Rafael Mendes
Cofundador e engenheiro de dados
Formado em Ciência da Computação pela UnB. Trabalhou cinco anos com infraestrutura de dados no setor financeiro antes de fundar a empresa. Cuida da arquitetura de pipelines e da relação com clientes.
Artificial Intelligence com propósito e transparência
Conheça quem está por trás dos modelos, das linhas de código e das decisões que ajudam empresas brasileiras a crescer com dados.
Como começamos
A Prodigy AI Wisdom nasceu em 2021, num apartamento em Brasília, quando dois engenheiros de dados perceberam que empresas de médio porte no Centro-Oeste pagavam caro por consultorias de São Paulo e recebiam relatórios bonitos, mas pouco aplicáveis.
O primeiro projeto foi um modelo de previsão de demanda para uma distribuidora de materiais de construção em Taguatinga. O dono queria saber quantos sacos de cimento comprar por semana sem ficar com estoque parado. Fizemos o modelo em quatro semanas, rodando num notebook antigo. Funcionou. O estoque excedente caiu 28%.
Dali em diante, o boca a boca trouxe mais clientes. Mudamos para um escritório na Alameda Calebe, contratamos uma cientista de dados e uma designer de interfaces, e formalizamos processos que antes viviam em cadernos e mensagens de WhatsApp.
Hoje somos oito pessoas. Pequenos o suficiente para que o fundador participe de cada reunião de escopo, grandes o suficiente para tocar três projetos simultâneos sem comprometer qualidade.
Marcos da nossa trajetória
2021 — Primeiro cliente
Modelo de previsão de demanda para distribuidora de materiais de construção. Redução de 28% em estoque excedente. Equipe: duas pessoas.
2022 — Escritório próprio
Mudança para a Alameda Calebe, em Brasília. Contratação da terceira e quarta integrantes: cientista de dados e designer de interfaces. Primeiro projeto de chatbot para uma clínica odontológica no Plano Piloto.
2023 — Expansão para o agronegócio
Parceria com cooperativa agrícola em Goiás para classificação de imagens de satélite. O modelo identifica áreas com estresse hídrico em lavouras de soja, permitindo irrigação direcionada. Economia de 15% no consumo de água.
2024 — 40 projetos entregues
Equipe chega a oito pessoas. Início dos projetos de automação documental para escritórios de advocacia e contabilidade. Taxa de renovação de contratos atinge 92%.
2025 — Laboratório de IA generativa
Criação de um núcleo interno dedicado a aplicações de IA generativa: geração de minutas contratuais, resumos de laudos técnicos e assistentes de atendimento treinados com dados proprietários dos clientes.
No que acreditamos
Não temos um manifesto pendurado na parede. Temos regras práticas que seguimos no dia a dia e que qualquer cliente pode cobrar.
Dados pertencem ao cliente
Todo dataset, modelo treinado e código-fonte entregue é propriedade da empresa contratante. Se o contrato terminar, você leva tudo. Sem lock-in, sem taxas de exportação. Documentamos cada pipeline para que outro time consiga dar manutenção se necessário.
Resultado antes de escala
Começamos com um piloto pequeno, de quatro a seis semanas, focado numa única métrica. Só depois de provar impacto financeiro é que propomos ampliar o escopo. Essa regra evita projetos que crescem sem controle e nunca entregam valor.
Explicabilidade dos modelos
Cada previsão vem acompanhada de uma explicação legível: quais variáveis pesaram mais, qual o intervalo de confiança, onde o modelo pode errar. Gestores precisam confiar no número antes de agir sobre ele.
Preço justo e previsível
Cobramos por projeto, com escopo fechado. Se o prazo estoura por culpa nossa, absorvemos o custo extra. Se o cliente muda o escopo, renegociamos antes de continuar. Sem faturas surpresa no final do mês.
Quem faz acontecer
Oito profissionais com formações complementares. Cada projeto é tocado por pelo menos um cientista de dados e um engenheiro de software, com revisão cruzada de código.
Camila Rocha
Cofundadora e cientista de dados
Mestre em Estatística Aplicada pela Unicamp. Especialista em modelos de séries temporais e classificação de texto. Lidera a validação de todos os modelos antes da entrega ao cliente.
Lucas Ferreira
Engenheiro de machine learning
Responsável por colocar modelos em produção. Configura APIs, monitora drift de dados e automatiza retreinamentos. Antes da Prodigy, atuou em startups de logística no Recife.
Beatriz Lima
Designer de interfaces e dashboards
Transforma dados brutos em painéis que gerentes realmente usam. Formada em Design pela IESB, com experiência em UX para aplicações de saúde e varejo.
A equipe completa inclui ainda dois desenvolvedores full-stack, um analista de dados júnior e uma coordenadora de projetos que garante que prazos e entregas fiquem no trilho. Todos trabalham presencialmente no escritório de Brasília três dias por semana; nos outros dois, cada um escolhe onde produz melhor.
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Endereço: 65583 Alameda Calebe, 70040-010 Brasília, Federal District, Brazil
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