Diagnóstico
Entrevistas com operação, mapa de processos e inventário de dados. Priorizamos casos por impacto, viabilidade e risco.
- Mapa de oportunidades priorizado
- Score de maturidade AI First
- Business case dos 3 primeiros casos
Consultoria AI First
Sua operação, redesenhada com IA no centro.
Não é sobre colar um chatbot no processo atual. A gente diagnostica onde a IA muda a economia do seu negócio, desenha a arquitetura e coloca os primeiros agentes em produção — com métrica, governança e custo sob controle.
- Diagnóstico
- 3 semanas
- Primeiro agente em produção
- 6–8 semanas
- Modelo de engajamento
- Squad + advisory
A virada
IA como recurso vs. IA como base
A maioria das empresas está no primeiro lado: ferramentas soltas, pilotos que não saem do slide. AI First é uma decisão de arquitetura e de operação.
- Processo
- IA adicionadaFluxo antigo com um assistente no meio.
- AI FirstFluxo redesenhado: agentes executam, pessoas decidem e auditam.
- Dados
- IA adicionadaDocumentos espalhados, sem dono.
- AI FirstContexto curado, versionado e exposto via MCP para os agentes.
- Qualidade
- IA adicionada“Parece bom” na demo.
- AI FirstEvals automatizados a cada mudança de prompt, modelo ou ferramenta.
- Custo
- IA adicionadaFatura surpresa no fim do mês.
- AI FirstCusto por tarefa medido, roteamento entre modelos e cache.
- Risco
- IA adicionadaPolítica genérica de “não cole dados sensíveis”.
- AI FirstGuardrails, trilha de auditoria e governança alinhada à LGPD e à ISO/IEC 42001.
Método
Quatro fases, uma tripulação
Cada fase termina com algo que roda ou que decide. Nada de relatório de 80 páginas que ninguém lê.
Arquitetura & governança
Desenho da plataforma: modelos, orquestração, camada de contexto, evals e observabilidade. Políticas de uso e de dados escritas junto com jurídico.
- Arquitetura de referência
- Política de IA e matriz de risco
- Plano de evals e métricas de sucesso
Pilotos em produção
Construímos os primeiros agentes com usuários reais, humano no loop e medição desde o dia um. Piloto que não bate a métrica é desligado.
- Agentes em produção
- Painel de qualidade e custo
- Playbook de operação
Escala & AgentOps
Novos casos entram num fluxo previsível. Monitoramos drift, custo e qualidade, e capacitamos o time interno para operar sozinho.
- Backlog de casos com ROI
- Rotina de AgentOps
- Trilha de capacitação do time
Práticas
O que separa um piloto de uma operação
Práticas que aplicamos em todo projeto. São elas que fazem a IA continuar funcionando seis meses depois do lançamento.
Qualidade
Desenvolvimento guiado por evals
Antes do primeiro prompt, definimos o que é uma boa resposta. Conjuntos de teste, avaliadores automáticos (incluindo LLM-as-judge calibrado) e regressão a cada mudança.
Contexto
Context engineering
O modelo só é tão bom quanto o contexto que recebe. Curadoria, compressão, memória e recuperação desenhadas como produto.
Operação
Humano no loop por desenho
Pontos de aprovação explícitos onde o erro custa caro. O agente propõe, a pessoa decide, tudo fica registrado.
Custo
FinOps de IA
Roteamento entre modelos grandes e pequenos, prompt caching e batch. Custo por tarefa como métrica de produto.
Risco
Governança contínua
Guardrails de entrada e saída, red teaming, trilha de auditoria e revisão periódica de risco.
Visibilidade
Observabilidade de agentes
Tracing de cada passo do agente com OpenTelemetry: ferramentas chamadas, tokens, latência e falhas.
Técnicas
O repertório que usamos hoje
Escolhemos a técnica pelo problema, não pela moda. Esta é a caixa de ferramentas atual — e ela muda a cada trimestre.
Agentes
- Tool use e structured outputsRespostas tipadas e chamadas de ferramenta confiáveis.
