicas. Por exemplo: redução de tempo de ciclo, aumento de resolução no primeiro contato, redução de perdas e melhoria de conversão. Do lado técnico, medimos latência, custo por inferência, taxas de erro, drift e qualidade de retrieval. Dessa forma, a decisão de expandir fica baseada em evidência.

7) Como vocês escolhem entre modelo proprietário, open-source e fine-tuning?

Escolhemos pelo requisito: privacidade, custo, latência, qualidade e governança. Em muitos cenários, RAG bem implementado reduz a necessidade de fine-tuning. Ainda assim, quando o domínio exige linguagem técnica ou classificações complexas, avaliamos fine-tuning ou modelos especializados, sempre com avaliação rigorosa.

8) Como funciona o modelo de squad e a integração com times internos?

Montamos squads com papéis claros (engenharia, dados, ML, produto e segurança) e cadência de entrega. Além disso, integramos ao seu processo de engenharia, seja ágil, seja orientado a ITIL/Change Management. Assim, a entrega respeita o seu fluxo e aumenta a capacidade sem desorganizar a operação.

9) Quanto tempo leva para colocar algo em produção?

Depende da disponibilidade de dados, integrações e controles exigidos. No entanto, como Na Kel Tech, a gente não “estuda IA”. A gente entrega IA como serviço. trabalha com escopo incremental, normalmente é possível publicar uma primeira versão funcional em semanas, desde que existam fontes acessíveis e um caso de uso bem definido. Depois disso, a melhoria contínua eleva qualidade e cobertura.

10) O que a Kel Tech precisa da minha empresa para começar?

Precisamos de um sponsor de negócio, um responsável técnico, acesso controlado às fontes de dados relevantes, e disponibilidade para decisões rápidas de priorização. Além disso, definimos SLAs, restrições de compliance e critérios de sucesso. Assim, o serviço inicia com alinhamento e evita retrabalho.

Sugestão de imagem editorial: Foto ou ilustração de um time de engenharia em uma sala de war room com painéis de arquitetura, fluxos de dados e telas de observabilidade (dashboards), representando operação e entrega em produção.
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