Desenvolvimento de IA generativa: aplicações LLM, RAG e agentes que aguentam produção.

Serviços de desenvolvimento de IA generativa constroem software sobre grandes modelos de linguagem e outros modelos generativos — assistentes, RAG sobre os vossos documentos, processamento de documentos, agentes de IA — e operam-no em produção com evals, guardrails e controlo de custo. Um bom fornecedor entrega um sistema a funcionar, integrado nas vossas ferramentas, não uma biblioteca de prompts nem uma prova de conceito que nunca sai da demo.

Ambos, pelos mesmos engenheiros séniores. A consultoria responde se a IA generativa encaixa num processo, que modelo e arquitetura usar e quanto custa a operar; o desenvolvimento constrói. Se a recomendação for não construir — ou usar uma ferramenta que já pagam — essa é a entrega, e não precisam de nos contratar para o resto.

Sim. Integrar o ChatGPT é, normalmente, chamar a API da OpenAI — ou o Azure OpenAI, se os dados têm de ficar no vosso tenant Azure — a partir do vosso backend, com pesquisa sobre os vossos dados, outputs estruturados que os vossos sistemas conseguem consumir, e registo e limites de custo em cada chamada. Ligamo-lo a CRM, ERP, helpdesk e ferramentas internas, e usamos Claude ou Gemini quando servem melhor a tarefa.

O que ganhar nos vossos dados. Testamos os modelos candidatos contra uma amostra anotada dos vossos inputs reais e comparamos qualidade, latência e custo por pedido; muitas vezes um modelo grande trata os casos difíceis e um mais pequeno e barato fica com o volume. Os modelos open-weight servidos na vossa infraestrutura são a opção quando os dados não podem sair do vosso ambiente.

Um primeiro workflow em produção — um assistente, um fluxo de documentos — demora tipicamente 2 a 4 semanas, a preço fixo. Uma funcionalidade de produto maior segue a nossa cadência habitual: código a funcionar demonstrado todas as semanas, com a primeira versão tipicamente em produção em cerca de 9 semanas. Em ambos os casos entra em produção contra um limiar de precisão acordado sobre os vossos dados reais, não quando a demo parece boa.

Podem estar, se isso for desenhado desde o início. Enviamos ao modelo só os dados de que a tarefa precisa, mascaramos dados pessoais sempre que possível, usamos os termos empresariais dos fornecedores que excluem os vossos dados do treino, mantemos os dados na UE quando é exigido e registamos cada chamada. Quando os dados não podem mesmo sair do vosso ambiente, servimos um modelo open-weight na vossa infraestrutura.