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AI Tinkerers - São Paulo
Team

IAgora

This team is at maximum capacity. This team is not accepting new members.

Project Concept

“O acolhimento que chega agora. A proteção que começa agora. A vida que continua agora.”
IAgora no combate ao feminicídio é um sistema inteligente de proteção que transforma o celular em uma ferramenta ativa de prevenção, resposta e geração de provas. Em uma única solução, integra um agente de inteligência artificial que acolhe, orienta e identifica sinais de abuso, uma rede anônima que reconecta mulheres e reduz o isolamento, e um protocolo discreto de ativação por voz que age em situações de risco iminente. Tudo foi projetado para ser invisível quando necessário, seguro em cenários críticos e complementar aos canais formais de proteção, atuando exatamente onde eles ainda não conseguem alcançar.
O projeto está diretamente alinhado aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU. Contribui com o ODS 5 ao atuar na prevenção da violência contra mulheres, ajudando a identificar e interromper o ciclo de abuso antes que ele escale. Também se conecta ao ODS 3 ao oferecer suporte emocional contínuo, reduzindo o isolamento e promovendo saúde mental em contextos de vulnerabilidade. Na prática, o IAgora reduz o tempo de reação, aumenta a consciência da vítima e cria caminhos reais de proteção.
O problema central é a lacuna existente antes da formalização da denúncia. Aplicativos oficiais atendem bem situações já judicializadas, mas deixam de fora mulheres que ainda estão em dúvida, que não possuem medida protetiva ou que já saíram da relação, mas continuam vulneráveis. Essas mulheres não têm acesso a orientação segura, apoio contínuo ou mecanismos discretos de proteção.
O IAgora resolve esse problema ao oferecer três funcionalidades integradas: um agente de inteligência artificial atua como ponto de acolhimento inicial, respondendo dúvidas, identificando sinais de abuso e orientando decisões com base no contexto da usuária; um sistema de ativação por frase de pânico permite que, ao dizer uma expressão comum do cotidiano, o aplicativo dispare automaticamente um protocolo de segurança, enviando localização em tempo real e alertas para contatos de confiança, sem que o agressor perceba. Além disso, a solução inclui uma comunidade anônima onde mulheres podem compartilhar experiências, reduzindo o isolamento e fortalecendo redes de apoio.
Durante o hackathon, será desenvolvido um protótipo funcional com foco em validação da ideia. O agente de IA será implementado com fluxo conversacional estruturado ou integração com API, a frase de pânico será demonstrada com simulação de detecção e envio de alerta, e a comunidade será representada por um feed funcional com interações básicas. O objetivo é provar a viabilidade da solução, não entregar o produto final.
O diferencial do IAgora está na integração de prevenção, ação e prova em uma única solução. Diferente de aplicativos tradicionais, ele não depende exclusivamente da denúncia, mas atua antes, durante e depois da violência. A ativação por voz elimina a necessidade de interação manual em situações de risco, enquanto a possibilidade de registro automático de evidências fortalece processos legais. A comunidade anônima atua diretamente contra o isolamento, uma das principais estratégias de controle do agressor.
Outro ponto central é que o projeto é desenvolvido por mulheres que compreendem, por vivência e escuta ativa, as nuances da violência de gênero. Essa perspectiva garante que a solução seja construída com foco real em segurança, discrição e usabilidade em cenários críticos, aliando sensibilidade social com aplicação técnica de inteligência artificial.
O IAgora propõe uma mudança de abordagem: não esperar a violência escalar para agir, mas utilizar inteligência artificial para identificar sinais, orientar decisões e iniciar respostas imediatas. O objetivo é simples e direto — transformar risco em ação antes que seja tarde.

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Status: Submitted

Last saved: April 12 at 5:02 PM -03

Team Roster This team is not accepting new members. (team is at max capacity)

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Joana Carolina Silva Alves Team Lead RSVP Approved

Analista at Hitss do Brasil
Atuou na estruturação e revisão do Pitch de apresentação e forneceu suporte no desenvolvimento do Frontend. Adicionalmente, colaborou na configuração e integração do Firebase para garantir o alinhamento entre a visão do produto e a infraestrutura de dados.
Sou estudante de Análise e Desenvolvimento de Sistemas na FIAP, com foco em Dados e interesse em Inteligência Artificial. Possuo formação introdutória em Machine Learning e Deep Learning pela USP, com domínio dos principais conceitos e suas aplicações práticas. Busco transformar conhecimento teórico em soluções reais, desenvolvendo projetos que utilizam IA para gerar impacto concreto.
Inteligência Artificial (IA) • Machine Learning • Deep Learning • Engenharia de Dados • Análise de Dados • Ciência de Dados • Big Data • Processamento de Linguagem Natural (NLP) • Desenvolvimento de Software • Projetos com Impacto Social • Tecnologia para Segurança e Proteção • Inovação Tecnológica
Em andamento.

