Existe um padrão que se repete em seguradoras de médio porte que tentam implementar IA: o projeto é contratado, a consultoria chega, pede acesso aos dados — e o projeto para. Não por falta de tecnologia. Não por falta de orçamento. Por falta de dados em condição de uso. O que a consultoria encontra na prática: tabelas Oracle de 15 anos sem documentação, campos com nomes que só o DBA original entendia, dados de sinistros distribuídos em três sistemas diferentes que nunca foram integrados, registros duplicados, campos nulos onde não deveriam ser nulos.
"A IA não é mágica. Ela aprende com o que você alimenta. Se você alimenta lixo, ela aprende a produzir lixo com mais eficiência." — HTI AI Studio
Health check completo das bases
Auditamos todas as bases relevantes: Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL. Mapeamos qualidade, completude, consistência e documentação. O health check completo mostra exatamente o que está em condição de uso — antes de qualquer investimento em IA.
Saneamento e normalização
Tratamos duplicatas, nulos, inconsistências de formato e registros corrompidos. Documentamos cada regra de transformação aplicada — porque o modelo precisa saber de onde cada dado veio.
Modelagem do data warehouse analítico
Projetamos o data warehouse com a camada analítica que o modelo de IA vai consumir: fatos de sinistros, dimensões de segurado, apólice, prestador e tempo. Dados históricos integrados, estruturados e acessíveis.
Pipeline de atualização contínua
O modelo precisa de dados novos para continuar aprendendo. Implementamos o pipeline que alimenta o DW continuamente com dados das operações — sem intervenção manual.
DBA dedicado em sustentação
O projeto não acaba quando o modelo vai para produção. A HTI mantém DBA dedicado sustentando a infraestrutura — garantindo que os dados que alimentam a IA continuem confiáveis.
Consultoras de IA puras fazem modelos. Consultorias de banco de dados puras fazem infraestrutura. A HTI faz os dois — e isso muda completamente o resultado. Quando a mesma equipe que estrutura os dados também treina o modelo, não existe o gap de comunicação que trava a maioria dos projetos. Complementa o trabalho de IA para seguradoras e da governança SUSEP.
O que a seguradora recebe antes de qualquer modelo: relatório de health check com diagnóstico completo das bases; plano de saneamento priorizado por impacto no projeto de IA; data warehouse analítico modelado e documentado; pipeline de atualização contínua em produção; documentação técnica completa das bases — ativo que a seguradora não tinha.