Habilitando a IA
DataOps, MLOPs e AgentOps
A maioria das empresas enfrenta o mesmo desafio: grandes quantidades de dados, mas ativação limitada. Apenas uma fração dos dados corporativos é usada de forma confiável para informar decisões em tempo real ou potencializar a IA.
Na NowVertical, operacionalizamos seus dados de ponta a ponta, permitindo um fluxo de dados eficaz e a implantação perfeita de modelos de ML e agentes de IA.
Os dados são abundantes. O valor não é.
As disciplinas DataOps, MLOps e AgentOps podem ser o elo perdido entre os dados brutos e a capacidade das empresas de maximizar seus dados e o ROI da IA.
Sistemas isolados bloqueiam a visibilidade dos dados
O ETL manual retarda a entrega
A qualidade dos dados é inconsistente
Sem rastreamento do desempenho do pipeline
DataOps
Dutos unificados quebram silos
Dados em tempo real alimentam a tomada de decisões
Testes automatizados melhoram a confiança
Lineage aumenta a rastreabilidade
Os modelos param antes da implantação
Controle de versão limitado ou auditorias
A deriva do modelo passa despercebida
Monitoramento deficiente após o lançamento
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MLOPs
CI/CD acelera a implantação
Rastreabilidade total do modelo garantida
Rastreamento e alertas ao vivo
Verificações de qualidade integradas
Os agentes não têm contexto do sistema
As equipes não confiam nos resultados
A deriva do modelo passa despercebida
Ações arriscadas sem grades de proteção
Agent Ops
Agentes acessam dados seguros em tempo real
As saídas são explicáveis
Os fluxos de trabalho são totalmente integrados
Aplicação de políticas incorporada
Entregamos o link que faltava para desbloquear dados e ROI de IA
40%
aumento na frequência de implantação do modelo
30%
redução nos custos operacionais associados aos dados
Promova um valor consistente
Reduza a variabilidade e aumente a precisão nos dados e nas decisões orientadas por IA.
Escale a IA com confiança
Implemente e administre modelos em escala corporativa — de forma segura e confiável.
Aumente a produtividade
Automatize tarefas repetitivas de dados e libere tempo para inovações de alto valor.
Maximize o retorno sobre os dados
Garanta que cada ativo de dados contribua para um impacto comercial mensurável.
Operacionalizamos seus dados para aumentar a escala e a velocidade
Nossas metodologias de DataOps transformam a forma como os dados se movem, escalam e geram impacto nos negócios — da ingestão à orquestração.
Escala e flexibilidade
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Eficiência de custos
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Segurança e conformidade de dados aprimoradas e econômicas
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Qualidade e confiabilidade de dados aprimoradas
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Desempenho do pipeline de dados
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Teste automatizado
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Implantação automatizada
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Monitoramento
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Processamento e insights de dados em tempo real
Transformamos o aprendizado de máquina em um impacto comercial mensurável
As organizações geralmente investem pesadamente em ML, mas têm dificuldade em traduzir isso em sistemas prontos para produção. Agora, a abordagem MLOps da Vertical operacionaliza o ML em grande escala.
Colete, limpe e rotule dados para treinar modelos de aprendizado de máquina de forma eficaz e garantir representatividade.
Desenvolva e experimente modelos de ML otimizados para desempenho, precisão e generalização.
Escreva e refatore código para pipelines de aprendizado de máquina, lógica de modelo e interfaces de aplicativos.
Teste modelos, código e qualidade de dados por meio de verificações de validação, testes unitários e controles de reprodutibilidade.
Contentorize modelos e fluxos de trabalho para uma implantação perfeita em ambientes usando ferramentas como Docker ou MLflow.
Defina objetivos de implantação, requisitos de infraestrutura e políticas de governança para dar suporte ao ML de produção.
Lance novas versões do modelo de ML em ambientes de preparação ou produção com planos de controle de versão e reversão.
Acompanhe a variação do modelo, a integridade do sistema e as alterações nos dados para manter o desempenho do modelo e acionar o retreinamento conforme necessário.
Acompanhe a variação do modelo, a integridade do sistema e as alterações nos dados para manter o desempenho do modelo e acionar o retreinamento conforme necessário.
Implante, gerencie e otimize LLMs e agentes de IA
De copilotos e pipelines RAG a bots de tomada de decisão para tarefas específicas, em todos os ambientes corporativos.
Operacionalize os agentes de IA em ambientes reais, garantindo que eles sejam úteis, seguros e alinhados às metas de negócios.
Governe o comportamento dos agentes, os caminhos de decisão e a lógica de escalonamento.
Monitore, treine ou retire continuamente os agentes com base no desempenho, nas mudanças de contexto ou na evolução das políticas.
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Inteligência artificial aberta
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Claude antrópico
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Microsoft Copilot (365)
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Agentes de IA do Google Vertex
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Agentes Amazon Bedrock +
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LangChain//LangGraph
Implante, ajuste e monitore copilotos e agentes de decisão baseados em GPT. Implemente limites de taxa, filtragem de conteúdo e ferramentas corporativas (por exemplo, Azure AI Studio).
Aproveite as longas janelas de contexto e o alinhamento de segurança de Claude. Use wrappers para gerenciar as ações do agente e a lógica de escalonamento.
Controle o uso, as solicitações e o acesso no nível da organização. Integre ciclos de feedback de telemetria e produtividade para melhorar o ROI do agente.
Crie copilotos corporativos multimodais. O AgentOps inclui o rastreamento do uso do modelo, o gerenciamento de integrações de ferramentas e o roteamento de dados no Google Cloud.
Crie copilotos corporativos multimodais. O AgentOps inclui o rastreamento do uso do modelo, o gerenciamento de integrações de ferramentas e o roteamento de dados no Google Cloud.
Organize cadeias de agentes de várias etapas com memória, ferramentas e fluxos de controle. Use módulos de observabilidade para rastrear e depurar execuções de agentes.
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Faça com que os dados trabalhem para você.
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