Ane Isabel Negreiros Freitas RSVP Approved

Ux writer chatbots at AeC Centro de Contatos
Responsável pela camada de UX/UI e pelo desenvolvimento principal do Frontend. Criou os protótipos de alta fidelidade no Figma, além de desenvolver o roteiro, storyboard e a narrativa visual do Pitch.
Ane Isabel Freitas is a UX Writer, specializing in Conversational Intelligence with 6 years of experience. She expertly bridges UX design and Machine Learning, prototyping AI solutions with tools like Python, Rasa, and NLP. Ane's technical skills include building ML pipelines, bot curation, and performance analytics. She holds a postgraduate diploma in Análise Projeto e Gerência de Sistemas and is interested in Artificial Intelligence, User Experience, Communication, Innovation, Product, and Software. Ane is looking for design partners and is open to introductions via email.
Inteligência Artificial, User Experience, Comunicação, Inovação, Produto, Softwares, Machine Learning, Estatística, Programação, etc.
Current projects include developing a machine learning pipeline using Random Forest to predict user behaviors and journeys in chatbots. Currently focused on creating intelligent conversational flows, as well as journey mapping and performance analysis for users.Technical artifacts include a “Chatbot Interaction Flow Dataset” and a project on automatic classification logic for investor profiles based on goals, contributions, and withdrawal intentions.These projects use Python, scikit-learn NLTK,

Jessica Pereira RSVP Approved

Jovem Aprendiz at Csu Digital
Atuou no desenvolvimento técnico de Backend e IA. Trabalhou na lógica do banco de dados Firestore para a comunidade anônima, na engenharia de prompts para as respostas especializadas do agente de acolhimento e na configuração do agente conversacional via Gemini API.
Sou estudante de Análise e Desenvolvimento de Sistemas na FIAP e atuo como Aprendiz na área de Telecom na CSU Digital, em São Paulo. Tenho cerca de 1 ano de experiência prática em Machine Learning e Computer Vision, com projetos utilizando Python, TensorFlow, Scikit-learn e OpenCV. Tenho interesse em me aprofundar em IA, Deep Learning, NLP e Data Science, e estou em busca de oportunidades de estágio ou posições júnior, além de projetos e iniciativas que contribuam para meu crescimento.
Tenho interesse em aprofundar meus conhecimentos e me conectar com pessoas e oportunidades nas seguintes áreas: Machine Learning, Deep Learning e Inteligência Artificial Computer Vision e aplicações práticas com imagens e vídeo Natural Language Processing (NLP) e soluções com IA generativa Data Science e Análise de Dados, incluindo uso de SQL Desenvolvimento de soluções end-to-end e arquitetura básica de sistemas
Chatbot de detecção de fake news: Desenvolvimento de um chatbot utilizando Google Gemini para análise e classificação de notícias. Modelos de Computer Vision: Criação de projetos com detecção de objetos (YOLO) e reconhecimento facial, aplicando conceitos de transfer learning. Dashboard de vendas: Desenvolvimento de painel interativo no Power BI para análise de dados.

Bruna Prado RSVP Approved

Customer Salles at Bueno
Responsável pela arquitetura de Backend e integração de Inteligência Artificial. Implementou a persistência de dados e autenticação anônima via Firebase e configurou o agente conversacional utilizando a Gemini API.
Estudante de Análise e Desenvolvimento de Sistemas (3º semestre) em transição da área comercial para a tecnologia. Sou entusiasta de IA e Cloud Computing, com experiência prática em TypeScript (NestJS) através de projetos de código aberto e em Python para Ciência de Dados. Participo ativamente das comunidades de tecnologia, unindo visão de negócio e desenvolvimento técnico para criar soluções de valor.
FullStack Developer, BackEnd Developer, Dados e BI, Arquitetura de cloud.
Contribuo para o projeto open source 'Comunidade Café Bugado', desenvolvendo uma API em NestJS e TypeScript para centralizar eventos de tecnologia. No projeto, utilizo TypeORM para persistência de dados e foco na escalabilidade da arquitetura.