Engenharia para empresas de IA
Interfaces, APIs e infraestrutura que transformam modelos em produtos úteis.
Como podemos ajudar
Ajudamos empresas que desenvolvem produtos com modelos de IA a construir plataformas, observabilidade, integrações e experiências web ou mobile.
Os projetos passam por avaliação de escopo e disponibilidade. Quando necessário, a execução poderá envolver especialistas parceiros apresentados na proposta.
Aplicações comuns
- SaaS com funcionalidades de IA
- Ferramentas internas e bases de conhecimento
- Plataformas de agentes e automação
O que você pode esperar
Entregáveis definidos em função do diagnóstico técnico, com escopo formalizado antes da contratação.
Arquitetura de produto e dados
Detalhamento e critérios de aceite alinhados durante a proposta.
Aplicações e integrações com modelos
Detalhamento e critérios de aceite alinhados durante a proposta.
Plano de avaliação, custo e observabilidade
Detalhamento e critérios de aceite alinhados durante a proposta.
Nosso processo
Uma sequência de trabalho adaptada à complexidade e aos riscos do projeto.
Definir produto e limites dos modelos
Alinhamos o problema e os resultados desejados.
Desenhar experiência e backend
Planejamos a execução com validações frequentes.
Avaliar qualidade e monitorar
Avaliamos o resultado e os próximos passos.
Decisões que fazem diferença no projeto
Transformar uma demonstração de IA em produto exige engenharia convencional de software além do modelo: autenticação, cobrança, confiabilidade, isolamento de dados e interfaces que mostrem limites e fontes. A solução deve poder ser monitorada e ajustada sem depender de promessas sobre respostas perfeitas.
Projetar APIs, gestão de usuários, permissões, logs e controle de custos de inferência desde os primeiros ciclos.
Separar prompts, avaliações, recuperação de contexto e integrações externas para facilitar manutenção e auditoria.
Implementar mecanismos de limites de uso, tratamento de falhas e escalonamento humano em operações sensíveis.
Medir qualidade por casos de teste representativos, latência, custo por tarefa e feedback de usuários reais.
Perguntas antes de começar
Respostas técnicas para orientar o diagnóstico, sem substituir a definição de escopo.
Vocês desenvolvem o modelo de IA do zero?
Esta oferta é voltada principalmente à engenharia de aplicações, integrações e operação em torno de modelos existentes. Pesquisa e treinamento de modelos exigem escopo específico.
Como controlar custos de uma aplicação com LLM?
Use limites por conta, observabilidade de tokens e latência, caching quando adequado e testes comparando modelos para cada caso de uso.
Posso trocar o provedor do modelo depois?
Uma arquitetura com contratos claros pode reduzir acoplamento, mas recursos, formatos e comportamentos variam e exigem testes de compatibilidade.
O que preparar para uma conversa técnica
Um briefing inicial ajuda a estimar dependências e esclarecer decisões antes de assumir prazos ou custos.
- Principal jornada do produto, público e modelo de cobrança.
- Modelos, provedores, fontes de dados e permissões de acesso existentes.
- Limites esperados de latência, custo por tarefa e qualidade de resposta.
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