Inteligência Artificial e Agentes
A Maxxi cria e coloca em operação modelos, copilotos e agentes de IA conectados ao conhecimento, aos dados, aos sistemas e às regras do negócio — com engenharia, governança e evolução desde o caso de uso.
Quando a IA precisa assumir uma função real no negócio
O desafio deixa de ser acessar a tecnologia e passa a ser incorporar inteligência a decisões e processos com valor, controle e capacidade de evolução.
Conhecimento existe, mas não chega a quem precisa agir
Informações dispersas tornam busca, interpretação e resposta dependentes de esforço manual e especialistas.
Decisões repetitivas consomem capacidade
Classificações, análises e encaminhamentos seguem manuais mesmo quando dados e regras permitem apoio ou automação.
A automação para quando o contexto varia
Fluxos rígidos não resolvem tarefas que exigem interpretar linguagem, combinar fontes ou decidir o próximo passo.
O experimento funciona, mas não entra no processo
A prova técnica permanece isolada dos dados, sistemas, usuários, segurança e responsabilidades necessários à operação.
Escalar IA exige controle
Mais modelos e agentes ampliam custo, risco e complexidade quando acessos, qualidade, monitoramento, aprovações e responsáveis não estão definidos.
Lidere com toda Inteligência em Dados e IA
A Maxxi combina ciência de dados, engenharia e conhecimento do negócio para definir a forma adequada de incorporar IA ao trabalho:
Modelos de IA e Machine Learning
Construímos modelos para classificar, prever, recomendar ou apoiar decisões, do preparo dos dados à implantação e ao acompanhamento de desempenho.
IA generativa e copilotos
Criamos experiências que buscam, interpretam, sintetizam ou geram conteúdo com base no conhecimento e no contexto da empresa.
Agentes de IA e automação inteligente
Conectamos agentes a ferramentas e sistemas para executar etapas, orquestrar tarefas e acionar pessoas quando aprovação ou julgamento são necessários.
Engenharia, governança e operação de IA
Estruturamos arquitetura, integrações, testes, implantação, monitoramento e evolução, com práticas de MLOps ou GenAIOps quando aderentes.
O que transforma IA em capacidade de negócio
Conforme o caso de uso, a complexidade e o risco, a solução pode reunir:
Decisão ou processo, caso de uso, valor esperado e critérios de sucesso
Arquitetura de IA e integrações
Preparação de dados, contexto e bases de conhecimento
Modelo, copiloto, agente ou automação e sua interface
Avaliações, permissões, aprovações e tratamento de exceções
Implantação, monitoramento e direcionamento de evolução
BeeMaia: agentes conectados ao contexto e à operação
A BeeMaia é a plataforma da Maxxi para desenvolver e orquestrar agentes de IA. Ela conecta interfaces, bases de conhecimento, integrações e o motor de IA em um único ambiente.
Contexto empresarial
Agentes acessam conhecimento e regras da organização para responder e agir de forma alinhada ao processo.
Integração e orquestração
Agentes especializados compartilham contexto e atuam em canais, ferramentas e sistemas conforme a tarefa.
Controle por desenho
Permissões, fontes, novas tentativas, aprovações e encaminhamento humano são definidos de acordo com o risco.
Quando aderente, a BeeMaia acelera desenvolvimento, integração e governança sem substituir o desenho específico da solução.
Escolher o problema. Integrar a inteligência. Governar a evolução
Sete movimentos levam o caso de uso à ativação e à evolução:
1Descobrir
Decisões, tarefas, usuários, conhecimento, dados, sistemas, exceções e riscos.
2Planejar
Valor esperado, solução mais simples adequada, critérios de sucesso, autonomia e aprovações.
3Propor
Arquitetura, papéis de modelos e agentes, integrações, experiência e governança.
4Desenvolver
Modelos, copilotos, agentes, interfaces, integrações, avaliações e controles previstos.
5Ativar
Validação em situações reais, com usuários, permissões, aprovações e respostas a exceções.
6Operar
Implantação e monitoramento de qualidade, custo, latência, uso e incidentes, pelo responsável ou pela frente de Operação de Dados e IA da Maxxi.
7Evoluir
Desempenho, feedback e mudanças no processo orientam ajustes e novos casos de uso.
A escolha de modelos e plataformas segue o caso de uso, os riscos e o ecossistema — não a tendência do momento.
Trabalhamos com plataformas como Google Cloud, Microsoft, Databricks, Snowflake e Anthropic, conforme a arquitetura.
O que sustenta a atuação da Maxxi
Senioridade que qualifica decisões
Profissionais seniores compreendem o contexto do negócio e conectam visão executiva e profundidade técnica às escolhas críticas.
