Previsão de séries temporais com IA, com ou sem treinamento prévio

Sim. A Seervia precisa de histórico suficiente para capturar sazonalidade e tendências. Na prática, algumas centenas de pontos costumam bastar, embora mais histórico melhore a robustez. Se houver lacunas ou mudanças de regime, segmente ou limpe antes de enviar. Zero-shot elimina retreinamento por base, não a necessidade de contexto passado.

Você pode enviar CSV pela web, conectar Google Sheets ou integrar via API REST e webhooks. Nos planos Enterprise há pipelines diretos para BigQuery, Snowflake e AlloyDB. O mínimo é timestamp e valor numérico; opcionalmente envie IDs de série para muitas métricas em paralelo. Tipos e fusos são validados na ingestão.

Em geral, segundos após os dados estarem disponíveis. A latência depende do tamanho da série e do horizonte, mas o modelo é zero-shot sem treinos longos. Na API, o tempo costuma ser dominado pela transferência, não pela inferência. Em planilhas, o refresh pode ser agendado em minutos ou horas.

Sim. O fluxo sem código cobre CSV e conectores guiados no Google Sheets. Você define o horizonte e baixa resultados sem código. Depois, o mesmo projeto pode escalar para API sem trocar de plataforma—ideal para negócios validarem valor antes de engenharia.

Zero-shot significa que o modelo não precisa ser retreinado para cada base nova—generaliza em uma inferência. Reduz custo, acelera time-to-value e dependência de ML por métrica. O TimesFM foi treinado em escala para isso. A Seervia oferece isso como serviço gerenciado.

ARIMA e Prophet costumam exigir ajuste por série e suposições fortes. A Seervia usa transformer com patches e cabeça de quantis, com bom desempenho médio em benchmarks e padrões não lineares sem ciclo de treino por cliente.

Além do ponto central, a Seervia retorna quantis que formam faixas de incerteza. Úteis para estoque, capital de giro ou capacidade em cenários pessimista, base e otimista. Os quantis vêm do modelo, alinhados ao TimesFM.

A Seervia segue práticas B2B: criptografia em trânsito, controles por workspace e opções Enterprise para residência de dados. Minimize dados pessoais com séries agregadas. O Enterprise inclui suporte para requisitos regulatórios.

Sim—no Enterprise há conectores gerenciados e padrões SQL/ETL para BigQuery, Snowflake ou AlloyDB com governança central. Engenharia desenha o pipeline com janelas de atualização e SLAs, sem exportações manuais repetidas.

O TimesFM é competitivo em varejo, finanças, IoT, energia, tráfego web e mais. O ganho relativo depende da qualidade e do horizonte, mas o zero-shot evita especialização manual por indústria. Medimos erro fora da amostra em piloto.

A Seervia é construída sobre TimesFM (Google Research, ICML 2024) e entregue como serviço gerenciado com foco em API REST, quantis e conectores (CSV, Google Sheets, BigQuery e mais no Enterprise). TimeGPT e Nixtla são alternativas de mercado com outros modelos, preços e fluxos; a diferença prática está no motor base, na governança B2B e em como você mede precisão nos seus próprios dados em um piloto.

Sim, como alternativa operativa a stacks baseados em Prophet ou ARIMA quando você quer menos manutenção por série e médias melhores em benchmarks heterogêneos. A Seervia usa um transformer com tokenização por patches e cabeça de quantis; Prophet e ARIMA continuam válidos se você prefere modelos clássicos com ajuste manual. Em piloto comparamos erro fora da amostra com seu baseline.

Zero-shot elimina o retreinamento por base, mas não substitui a necessidade de histórico suficiente para capturar sazonalidade e tendências. Com muito poucas observações o forecast pode ficar instável; na prática costumam ser necessários centenas de pontos para resultados robustos. Se a série é curta, avaliamos em piloto e ajustamos horizonte e granularidade.

Você pode consumir previsões via API REST e webhooks para orquestrar jobs no seu stack, ou exportar de CSV/Google Sheets para o BI. No Enterprise habilitamos pipelines para data warehouses (BigQuery, Snowflake, AlloyDB) e padrões tipo ETL para alimentar painéis ou o ERP sem copiar dados manualmente.

Em benchmarks públicos, o TimesFM obtém MAE competitivo frente a abordagens clássicas e supervisionadas em média, sem treinar um modelo novo por série. No seu negócio a diferença depende da qualidade dos dados, horizonte e regime; um modelo supervisionado sob medida pode ganhar em casos muito específicos com mais custo operacional. Medimos erro fora da amostra em piloto para decidir com números.