Por que Corvexa

O que separa uma consultoria de ML de uma que entrega valor operacional

Não vendemos modelos. Entregamos diagnósticos, pilotos e engajamentos com escopo claro e documentação que sua equipe consegue usar.

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Vantagens competitivas

Seis pontos que fazem diferença no dia a dia do projeto

Diagnóstico antes do modelo

Nenhum piloto começa sem que os dados disponíveis tenham sido avaliados. Essa sequência evita projetos mal dimensionados.

Escopo por entregável

Cada fase tem um documento de escopo que define o que será entregue, o critério de conclusão e o prazo esperado.

Documentação de engenharia

Os pipelines e modelos entregues vêm com documentação técnica estruturada, não apenas com um relatório executivo.

Métricas definidas antes da entrega

Acordamos os critérios de avaliação do modelo antes de começar. Não há surpresa sobre o que significa "funcionar bem".

Foco na equipe interna

Trabalhamos para que seus engenheiros compreendam e possam manter o que foi construído — não para criar dependência.

Confidencialidade operacional

NDA formal antes de qualquer acesso a dados. Processos alinhados à LGPD com finalidade e base legal definidas por projeto.

Em detalhe

O que cada diferencial significa na prática

Experiência técnica em contexto operacional

A equipe da Corvexa tem histórico em projetos de ML dentro de operações industriais e logísticas — não apenas experiência acadêmica ou em produtos digitais. Isso muda como avaliamos a qualidade dos dados e como estimamos o esforço de um piloto.

Familiaridade com dados de sensores, ERP e MES
Compreensão dos ciclos operacionais que afetam os dados
Avaliação de viabilidade baseada em contexto real, não apenas em volume de dados

Metodologia em fases com escopo fixo

Cada fase do nosso processo tem um escopo definido que não se expande sem nova aprovação. Isso protege o cliente de projetos que crescem sem controle e nos obriga a ser precisos no que prometemos.

Fase 1 (Diagnóstico) → Fase 2 (Piloto) → Fase 3 (Engajamento) com revisão entre cada etapa
Entregáveis escritos em cada checkpoint
Decisão de continuidade com o cliente a cada fase

Stack técnico orientado à manutenibilidade

Utilizamos ferramentas amplamente adotadas no mercado — Python, scikit-learn, frameworks de orquestração de dados — evitando dependência de tecnologias proprietárias ou de difícil substituição pela equipe interna do cliente.

Código versionado e comentado
Requisitos de ambiente documentados
Sem lock-in em plataformas de terceiros sem necessidade justificada

Preços referenciados por fase, não por hora

Trabalhamos com preços por entregável para que o cliente saiba o custo antes de começar. O modelo de precificação por hora cria incerteza que preferimos evitar — tanto para o cliente quanto para a nossa própria gestão de projeto.

Diagnóstico a partir de R$ 780
Piloto de modelo a partir de R$ 3.420
Engajamento contínuo a partir de R$ 5.400 por ciclo

Comparativo

Abordagem típica vs. abordagem Corvexa

Critério	Abordagem típica	Abordagem Corvexa
Início do projeto	Começa pelo modelo, descobre lacunas depois	Diagnóstico de dados antes de qualquer modelo
Definição de escopo	Escopo aberto com horas mensais	Escopo fixo por entregável com valor fechado
Critérios de avaliação	Definidos após ver os resultados	Acordados antes do início do piloto
Documentação	Relatório executivo ao final	Documentação técnica que o time interno mantém
Dependência pós-projeto	Alta — retorno à consultoria para qualquer ajuste	Baixa — equipe interna capacitada para continuar
Confidencialidade	Cláusula nos termos gerais	NDA específico antes do primeiro acesso

Propostas únicas

O que não encontramos em outras consultorias do segmento

Roteiro priorizado como entregável independente

O diagnóstico de dados já é um produto com valor próprio — não é apenas a etapa introdutória de um projeto maior. Você pode usar o roteiro com qualquer equipe técnica, interna ou externa.

Transferência de capacidade, não apenas de resultado

Cada engajamento inclui sessões de revisão com a equipe técnica do cliente, não apenas com a liderança. O objetivo é que o conhecimento fique — não que o cliente precise nos contratar novamente para entender o que foi feito.

Seleção de casos de uso por viabilidade, não por ambição

Indicamos os casos de uso mais realistas dado o que existe nos dados — mesmo que não sejam os mais sofisticados. Projetos alinhados com a realidade dos dados têm mais chance de funcionar em produção.

Revisão de resultados em linguagem técnica acessível

As revisões de modelo são conduzidas para que gestores e engenheiros entendam as métricas — o que elas indicam, onde há margem de melhoria e quais decisões elas suportam ou não suportam.

Referências

38+

Diagnósticos de dados entregues

Pilotos de modelo concluídos

Anos de atuação em ML operacional

100%

Projetos com NDA antes do acesso a dados

Quer entender se sua operação está pronta para ML?

Uma conversa inicial sem compromisso — falamos sobre os dados que você coleta hoje e o que pode ser feito com eles.

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