Cirurgia, não reescrita
Identificamos os 2 ou 3 pontos onde a IA agrega valor real. Não substituímos o que funciona — potencializamos.
Serviço · Integração de IA
Coloque IA no que já funciona — sem reescrever.
Não precisa derrubar o sistema para ganhar com IA. Identificamos onde agrega valor real, integramos cirurgicamente e medimos ROI desde o primeiro dia. O que funcionava ontem segue funcionando hoje — agora com superpoderes.
O contexto
A tentação é reescrever tudo. Quase nunca é a resposta.
Você tem um sistema que funciona, que sua equipe conhece, que os usuários adotaram. A pressão por "adicionar IA" não justifica derrubá-lo. A maior parte das melhorias mais valiosas vem de embutir IA em pontos específicos do fluxo existente — sem tocar no que já gira bem.
Integração cirúrgica, não transplante.
ROI mensurável desde o dia um
Antes de integrar, definimos a métrica de sucesso. Se não movermos a agulha, não chegamos a produção.
Humano no loop
Onde o custo do erro é alto, a IA sugere e um humano aprova. Onde é baixo, roda sozinha. Decidido caso a caso.
Seu dado não sai do perímetro
Modelos self-hosted, fornecedores com BAA ou mascaramento prévio. Projetamos para sua realidade de compliance.
Respeitamos seu stack
Integramos em .NET, Java, Node, Python, GeneXus ou o que rodar. Não pedimos para adotar um framework novo só por isso.
Entregas curtas
Primeira integração produtiva com escopo restrito. Depois iteramos com métricas em mãos.
As capacidades que mais movem a agulha.
Assistência contextual
Um copiloto embutido em telas-chave do seu sistema, que responde com o dado do seu negócio — não com uma enciclopédia genérica.
Automação de processos
Fluxos que antes passavam por três pessoas hoje são resolvidos por um agente — com escalonamento a humano quando necessário.
Enriquecimento de dados
Classificação automática, extração de entidades, detecção de anomalias. Seu dado entra igual; sai com metadados que servem.
Busca semântica
Buscar por intenção em vez de palavras exatas. RAG sobre seus tickets, documentos, contratos, KBs ou base de conhecimento interna.
Resumo e geração
Atas de reunião, respostas a tickets, documentação técnica, propostas. A IA redige; uma pessoa valida.
Triagem e priorização
Classifica tickets, leads, alertas ou incidentes pela severidade real — não pela ordem de chegada.
Do mapeamento à integração produtiva.
- 01
Mapeamento de oportunidade
Trabalhamos com sua equipe para identificar onde a IA agrega — e onde não. Saímos com 2 ou 3 candidatos priorizados por impacto e viabilidade.
- 02
PoC com dados reais
Montamos um protótipo funcional sobre o candidato mais forte, usando dado real mascarado. Medimos contra a métrica acordada.
- 03
Integração no sistema
Conectamos ao fluxo produtivo com feature flag e rollout gradual. Observabilidade completa: latência, custo, qualidade, adoção.
- 04
Medição e ajuste
Produção supervisionada com ajustes. Tunamos prompts, thresholds e modelos contra dados reais, não suposições.
- 05
Handoff e evolução
Deixamos runbook, métricas de operação e playbook de ajuste. Sua equipe pode operá-la; se preferir que sigamos, seguimos.
A quem essa integração serve.
Preferimos dizer que não a vender mal. Se algo aqui não fechar, conversamos sobre isso na primeira chamada.
Faz sentido se…
- Você tem um sistema ou processo funcionando e quer ganhar eficiência sem reconstruir.
- Você testou um PoC de IA em dev e agora precisa levá-lo a produção a sério.
- Seu volume de tickets, mails, documentos ou alertas cresceu e a equipe não dá conta.
- Você tem dado valioso (tickets, contratos, KBs, logs) que hoje ninguém busca porque buscar é um calvário.
