Estrutura de dados, modelos preditivos e agentes de IA no mesmo time. Do mapeamento ao agente em produção, com LGPD desde o primeiro dado e cada IA generativa rastreável.
BI rodando, dados dispersos entre sistemas legados e cloud, iniciativas de IA desconectadas. Falta centralização, governança e geração consistente de valor.
Especialistas em engenharia de dados, machine learning, agentes generativos e visualização.
transformando dados em decisões de operação crítica.
dos dados brutos ao modelo em produção, do dashboard ao agente. Multi-cloud e multi-LLM.
O que deveria ser decisão automatizada ainda exige aprovação humana.
O BI atende o ciclo atual. A próxima geração de análise pede outra infra.
Cada nova IA entra em produção sem monitoramento contínuo dos modelos.
Engenharia de dados no centro. LGPD desde o primeiro dado e IA generativa rastreável em cada entrega.
Estrutura orientada à estratégia de dados, inteligência e execução.
Toda operação de Data & AI tem fluxo e estrutura. O TATe AI atravessa os dois como camada de governança e orquestração, conectando negócio, dados e tecnologia em cada etapa.
Três razões que conectam o que entregamos com o que muda na sua operação.
Da consultoria à entrega em produção, sem terceirização entre etapas.
Squad que evolui com a operação, não só consultoria que entrega documentos.
Governança forte sem travar o time, com TATe AI orquestrando.
Análise de crédito Agro, com cadastro distribuído em múltiplas etapas e integração a CAR, IBGE e bancos.
Padronizar e automatizar a análise de crédito, em um fluxo com inconsistências e retrabalho que dificultava a tomada de decisão eficiente e confiável sobre concessão de crédito.
Modelo de inteligência de crédito com machine learning, classificando produtores (PF/PJ) pelo score FICO de AA a E, integrado ao portal web da empresa. Pipelines de dados e operações automatizados entre as diferentes regiões.
Mais agilidade na análise, fim das reavaliações constantes e mais confiança nos resultados. Modelo replicado para outras unidades.
Especialistas em assuntos regulatórios de cosméticos, com registro em mercados da União Europeia.
Validar a conformidade legal de fórmulas cosméticas com a regulamentação de cada país da União Europeia. Processo manual, com pesquisa em bases legais e interpretação de normas em diferentes idiomas.
Agente de IA personalizado com interface para especialistas. Ingestão de dados regulatórios (REACH, CPNP) e modelos de NLP treinados para identificar substâncias, concentrações e restrições.
Consulta rápida sobre a conformidade da fórmula e dos ajustes necessários para registro em cada país.
Liderança de tecnologia da Veloe.
Organizar e priorizar demandas de IA, estruturar governança e criar soluções com impacto financeiro mensurável.
Squad Taking exclusiva de IA dedicada à Veloe. Entregas: assistentes virtuais, plataforma centralizada de IA e sistemas de reconhecimento de placas. Indicadores financeiros claros (ROI) e infraestrutura no Azure.
Eficiência e produtividade internas otimizadas, experiência do cliente aprimorada e ROI mensurável. Veloe como referência em inovação digital.
Área de crédito com verificação de identidade em entrevistas por áudio.
Automatizar a verificação de identidade em entrevistas de crédito por áudio, garantindo aderência à LGPD e confiabilidade nos dados declarados.
Solução ponta a ponta em IA: modelos de transcrição (Whisper), enriquecimento via LLM e verificação automatizada dos dados capturados. Arquitetura com governança de dados, esteiras seguras de áudio e monitoramento contínuo da performance dos modelos.
Operação mais ágil e escalável, com eliminação de etapas manuais e redução de erros. Melhor experiência para clientes e áreas de crédito.
Empresa com alto volume de transações e múltiplas unidades, sujeita ao Banco Central e outras entidades regulatórias.
Atender às exigências regulatórias em ambiente de alto volume e múltiplas unidades. Soluções robustas e confiáveis para evitar riscos e manter a eficiência.
Time dedicado em projetos regulatórios, como a entrega de CADOCs. Data Lakehouse processando mais de 2,5 bilhões de registros, com migração para a nuvem para resiliência e escalabilidade.
Visibilidade em tempo real para a equipe de compliance. Operação atendendo às exigências regulatórias com agilidade e segurança.
Começa pelo Data Advise: assessment de dados com inventário tecnológico, data lineage, análise de qualidade e identificação de gaps. A saída é um roadmap de modernização priorizado, com relatório executivo. A jornada completa segue Descobrir → Estruturar → Inteligência → Governança → Operar, do dado bruto até o agente em produção.
Os dois. Squad dedicada de IA ou projeto pontual fechado. Na squad dedicada, um time Taking exclusivo evolui com a operação, com governança estruturada e indicador financeiro claro (ROI) por entrega.
Sim. A Taking opera em Azure, AWS, Google Cloud e Oracle Cloud. A stack inclui Databricks, Microsoft Fabric, BigQuery, Redshift, Power BI, Tableau, Looker, Apache Airflow, Apache NiFi, Apache Spark, Hadoop, Kafka, Delta Lake e Iceberg, entre outras. Modelos de IA suportados: OpenAI, Claude, Gemini e LLaMa, com frameworks como LangChain, LlamaIndex e CrewAI.
Privacy by Design em todas as soluções, com minimização de dados, pseudonimização e auditoria completa. A conformidade com a Lei 13.709/2018 inclui Data Flow Mapping, mecanismos de consentimento explícito e funcionalidades de exercício de direitos do titular. No projeto LEV, a esteira de áudio é segura de ponta a ponta com monitoramento contínuo da performance dos modelos.
Sim. Cada IA generativa entra em produção com histórico completo de prompt e LLM auditável. Toda interação é rastreável, com governança e compliance regulatória integradas. No modelo VSAT (Virtual Squad AI with TATe), o TATe AI atua como camada de governança e orquestração, com aprendizado contínuo e auditoria nativa.
Sim. No projeto Edenred, a Taking estruturou um Data Lakehouse processando mais de 2,5 bilhões de registros para atender às exigências regulatórias do Banco Central (entrega de CADOCs). No projeto Veloe, integramos bancos relacionais, DynamoDB, APIs e arquivos TXT em um Data Lake unificado com ingestão quase em tempo real, sobre infraestrutura Amazon EC2 com Apache Spark e PySpark.
Atuação prática, não consultiva. A Taking entrega da arquitetura ao agente em produção, em squad dedicada que evolui com a operação. Governança forte sem travar o time.
A gente responde em até 1 dia útil para marcar a conversa. Sem proposta, sem cobrança, sem pitch. Se não fizer sentido pra Taking, falamos isso na reunião.
30–45 minutos. Sem cobrança, sem proposta, sem pitch.
Time técnico e de negócio pela Taking — não SDR genérico.
Você sai com uma leitura preliminar do seu cenário — e uma decisão clara de avançar, aprofundar ou parar.
Recebido. A Taking entra em contato em até 1 dia útil para agendar a conversa.
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