Em 2006, a Dinamize processava 600 mil emails por dia com um sistema Java que travava toda semana. Os engenheiros da época disseram que era impossível escalar sem triplicar a infraestrutura. Ignoramos. Reescrevemos o core em Go com arquitetura event-driven. Hoje são 23 milhões de emails por dia, com a mesma equipe e um terço dos servidores. Esse é o tipo de problema que resolvemos: quando o consenso diz que não dá, e a matemática diz que dá. Transformers, Williams, AlphaFold, Diffusion Models — esses nomes são papers acadêmicos para a maioria. Para nós, são ferramentas que já colocamos em produção em empresas reais, com métricas reais.
Números que importam
Algoritmos Dominados
ROI Médio
Tempo de Resposta
Todo mês saem centenas de papers sobre ML, otimização e arquitetura de sistemas. A maioria é lixo acadêmico que nunca funcionará fora do laboratório. Os 2% que importam podem mudar seu negócio — mas identificá-los exige ler, testar, falhar e iterar. Fazemos isso há 15 anos. Quando recomendamos um algoritmo, é porque já quebramos a cara tentando implementar as alternativas. Williams Algorithm, por exemplo: gastamos 3 meses testando antes de usar em produção. A maioria das consultorias nem sabe o que é.
O caminho normal de um algoritmo acadêmico até produção leva 18 meses em média — se chegar. Prova de conceito, piloto, refatoração, integração, testes de carga, deploy, monitoramento. Cada etapa tem armadilhas que só quem já passou conhece. Na WebContinental, substituímos o sistema de frete (que custava milhares em SaaS) em 67 dias. Custo de infra final: R$150 por mês. Não é mágica — é ter cometido erros suficientes para saber exatamente o que pular.
Não trabalhamos com 'potencial de economia' ou 'estimativas conservadoras'. A Dinamize reduziu 90% do custo de infraestrutura e aumentou faturamento em 20x com a mesma equipe. O Hospital de Clínicas de Porto Alegre aumentou o giro de leitos em 30% com um sistema que custou uma fração do que o mercado cobrava. Medimos sucesso em reais economizados e receita adicional — se não aparecer no DRE, não conta.
Empresas que integram algoritmos avançados crescem desproporcionalmente. A janela de vantagem competitiva está se fechando — e quem dominar agora larga na frente de forma irreversível.
28%
Prêmio salarial
para quem domina IA
60%
Dos empregos serão
transformados por IA
4:1
Demanda vs oferta
de engenheiros de IA
80%
Dos profissionais já
usam IA no trabalho
Fontes: WEF, Axios, TechCrunch, FMI — Fev 2026
Sem hype, sem buzzword. Implementações baseadas em algoritmos reais que já colocamos em produção — com métricas que provam o retorno.
Implemente IA totalmente local em sua empresa. Segurança total, privacidade garantida, modelos customizados e zero dependência de APIs externas.
Transforme sua equipe com workflows inteligentes: 3-attempts rule, context management, múltiplos developers IA trabalhando em paralelo.
Domine busca local com IA: análise de concorrência automática, content optimization, local schema markup e monitoramento inteligente.
Estratégias avançadas de IA para crescimento orgânico e autêntico nas redes sociais. Automação inteligente, análise de audiência e otimização de engajamento com NLP, clustering e reinforcement learning.
Automatizar o básico
Eliminar trabalho manual com IA local e SEO automatizado. Privacidade total, custo zero de cloud.
Amplificar com algoritmos
Transformar a equipe com workflow inteligente. 3x mais produtividade com a mesma equipe.
Dominar com algoritmos custom
Implementar Transformers, RAG, LoRA e Williams com ROI mensurável — diferencial que ninguém copia.
80x
Menos RAM
Williams Algorithm
3x
Mais produtividade
Workflow com IA
200%
Mais leads qualificados
SEO local com IA
semanas
Do paper ao deploy
não 18 meses
Implementação sem estratégia é desperdício. Estratégia sem dados é chute. Dados sem infraestrutura é ilusão.
Transformamos papers acadêmicos em código production-ready otimizado para sua infraestrutura.
Identificamos quais algoritmos revolucionários podem transformar seu negócio e como implementá-los.
Aplicamos algoritmos space-efficient para reduzir custos e aumentar performance de sistemas existentes.
Não trabalhamos com "potencial de economia". Medimos sucesso em reais economizados e receita adicional — se não aparecer no DRE, não conta.
Em 2006, o fundador da Dinamize nos ligou numa sexta-feira: o sistema tinha caído de novo e a equipe Java não conseguia resolver. O código era um monolito de 500 mil linhas que ninguém mais entendia direito. A recomendação do mercado era migrar para AWS e contratar mais devs. Fizemos diferente: reescrevemos o core em Go (na época ainda era beta), com arquitetura event-driven e zero dependência de frameworks pesados. O resultado não foi só técnico — a empresa passou de player regional para líder nacional em email marketing, com 20x mais faturamento e a mesma equipe.
