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Inteligência de Dados.
Precisão Quantitativa.
Consultoria em Dados e IA aplicada. Construímos pipelines confiáveis, assistentes que leem e citam seus documentos e análises que sustentam decisões.
01. Sobre
A Aina é uma consultoria de Dados e IA fundada em 2022 por Marcelo Ferreira. Trabalhamos no ponto em que o dado se transforma em decisão: construímos pipelines e lakehouses confiáveis, desenvolvemos modelos estatísticos que funcionam mesmo quando os dados são escassos, criamos painéis que a diretoria realmente usa e aplicamos IA onde ela resolve problemas concretos.
A Aina nasce da trajetória de Marcelo, que soma mais de 20 anos no setor financeiro. Ele começou no Banco do Brasil e chegou à engenharia de dados e BI em legal banking, com projetos em Microsoft Fabric, Azure, PySpark e Power BI, além de modelagem bayesiana para precificação de risco.
Sua formação une Filosofia e Ciência de Dados (MBA pela USP/Esalq), e essa combinação define nosso método: antes de buscar respostas, investimos em encontrar as perguntas certas. É por elas que todo projeto começa.
Com a IA, nossa posição é clara: ela não decide pela sua empresa, ela ajuda sua empresa a decidir melhor. Por isso estudamos como e por que os modelos chegam às decisões que tomam. Para nós, ética e transparência são também uma questão prática: é o que garante previsibilidade e segurança aos nossos clientes.
02. Serviços
Engenharia de dados e analytics
Pipelines, lakehouses e data warehouses em que a operação confia. Trabalhamos com Microsoft Fabric, Azure, PySpark, dbt e modelagem dimensional, com testes e documentação desde o primeiro dia.
IA aplicada a documentos
Assistentes que respondem perguntas sobre os seus documentos e citam a fonte de cada resposta. A qualidade é medida, e há salvaguardas contra respostas inventadas.
Power BI avançado
Criamos visuais personalizados com D3.js e outras bibliotecas JavaScript e os transformamos em visuais nativos do Power BI. Também migramos dashboards de outras ferramentas.
Modelagem de risco e previsão
Estimamos quanto um cliente, um segmento ou uma carteira tende a inadimplir, gerar perdas ou demandar crédito, inclusive onde há pouco histórico, como produtos novos ou segmentos pequenos. Cada estimativa vem com sua faixa de incerteza, para que você possa precificar, provisionar e definir limites com segurança.
03. Projetos Selecionados
SEC Filings Analyst
Perguntas em linguagem natural sobre relatórios 10-K e 10-Q de cinco big techs, com a fonte citada em cada resposta. Avaliação medida: fidelidade às fontes (faithfulness) de 0,962 e relevância das respostas (answer relevancy) de 0,928.
Financial Data Warehouse
Data warehouse financeiro em três camadas, com carga incremental, histórico de alterações (SCD2), 41 testes automatizados, CI e orquestração em Airflow. Construído em dbt + DuckDB.
Painel de risco de carteira
Monte uma carteira com ações da B3 e veja risco × retorno, correlação e a maior queda, com visuais próprios em D3 e histórico oficial da bolsa atualizado diariamente.
Este site
Um site pequeno construído com o mesmo rigor que aplicamos em produção: política de segurança (CSP) restrita ao próprio domínio, nota A+ no Mozilla Observatory (12/10/2026), acesso ao servidor apenas por chave SSH, segredos fora do código, formulário com defesas em camadas e e-mail autenticado (SPF, DKIM e DMARC).
04. Aina Lab
Risco de crédito · dados reais do Banco Central
Quando a carteira é pequena, a média pode custar caro
Uma simulação no navegador com a inadimplência real de 216 segmentos de crédito pessoal. Sorteie uma carteira pequena, compare a conta simples com um modelo bayesiano que mostra a incerteza de cada segmento e, depois, revele a taxa real para ver quem chegou mais perto.
Abrir o Lab05. Contato
Conte em poucas linhas o seu desafio de dados ou de IA. Respondemos pessoalmente.
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