Redução de custo com IA (LLM FinOps)
Cortar a conta de IA sem perder qualidade: cascata de modelos, cache, modelos locais e medição por tarefa.
IA privada: modelos de linguagem no seu servidor, em conformidade com a LGPD
LLMs open source rodando localmente, com gate de sigilo e ajuste fino, para usar IA com dados sensíveis sem enviá-los à nuvem.
01O problema
Dados sigilosos (pacientes, processos, clientes) impedem usar IA em nuvem; a alternativa tem sido não usar IA.
02Como resolvemos
Modelos open source (Llama, Qwen) servidos localmente, ajuste fino com QLoRA quando necessário, gate de sigilo que decide o que pode ir para a nuvem e medição de qualidade.
03Como funciona
-
Dado sensível
O caso de uso envolve dados de pacientes, processos ou clientes.
-
Gate de sigilo
Um filtro decide, por finalidade, o que pode ir para a nuvem e o que fica em casa.
-
Modelo local
Modelos open source, como Llama e Qwen, rodam no seu servidor, com ajuste fino quando precisa.
-
Resposta medida
A qualidade é medida e comparada com modelos em nuvem antes da produção.
04O que muda na prática
IA com dado sigiloso. Pacientes, processos e clientes processados sem sair do seu servidor.
Conformidade documentada. Fluxos de dados descritos para a LGPD e para auditorias.
Qualidade comprovada. O modelo local é comparado com modelos em nuvem antes de entrar em uso.
05O que você recebe
- Servidor de modelos local
- Gate de sigilo por finalidade
- Ajuste fino (quando necessário) com avaliação
- Documentação para LGPD
06Como é o piloto
- Escopo
- Um caso de uso com dados sensíveis
- Prazo
- 4 a 8 semanas
O que medimos
- qualidade vs. modelo em nuvem
- custo por consulta
- dados que deixaram de sair
As métricas são combinadas antes de começar. Com os números em mãos, você decide se segue para a produção.
07Investimento
Investimento estimado
R$ 20 a 90 mil (hardware e licenças à parte)
Forma de cobrança: projeto + sustentação.
Estimativa; o valor final depende do escopo e é fechado por escrito depois do diagnóstico gratuito.
08Para quem é
- Escritórios jurídicos e áreas com sigilo profissional
- Hospitais, clínicas e laboratórios
- Financeiras, cooperativas e órgãos públicos
Setores em que este serviço mais aparece:
Quem costuma conduzir o projeto: encarregado de dados (DPO), gerente de TI, sócio-diretor.
09Perguntas frequentes
Quanto custa rodar IA em servidor próprio?
O investimento estimado é de R$ 20 a 90 mil (hardware e licenças à parte). O valor final depende do escopo e é fechado por escrito depois do diagnóstico gratuito.
Quanto tempo leva para colocar um modelo local em produção?
O piloto leva 4 a 8 semanas. Escopo típico: um caso de uso com dados sensíveis.
Modelos locais são bons o suficiente?
Para muitas tarefas, sim. Medimos a qualidade contra modelos em nuvem antes de decidir.
Que servidor é necessário?
Depende do modelo e do volume. O diagnóstico dimensiona o equipamento antes de qualquer compra, e muitos casos rodam em uma única GPU dedicada.
Quem constrói
Osney A. de Souza
Engenheiro de IA · Joinville (SC)
Cinco anos de desenvolvimento de software e sistemas de IA em produção. Quem atende o seu projeto é quem desenha e escreve o código.
- Opera em produção uma plataforma de auditoria assistida por IA, com milhares de testes automatizados
- Leitura de placas com deep learning em videomonitoramento de larga escala
- Graduando em Engenharia de Software (Univille, conclusão prevista em 2027)
Diagnóstico gratuito
Vamos ver se isso resolve o seu caso
Conte como o processo funciona hoje, o volume aproximado e os sistemas envolvidos. Se fizer sentido, você recebe uma proposta de piloto com escopo, prazo e métricas.
Escrever um e-mailjuniorthesouza017@gmail.com
Chamar no WhatsApp(47) 98864-2296
Conte o processo, o volume aproximado e os sistemas envolvidos. A resposta vem de quem vai construir o sistema.
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