Gestão executiva que antecipa riscos
A liderança Maxxi participa dos momentos críticos com benchmarks, alternativas e recomendações para manter prioridades alinhadas e corrigir a rota a tempo.
Resultado que orienta a execução
Resultado esperado, prazo, custo e qualidade orientam prioridades, indicadores e ajustes — não apenas o cumprimento do escopo.
Conhecimento que amplia autonomia
Estruturamos conhecimento, governança e sustentação para fortalecer a capacidade do cliente de operar, evoluir e escalar com segurança ao longo da parceria.
Fontes: 70% — composição do quadro Maxxi, levantamento interno, *período e base em validação · CX Score 83,6 e média do setor 76,0 — pesquisa de experiência com clientes, *fonte do benchmark, período e base em validação.
IA aplicada a decisões, conhecimento e processos
Reconhecida como Rising Star no ISG Provider Lens 2024 — Advanced Analytics and AI Services, categoria Data Science and AI Services, Brasil.
Quando a prioridade exige outra frente
Assessment de Dados e IA
Quando é preciso avaliar maturidade, prontidão e prioridades antes da implementação.
Conheça Assessment de Dados e IAPlataformas de Dados
Quando a base precisa ser construída ou modernizada para sustentar Analytics e IA.
Conheça Plataformas de DadosGovernança de Dados e IA
Quando políticas, papéis, processos e controles precisam ganhar escala.
Conheça Governança de Dados e IAOperação de Dados e IA
Quando modelos, agentes e produtos de IA em produção precisam de acompanhamento contínuo.
Conheça Operação de Dados e IAAssessment de Dados e IA
* Diagnóstico de maturidade em dados e IA, com casos de uso priorizados por valor e esforço.
Estratégia de Tecnologia e Roadmap
* Decisão técnica e roadmap de plataforma, com trade-offs e sequência de execução.
Discovery e Inovação
* Do problema ao caminho, com workshops e hipóteses testadas antes de construir.
Engenharia de Software e Produtos Digitais
* Produtos e aplicações sob medida, entregues em ciclos curtos e com qualidade em produção.
Integração de Sistemas e APIs
* Sistemas, dados e plataformas conversando entre si, com contratos de API versionados.
Arquitetura, Cloud e Modernização
* Base moderna em cloud, com o legado migrando por etapas e sem parar a operação.
Analytics e Business Intelligence
* Do dado à decisão na operação, com indicadores que o negócio reconhece.
Inteligência Artificial e Agentes
* IA preditiva, generativa e agentes levados do piloto à produção, com avaliação contínua.
Sustentação e Evolução de Aplicações
* Aplicações no ar e evoluindo, com fila priorizada e acordo de nível de serviço.
Operação de Dados e IA
* Dados e modelos monitorados em operação, com AIOps e MLOps no dia a dia.
Governança de Dados e IA
* Regras, qualidade e conformidade para dados e IA, aplicadas onde o dado nasce.
Serviços Gerenciados e BPO
* Squads e operação assistida, com governança, indicadores e transferência de conhecimento.
O que executivos precisam saber sobre IA e agentes
O que é um agente de IA?
É um sistema que usa modelos, contexto e ferramentas para decidir e executar etapas de uma tarefa. Sua autonomia depende das permissões, das aprovações e do risco.
Qual é a diferença entre Machine Learning, IA generativa, copiloto e agente?
Machine Learning identifica padrões para classificar, prever ou recomendar. IA generativa produz ou interpreta conteúdo. Copilotos apoiam pessoas; agentes também podem planejar e executar etapas usando ferramentas.
Quando usar um agente em vez de automação tradicional?
A automação tradicional funciona melhor em fluxos estáveis e predefinidos. Agentes fazem sentido quando a tarefa exige interpretar contexto, escolher etapas ou lidar com variações dentro de limites.
O que é preciso para colocar IA em produção?
Caso de uso, dados e contexto adequados, arquitetura, integrações, avaliações, acessos, responsáveis e monitoramento compatíveis com o impacto das respostas ou ações.
Como governança e participação humana entram no desenho?
Permissões, fontes, registros, aprovações, exceções e intervenção humana variam conforme o risco e o nível de autonomia atribuído à solução.
Como avaliar desempenho e valor de uma solução de IA?
Os indicadores dependem do caso. Qualidade, custo, latência, adoção, resultado do processo e incidentes formam uma base para acompanhar valor e risco.
Lidere com toda Inteligência em Engenharia, Dados e IA.
Na conversa, avaliamos o problema, a decisão ou o processo impactado, o valor esperado, os dados, o conhecimento, as integrações e os riscos para definir onde a IA deve atuar — e com qual nível de autonomia e controle.