Dados
O primeiro passo para criar modelos de IA é definir objetivo e mapear dados disponíveis.

Soluções desenhadas para os problemas mais difíceis, foco em lucro e resultado palpável.
Parcerias e projetos em empresas inovadoras
O primeiro passo para criar modelos de IA é definir objetivo e mapear dados disponíveis.
Com os dados mapeados e organizados, o treinamento dos modelos pode começar, onde programas são utilizados para treinar modelos de IA do zero em placas de vídeo dedicadas na nuvem.
Depois do treinamento o modelo é testado e integrado nos aplicativos, onde sua performance é comparada com outros modelos e ajustes finos são feitos.
Com IAs treinadas e com embasamento científico, resultados podem ser medidos e melhorados.

Observe e tome ações em tempo real com modelos confiáveis que possuem sistemas para certeza de medição.
Automatize milhares de simulações financeiras e numéricas para qualquer área do negócio, 24 horas por dia.
Tenha modelos de IA capazes de conversar, falar e entender, na sua linguagem, com o conhecimento específico da sua empresa.
Una modelos diferentes, como linguagem e classificação de risco, de forma que sua empresa tenha confiabilidade nos dados.
Nós desenvolvemos fluxos de automação para sua empresa, em nível engenharia 5, profissionais certificados para atender as maiores empresas americanas.
Mapeie dados que mudam o futuro de maneira automática e atualize projetos e projeções em tempo real.
Agentes de IA como aplicativos, onde o código externo é mínimo, e a confiança não depende de prompts, ou de modelos de terceiros.
Una modelos de imagem e vídeo aos seus fluxos de maneira profissional e orientada a resultados.
Desde a organização dos dados, até o treinamento final, a Monostate desenvolve modelos de IA do zero

Dentro das empresas já existe muito conhecimento e dados que podem vencer a concorrência, mas falta ação e conhecimento técnico para colocar estes dados para trabalharem. A Monostate atua desde a descoberta, organização e padronização de dados.

Grandes empresas como Netflix, Spotify, Google e Tesla, desenvolvem modelos de IA e soluções customizadas que escalam com os dados corretos, ao invés de usar plataformas de terceiros.

Para chegar e se manter na liderança do mercado, empresas em 2025 precisam aplicar IA da forma mais rápida possível, utilizando empresas confiáveis e de alta capacidade técnica para não perder tempo.
Em 2025, cada dia novas tecnologias aparecem e com elas, novas ameaças.e oportunidades para crescimento de organizações.

Na Monostate, cada solução começa com seu negócio, seus dados e seus desafios — não com um modelo pronto para ser adaptado. Nós treinamos modelos sob medida que passam por seu contexto, aprendem com seus próprios dados e são integrados aos seus sistemas. Isso garante precisão, relevância e retorno real, ao invés de uma “caixa preta” genérica.
O tempo varia conforme escopo, volume de dados e integração com sistemas. Em geral, seguimos um processo dividido em etapas: diagnóstico, coleta/organização de dados, treinamento refinado e integração para produção. Em muitos casos iniciais, conseguimos entregar uma versão piloto funcional em algumas semanas — e depois ampliamos para escala conforme resultados e maturidade.
Não necessariamente. Nosso foco é transformar dados relevantes e bem estruturados em inteligência. Mesmo com um volume moderado, podemos aplicar técnicas de limpeza, enriquecimento e customização para que o modelo comece a aprender seu domínio. Claro, quanto mais qualidade e riqueza de dados, maior o potencial de refinamento — mas não é um pré-requisito rígido para iniciar.
Atuamos em diversos setores, como agro, indústria, saúde, finanças e mobilidade. Em cada caso, adaptamos o modelo aos objetivos — seja prever safra, monitorar cadeia de fornecedores, automatizar atendimento ou auditar processos regulatórios. Nossa oferta é modular: dados → modelo → automação, com foco sempre em gerar impacto operacional e vantagem competitiva.
Trabalhamos com métricas claras desde o início — redução de custos, aumento de produtividade, melhora na tomada de decisão, diminuição de riscos, entre outros. Estimamos orçamentos com base no seu cenário (por exemplo, “redução de tempo de processo em X%” ou “ganho de margem extra por hectare” no agro) e acompanhamos pós-implementação para aferir resultados. Assim, o ROI não é apenas uma promessa — é monitorado.