- Você opera em indústria regulada e precisa de IA com controles estritos — modelos self-hosted, auditoria, humano no loop.
Não é para você se…
- Você quer "IA" sem um problema específico. Conversemos primeiro sem contrato — não cobramos exploração.
- Você busca um chatbot web genérico para marketing. Há SaaS mais baratos para isso.
- Você está montando um produto novo do zero: o serviço de software sob medida serve melhor.
Por que este serviço
Muitas equipes nos pedem o mesmo: “temos um sistema que funciona, temos dado, e agora precisamos somar IA. Mas não podemos reescrever tudo.” Exato. E nem deveriam.
A maior parte do valor que a IA pode aportar a um sistema existente captura-se com integrações pontuais no fluxo: um copiloto na tela onde o usuário trabalha, um classificador que prioriza a fila de tickets, um extrator que tira dados de PDFs antes carregados manualmente. Coisas pequenas em impacto tecnológico, grandes em impacto de negócio.
Como pensamos o escopo
Antes de meter um modelo de IA em qualquer lugar, fazemos duas perguntas incômodas:
- Qual é a métrica que vai mexer? Se não conseguirmos nomear, não começamos.
- O que acontece quando falha? Se não conseguirmos respondê-la bem, a integração não chega a produção.
Isso parece óbvio e a maioria dos projetos de IA pula uma ou as duas.
O que fica quando saímos
Uma integração produtiva com métricas, runbook de operação, playbook de ajuste e código de qualidade. Sua equipe pode mantê-la, evoluir ou desligá-la — sem depender de nós. Se preferir que sigamos, é um contrato à parte que não condiciona nada do entregue.
O que perguntam antes de integrar.
Com que stack tecnológico posso contar?
Integramos contra qualquer backend moderno via API — REST, gRPC, filas ou trigger de banco. Trabalhamos em .NET, Java, Node, Python, PHP, GeneXus e alguns legados menos comuns. Se seu stack é mais raro, conversamos no discovery.
Que modelos de IA usam?
Depende do caso. Por padrão avaliamos Claude (Anthropic), OpenAI e modelos open source (Llama, Mistral, Qwen) self-hosted. Escolhemos por precisão, latência, custo e compliance. A arquitetura fica agnóstica de fornecedor — trocar de modelo não obriga a refazer a integração.
Como controla o custo de inferência?
Com quatro alavancas: escolher o menor modelo que resolve o caso, cachear resultados estáveis, limitar contexto e fazer batch quando o volume permite. Deixamos um dashboard com custo por operação e alertas antes de algo disparar.
Meu dado sensível sai do perímetro?
Depende do que combinarmos. Opções: modelos self-hosted (nada sai), fornecedores com BAA assinado, mascaramento prévio de PII. Para indústrias reguladas, projetamos a opção que passe pela sua revisão de segurança antes de escrever código.
O que acontece se a IA errar?
Tratamos como fato esperado, não como acidente. Todo output crítico passa por humano antes de impactar; os não críticos têm thresholds de confiança, fallbacks e logs para revisão. A integração inclui o plano de o que fazer quando falha.
Quanto tempo leva uma integração típica?
Cobrimos mapeamento, PoC, integração e medição para a primeira capacidade em produção. Calendário fechamos no kickoff conforme escopo. Integrações seguintes são mais rápidas porque a plataforma já está montada.
Conseguem integrar IA sobre aplicações GeneXus?
Sim, faz parte do nosso DNA. Fazemos com webhooks, procedures consumindo APIs, integração com KBDeepdive para busca semântica sobre a KB, ou camadas laterais expondo IA sem tocar em objetos core. Depende do caso e da sua versão de GeneXus.
Outros serviços
Tem um processo pedindo IA?
Uma chamada inicial basta para identificar se há caso, dimensioná-lo e dar uma opinião honesta — incluindo "não faça", se for o caso.