Software house de IA · Curitiba, BrasilSoftware house de IA · Curitiba · desde 2017

Sistemas de inteligência artificial em produção.

Construímos e operamos soluções de IA para a sua empresa: visão computacional, copilotos, previsão e MLOps.

Iniciar Conversa Ver o que fazemos

Diagnóstico técnico de 30 minutos sem custo. Proposta com escopo e data em até 48 horas úteis.

Escopo bem definidoEntregáveis e critérios de aceite definidos antes da primeira linha de código
O código é seuRepositórios, modelos e pipelines no ambiente da sua empresa
Arquitetura de uma solução

Do dado ao sistema.

Peças conectadas para transformar informação em aplicações que você usa.

01 Fontes de dados
CâmerasVídeo e imagens
DocumentosConhecimento interno
OperaçãoDados do negócio
02 Engenharia Kroon
Inteligência artificial
integrada à operação
ModelosAPIsPipelines

Avaliação · Integração · Monitoramento

03 Aplicações
EventosDetectar e alertar
RespostasConsultar e encontrar
PrevisõesAntecipar e planejar
Arquitetura ilustrativa. Cada projeto conecta as fontes e aplicações do seu contexto.
01Filosofia

Rigor técnico. Visão de negócio.

Na Kroon Software House, cada projeto começa onde a maioria das consultorias para: no problema real. Unimos profundidade técnica em inteligência artificial e infraestrutura com entendimento genuíno do seu contexto, para entregar soluções que funcionam em produção, não apenas em apresentações.

Não vendemos tecnologia por tecnologia. Construímos sistemas que escalam, que se monitoram e que geram valor mensurável, do dado bruto à decisão inteligente. E fazemos isso com o compromisso que separa uma software house de uma consultoria: escopo bem definido, prazo declarado e responsabilidade pelo resultado.

02O que fazemos

O que fazemos

Construímos sistemas de inteligência artificial que entram em produção e continuam funcionando: visão computacional, copilotos sobre documentos, previsão de operação, a infraestrutura que os sustenta e a segurança que os protege. Cada projeto começa pelo problema da sua operação, não pela tecnologia.

Desenvolvimento de IA

Modelos sob medida para desafios de negócio específicos, com o critério de aceite declarado antes do primeiro experimento.

Visão computacional

Visão Computacional em Produção

Câmeras RTSP, arquivos de vídeo ou transmissões ao vivo passam a gerar eventos confiáveis: contagem, presença, EPI, filas, ocupação de zona, defeito em linha e controle de acesso.

  • Pipeline de inferência com acelerador definido (GPU local ou nuvem)
  • Painel de eventos, busca por período e alertas por webhook, e-mail ou WhatsApp
  • Acurácia-alvo declarada na proposta e medida em câmeras de validação
  • Deploy em servidor próprio ou em nuvem, com manual de operação
Para quem Varejo, indústria, logística e segurança patrimonial Sucesso Redução de evento não tratado e de perda por loja
IA generativa

Copiloto Corporativo sobre seus documentos

Busca e respostas com citação de fonte sobre documentos internos, normas, manuais e chamados, no seu ambiente, com controle de acesso por usuário e trilha de auditoria.

  • Ingestão e indexação de documentos, incluindo PDFs digitalizados
  • Camada de avaliação automática: fidelidade, cobertura e recusa correta
  • Interface web e API, com log de uso e permissão por área
  • Roteiro de atualização do índice quando os documentos mudam
Para quem Jurídico, compliance, operações e atendimento interno Sucesso Tempo de resposta e taxa de resposta com fonte
Previsão e otimização

Previsão e Otimização de Operação

Demanda, estoque, manutenção preditiva e roteirização, sempre contra uma linha de base publicada. Se o modelo não supera a linha de base simples, ele não entra em produção.

  • Linha de base transparente (média móvel, regra atual ou último ciclo)
  • Modelo de previsão com intervalo de confiança e monitoramento de erro
  • Recomendações de ação, não apenas gráficos
  • Relatório de ganho medido no primeiro trimestre em produção
Para quem Indústria, distribuição e serviços de campo Sucesso Erro de previsão abaixo da linha de base em produção

Plataforma e operação

Da prova de conceito ao sistema em produção, com alta disponibilidade, custo controlado e observabilidade desde o primeiro dia.

