Sua equipe de ML perde 60% do tempo em sobrecarga operacional.
Uma única plataforma substitui as 6-7 ferramentas desconectadas que atrasam sua equipe. De dados a produção em minutos, não meses.
O que é CorePlexML?
CorePlexML é uma plataforma única que gerencia todo o ciclo de vida do machine learning — desde a preparação dos dados até o deploy de modelos preditivos em produção e seu monitoramento em tempo real. Ela substitui as 6-7 ferramentas open source separadas que sua equipe atualmente precisa instalar, integrar e manter.
A maioria das equipes de ML já usa ferramentas open source — MLflow para rastreamento de experimentos, Seldon ou um serviço Flask customizado para deploy, Evidently para monitoramento, Great Expectations para validação de dados. As ferramentas em si são gratuitas. O custo real está no tempo de engenharia para fazer todas funcionarem juntas. Alguém precisa deployar o MLflow em um servidor, escrever a integração entre o pipeline de treinamento e o registro de modelos, construir dashboards de monitoramento personalizados, configurar regras de alertas, montar pipelines de validação de dados e gerenciar conformidade de privacidade manualmente. Isso soma entre 80 e 100 horas por mês de tempo de engenharia sênior — aproximadamente entre metade e a totalidade de um engenheiro em tempo integral — que nunca é dedicado à construção de modelos.
CorePlexML elimina essa sobrecarga. Tudo está pré-integrado e funciona desde o primeiro dia — treinamento, deploy, monitoramento, privacidade, explicabilidade e preparação de dados. Seu engenheiro MLOps para de manter infraestrutura e começa a melhorar modelos. Seus engenheiros de ML param de alternar entre 6 ferramentas diferentes e executam mais experimentos, testam mais hipóteses e iteram mais rápido. O resultado: sua organização coloca IA em produção mais cedo e com mais confiança.
Para onde vão as horas de engenharia da sua equipe hoje?
Equipe típica de 5 pessoas usando ferramentas open source. Essas horas vão para manter infraestrutura operacional — não para construir ou testar modelos.
| Tarefa | Quem | Hrs/mês |
|---|---|---|
| Configuração e manutenção de rastreamento de experimentos (MLflow) | MLOps / Senior Dev | 5–10 |
| Infraestrutura de deploy de modelos (Seldon/KServe/custom) | DevOps / MLOps | 10–20 |
| Monitoramento, alertas e detecção de mudanças nos dados | Engenheiro de Dados / ML | 5–10 |
| Validação de dados e pipelines de qualidade (Great Expectations) | Engenheiro de Dados | 3–8 |
| Revisões de privacidade e detecção de dados pessoais (manual) | Engenheiro ML + Jurídico | 5–10 |
| Código de integração e conexão entre ferramentas | MLOps / Backend | 5–12 |
| Tempo total dedicado a trabalho operacional | 80–100 hrs/mês | |
Isso equivale a aproximadamente entre metade e a totalidade de um engenheiro em tempo integral dedicado inteiramente a trabalho operacional. CorePlexML cuida de tudo por $49/mês — para que essas horas voltem para sua equipe.
O que sua equipe faz com 80–100 horas extras por mês? Executa mais experimentos. Testa mais hipóteses. Itera mais rápido sobre o desempenho dos modelos. Coloca modelos em produção antes. O impacto não é apenas economia de custos — são ciclos de desenvolvimento de IA mais rápidos e um caminho mais curto da ideia ao modelo deployado.
Multiplique essas horas pela taxa horária média da sua equipe para estimar seu próprio custo. As ferramentas são open source e gratuitas — o tempo de engenharia para mantê-las integradas e funcionando, não.
Sua equipe enfrenta esses problemas?
Esses são os problemas que custam tempo, orçamento e velocidade à sua equipe a cada ciclo de trabalho.
Fragmentação de Ferramentas
DVC, MLflow, Seldon, Evidently, Great Expectations… cada uma com sua própria API, credenciais e atualizações que quebram compatibilidade. Sua equipe gasta mais tempo mantendo integrações do que construindo modelos.
Gargalo de Conformidade
40% do tempo do projeto gasto convencendo o jurídico de que você pode usar os dados. Verificações manuais de dados pessoais, sem rastreabilidade, e cada nova regulação significa mais um mês de retrabalho.
Modelos Caixa-Preta
A diretoria pergunta «por que o modelo tomou essa decisão?» e sua equipe passa semanas construindo análises personalizadas para responder uma pergunta que deveria levar minutos.
Meses até Produção
Modelos funcionam bem em ambientes de teste mas nunca chegam a produção. Sem monitoramento, sem retreinamento, sem detecção de mudanças nos dados. Quando finalmente são deployados, os dados já são outros.
Uma plataforma. Seis módulos. Sem código de integração.
Substitua sua cadeia de ferramentas fragmentada por um fluxo de trabalho integrado.
- 6-7 ferramentas desconectadas com APIs e credenciais separadas
- Meses de trabalho de integração antes de entregar o primeiro modelo
- Múltiplos contratos de fornecedores, cobranças e canais de suporte
- Sem rastreabilidade — impossível rastrear uma predição até seus dados de origem
- Um acesso, uma API, uma trilha de auditoria para tudo
- De CSV a endpoint em produção em menos de 10 minutos
- Uma fatura, um fornecedor, uma equipe de suporte
- Rastreabilidade completa: dataset → experimento → modelo → deploy
AutoML
15+ algoritmos, ajuste automático, ensembles empilhados
MLOps
Deploy, monitore, retreine — um clique
Privacy Suite
72+ tipos de dados pessoais, GDPR/HIPAA/PCI-DSS/CCPA
SynthGen
Dados sintéticos com CTGAN, CopulaGAN, TVAE
ML Studio
Análise hipotética, sem código necessário
Dataset Builder
Preparação de dados guiada por IA conversacional
De dados a produção em três passos
Sem configurar infraestrutura. Sem arquivos de configuração. Apenas resultados.
Faça upload
Arraste um arquivo CSV ou conecte seu banco de dados. O assistente de IA limpa, valida e prepara seus dados automaticamente.
Treine
AutoML testa mais de 15 algoritmos e entrega o melhor modelo com explicabilidade completa. Sem ajuste manual.
Deploy e Monitore
Deploy com um clique, deploys graduais, detecção de mudanças nos dados e retreinamento automático.
O que sua equipe realmente ganha
Resultados tangíveis, não listas de funcionalidades. Isso é o que muda quando você migra para o CorePlexML.
Entregue modelos 10 vezes mais rápido
De um arquivo CSV a um endpoint em produção em minutos, não meses. AutoML cuida da seleção de algoritmos, ajuste de parâmetros e validação automaticamente.
Passe a auditoria de conformidade de primeira
Mais de 72 tipos de dados pessoais detectados automaticamente. Relatórios GDPR, HIPAA, PCI-DSS e CCPA gerados com um clique e rastreabilidade completa.
Explique cada decisão do modelo
Relatórios gerados automaticamente que reguladores e diretores realmente entendem. Sem análises personalizadas ou scripts improvisados.
Detecte problemas antes dos usuários
Detecção automática de mudanças nos dados e retreinamento quando necessário. Seus modelos se mantêm precisos sem intervenção manual.
Valide antes de fazer deploy
Especialistas do negócio testam o comportamento do modelo de forma interativa com análise hipotética. Sem necessidade de programar — apenas ajuste as variáveis e observe como as predições mudam.
Os números falam
Pronto para parar de improvisar e começar a entregar?
Plano gratuito disponível. Sem cartão de crédito.