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Dipolo AIDipolo AI

Sua IA tem dados.Falta contexto.

Iniciativas de IA travam. Copilotos dão respostas erradas. O conhecimento ainda vive nas pessoas. A Dipolo transforma o que sua empresa sabe em IA confiável.

Serviços

O que entregamos

Diagnóstico de confiabilidade para IA

Investigamos por que a IA falha sobre os dados da empresa: definições ambíguas, fontes em conflito e contexto crítico que nunca saiu das pessoas.

Estruturação do contexto de dados

Transformamos regras de negócio, relações entre entidades, exceções operacionais e conhecimento institucional em uma base que a IA consegue consultar e usar com consistência.

Implementação embarcada

Aplicamos a correção no fluxo crítico, validamos o comportamento em produção e deixamos um contexto vivo que acompanha as mudanças do negócio.

Abordagem

Como trabalhamos

Trabalhamos no ponto em que o negócio sente a falha, capturando o contexto que hoje está disperso entre pessoas, sistemas e exceções operacionais.

01

Começamos pela decisão que não pode errar

Entramos no fluxo em que atraso, erro ou retrabalho já têm custo claro para o negócio.

02

Capturamos o contexto que não está no dado

Definições, exceções e fontes confiáveis raramente estão modeladas de ponta a ponta. Tornamos isso explícito para que a IA não precise adivinhar.

03

Mantemos o contexto vivo

Novos produtos, regras e sistemas fazem o significado dos dados derivar. Construímos uma base que pode ser atualizada à medida que o negócio muda.

Sobre

Quem resolve

Sou Raphael Ballet. Por mais de 8 anos, construí sistemas de dados e IA na Meta, Expedia Group, Loggi, Elo7 e Pipo. Em todos eles, o maior bloqueador não era o modelo. Era o contexto que o modelo não tinha.

Trabalhei com recomendações no Instagram na Meta, gerei mais de $10M em valor na Expedia Group e construí plataformas de dados em startups de alto crescimento. O padrão se repetiu: as empresas tinham dados, tinham modelo, mas a IA não entendia o que os dados da empresa significavam.

Fundei a Dipolo para resolver exatamente esse problema: construir a camada de contexto que transforma dados corporativos em algo que sistemas de IA conseguem entender e em que conseguem confiar.

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Contato

Vamos conversar

Tem uma iniciativa de IA que não está chegando à produção? Uma ferramenta de IA que não entende os dados da empresa? É o problema certo para a gente conversar.

Enviar email

ou escreva diretamente para raphael@dipolo.ai

São Paulo, Brasil