Na IKARON, acreditamos que resultados falam mais do que promessas. Por isso, reunimos em nosso portfólio de projetos de Inteligência Artificial, Data Science, Automação de Processos e Cibersegurança os principais cases que demonstram como ajudamos empresas a inovar, reduzir custos, aumentar a eficiência e fortalecer a segurança digital.
Este portfólio foi criado para decisores empresariais que buscam soluções práticas, inteligentes e sustentáveis para seus desafios tecnológicos. Cada projeto apresentado aqui reflete a combinação da expertise da IKARON em IA, Machine Learning e Segurança da Informação com a necessidade real de nossos clientes.
Transparência: você conhece resultados reais aplicados em empresas.
Confiança: cada case mostra nossa capacidade técnica e estratégica.
Personalização: nenhum projeto é padrão; todos são adaptados ao contexto de cada negócio.
Inovação prática: aplicamos IA, Data Science e Automação de forma que gere valor imediato.
Consultar nosso portfólio permite que sua empresa:
Tenha clareza sobre como a IA pode ser aplicada ao seu setor.
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Entenda os ganhos em produtividade, segurança e inovação que pode alcançar.
Inspire-se para iniciar sua própria jornada de transformação digital.
Setor: Mercado Financeiro (Banco Regional / Fintech)
Desafio: Crescente número de fraudes digitais, alto custo de análise manual e excesso de falsos positivos.
Objetivo: Detectar fraudes em tempo real, reduzir falsos alertas e diminuir custos operacionais.
Solução IKARON (resumo):
Uso combinado de Inteligência Artificial, Machine Learning e Data Science para construir um pipeline de detecção de fraude em tempo real, integrando regras de negócio e automação de respostas.
Componentes técnicos:
Ingestão: Apache Kafka / AWS Kinesis
Modelagem: XGBoost + Redes Neurais (PyTorch)
Orquestração: FastAPI + Redis Cache
Monitoramento: Prometheus + Grafana
Segurança: TLS, criptografia de dados, auditoria de logs
PoC:
6–8 semanas: coleta de dados → modelo baseline → deploy em modo shadow → ajustes e validação com gestores.
KPIs esperados:
Redução de fraudes: 30–50%
Redução de falsos positivos: 20–40%
Economia operacional: ≥ 50% em análise manual
Entregáveis:
Modelo de fraude em produção, dashboard de monitoramento, playbook de resposta, documentação de compliance (LGPD).
Setor: Indústria ETO / EPC
Desafio: Estouro de prazos por falhas na previsão de lead times e replanejamento manual.
Objetivo: Melhorar previsibilidade, otimizar cronogramas e reduzir atrasos.
Solução IKARON (resumo):
Combinação de Machine Learning, Data Science e Automação de Processos para prever lead times, simular gargalos e automatizar a priorização de ordens de produção.
Componentes técnicos:
ERP: integração com SAP / TOTVS
Modelos: Prophet / ARIMA + Regressões
Simulação: SimPy (digital twin simplificado)
Dashboard: React + Tailwind com export PDF
PoC:
8–10 semanas: coleta de dados → modelagem de lead time → simulação de gargalos → validação com gestores.
KPIs esperados:
Redução de atrasos: 30–50%
Cumprimento de prazos: +25%
Redução de estoques intermediários
Entregáveis:
Dashboard de priorização, relatório de gargalos, scripts de integração ERP e manual de operação.
Setor: Fintechs e Startups
Desafio: Onboarding manual, alto risco de fraude de identidade e fricção que reduz conversão.
Objetivo: Automatizar KYC, reduzir fraude e aumentar conversão de clientes.
Solução IKARON (resumo):
Aplicação de IA, Machine Learning e Automação para OCR de documentos, verificação facial com liveness, análise de risco e integração com APIs externas.
Componentes técnicos:
OCR: Tesseract / APIs comerciais
Face Liveness: CNNs + heurísticas anti-spoofing
Orquestração: FastAPI + RabbitMQ
Integração: APIs de crédito / PEP
Segurança: MFA, criptografia, trilha de auditoria
PoC:
4–6 semanas: fluxo mínimo (documento + selfie + score), testes com 200 usuários simulados.
