Serviço · Desenvolvimento de IA enterprise
IA que resolve problemas reais. Não demos bonitas.
Construímos sistemas de IA produtivos sobre o stack completo — Dell, NVIDIA, Canonical e Claude: agentes construídos com NVIDIA NIM sobre modelos abertos Nemotron, RAG empresarial, visão computacional, digital twins e ML preditivo. Do POC em 3 semanas à operação 24/7.
Resumo
A Tribucorp desenvolve sistemas de IA produtivos sob medida: agentes e RAG construídos com NVIDIA NIM e modelos abertos Nemotron, visão computacional sobre NVIDIA Metropolis, digital twins e ML preditivo. Trabalhamos com clientes em saúde, água, construção, agro e mídia do Chile para toda a América Latina. Entregamos o POC em 2–4 semanas e operamos a infraestrutura — Dell, NVIDIA e Canonical — on-premise ou híbrida com SLAs enterprise.
Capacidades técnicas
Todo o stack de IA moderno, operado em produção.
Escolhemos a técnica de acordo com o problema, não o contrário. Cada vertical do grupo combina várias capacidades — estas são as que você vai encontrar trabalhando conosco.
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LLMs e agentes
Construímos agentes com microsserviços NVIDIA NIM sobre modelos abertos Nemotron, on-premise quando os dados não podem sair. RAG empresarial, NeMo para treinamento e ajuste fino, e adoção do Claude Code para acelerar seu time de engenharia.
NVIDIA NIMNemotronNeMoLangGraphClaude Code - 02
Visão Computacional
Segmentação médica, detecção agrícola e análise de vídeo em tempo real com NVIDIA Metropolis.
TAO ToolkitDeepStreamYOLOSAMMetropolis - 03
Digital Twins
Gêmeos digitais de operações para simular, prever e otimizar — a AGUA.AI informa reduções de até 42% de água não faturada em implementações específicas.
OmniverseIsaac SimModelicaFMU - 04
Sistemas multiagente
Agentes construídos com NVIDIA NIM e modelos Nemotron que se revisam entre si para reduzir alucinações em domínios críticos como saúde e compliance.
NVIDIA NIMNemotronCrewAIAutoGenLangGraph - 05
Voz & Áudio IA
STT, TTS, clonagem de voz e geração musical com IA.
WhisperCoquiElevenLabsRivaBark - 06
ML Preditivo
Modelos preditivos para estimativa de produção agrícola, detecção de anomalias e scoring financeiro.
XGBoostProphetPyTorchTensorFlowTriton
Casos em produção
As verticais do grupo são nosso melhor portfólio.
Cada produto próprio de IA que operamos é uma prova do que podemos construir para você.
Como trabalhamos
Da primeira conversa à IA operando 24/7.
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Descoberta
Entendemos seu domínio, seus dados e suas restrições. Definimos sucesso em métricas de negócio, não de modelo.
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Protótipo rápido
Construímos um POC funcional em 2–4 semanas com dados reais — nada de demos com dados sintéticos.
- 03
Validação com usuários
A equipe que vai usar a IA a valida antes de ir para produção. Iteramos até que seja realmente útil.
- 04
Produtivização
Arquitetura escalável sobre o stack completo — Dell, NVIDIA, Canonical — com avaliações, guardrails e observabilidade desde o primeiro deploy, especialmente quando há agentes construídos com NVIDIA NIM em produção.
- 05
Operação contínua
Monitoramento de drift, retreinamentos programados e evolução do modelo junto com o negócio.
O stack completo
Um parceiro oficial em cada camada.
Do silício ao agente: Dell (hardware), NVIDIA (aceleração e agentes), Canonical (plataforma) e Claude (modelos de linguagem). Assim evitamos que seu projeto trave entre camadas.
Perguntas frequentes
O que nos perguntam antes de fechar.
Em quanto tempo tenho um POC funcionando?
Entre 2 e 4 semanas. Trabalhamos com dados reais da sua empresa desde o primeiro dia e entregamos um protótipo que já gera valor — não uma demo com dados sintéticos.
Vocês trabalham com dados on-premise ou na nuvem?
Ambos. Para on-premise implantamos infraestrutura Dell com a plataforma Canonical (Ubuntu Pro, Canonical Kubernetes) quando os dados não podem sair, como em saúde, bancos ou governo. Para ambientes híbridos usamos NVIDIA AI Enterprise e Claude via Amazon Bedrock ou Google Vertex AI quando faz sentido.
Quais modelos de IA vocês usam para construir agentes?
Construímos agentes com microsserviços NVIDIA NIM sobre modelos abertos Nemotron, inclusive on-premise quando os dados não podem sair do ambiente. Sempre avaliamos por custo total, privacidade de dados e qualidade no domínio específico. Já o Claude, nós o adotamos como modelo de linguagem para nossos próprios times e os de nossos clientes, por meio da Claude Partner Network.
Vocês oferecem garantia de precisão?
Não oferecemos uma garantia genérica de precisão. Em cada projeto podemos acordar em contrato limites sobre métricas de negócio definidas em conjunto (por exemplo, precisão ou recall mínimos para um caso de uso), medidos com avaliações contínuas. Em domínios críticos usamos arquiteturas multiagente que reduzem alucinações, e a IA apoia, sem substituir, a decisão profissional.
Vocês capacitam nossa equipe interna?
Sim. Inclui capacitação em Claude Code e nos padrões de agentes que construímos, não só documentação — não queremos que você dependa de nós para sempre.
Quanto custa um projeto de IA?
Depende do escopo. Um POC começa a partir de USD 15K–30K. Um sistema produtivo com infraestrutura geralmente fica entre USD 80K e 350K, conforme o caso. Orçamento gratuito após a sessão de descoberta.
Qual o papel do Claude no desenvolvimento com a Tribucorp?
Somos membros da Claude Partner Network da Anthropic e, nesse papel, apoiamos a adoção do Claude: Claude para suas equipes de negócio e Claude Code para seu time de engenharia, com acesso via API ou pelas nuvens Amazon Bedrock e Google Vertex AI. Os agentes que construímos — RAG empresarial, análise documental, copilotos internos e agentes de operação — são desenvolvidos com microsserviços NVIDIA NIM sobre modelos abertos Nemotron, inclusive on-premise quando o dado não pode sair do ambiente.
Tem um problema concreto que a IA pode resolver?
30 minutos de conversa bastam para saber se faz sentido. Trazemos uma equipe técnica — não vendedores.