Uma empresa de Rio de Janeiro dedicada a tornar avaliações de IA compreensíveis
Trabalhamos com equipes que precisam de registros internos confiáveis sobre como os modelos de IA que usam se comportam — e por quê.
← Página InicialComo chegamos aqui
A Kaleidon nasceu de uma observação repetida: organizações brasileiras começavam a usar ferramentas de IA sem um registro interno de como essas ferramentas se comportavam. Quando algo dava errado — ou quando alguém precisava explicar para um gestor por que o modelo tinha sido escolhido — faltava documentação.
Fundada em 2022 em Botafogo, Rio de Janeiro, a empresa começou com um único serviço: ajudar equipes a redigir rubricas de avaliação em português. Ao longo do tempo, percebemos que o problema era maior: não era só vocabulário, era todo o fluxo de registro, comparação e manutenção de informação sobre modelos em produção.
Hoje oferecemos três formas de estruturar esse trabalho — um workshop de um dia, um sandbox de quatro semanas e um programa de documentação de doze semanas. O fio condutor é o mesmo em todos: deixar algo que a equipe consegue usar depois que saímos.
"Tornar o trabalho com modelos de IA mais legível — para quem os usa e para quem toma decisões sobre eles."
Escopo definido por escrito antes de qualquer trabalho começar.
Sem endosso de modelos ou fornecedores — registramos o que existe, não o que é melhor.
Os dados do cliente ficam com o cliente — não armazenamos conjuntos de dados de produção.
Reduzir dependência da consultoria, não aumentá-la.
As pessoas por trás do trabalho
Rafael Medeiros
Fundador & Diretor de Avaliação
Trabalhou por seis anos em projetos de ciência de dados e sistemas de recomendação antes de focar em metodologias de avaliação. Criou o glossário original em português que originou a Kaleidon.
Camila Alencar
Responsável por Documentação
Formada em letras e comunicação corporativa, especializou-se em traduzir comportamento de sistemas técnicos para registros que gestores não especialistas conseguem interpretar e manter.
Tomás Silveira
Engenheiro de Harness
Responsável pela arquitetura dos sandboxes de avaliação e pela documentação técnica de cada entrega. Foco em reprodutibilidade e em sistemas que equipes internas consigam operar sem suporte contínuo.
Como mantemos a qualidade do que entregamos
Documento de escopo assinado
Todo engajamento começa com um documento que descreve o que será entregue, o que está fora do escopo e como os resultados serão revisados. Mudanças de escopo são registradas por escrito.
Revisão por par interno
Materiais de workshop e documentação de modelos passam por revisão interna antes da entrega. Cada item entregável tem um segundo par de olhos antes de chegar ao cliente.
Privacidade de dados do cliente
Não retemos conjuntos de dados fornecidos pelos clientes após o encerramento do projeto. Comunicações e registros de trabalho são mantidos por dois anos e podem ser excluídos a pedido.
Checklist de entrega
Cada serviço tem uma lista de itens de entrega definida no início. Só consideramos o engajamento encerrado quando todos os itens foram verificados com o cliente.
Português como idioma de trabalho
Todos os materiais, rubricas, documentações e sessões são conduzidos em português do Brasil. Não pedimos que equipes trabalhem em inglês para usar nossas entregas.
Caminho de saída claro
Ao final de cada engajamento, o cliente recebe tudo o que precisa para continuar o trabalho internamente. O objetivo nunca é criar dependência de consultorias contínuas.
Por que documentação interna importa para organizações que usam IA
Ferramentas de IA entram nas organizações de formas variadas — via APIs de fornecedores, plataformas de terceiros, modelos ajustados internamente. Com o tempo, acumula-se um conjunto de sistemas em uso sem que exista um registro compartilhado de como cada um se comporta, para que foi testado e o que acontece quando falha.
Esse vácuo de documentação cria problemas práticos: a pessoa que sabe o que o modelo faz muda de time; um auditor pede explicações sobre uma decisão automatizada; a empresa quer substituir uma ferramenta por outra e não tem critérios comparáveis registrados. A ausência de documentação não é um problema técnico — é um problema de registro e governança.
A Kaleidon atua exatamente nessa lacuna. Não desenvolvemos modelos, não fornecemos dados de treinamento e não dizemos qual ferramenta é mais adequada. Ajudamos equipes a descrever, registrar e organizar o que já existe — de forma que o registro seja útil para quem toma decisões, não só para quem escreveu o código.
Nosso trabalho é voltado para organizações de médio porte no Brasil que já têm IA em produção e precisam de estrutura para registrar e revisar o que têm — sem precisar de uma área técnica dedicada apenas para isso.
Quer conhecer melhor o que fazemos?
Entre em contato e explicamos como cada serviço funciona na prática — sem compromisso e sem terminologia de impacto.
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