Plataforma

Plataformas e Pipelines MLOps

A plataforma que faz o modelo continuar funcionando: pipelines, versionamento, inferência e observabilidade, operada pela Kroon, com o código no ambiente da sua empresa.

  • CI/CD para modelos, registro de versões e reprodutibilidade de treino
  • Inferência em Kubernetes com escala automática e limite de custo por hora
  • Monitoramento de desvio de modelo, latência e qualidade de dados em produção
  • Revisão trimestral de custo por inferência e capacidade
Para quem Empresas que já têm modelo e não têm operação Sucesso Disponibilidade da operação, custo por inferência e alertas acionáveis
Squad

Squad de IA Dedicado

Um time de engenharia alocado no seu produto: engenheiro de machine learning, engenheiro de plataforma e líder técnico em tempo parcial, em sprints de duas semanas com escopo acordado no início de cada ciclo.

  • Backlog compartilhado e priorização conjunta a cada sprint
  • Métricas de entrega reportadas no fim de cada ciclo
  • Transferência de conhecimento: documentação e pareamento obrigatórios
  • Transição garantida: seu time assume quando quiser
Para quem Quem já tem produto e precisa acelerar o roadmap de IA Sucesso Sprints entregues e roadmap cumprido

Segurança

Proteção dos sistemas de IA que já rodam em produção, do reforço de segurança (hardening) ao teste de intrusão.

Cibersegurança

Segurança de Aplicações e Infraestrutura de IA

Reforço de segurança, detecção e resposta para os sistemas que já rodam em produção: superfície de ataque mapeada, segredos e acessos sob controle, detecção de anomalia em logs e um plano de resposta a incidentes que o seu time consegue executar sem nós.

  • Mapa de superfície de ataque, com revisão de acessos, segredos e dependências
  • Reforço de segurança de cluster, inferência e pipelines, com política de menor privilégio
  • Detecção de anomalia em logs e eventos, integrada aos alertas que você já usa
  • Plano de resposta a incidente, ensaiado em simulação com o seu time
Para quem Engenharia e segurança com sistema de IA em produção Sucesso Tempo de detecção e de contenção medidos em simulação
Pentest

Pentest de Aplicações, APIs e Modelos

Teste de intrusão no escopo que importa: aplicação, API, infraestrutura de inferência e, quando existe, o próprio modelo: injeção de prompt, vazamento por inferência e abuso de endpoint. Relatório com reprodução passo a passo e correção retestada.

  • Escopo e regras de engajamento definidos antes do primeiro teste
  • Teste manual e automatizado em aplicação, API e infraestrutura de inferência
  • Casos específicos de IA: injeção de prompt, vazamento por inferência e abuso de endpoint
  • Relatório com reprodução passo a passo, severidade e reteste das correções
Para quem Produtos com dado sensível ou exigência de auditoria Sucesso Achados críticos corrigidos e retestados

Também atuamos com Machine Learning e Deep Learning · Processamento de Linguagem Natural · Agentes autônomos · Arquitetura em nuvem · Kubernetes

03Método

Método Kroon, em cinco etapas nomeadas.

Todo projeto Kroon segue o mesmo desenho de execução. Você sabe em qual etapa está, o que sai dela e quanto custa antes de autorizar a próxima.

Semana 0

Diagnóstico técnico

Trinta minutos com quem decide e trinta com quem opera. Avaliamos os dados disponíveis, as restrições de rede e o que já existe em produção. Nenhuma apresentação institucional.

Parecer escrito em 48h: viável, viável com condições, ou não fazemos.
Semana 1

Escopo, investimento e critério de aceite

Proposta fechada: entregáveis, data de entrada em produção, investimento e a métrica que define sucesso. Assinada pelas duas partes antes da primeira linha de código.

Proposta com escopo, prazo e critério de aceite objetivo.
Semanas 2–3

Prova de valor com seus dados

Modelo rodando nos seus dados reais, na sua infraestrutura, medido pelo mesmo critério de aceite, o mais cedo possível, porque é aqui que o risco aparece.

Métrica medida e demonstração ao vivo. Aqui fica a decisão de seguir ou encerrar.
Semanas 4–8

Produção e homologação

Deploy com painel, alertas, autenticação e observabilidade. Homologação com quem vai usar de verdade, treinamento de 2 horas gravado e manual de operação documentado.