KPIs esperados:
Conversão: +15–25%
Redução de fraude de identidade: >60%
Entregáveis:
SDK/API de onboarding, painel de revisão e documentação de conformidade.
Setor: Saúde (Hospitais e Clínicas)
Desafio: Detecção lenta de anomalias em sistemas críticos, risco de ataques cibernéticos.
Objetivo: Monitorar e detectar comportamentos anômalos em tempo real e reduzir tempo de resposta.
Solução IKARON (resumo):
Uso de IA, Machine Learning e Data Science para criar um SIEM-lite com detecção de anomalias em logs e automação de resposta (SOAR).
Componentes técnicos:
Coleta: Fluentd / Filebeat
Armazenamento: Elasticsearch / OpenSearch
Modelos: Isolation Forest + Autoencoders
Orquestração: playbooks automáticos (SOAR)
Compliance: ISO 27001 / SOC 2 readiness
PoC:
6–8 semanas: integração com 3 fontes de logs → baseline de comportamento → alertas críticos.
KPIs esperados:
MTTD: redução para <30 minutos
MTTR: redução de 40–60%
Entregáveis:
Console SIEM, playbooks, relatório de gaps e recomendações de segurança.
Setor: Agronegócio
Desafio: Safras imprecisas e logística ineficiente, resultando em perdas e custos altos.
Objetivo: Prever safras com maior precisão e otimizar transporte/armazenagem.
Solução IKARON (resumo):
Aplicação de Data Science, Machine Learning e Automação de Processos para prever safras com base em clima, sensores IoT e históricos, integrando otimização logística de rotas.
Componentes técnicos:
Dados: APIs climáticas + IoT
Modelos: LSTM + XGBoost
Roteirização: OR-Tools / heurísticas genéticas
Integração: ERP agrícola
PoC:
8–12 semanas: previsão piloto com dados históricos + integração logística básica.
KPIs esperados:
Acurácia de previsão: +20–30%
Redução de custos logísticos: 10–20%
Redução de perdas pós-colheita
Entregáveis:
Painel de forecast, plano de rotas, API de integração com ERP.
Setor: Empresas de TI / SOCs
Desafio: Grande volume de incidentes mal classificados e lentidão na triagem.
Objetivo: Classificar incidentes automaticamente, priorizar riscos e acelerar resposta.
Solução IKARON (resumo):
Uso de IA (NLP) e Automação de Processos para classificar incidentes em categorias e níveis de criticidade, integrando com sistemas de tickets.
Componentes técnicos:
PoC:
4–6 semanas: treinar com 3.000 tickets históricos → validar com triagem assistida.
KPIs esperados:
Entregáveis:
Modelo de classificação em produção, integração com ticketing, dashboard de métricas.
Setor: Fusões & Aquisições / Investimentos
Desafio: Due diligence manual é lenta, inconsistente e com risco de falhas.
Objetivo: Automatizar coleta e análise de riscos tecnológicos em empresas-alvo.
Solução IKARON (resumo):
Uso de IA, Data Science e Automação para coletar sinais (código, nuvem, dependências) e gerar scoring de riscos de segurança, continuidade e compliance.
Componentes técnicos:
Scanners: SAST/DAST + análise de dependências
Infra: checagem de configurações em nuvem
Scoring: IA híbrida para matriz de risco
PoC:
6 semanas: rodar análise em 1 target piloto → comparar com processo tradicional.
KPIs esperados:
Redução do tempo de due diligence: 70%
Detecção precoce de riscos críticos
Entregáveis:
Relatório de risco automatizado, heat map de vulnerabilidades e roadmap de mitigação.
Setor: Jurídico / Financeiro / Corporativo
Desafio: Dificuldade em acessar políticas internas e sobrecarga de consultas ao time jurídico.
Objetivo: Criar assistente conversacional para consultas de políticas, contratos e LGPD.
Solução IKARON (resumo):
Uso de IA Generativa, NLP e Automação para construir chatbot RAG (retrieval augmented generation), integrado a Teams/Slack, com governança e auditoria.
