PLACA 01 · EMPRESA
Clareza antes de qualquer implementação
A Aurivex foi fundada com uma pergunta simples: por que tantos projetos de IA travam na etapa de implantação? A resposta, quase sempre, é a mesma — falta de preparo organizacional, não falta de tecnologia.
← Voltar ao InícioPLACA 02 · HISTÓRIA E MISSÃO
De onde viemos
A Aurivex começou em 2021 quando dois profissionais com experiências complementares — um em ciência de dados e outro em gestão de operações industriais — perceberam um padrão recorrente em clientes distintos: as empresas tinham dados, mas não sabiam por onde começar.
Diante disso, decidimos criar um estúdio com foco em operações, não em algoritmos. Nosso trabalho começa sempre com um diagnóstico honesto do que já existe — fluxos, dados, restrições — e avança a partir daí com escopo definido e entregáveis que ficam com o cliente.
Hoje operamos a partir de Pinheiros, em São Paulo, atendendo equipes de médio porte em diferentes setores que querem avaliar o uso de inteligência artificial de forma organizada e sem riscos desnecessários.
Nossa missão
Ajudar organizações a tomar decisões fundamentadas sobre o uso de aprendizado de máquina nos seus processos — com clareza sobre o que é possível, o que não é, e o que seria necessário para avançar.
"O objetivo não é convencer ninguém a adotar IA. É dar à equipe o quadro completo para que ela possa decidir por conta própria."
— Rodrigo Fonseca, cofundador
PLACA 03 · EQUIPE
Quem faz o trabalho
Rodrigo Fonseca
Cofundador · Ciência de Dados
Atuou por oito anos em projetos de dados para indústria e varejo antes de fundar a Aurivex. Conduz os workshops de mapeamento e os protótipos de assistente.
Ana Monteiro
Cofundadora · Gestão Operacional
Especialista em processos e melhoria contínua, com formação em engenharia de produção. Responsável pela estruturação dos entregáveis e pelo relacionamento com clientes.
Caio Lima
Engenheiro de ML
Responsável pela construção dos protótipos e pela documentação técnica. Tem experiência com pipelines de processamento de linguagem natural e sistemas de recuperação de informação.
PLACA 04 · PADRÕES DE TRABALHO
Como conduzimos os engajamentos
Escopo por escrito
Antes de qualquer sessão, o que está dentro e fora do escopo é formalizado em um documento assinado por ambas as partes.
Confidencialidade de dados
Todo material da organização é tratado com acordo de confidencialidade. Não compartilhamos nem referenciamos dados de clientes com terceiros.
Código aberto para o cliente
Todo código produzido durante os engajamentos é entregue ao cliente com documentação, sem licenças restritivas ou dependências proprietárias da Aurivex.
Métricas declaradas
Os relatórios de precisão indicam tanto os acertos quanto as lacunas conhecidas, com casos de teste reproduzíveis para que a equipe possa verificar por conta própria.
Rodadas de revisão incluídas
A documentação e os relatórios passam por pelo menos duas rodadas de revisão com os responsáveis técnicos da organização antes da entrega final.
Transferência de conhecimento real
Cada entregável é pensado para que a equipe interna entenda e consiga dar continuidade ao trabalho sem depender da Aurivex para operar.
PLACA 05 · CONTEXTO
Operações em IA para equipes que precisam de clareza
Muitas organizações brasileiras enfrentam a mesma dificuldade: sabem que o aprendizado de máquina poderia ajudar em algum ponto dos seus processos, mas não conseguem identificar onde exatamente, nem avaliar o esforço real envolvido numa adoção.
O trabalho da Aurivex começa por esse diagnóstico. Mapeamos os fluxos existentes, identificamos onde há dados em formato usável e registramos as restrições que impediriam uma implantação — tudo isso antes de qualquer decisão de compra de tecnologia.
Quando a organização decide avançar para um protótipo, o trabalho continua com o mesmo princípio: escopo definido, entregáveis concretos, métricas honestas. O código produzido vai para o repositório do cliente. A documentação é escrita tanto para engenheiros quanto para gestores que aprovam mudanças.
Atuamos em São Paulo e atendemos equipes remotamente em todo o Brasil. Nossos clientes típicos são empresas de médio porte com times de produto, dados ou operações que querem tomar uma decisão informada antes de comprometer recursos maiores com projetos de IA.
PLACA 06 · PRÓXIMO PASSO
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