Trabalho cuidadoso, resultados mensuráveis
A Quietframe nasceu da percepção de que muitas empresas querem usar IA de forma sensata, mas não encontram um ponto de partida confiável.
Voltar ao InícioA história da Quietframe
A Quietframe foi fundada em Curitiba por um grupo de profissionais com passagem por equipes de dados e operações em empresas de médio porte. Com o tempo, percebemos um padrão recorrente: gestores interessados em adotar ferramentas de linguagem e automação, mas sem clareza sobre por onde começar ou o que esperar.
Decidimos montar uma consultoria com um modelo diferente — projetos de escopo delimitado, entregáveis escritos e linguagem acessível a quem não é especialista. O nome Quietframe reflete essa postura: estruturar o trabalho de forma discreta e metódica, sem ruído desnecessário.
Hoje atendemos equipes de produto, operações e atendimento que precisam de uma visão honesta sobre onde a IA pode ajudar — e onde ela não faz sentido.
O que nos orienta
Clareza antes de tudo
Cada projeto começa com um mapeamento honesto da situação atual — sem suposições e sem pressa para vender escopo.
Transparência no relacionamento
Documentamos o que fazemos, explicamos as escolhas e deixamos os entregáveis em mãos do cliente para uso futuro.
Autonomia do cliente
Nosso objetivo é habilitar as equipes a operar as soluções de forma independente — não criar vínculos de dependência contínua.
As pessoas por trás dos projetos
Rafael Costa
Fundador & Consultor Sênior
Mais de oito anos em projetos de dados em empresas de logística e varejo. Lidera as avaliações de prontidão e define a arquitetura das soluções.
Mariana Lima
Especialista em NLP & Dados
Formada em ciência da computação com foco em processamento de linguagem natural. Coordena os projetos de análise de feedbacks e pipelines de texto.
Thiago Souza
Integração & Suporte Técnico
Responsável pelas integrações com sistemas de atendimento e pelo acompanhamento técnico pós-entrega dos projetos de copiloto.
Como conduzimos os projetos
Conformidade com a LGPD
Todos os projetos seguem as exigências da Lei Geral de Proteção de Dados. Utilizamos apenas os dados estritamente necessários e assinamos acordos de confidencialidade quando aplicável.
Escopo documentado
Cada projeto começa com um documento de escopo assinado por ambas as partes, descrevendo entregas, prazo e critérios de aceite.
Revisão de qualidade
Antes de qualquer entrega, realizamos uma rodada interna de revisão para garantir que o resultado está alinhado com os objetivos definidos no início.
Comunicação periódica
Mantemos o cliente informado durante o projeto com atualizações regulares por escrito — sem reuniões desnecessárias, mas sem silêncio prolongado.
Ferramentas sem vendor lock-in
Sempre que possível, utilizamos soluções que o cliente pode operar ou trocar por conta própria — sem amarrá-lo a um fornecedor específico.
Transferência de conhecimento
Todo projeto inclui materiais de referência e uma sessão de repasse para que a equipe do cliente entenda o que foi construído e como utilizá-lo.
Uma postura diferente no mercado de IA
O mercado de consultoria em inteligência artificial no Brasil cresceu rapidamente nos últimos anos, mas nem sempre com a mesma velocidade no que diz respeito à qualidade das entregas. Muitas empresas contratam projetos de IA sem um diagnóstico claro da situação atual — e acabam investindo em ferramentas que não se encaixam nos processos existentes.
A Quietframe foi estruturada para atuar de forma diferente. Antes de propor qualquer solução, fazemos perguntas sobre as pessoas que vão usar as ferramentas, os fluxos de trabalho existentes e os dados disponíveis. Esse mapeamento inicial evita projetos que parecem promissores no papel mas não saem do piloto.
Nossa experiência com equipes de produto, atendimento e operações nos ensinou que a adoção de IA é um processo gradual. Começar com um projeto de escopo pequeno e bem definido costuma gerar mais aprendizado e resultado do que tentar transformar tudo de uma vez.
Trabalhamos com empresas de diferentes tamanhos, desde operações enxutas até times maiores de suporte. O ponto em comum é a disposição de olhar com atenção para o problema antes de decidir a ferramenta. Esse é o trabalho que nos interessa.
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