A Startup
Quem somos
A LaraiaTech nasceu do desejo de Lilian Laraia implantar melhorias nos processos prospecção de dados para projetos de PDI - Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação.
Nós transformamos dados e informações em subsídios para roadmaps e análises preditivas, com o objetivo de auxiliar as empresas a tomarem decisões estratégicas e assertivas.
Somos uma startup incubada no CIETEC-IPEN/USP. Nossos parceiros são: a FAPESP, a AHK, o ALI-SEBRAE-CNPq e pelo programa de aceleração Conecta Startup Brasil: MCTIC, Softex, ABDI e CNPq e Atômica (Sebrae for Startups e Wylinka).
“Comecei a minha carreira há mais de 20 anos na bancada de uma indústria química, sou professora de Gestão de Inovação e, em 2016, fundei a LaraiaTech, para desenvolver ferramentas digitais e algoritmos que auxiliem outros pesquisadores nas suas investigações cientificas, em patentes e em outras bases, disponíveis na web.”
Missão
Prover aos líderes das empresas conteúdo e análises de qualidade para tomar as decisões corretas e se posicionar à frente das mudanças como protagonistas, sem cansaço, assertivo e sem gaps no processo.
Você já parou para avaliar todas as etapas de um processo de prospecção tecnológica feita “manualmente”?
Este processo está sujeito a erros, pois conta com um elemento que pode falhar ao longo do processo, devido ao cansaço e às ações repetitivas: o fator humano.
Por meio de algoritmos, machine learning e feature engineering (entre outros métodos de inovação digital), auxiliamos gestores de inovação a realizarem pesquisas em bases de dados científicas de todo o mundo.
Nossos métodos priorizam os documentos de maior interesse, considerando a maior abrangência possível da pesquisa, de forma precisa, consistente e sem erros, em poucos dias.
Metodologias
Nossos projetos são focados nas necessidades de cada cliente e se baseiam em metodologias de ponta, que indicam o estado da arte do mercado de cada cliente. Entre elas, estão:
Mineração de texto
Análise semântica
Aprendizagem de máquina
Análises Preditivas
Elaboração de análises e bibliometria
Classificação por relevância