Prever · Fligoo SharpAI
SharpAI
A fundação preditiva.
Modelos fundacionais pré-treinados em verticais regulados, com cabeças downstream ajustadas ao esquema e à política de cada cliente. Credit scoring, evasão, propensão, default, churn, rentabilidade — cada score carrega explicabilidade e linhagem.
- Arquitetura fundacional + downstream
- Federated learning quando o dado não pode sair
- Explicabilidade SHAP / LIME / counterfactual em cada output
- MLflow + model registry + linhagem do dataset
→ Alimenta a AUTONOMY com o score e o porquê.
Agir · AUTONOMY
AUTONOMY
A camada de execução autônoma.
Agentes especializados — não um assistente genérico — pegam cada score e executam. Abrem tickets, redigem outreach em SMS/email/WhatsApp/voz, roteiam pelo CRM, escalam em thresholds de política, registram o audit trail. Orquestração multi-agente quando o trabalho cruza funções.
- Agentes com escopo restrito, tools e canais em allow-list
- Thresholds human-in-the-loop + modos dry-run
- Orquestração multi-agente com handoff e auditoria
- KPIs por agente em termos de negócio, não em tokens
→ Alimenta o FDE com telemetria que os engenheiros ajustam.
Entregar · Forward-Deployed Engineering
FDE
Os engenheiros sênior que entregam.
Engenheiros forward-deployed embarcados no seu time — responsáveis desde o escopo até a produção e a operação que vem depois. Traduzem problemas de negócio em modelos entregues, governam o dado por baixo e permanecem na operação. Sem times em camadas. Sem handoffs por cima do muro.
- Engenheiros sênior, não juniores subcontratados
- Embarcados com o time cliente até a produção
- Track record por indústria em ambientes regulados
- Mesmo time de ponta a ponta — escopo, entrega, operação
→ Fecha o loop de volta na SharpAI com dado novo, sinal novo, modelos novos.