- Model Context Protocol (MCP)Conectores padronizados entre agentes, sistemas e dados.
- Orquestração multiagentePlanejador, executores e revisor com papéis claros.
- Agent-to-agent (A2A)Agentes de sistemas diferentes cooperando por protocolo.
- Computer useAutomação de interfaces legadas sem API.
Conhecimento
- RAG híbrido com rerankingBusca vetorial + lexical, com reordenação por relevância.
- GraphRAGGrafos de conhecimento para perguntas que cruzam entidades.
- Memória de longo prazoAgentes que lembram preferências e decisões anteriores.
- Contextos longos com cacheDocumentos inteiros no contexto a custo controlado.
Modelos
- Roteamento de modelosModelo certo para cada tarefa, por custo e qualidade.
- Small language modelsModelos compactos para tarefas específicas e on-premise.
- Fine-tuning com LoRAAjuste fino leve quando o prompt não basta.
- Dados sintéticosGeração de casos de teste e de treino com controle.
Interfaces
- Agentes de voz em tempo realAtendimento por voz com latência de conversa.
- Generative UIInterfaces montadas pelo agente conforme a tarefa.
- Copilotos embutidosIA dentro do sistema que o time já usa.
Radar de ferramentas
Nossa leitura do ecossistema
Ferramentas que usamos ou acompanhamos de perto, por camada da stack. Somos agnósticos: a recomendação final depende do seu contexto.
Leitura de out/2026
Modelos
- Claude
- GPT
- Gemini
- Llama
- Mistral
- Qwen
Orquestração
- Claude Agent SDK
- LangGraph
- OpenAI Agents SDK
- Mastra
- CrewAI
Dados & RAG
- pgvector
- Qdrant
- LlamaIndex
- Weaviate
- Neo4j (GraphRAG)
Evals & observabilidade
- Langfuse
- promptfoo
- Braintrust
- Arize Phoenix
- OpenTelemetry GenAI
Protocolos
- MCP
- A2A
Engenharia assistida
- Claude Code
- Cursor
- GitHub Copilot
Infra & serving
- AWS Bedrock
- Vertex AI
- Azure AI Foundry
- vLLM
- Ollama
Não temos acordo comercial com fornecedores citados. O radar é revisado a cada trimestre.
Autodiagnóstico
Onde sua empresa está hoje?
Cinco perguntas, dois minutos. É uma leitura inicial — o diagnóstico completo cruza isso com dados reais da operação.
Formatos
Como podemos trabalhar juntos
3 semanas · escopo fechado
Diagnóstico AI First
Para quem precisa decidir onde investir antes de construir.
- Mapa de oportunidades
- Score de maturidade
- Roadmap de 2 trimestres
A partir de 3 meses
Squad AI First
Para colocar agentes em produção com uma tripulação dedicada.
- Arquitetura e governança
- Pilotos em produção
- AgentOps e capacitação
Mensal
Advisory contínuo
Para times internos que querem um parceiro de revisão e direção.
- Revisão de arquitetura
- Curadoria do radar
- Sessões com liderança
Perguntas que ouvimos
Antes da primeira conversa
- Preciso ter dados organizados antes de começar?
- Não. Organizar o contexto certo faz parte do trabalho — e normalmente é menor do que parece quando focamos nos casos priorizados.
- Vocês trabalham com qual modelo de IA?
- Com o que fizer mais sentido para cada tarefa. Projetamos para trocar de modelo sem reescrever o produto.
- Meus dados vão treinar modelos de terceiros?
- Não. Usamos contratos e APIs corporativas sem retenção para treino, e opções on-premise quando o risco exige.
- E se o piloto não der resultado?
- Toda iniciativa nasce com uma métrica de sucesso. Se não bater, a gente desliga e realoca o esforço — isso também é resultado.
Vamos desenhar sua operação AI First?
Uma conversa de 45 minutos com quem vai conduzir o projeto. Você sai com uma leitura honesta do ponto de partida.