Componentes técnicos:
PoC:
4–6 semanas: indexação de 200 documentos internos → testes de acurácia e satisfação de usuários.
KPIs esperados:
Redução de consultas ao jurídico: 40–60%
Tempo de resposta: segundos (vs horas)
Entregáveis:
Chatbot integrado, painel de uso, playbook de governança.
Setor: Bancário e Financeiro
Desafio: O banco precisava monitorar continuamente a conformidade com LGPD, ISO 27001 e normas internacionais (SOX, PCI-DSS). Os processos manuais eram lentos e sujeitos a falhas.
Objetivo: Automatizar a detecção de não conformidades em tempo real, reduzindo riscos regulatórios e financeiros.
Solução IKARON (resumo): Criação de um sistema de monitoramento contínuo, com IA, Machine Learning e Automação de Processos integrados a sistemas internos e externos, com dashboards inteligentes e alertas automáticos.
Componentes técnicos: Python, Django, TensorFlow, APIs de compliance, banco de dados vetorial FAISS, dashboards interativos (Plotly/Dash).
PoC: Implementada em uma filial regional, com análise de logs de auditoria.
KPIs esperados:
Entregáveis: Plataforma SaaS em nuvem, relatórios automatizados, integração com e-mail e WhatsApp para alertas.
Setor: Meios de Pagamento e Fintechs
Desafio: A fintech enfrentava aumento de fraudes em transações digitais.
Objetivo: Detectar padrões de fraude em tempo real, sem impactar a experiência do cliente.
Solução IKARON (resumo): Sistema de IA e Data Science com algoritmos supervisionados e não supervisionados para identificar anomalias em grandes volumes de dados de transações.
Componentes técnicos: Python, Scikit-learn, PyTorch, AWS SageMaker, Kafka para stream de dados.PoC: Implementada em 5% do tráfego de transações, validando falsos positivos.
KPIs esperados:
Entregáveis: Plataforma de monitoramento com API para integração em gateways de pagamento, relatórios de risco em tempo real.
Setor: Agronegócio
Desafio: Produtores tinham dificuldades em prever demanda de grãos e impactos climáticos nas safras.
Objetivo: Criar um sistema preditivo para apoiar a tomada de decisão em plantio, colheita e comercialização.
Solução IKARON (resumo): Modelo de Machine Learning e Data Science que integra variáveis climáticas, de solo e de mercado.
Componentes técnicos: Python, Pandas, Prophet (previsão), Azure ML, APIs meteorológicas.PoC: Testada em duas cooperativas do Paraná.
KPIs esperados:
Entregáveis: Dashboard agrícola inteligente, relatórios preditivos, integração com ERPs do agronegócio.
Setor: Saúde (Hospitais e Clínicas)
Desafio: Processos burocráticos (agendamentos, autorizações, auditorias médicas) geravam gargalos e erros.
Objetivo: Reduzir atrasos e automatizar rotinas hospitalares críticas.
Solução IKARON (resumo): Automação com IA + RPA (Robotic Process Automation), integrando sistemas de gestão hospitalar e auditoria médica.
Componentes técnicos: Python, UiPath, OCR com IA, banco PostgreSQL, API HL7.PoC: Automação de 2 rotinas no setor de auditoria médica.
KPIs esperados:
Entregáveis: Robôs de automação, relatórios executivos de eficiência, integração com sistema hospitalar.
Setor: Tecnologia e Indústria
Desafio: Empresas sofriam ataques de phishing e ransomware sem capacidade de resposta rápida.
Objetivo: Criar um sistema de inteligência cibernética com análise automatizada de ameaças.
Solução IKARON (resumo): Desenvolvimento de uma solução de IA para Threat Intelligence, com banco de dados vetorial e análises automatizadas de IoCs (Indicadores de Comprometimento).
Componentes técnicos: Python, LangChain, FAISS, integração com APIs de segurança (VirusTotal, Shodan).PoC: Monitoramento de e-mails simulados de phishing.
KPIs esperados:
Entregáveis: Plataforma de monitoramento cibernético, relatórios mensais de ameaças, treinamento de equipes.
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