A maioria das empresas tem mais potencial de IA do que imagina - enterrado em fluxos de trabalho repetitivos, ferramentas desconectadas e conhecimento bloqueado em documentos. Identificamos as oportunidades de maior valor, fazemos protótipos rapidamente e construímos sistemas de produção com avaliações, monitorização e salvaguardas. IA prática que se lança, não apresentações sobre IA.
Agentes personalizados construídos sobre Claude, OpenAI ou modelos open-source - com uso de ferramentas, raciocínio em múltiplos passos e pontos de verificação com intervenção humana. Implementados como APIs, bots Slack, ferramentas internas ou funcionalidades orientadas ao cliente, consoante onde está o valor.
Sistemas de geração aumentada por recuperação que ligam o seu LLM aos seus dados reais - docs, bases de dados, CRMs, wikis. Construídos com estratégias adequadas de chunking, modelos de embedding e pesquisa híbrida para que as respostas sejam precisas, não alucinadas.
Integrações de API, pipelines de webhook e fluxos n8n/Make que eliminam transferências manuais. Identificamos as tarefas que a sua equipa realiza repetidamente sem precisar de julgamento humano, depois automatizamo-las correctamente com tratamento de erros e registos de auditoria.
Um sprint de descoberta estruturado pelos seus fluxos de trabalho, activos de dados e ferramentas actuais. Mapeamos onde o tempo é perdido, onde as decisões são rotineiras e onde o conhecimento está em silos. Output: um registo de oportunidades classificadas com pontuação de esforço vs. impacto e um ponto de partida recomendado.
Design de sistema para o caso de uso escolhido - arquitectura de prompts, definições de ferramentas, design de pipeline de dados e mapa de integração. Definimos métricas de sucesso e modos de falha antes de construir. Uma especificação técnica leve é revista e aprovada antes de o desenvolvimento começar.
Sprints de duas semanas. Um protótipo funcional no final da segunda semana - algo que a sua equipa pode usar e sobre o qual pode dar feedback. A construção de produção segue-se com tratamento adequado de erros, lógica de retry, gestão de limites de taxa e uma suite de testes (avaliações) que detecta regressões.
Implementação em produção com um dashboard de monitorização que acompanha a taxa de sucesso de tarefas, latência, taxas de erro e custo. Realizamos uma sessão de capacitação da equipa para que as pessoas percebam como trabalhar com o sistema, o que pode e não pode fazer, e como sinalizar casos extremos.
Conte-nos a sua tarefa repetida mais demorada. Responderemos com uma avaliação realista do que a IA pode fazer por isso.