Não somos uma empresa de esteira vendendo licença ou acesso. Somos uma empresa sniper: entramos sob NDA, validamos a oportunidade a custo mínimo, e só crescemos financeiramente quando o crescimento do seu negócio é real e comprovado.
A indústria de tecnologia tradicionalmente cresce vendendo licenças e acessos: o fornecedor recebe independentemente do resultado gerado para o cliente. A Domus parte de uma estrutura diferente.
Receita garantida ao fornecedor, mesmo sem ganho comprovado para o cliente.
A Domus só cresce quando comprova crescimento real no negócio do cliente.
Essa distinção não é retórica: está codificada na estrutura contratual e financeira do nosso modelo de negócio.
Entramos sob NDA e avaliamos a oportunidade real de crescimento antes de propor qualquer investimento ao cliente.
O cliente investe apenas no essencial: o custo do MVP. A Domus assume o risco do desenvolvimento.
Recebemos com base no crescimento real gerado, nunca na venda de licença ou hora técnica.
Cada fase é amparada por um instrumento jurídico específico, proporcional ao risco e ao investimento daquele momento.
Entramos no negócio do cliente sob acordo de confidencialidade para identificar, com precisão, a oportunidade de crescimento via tecnologia. Se não houver ganho potencial claro, o projeto não avança. Ambos poupam tempo.
Validamos o conceito e o modelo de precificação por ganho em ambiente restrito, com cybersecurity adequada. O cliente paga apenas o custo aberto, sem margem. Se o ganho não se confirmar, o cliente só gastou o mínimo, e a Domus ganha massa de treinamento para seus motores.
Entregamos a solução com todas as funcionalidades e a segurança necessárias para operar em produção. O cliente paga pelo ganho gerado: a Domus cresce na exata medida em que o cliente cresce.
Cada contrato é proporcional ao risco e ao investimento do momento em que é firmado. Baixe os modelos de cada etapa e conheça as regras do jogo antes de começar.
Protege as informações trocadas no diagnóstico inicial, sem custo e sem compromisso de investimento.
Formaliza o repasse aberto do custo do piloto, com cláusulas de cybersecurity, sem margem embutida.
Define, de forma mensurável, a remuneração da Domus atrelada ao crescimento real do cliente.
Modelos genéricos de partida, disponíveis para consulta e adaptação. Eles não constituem aconselhamento jurídico e devem ser revisados por advogado(a) antes de qualquer assinatura, para ajustar o texto à operação e à legislação aplicável. O contrato efetivamente utilizado em cada projeto é elaborado e acordado com o cliente.
Nosso diferencial está no emprego combinado de fundamentos sedimentados de ciência com as abordagens mais avançadas de IA.
Uma analogia da Fórmula 1 (o mesmo conceito já explorado publicamente pela AWS em sua parceria com a F1) explica por que uma empresa pequena e ágil consegue competir com as gigantes de tecnologia.
Com pista seca e grip uniforme, é praticamente impossível ultrapassar um pelotão de 20 carros de Fórmula 1. As gigantes de tecnologia dominam da mesma forma: escala, capital e infraestrutura consolidados tornam a competição direta quase inviável para uma empresa pequena.
Basta chover para o conceito mudar: grip imprevisível e estratégia importam mais que potência bruta, e as ultrapassagens se tornam frequentes. Em disrupção tecnológica, empresas ágeis como a Domus são mais eficientes e têm menos a perder, pela agilidade do seu modelo de 3 fases.
Não competimos de frente com as gigantes em dia de sol.
Fomos desenhados para vencer quando chove.
Exemplos de aplicações consagradas de Physics AI, gêmeos digitais e modelos orientados a dados, organizados por segmento. Cada uma atua em uma das duas alavancas do lucro: aumentar a entrada de capital ou reduzir a saída.
No varejo a margem é apertada e o estoque é dinheiro parado. Pequenos ganhos de previsão e de eficiência se repetem em milhares de SKUs, todos os dias.
