Serviços de IA
IA integrada ao software que você já usa.
Copilotos, agentes e inteligência documental: desenhados em torno dos seus dados, integrados ao seu produto e aos seus fluxos de trabalho, e rodando em produção. Começa por descobrir o que vale a pena construir.
Sprint de 2 semanas · preço fixo · 100% creditado na implementação
O que construímos
Sprint de AI Discovery
Duas semanas para mapear onde a IA gera um ROI mensurável no seu software. A porta de entrada para tudo o que vem abaixo.
Agentes e assistentes de IA
Copilotos e agentes autônomos conectados ao seu produto, às suas ferramentas e às suas permissões: supervisionados, avaliados e aprimorados em produção.
Inteligência e busca documental
Contratos, faturas, tickets e conhecimento interno transformados em respostas e ações, ancorados nos seus próprios dados e não na internet aberta.
Visão computacional
Detecção, contagem e controle de qualidade sobre imagens e vídeo do mundo real, integrados aos sistemas que agem sobre os resultados.
IA responsável
Barreiras, avaliação e supervisão humana desenhadas dentro de cada sistema, para que o que entra em produção continue preciso, auditável e sob o seu controle.
O que todo sistema carrega
Todo sistema que entregamos começa supervisionado: uma pessoa aprova o que ele propõe. Isso não é uma limitação pela qual pedir desculpas; é como o sistema aprende os casos extremos e como a sua equipe aprende a confiar nele. Cada correção se torna uma regra. Quando as correções se aproximam de zero para um tipo de ação, a comporta se abre para esse tipo, e continua fechada para os que ainda surpreendem você.
Ancoragem
o sistema busca nos seus dados antes de agir, e suas saídas apontam para a origem. Quando seus dados não contêm a resposta, "não tenho isso" é a resposta correta, e o sistema a diz.
Escopo
uma lista explícita dos sistemas e das ações que ele pode tocar, imposta pelas suas permissões e não por um prompt.
Avaliação
um conjunto de teste com casos reais, executado toda vez que um prompt, um modelo ou os dados mudam. "Funciona" recebe um número antes de construirmos.
Trilha de auditoria
cada ação rastreável até a entrada, o modelo e a regra que a permitiu.
É a forma com que operamos o que é nosso, e a forma que construímos dentro da de cada cliente.
Provas
Construímos o Frankie, o assistente de voz da Amgen para os representantes de vendas em campo: os dados deles, por voz, enquanto dirigem para a próxima visita. Em produção desde 2019, antes da era dos LLM. Nossa própria contratação: um agente que transforma transcrições de entrevistas em perfis prontos para o cliente conduz a nossa contratação desde o início de 2025, primeiro atrás de uma comporta humana, cada correção virando regra, e um ano em produção desde então.
Ver o caso →A Sophilabs nos apresentou um produto que tínhamos orgulho de mostrar.
Notas de campo
Como trabalhamos
Começa por descobrir o que vale a pena construir. Um sprint de preço fixo com os engenheiros sêniores que construiriam o seu sistema: você sai com casos de uso priorizados, viabilidade honesta e um roteiro que pode executar com a gente ou sem a gente, e às vezes a resposta honesta é "ainda não". A maioria das equipes segue para uma implementação de preço fixo do primeiro caso de uso, entregue pelos mesmos engenheiros que a definiram; se você já sabe exatamente o que construir, pode pular o sprint e levar o caso de uso direto para a implementação. A construção começa estreita de propósito: um fluxo de trabalho, uma equipe, uma métrica; um primeiro agente ou fluxo documental são semanas de trabalho, não trimestres. A partir daí, muitos seguem construindo com a gente em uma assinatura mensal cujo preço é definido pelo que é entregue, não por horas. De um jeito ou de outro, o roteiro inclui os números, então o que vem depois é uma decisão, não uma surpresa.
Perguntas frequentes
Vocês conseguem adicionar recursos de IA a um software que já existe e tem usuários?
Sim. É exatamente o que fazemos: copilotos, assistentes, inteligência documental, busca e visão computacional, construídos dentro de produtos que já rodam em produção, com usuários reais e restrições reais.
Como vocês trabalham dentro do nosso modelo de permissões e de dados?
Usamos como eles são. Um recurso de IA que ignora o seu modelo de permissões é um incidente de segurança esperando para acontecer, então a busca e as ações respeitam as mesmas regras que o seu produto já aplica, por usuário e por tenant.
Quais modelos vocês usam, e quem escolhe?
Comerciais, de código aberto ou próprios, escolhidos pelo caso de uso e não pelo logo. Nós trazemos os trade-offs — custo, latência, residência dos dados, qualidade na sua tarefa — e você decide. A arquitetura mantém o modelo substituível, porque a resposta certa hoje raramente é a resposta certa em um ano. Na prática: um modelo comercial pela API dele para a maioria dos copilotos, um modelo de pesos abertos na sua própria infraestrutura quando os dados não podem sair do seu ambiente ou o volume torna o preço por chamada insustentável, e machine learning clássico quando a entrada é uma tabela.
Como vocês medem se um recurso de IA funcionou?
Com um número acordado antes de o trabalho começar — horas economizadas, erros evitados, tempo para concluir uma tarefa —, medido contra como o mesmo trabalho era feito antes. Se um recurso não pode ser amarrado a um número, isso é sinal de que não é o primeiro a construir.
O que os nossos dados sustentam hoje?
Essa é uma das quatro perguntas que o sprint de discovery responde. A maioria das equipes tem mais do que pensa para busca e menos do que pensa para treinamento; saber o que é o quê antes de construir é a diferença entre um recurso que entra em produção e um piloto que empaca. Onde eles ainda não sustentam um caso de uso, isso é uma descoberta, não um fracasso: a preparação que eles precisam pode ser o primeiro passo do roteiro.
Como vocês lidam com dados que não podem sair do nosso ambiente?
Não movendo eles. O sistema roda dentro do acesso que você concede: a sua cloud, as suas permissões, o seu log de auditoria. Onde um modelo comercial é a ferramenta certa, usamos termos que excluem os seus dados do treinamento; onde isso não basta, modelos de pesos abertos rodam dentro do seu ambiente.
Quem mantém depois do lançamento?
A sua equipe, se você quiser: tudo é entregue com o conjunto de avaliação, o runbook e as regras aprendidas. Muitos clientes seguem construindo com os mesmos engenheiros de forma mensal, com o preço posto sobre o que é entregue e não sobre as horas; de um jeito ou de outro, a passagem de bastão é escrita para funcionar sem a gente.