Casos de sucesso

Resultados mensuráveis, não promessas.

Cada caso documenta o problema real, a solução técnica, o stack usado, as métricas alcançadas e a equipe atribuída. Se seu desafio se parece com algum, vamos conversar.

Indústria
Distribuição farmacêutica
Ano
2024

Transformação digital da Aceso, distribuidora de medicamentos

100 %
Faturamento automatizado
IA
Projeções de compra
Tiempo real
Monitoramento de riscos
Reactiva → Predictiva
Operação

O desafio

Distribuidora com processos administrativos manuais, decisões de compra baseadas em intuição e monitoramento de risco reativo. A operação crescia mas a visibilidade sobre onde estava o risco e quando recomprar o estoque ainda dependia de planilhas e experiência pessoal.

A solução

Plataforma integrada em 3 camadas: faturamento automatizado conectado ao ERP, modelo de IA para projeção de compras (antecipa demanda por SKU e fornecedor com confiança estatística) e painel de monitoramento de riscos em tempo real com alertas e propostas de correção de rumo automáticas.

Stack

Pythonscikit-learnPostgreSQLn8nFastAPIGrafanaDocker

Prazo e equipe

Programa multi-fase · squad sênior + time cliente

“A Numoru liderou a transformação digital da Aceso. Integraram o faturamento, construíram projeções de compra com inteligência artificial e implementaram monitoramento de riscos com correções de rumo em tempo real. Passamos de operação reativa a operação preditiva.”

Indústria
Fintech
Ano
2025

Redução de 73 % em fraude para fintech LATAM com ML em tempo real

−73 %
Fraude (90 dias)
−74 %
Chargebacks
+$2.1M
Impacto anualizado
8 ms
Latência p99

O desafio

Fintech com 2 milhões de transações mensais. Fraude representava 4,2 % do volume, mais que o dobro do benchmark da indústria. Regras manuais bloqueavam transações legítimas (18 % de falsos positivos) enquanto deixavam padrões sofisticados passar.

A solução

Sistema de detecção em 3 camadas: feature engineering (147 features transacionais, de dispositivo, comportamentais e de rede), modelo XGBoost (AUC-ROC 0,96, latência p99 de 8 ms) e sistema de decisão combinando regras, modelo e revisão manual com thresholds adaptativos.

Stack

PythonXGBoostKafkaPostgreSQLRedisDockerKubernetes

Prazo e equipe

4 meses · 2 engenheiros sêniores

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Indústria
Seguros
Ano
2025

Mais de 12 000 horas mensais automatizadas para seguradora regional

12 000 h
Horas / mês economizadas
< 90 días
ROI positivo
85 %
Processos automatizados
0
Demissões

O desafio

Seguradora com processos manuais repetitivos para cotação, validação de apólices e relatórios regulatórios. Equipe administrativa gastava ~12 000 horas/mês em tarefas que os analistas qualificavam como "não agregam valor".

A solução

Plataforma de automação inteligente combinando RPA, OCR (extração estruturada de PDFs), modelos NLP para classificação de sinistros e orquestração com n8n. Workflow de aprovação humana para casos em zona cinza (confiança < 0,85).

Stack

PythonspaCyTesseract OCRn8nPostgreSQLRedisDocker

Prazo e equipe

6 meses · squad de 3 + analista cliente

Indústria
Marketplace / e-commerce
Ano
2024

6× mais rápido ao mercado: marketplace passa de releases de 6 semanas para releases diárias

6×
Mais rápido ao mercado
< 5 min
Tempo médio de deploy
< 4 %
Taxa de rollback
99.95 %
Uptime

O desafio

Marketplace crescendo 80 % ao ano travado em releases mensais/bimestrais. Cada deploy era um evento manual de 8 horas com rollback em ~30 % das vezes. A velocidade do produto era limitada pela velocidade da infra.

A solução

Migração para arquitetura cloud-native em Kubernetes com CI/CD completo (GitHub Actions + ArgoCD), feature flags (GrowthBook), observabilidade (OpenTelemetry + Grafana) e gates automáticos de qualidade.

Stack

KubernetesGitHub ActionsArgoCDGrowthBookOpenTelemetryGrafanaTerraform

Prazo e equipe

5 meses · squad de 4 + time de plataforma cliente

Perguntas sobre os casos

Por que os nomes dos clientes estão omitidos?+

A maioria dos projetos está sob NDA. Compartilhamos métricas, arquitetura e stack porque é o que é verificável. Os nomes e referências são entregues sob NDA em propostas formais.

Como essas métricas foram calculadas?+

Cada métrica foi calculada comparando o estado pré-implementação contra o estado 90 dias pós-produção, usando os mesmos KPIs declarados na proposta. As métricas são auditáveis internamente pelo cliente.

Esses casos se aplicam a outras indústrias?+

Sim. Detecção com ML aplica-se a fintech, e-commerce, telco e seguros. Automação inteligente aplica-se a qualquer processo administrativo de alto volume. Migração cloud-native aplica-se a qualquer produto digital com velocidade travada pela infra.

Quanto tempo leva um caso similar?+

Entre 4 e 6 meses para chegar à produção com KPIs medidos. POCs validados são entregues em 6-8 semanas.

Seu caso aqui em 6 meses?

Conte-nos seu desafio. A call de descoberta é gratuita e sem compromisso.

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