Sazonalidade de gripe, alergia e dengue acompanha clima e dinâmica epidemiológica. Modelos que incorporam essas variáveis antecipam a demanda de cada loja, reduzindo ruptura de produtos de alto giro e vencimento de estoque.
Modelos de elasticidade-preço por categoria apontam onde há espaço para margem sem perder volume, e quais itens funcionam como âncora de tráfego para a loja.
Refrigeração é um dos maiores custos de energia de um supermercado. Um modelo termodinâmico da câmara e dos compressores, calibrado com dados, otimiza a operação e protege a cadeia de frio dos perecíveis.
Previsão de venda por loja e por dia, com efeito de promoção e de calendário, para repor na medida certa: menos perda de perecíveis, menos gôndola vazia.
Em serviços, o ativo escasso é o tempo de profissionais caros. Dados bem usados liberam horas e aumentam a capacidade de atendimento sem aumentar a estrutura.
Um modelo estima a probabilidade de cada paciente faltar e orienta confirmações e encaixes, elevando a ocupação de salas e de profissionais.
Antes do envio da conta, um modelo identifica guias com maior risco de glosa, para corrigir na origem e recuperar receita que hoje se perde.
Agentes de IA leem documentos fiscais, classificam lançamentos e conciliam extratos, com revisão humana nas exceções. O escritório atende mais clientes com o mesmo time.
Análise de grandes volumes de documentos e de decisões anteriores para estimar chance e prazo de êxito, priorizar a carteira e precificar honorários com mais segurança.
É aqui que a ciência faz mais diferença. Processos governados por física e química bem conhecidas permitem modelos precisos, e cada ponto percentual de eficiência vale muito em escala.
Balanço de massa e energia, termodinâmica e cinética combinados com dados de operação. Apoia decisões de carga, energia e tempo de corrida, para reduzir consumo de energia e eletrodo por tonelada e elevar a produtividade.
Modelos que preveem a química final e calculam as adições de ferroligas necessárias reduzem consumo de insumos caros e retrabalho de corrida.
A moagem é uma das maiores consumidoras de energia da mina. Um gêmeo digital da planta orienta setpoints para reduzir energia por tonelada e melhorar a recuperação do minério.
Modelos de falha para equipamentos críticos e despacho otimizado de caminhões reduzem paradas não planejadas e custo por tonelada movimentada.
Modelos que combinam física de irradiância e vento com dados de operação melhoram a previsão de geração solar e eólica e definem quando carregar e descarregar baterias (BESS) para capturar melhores preços.
Transformadores, turbinas e inversores modelados fisicamente e monitorados em tempo real permitem agir antes da falha, evitando perda de geração e reparos emergenciais.
Preços de commodities são ditados por oferta, demanda, custo de produção e logística, grandezas físicas que podem ser modeladas. Quem entende o fundamento antes decide melhor.
Curva de custo de produção, estoques, balanço oferta-demanda e prêmios físicos alimentam modelos preditivos que apoiam decisões de compra, venda e hedge.
Modelos agronômicos (balanço hídrico, fenologia) combinados com clima e satélite estimam a oferta com antecedência, antecipando movimentos de preço.
Modelos de margem de refino e de movimentação de navios e estoques apoiam decisões de compra, estocagem e proteção de preço.
Dimensionar a proteção certa, na hora certa, reduz o custo de hedge e a volatilidade do resultado, sem abrir mão de capturar oportunidades.
Em toda aplicação em que os dados podem ser dirigidos por ciência, os modelos da Domus geram resultado financeiro mensurável para o negócio. E como só ganhamos sobre o crescimento que comprovamos, o resultado é o nosso critério de decisão desde a Fase 1.
Os exemplos ilustram categorias de aplicação conhecidas no mercado. O resultado de cada projeto depende dos dados, do processo e do contexto do cliente, e é isso que o diagnóstico da Fase 1 avalia. Os exemplos do mercado financeiro tratam de modelagem e não constituem recomendação de investimento.
Sem custo. Sob NDA. Com clareza sobre viabilidade desde a primeira fase.