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.
Estamos na Rua das Trinas, em Lisboa, e gostamos de conhecer os clientes pessoalmente quando faz sentido. Mas o trabalho já saiu para 15 países, e boa parte dele é multilingue - porque a maioria dos nossos clientes vende para mais do que um mercado.
Trabalha sempre com especialistas séniores. Sem juniores escondidos atrás de um gestor de projeto, sem intermediários a passar recados a alguém que nunca conhece. O Robin faz isto há mais de vinte anos - cargos séniores na Cancer Research UK e na MyVoucherCodes, e Search Marketing Account Director dos Four Seasons Hotels para a região EMEA. Em 2025 o estúdio recebeu dois Media Innovator Awards, incluindo Melhor Agência de Marketing Digital em Portugal.
O que é útil é mais aborrecido do que os títulos sugerem: triar contactos que chegam, preparar primeiras respostas para uma pessoa aprovar, extrair dados estruturados de documentos, responder a perguntas repetidas, pesquisar bem dentro do vosso próprio conhecimento. Coisas que comem horas todas as semanas. Se alguém lhe vende uma estratégia de IA sem nomear uma tarefa concreta que desaparece, está a vender-lhe slides.
Normalmente não é isso que acontece nem é o que recomendamos. O que funciona é tirar a parte repetitiva de um trabalho para que as pessoas usem o tempo na parte que precisa mesmo de uma pessoa. Se o objetivo é automatizar alguém para fora, provavelmente não somos o estúdio certo.
Onde decidir, e essa decisão deve ser deliberada. Há tarefas que podem correr contra a API de um modelo alojado; há outras que não devem sair da vossa infraestrutura. Dizemos-lhe qual é qual e construímos de forma a não entregar dados de clientes a terceiros por acidente. O RGPD não é opcional e saber onde estão os dados também não.
Porque medimos antes e depois. Horas poupadas, tempos de resposta, taxas de erro - conforme a tarefa. Se não estiver a fazer melhor do que aquilo que substituiu, desliga-se. Os projetos de IA falham quase sempre porque ninguém definiu o que era o sucesso.
Muitas vezes não, e dizemo-lo. Há imensas empresas que ganhariam mais em arranjar o site ou os analytics do que em qualquer projeto de IA. Preferimos dizer-lhe isso na primeira chamada a aceitar o dinheiro.
Conte-nos a sua tarefa repetida mais demorada. Responderemos com uma avaliação realista do que a IA pode fazer por isso.