Sistema em produção, aceite assinado e 30 dias de garantia.
Depois

Sustentação e evolução

Doze meses de SLA mínimo: disponibilidade monitorada, correção de desvio de modelo e duas janelas de evolução por trimestre, com relatório de uso e de custo por inferência.

Relatório trimestral e direito de assumir o sistema com transferência documentada.
04Tecnologia

Tecnologia

Ferramentas de nível produção para desempenho sem concessões. Escolhemos cada peça pelo custo de operação em produção, não pela novidade, e deixamos a escolha registrada na proposta.

Visão computacional

OpenCVUltralytics YOLODetectron2TensorRTDeepStreamGStreamer

Modelagem e pesquisa

PythonPyTorchTensorFlowscikit-learnHugging Face

Dados e linguagem

PostgreSQLpgvectorAirflowSparkdbtFastAPI

Plataforma e inferência

DockerKubernetesMLflowTritonONNXTerraform

Nuvem e observabilidade

AWSGCPAzureGrafanaPrometheusOpenTelemetry

Ambientes em servidor próprio também são suportados: todo o stack acima roda em Kubernetes próprio, sem dependência de nuvem pública.

05Perguntas

Perguntas frequentes

As objeções que aparecem em quase toda primeira reunião, respondidas do mesmo jeito que responderíamos ao vivo.

Vocês usam nossos dados?
Sim, e apenas com acordo de tratamento de dados assinado antes do primeiro acesso. Seguimos rigorosamente as diretrizes da LGPD e do GDPR, da coleta ao descarte do dado. Você escolhe o arranjo: treino dentro do seu ambiente (padrão quando há dado pessoal ou imagem de pessoa identificável), anonimização prévia ou conta de nuvem dedicada sob o seu controle. Nenhum dado de cliente entra em modelo que atende outro cliente, e o conjunto usado na prova de valor é identificado por escrito.
E se o modelo não atingir o critério de aceite combinado?
É para isso que existe a prova de valor na semana 3. Medimos a métrica acordada nos seus dados e na sua infraestrutura antes de construir o restante. Se a meta não é atingida e não houver caminho técnico declarado, o projeto encerra ali, e você fica com o código, os experimentos e o relatório de medição para seguir por conta própria.
Quanto tempo até o primeiro resultado utilizável?
Três semanas até uma prova de valor medida com os seus dados e seis a oito semanas até a entrada em produção na maioria dos escopos de visão computacional e de copilotos corporativos. Projetos de previsão são mais longos por causa do ciclo de comparação com a linha de base: em geral oito semanas.
Vocês substituem nosso time de tecnologia?
Não. Trabalhamos no repositório do seu time, com revisão de código nas duas direções, pareamento semanal e documentação obrigatória. Todo projeto inclui transição garantida: quando quiser, seu time assume a operação, com manual, vídeos e 30 dias de suporte lado a lado.
Atendem empresas fora do Brasil?
Sim. Operamos em português, inglês e espanhol e cobrimos reuniões no fuso de Lisboa até a costa oeste dos Estados Unidos. Para dados com exigência de residência no país de origem, mantemos o treino e a inferência na região escolhida por você.
Vocês fazem prova de conceito gratuita?
Não. Prova de conceito gratuita costuma significar um modelo treinado às pressas em dados que não representam a produção. O diagnóstico de 30 minutos e o parecer escrito são gratuitos; a prova de valor é a primeira etapa do projeto, com escopo e critério de aceite próprios, e não uma amostra de cortesia.
06Contato

Fale com um engenheiro.

Conte o contexto do seu projeto: dados disponíveis, prazo e restrições de infraestrutura. Toda mensagem é lida por um engenheiro, e respondemos com viabilidade, prazo e faixa de investimento.

Resposta em até 4h úteis

Mensagem recebida. Um engenheiro responde em até 4 horas úteis.

Vamos ler o seu contexto e voltar com viabilidade, prazo e faixa de investimento, ou com a pergunta que falta para decidir.

Protocolo KRN-0000
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Próximos passos

  1. 1Leitura técnica do seu contexto por um engenheiro, não por um time comercial.
  2. 2Diagnóstico de 30 minutos para confirmar dados disponíveis, câmeras ou base documental.
  3. 3Proposta com escopo bem definido, critério de aceite e data de entrega, em até 48 horas úteis.
O que fazemos Como trabalhamos