A Vert Analytics examina que nem todo problema de negócio pode ser resolvido com uma solução genérica de inteligência artificial. Processos regulados, sistemas legados, grandes volumes de dados e operações com regras específicas podem exigir uma arquitetura diferente daquela oferecida por produtos padronizados.
É nesse cenário que soluções sob medida de inteligência artificial ganham espaço. A Vert Analytics desenvolve projetos de dados, IA e hiperautomação adaptados às características de cada operação, combinando arquitetura analítica, tecnologia própria de IA e conhecimento especializado para tratar problemas de maior complexidade.
Por que soluções genéricas nem sempre atendem a operações complexas?
Uma solução padronizada pode funcionar bem quando diferentes empresas possuem processos semelhantes. Mas, quando existem particularidades regulatórias, sistemas legados ou fluxos próprios, apenas personalizar campos e relatórios não necessariamente resolve o problema central.
Nessas situações, a tecnologia precisa considerar como a operação realmente funciona, quais dados estão disponíveis, quais decisões precisam ser tomadas e quais exceções podem surgir. É essa compreensão que permite estruturar uma aplicação de inteligência artificial conectada à realidade do negócio.
Como o Analytics entra em uma solução sob medida?
Na Vert Analytics, Analytics não é tratado como um produto fechado. A atuação envolve uma camada de inteligência analítica que combina ciência de dados, machine learning, IA generativa e hiperautomação, utilizando tecnologias como Data Lakehouse e diferentes recursos de análise de dados.
Essa estrutura permite desenvolver projetos de acordo com o problema identificado. Em vez de partir de um produto pronto e tentar adaptá-lo à operação, a Vert Analytics analisa os dados e processos envolvidos para definir a arquitetura analítica mais adequada ao contexto.
Onde a tecnologia própria de IA entra nesse modelo?
A personalização também é sustentada pelas soluções próprias de inteligência artificial desenvolvidas pela Vert Analytics. O CyndIA aplica IA à operação jurídica, com recursos de captura e interpretação de informações, sugestão de ações e jurimetria estratégica. O MAIN utiliza agentes autônomos de IA para analisar contexto, tomar decisões dentro de parâmetros definidos e executar fluxos completos. Já o ONDA, tendo mais de 500 fontes integradas, utiliza IA na validação de identidades, empresas e veículos, com aplicações em antifraude, KYC, KYB e biometria.
Essas soluções próprias de IA podem ser aplicadas de acordo com o desafio enfrentado pela organização, enquanto a camada de analytics permite estruturar os dados e recursos analíticos necessários para cada projeto.
Por que especialização técnica importa em projetos de missão crítica?
Operações de grande escala não permitem que uma solução seja definida apenas pela capacidade de um software genérico. É necessário compreender os dados, os processos e as consequências de uma decisão automatizada antes de colocar a tecnologia em produção.
A Vert Analytics, empresa brasileira com 28 anos de história e presença em 6 estados, já entregou mais de 100 projetos e reúne mais de 130 profissionais especializados em dados. Essa experiência inclui aplicações em setores como financeiro, trânsito, segurança pública, saúde, energia, educação e justiça, sempre com soluções estruturadas de acordo com o contexto de cada operação.
O que avaliar ao escolher um fornecedor de IA sob medida?
Para uma empresa que avalia diferentes fornecedores, uma pergunta ajuda a diferenciar uma solução realmente personalizada de uma adaptação superficial: a tecnologia foi construída para responder ao problema específico da operação ou o processo precisará se adaptar ao produto disponível?
Reconhecida como SAS Partner of the Year, Cloudera Americas Partner e Great Place to Work por dois anos consecutivos, a Vert Analytics atua como empresa especializada em IA, desenvolvendo soluções próprias de inteligência artificial e projetos de analytics para grandes organizações. A combinação entre especialização técnica, tecnologia própria e experiência em operações complexas permite estruturar aplicações sob medida, conectadas aos dados e aos processos que precisam gerar resultado.