O UOL precisava de analytics para milhões de sites hospedados, mas o Google Analytics da época era pesado e não dava controle sobre os dados. Construímos um sistema em Perl que processava logs em tempo real, agregava métricas e servia dashboards — tudo em servidores que custariam centavos comparado com a solução de mercado. O sistema operou por mais de 10 anos no maior provedor do Brasil. Quando saiu do ar, não foi por falha técnica — foi porque a empresa mudou de estratégia.
Alfaiataria sob medida é um negócio complicado: cada cliente tem dezenas de medidas, cada terno tem centenas de variações, e a comunicação entre loja e fábrica era feita por telefone e fax (sim, fax). Criamos um sistema que conectava tudo: o vendedor desenhava os ajustes em croquis digitais (Flash, na época), a fábrica recebia as especificações em tempo real, e a franqueadora tinha visibilidade de toda a operação. A Tevah saiu de 8 para 46 lojas em poucos anos. O sistema ainda roda.
A WebContinental pagava uma fortuna em SaaS de frete e não conseguia customizar as regras para a operação deles. Cada exceção virava chamado de suporte. Cada mudança de tabela levava semanas. Construímos um sistema próprio em 67 dias: todas as transportadoras, todas as regras de negócio específicas deles, zero dependência de terceiros. Custo de infra: R$150 por mês em servidor cloud básico. O sistema processa milhares de cotações por dia sem suar.
Duas semanas antes da Black Friday, descobriram que precisavam de 14 licenças TOTVS para os caixas — e só tinham uma. Comprar as licenças custaria mais que o lucro esperado da Black Friday inteira. Ligaram numa quinta-feira. Até segunda, construímos um proxy inteligente que permitia 14 caixas operarem com uma única licença, enfileirando e roteando as requisições de forma transparente. A Black Friday aconteceu. O proxy ainda roda.
Dashboard de BI que transformava dados do GA3 em insights acionáveis com análise 80/20 automatizada de produtos, categorias e marcas.
Hub de integração que conecta email marketing com 24 plataformas de e-commerce em tempo real: VTEX, Shopify, Mercado Livre e mais.
O Hospital de Clínicas de Porto Alegre é um dos maiores hospitais universitários do Brasil — e tinha zero visibilidade sobre ocupação de leitos em tempo real. Enfermeiros ligavam de andar para andar perguntando se tinha vaga. Pacientes esperavam horas enquanto leitos ficavam ociosos. Construímos um painel que mostrava tudo em tempo real: ocupação, previsão de alta, tempo de permanência, gargalos. O giro de leitos aumentou 30%. Em hospital público. Com budget de hospital público.
Sistema de síntese de contratos que unificou múltiplos bancos de dados legados em interface web única para contratos imobiliários.
Sistema hospitalar para a fábrica da Azaleia em Parobé. Gestão de pacientes, consultas, internações e emergências em VB6.
Diretório automotivo com IA para diagnóstico veicular, SEO programático em 8 cidades e 500+ páginas otimizadas.
Cada algoritmo abaixo é uma página com teoria, implementação e resultados reais.
Implementar para o meu negócio →Nosso posicionamento
"O mercado se dividiu em dois: quem usa IA aplicada e quem vai ficar para trás. Nós somos os engenheiros que colocam seu negócio no lado certo — e provam com números."
Começamos em 2004, quando 'machine learning' ainda era coisa de laboratório e 'cloud' significava alugar servidor dedicado. O primeiro projeto grande foi um sistema hospitalar em VB6 para a fábrica da Azaleia em Parobé. De lá para cá, vimos tecnologias nasceram e morrer, startups virarem unicórnios e unicórnios virarem pó. O que aprendemos: a tecnologia muda, os problemas de negócio são os mesmos. Escalar sem quebrar. Custar menos fazendo mais. Entregar antes do concorrente. Os algoritmos são ferramentas — o que importa é entender o problema.
Não temos 200 consultores júnior para alocar em projetos. Somos poucos, seniores, e escolhemos os projetos que fazem sentido. Isso significa dizer não para a maioria das propostas. Mas quando dizemos sim, você fala direto com quem vai implementar — não com vendedor que nunca escreveu uma linha de código. Todo mundo aqui já debugou código às 3 da manhã, já viu deploy dar errado em produção, já teve que explicar para CEO por que o sistema caiu. Essa experiência não se ensina em bootcamp.
Não operamos no mundo ideal de papers acadêmicos onde GPU é infinita e dados são limpos. Operamos no Brasil real: infra limitada, budget apertado, deadline agressivo, stakeholder impaciente. O sistema de analytics que fizemos para a UOL operou por mais de 10 anos e era mais eficiente que o Google Analytics da época — rodando em servidor que custava uma fração. Quando você otimiza para restrições reais, descobre soluções que quem tem budget infinito nunca vai encontrar.
60% dos empregos serão transformados por IA — dados 2026
Primeiro entendemos o que você está tentando resolver, depois vemos se faz sentido trabalharmos juntos. Sem compromisso, sem pitch de vendas.
Não vendemos pacotes prontos. Primeiro entendemos o que você está tentando resolver, depois vemos se faz sentido trabalharmos juntos. Sem compromisso, sem pitch de vendas.