Deseja adicionar reconhecimento facial, assistente de voz ou recomendações inteligentes ao seu aplicativo, mas não sabe por onde começar? Os modelos de ML exigem infraestrutura de servidor, otimização para processadores móveis e um pipeline de dados bem projetado. Integramos IA/ML em produtos móveis: inferência no dispositivo para resposta instantânea e modelos em nuvem para tarefas complexas.
Desenvolver um aplicativo móvel de IA/ML significa criar um produto que aprende com os dados do usuário e se torna mais inteligente a cada interação. Redes neurais, visão computacional, PLN e sistemas de recomendação — soluções de ML funcionais em iOS e Android que integramos sem perda de desempenho.
Redes neurais no dispositivo — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. Os modelos funcionam no telefone sem enviar dados para o servidor, com resposta instantânea offline.
Visão computacional (CV) — reconhecimento de objetos, rostos, texto e documentos. A câmera se torna uma interface de entrada para scanners e máscaras de RA.
Processamento de linguagem natural (PLN) — chatbots baseados em LLM, assistentes de voz, análise de sentimentos e sumarização de texto.
Sistemas de recomendação — feeds personalizados e recomendações de produtos com base no comportamento do usuário.
iOS · Android · AI · ML
O aprendizado de máquina abre novos cenários de interação. Integramos a IA para que o usuário sinta a magia, não a lentidão.
Reconhecimento de objetos, rostos, texto (OCR), códigos de barras. ML Kit, Core ML e TensorFlow Lite para inferência no dispositivo — a câmera funciona como um scanner offline.
Chatbots baseados em LLM, análise de sentimentos, busca semântica. Integramos OpenAI API, Google NLU e modelos ajustados personalizados.
Personalização de conteúdo com base no comportamento do usuário. Modelos híbridos de filtragem colaborativa e baseada em conteúdo aumentam a conversão em 20–40%.
Modelos no chip do dispositivo — Neural Engine no iPhone, NPU no Android. A quantização compacta uma rede neural em 5–10 MB sem perda de precisão.
A IA em um aplicativo móvel não é apenas uma tendência moderna, mas uma vantagem competitiva. Os usuários se acostumam com a personalização e não retornam a aplicativos que não se adaptam a eles.
Integrar ML em um aplicativo móvel é uma tarefa de engenharia complexa. Escolhemos a arquitetura ideal: no dispositivo para velocidade, baseada em nuvem para complexidade.
ML no dispositivo (TensorFlow Lite, Core ML) — modelos no telefone sem enviar dados para o servidor. Resposta instantânea e privacidade total.
Otimização para processadores móveis — quantização FP16→INT8, compressão para 5–10 MB, 30+ FPS em dispositivos de gerações anteriores.
Teste A/B de modelos — execução de várias versões de modelos de ML em paralelo com comparação de precisão e latência.
Serviços de ML em nuvem — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Arquitetura híbrida: no dispositivo para velocidade, nuvem para profundidade de análise.
Infraestrutura de ML — pipelines de dados desde a coleta até o monitoramento de desvio. MLOps com retreinamento automático e versionamento.
Coleta e rotulagem de dados — pipeline para coletar dados de treinamento do aplicativo com anonimização e preparação para o treinamento.
Os modelos de IA precisam de um backend poderoso. Desenvolvemos a parte do servidor com suporte a inferência de ML e conectamos API REST/GraphQL para o modelo se comunicar com o aplicativo. Infraestrutura pronta para IA em qualquer escala.
Solicitar um aplicativo de IA significa obter um produto onde o ML não é uma função decorativa, mas um motor chave de valor para o usuário.
Pipelines de dados, treinamento e implantação de modelos. MLOps com monitoramento de métricas e retreinamento automático.
Execução de várias versões de modelos de ML em paralelo com comparação de precisão e métricas de negócio.
Quantização para INT8, poda, aceleração por hardware via Neural Engine e NPU. Sem superaquecimento ou drenagem da bateria.
A IA em um aplicativo móvel não é uma caixa preta. É um sistema de engenharia que deve ser rápido, preciso e previsível. Construímos exatamente esses sistemas.