Nossa Empresa
Inteligência aplicada a catálogos reais, com dados que você já possui
A Buriti AI nasceu da convicção de que sistemas de recomendação eficazes não exigem volumes impossíveis de dados — exigem metodologia adequada e compreensão do contexto de cada negócio.
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De Goiânia para o Brasil: recomendação com responsabilidade
A Buriti AI foi fundada em Goiânia por profissionais com experiência em modelagem de dados, aprendizado de máquina e desenvolvimento de software para o setor privado brasileiro. O nome vem do buriti — palmeira nativa do Cerrado, de raízes profundas e crescimento orientado pela luz disponível. Uma imagem que traduz bem nossa abordagem: trabalhar com o que existe, sem exageros.
Percebemos, ao longo de projetos anteriores, que muitas empresas brasileiras tinham dados suficientes para construir sistemas de recomendação funcionais, mas encontravam barreiras na seleção da estratégia certa e na adaptação de modelos importados de contextos completamente diferentes. A Buriti AI foi criada para preencher esse espaço.
Trabalhamos com catálogos de tamanhos variados — de plataformas de nicho até operações corporativas — e desenvolvemos cada projeto a partir da realidade observada nos dados do cliente. Nada de parâmetros genéricos copiados de tutoriais.
Missão
Tornar sistemas de recomendação acessíveis e funcionais para empresas brasileiras de diferentes portes, sem depender de infraestruturas desproporcionais ao negócio.
Visão
Ser referência em personalização com IA no mercado brasileiro, reconhecida pela qualidade técnica, ética no uso de dados e resultados mensuráveis.
Valores
Transparência no que entregamos, responsabilidade no uso dos dados dos clientes, e honestidade sobre o que é viável para cada contexto.
Equipe
As pessoas por trás dos projetos
Formação técnica sólida, experiência com dados reais e comprometimento com os resultados de cada cliente.
Rafael Ferreira
Diretor Técnico
Especialista em aprendizado de máquina com foco em sistemas de filtragem colaborativa. Liderou projetos de personalização em e-commerce e plataformas de conteúdo no Brasil.
Camila Andrade
Engenheira de Dados
Responsável pela arquitetura de pipelines de dados e pelo preparo das bases de treinamento. Experiência com integrações em ambientes de produção de alta disponibilidade.
Marcos Souza
Engenheiro de Software
Cuida da camada de integração e das APIs que conectam os modelos às plataformas dos clientes. Foco em performance, documentação e manutenibilidade.
Padrões de Trabalho
Como conduzimos cada projeto
Cada engajamento segue protocolos que equilibram rigor técnico, transparência com o cliente e responsabilidade no uso dos dados.
Acordo de Confidencialidade
Todo projeto inicia com formalização de NDA. Os dados do cliente são utilizados exclusivamente para os fins acordados em contrato.
Conformidade com a LGPD
Arquiteturas desenhadas para atender os princípios da Lei Geral de Proteção de Dados desde a fase de concepção, não como adaptação posterior.
Análise exploratória rigorosa
Antes de qualquer modelagem, realizamos análise detalhada dos dados disponíveis para identificar padrões, lacunas e oportunidades reais.
Validação com dados reais
Os modelos são avaliados com métricas relevantes para o contexto de uso — não apenas acurácia isolada, mas diversidade, cobertura e relevância percebida.
Código documentado e mantível
Entregamos repositório documentado com instruções claras. A equipe técnica do cliente consegue entender e manter o que foi desenvolvido.
Relatórios de desempenho
Durante o período de suporte, fornecemos relatórios periódicos com indicadores de desempenho do sistema e observações sobre padrões de uso.
Sobre nossa atuação
Recomendação com IA no contexto brasileiro
Sistemas de recomendação bem construídos funcionam como curadores discretos — aparecem na hora certa, com sugestões que fazem sentido para aquele usuário específico, sem invadir a experiência de navegação. Para chegar a esse resultado, é necessário entender como os usuários interagem com o catálogo, quais sinais são confiáveis e quais são ruído.
No Brasil, as plataformas digitais enfrentam particularidades que afetam a qualidade dos dados de uso: sazonalidades regionais marcadas, comportamento de compra influenciado por ciclos econômicos específicos e catálogos que mudam com frequência. A Buriti AI considera esses fatores no processo de modelagem, em vez de aplicar soluções pensadas para outros mercados.
Nossa localização em Goiânia — centro geográfico do Brasil — reflete a intenção de atender empresas em diferentes regiões do país com a mesma dedicação. Operamos de forma remota com total capacidade, e visitamos clientes quando o projeto se beneficia do contato presencial.
Ao longo dos projetos entregues, identificamos que a diferença entre um sistema de recomendação que gera resultado e um que fica subutilizado está, frequentemente, na fase de calibração pós-lançamento. Por isso, incluímos períodos de acompanhamento em todas as nossas soluções — não como cortesia, mas como parte do processo.
Quer entender se sua empresa está pronta para um sistema de recomendação?
Conversamos sobre seus dados, seu catálogo e suas metas — sem compromisso e sem jargões desnecessários.
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