Serviços de desenvolvimento de IA à medida

Uma empresa de desenvolvimento de IA à medida constrói features e produtos de IA para o vosso caso de uso específico, em vez de vos vender uma ferramenta genérica. Os nossos serviços de desenvolvimento de IA à medida pegam num problema bem definido — uma feature, um produto interno, um agente de IA — e entregam-no como software a correr no vosso ambiente, com evals, guardrails e teto de custo. Tudo construído contra os vossos dados, os vossos sistemas e uma métrica acordada à partida.

Por projeto, definido e fechado antes de escrevermos código de produção, não staff augmentation à hora. Como referência, a maioria dos projetos começa na faixa dos €15k–€50k, builds mais pequenos abaixo disso, produtos maiores com várias features acima de €50k. Cinco coisas mexem no número: o estado dos dados, o número de sistemas a integrar, o nível de qualidade e de revisão humana, o caminho do modelo e o trabalho de conformidade. O teto de custo de inferência em produção é um número à parte que desenhamos e aplicamos em código.

Sim, quando a pergunta em aberto é se um modelo consegue sequer fazer o trabalho nos vossos dados. Uma PoC connosco é construída contra um conjunto de evals com casos reais e termina num sim ou não por escrito face à métrica acordada — não numa demo. Se passar, passa a ser o primeiro milestone do MVP em vez de código para deitar fora. Se a resposta já é óbvia, saltamo-la e definimos o MVP diretamente.

Contratem uma empresa quando precisam de uma funcionalidade ou produto de IA entregue e medido, e ainda não sabem se a IA vai ser central ao negócio — é mais rápido do que recrutar e o código fica vosso. Montem uma equipa interna quando a IA é o próprio produto e o trabalho é permanente; primeiro vem a contratação, e isso leva meses. Um caminho intermédio comum: uma equipa externa entrega o primeiro sistema, passa-o com runbook, e contratam quando o volume o justificar.

Veem software a funcionar no vosso ambiente nas primeiras semanas, com uma demo à sexta, não uma revelação única no fim. Uma feature focada chega a produção tipicamente em poucas semanas; um produto com várias superfícies demora mais e é partido em milestones que aprovam. Não mostramos notebooks a fingir de progresso.

Não fazemos staff augmentation, não entregamos demos como produto final, não editamos prompts numa consola sem controlo de versões, nem construímos sem evals e teto de custo. Não pomos juniores no vosso projeto. E se uma regra determinística ou uma integração simples resolverem o problema mais barato do que a IA, dizemos e encaminhamos-vos para lá.

AI Strategy decide o que construir e o roadmap, sem código. Integration liga a IA aos sistemas e dados que já correm. Automation encadeia workflows e agentes para remover passos manuais. Desenvolvimento de IA é onde o software de produção é escrito: a feature ou produto à medida, com evals, guardrails, tetos de custo e uma métrica própria.

Peça para ver a engenharia, não o deck. Cinco coisas separam um fornecedor sério: um plano de evals por escrito — como a qualidade vai ser medida nos seus dados antes do lançamento; prompts e configuração em controlo de versões, não editados ao vivo numa consola; um teto de custo desenhado no build, e não descoberto na fatura; um contrato que diz que o código e os modelos treinados são seus; e pelo menos uma história de ter dito a um cliente para não construir algo. Muitos compradores chegam até nós depois de pagarem por IA que não sobreviveu ao trabalho real — o filtro mais rápido é perguntar ao fornecedor como é que sabe quando o próprio sistema está errado.

Seis coisas por escrito: a métrica pela qual o build vai ser julgado; o conjunto de evals e como é pontuado; a escolha de modelo com o trade-off de custo, latência e qualidade declarado; o teto de custo de funcionamento ao seu volume real; milestones com software a funcionar em cada um; e a propriedade do código com os termos de entrega. Uma proposta que só lista funcionalidades e um preço ao dia está a vender esforço, não um resultado — e o esforço é o que pára depois da demo.

Preço fechado para builds com âmbito definido. Obriga o trabalho de scoping a acontecer à cabeça e põe o risco dos requisitos vagos do lado do fornecedor, que é quem está em melhor posição para o eliminar. Time and materials faz sentido quando o âmbito genuinamente ainda não se conhece — investigação inicial ou uma fase de descoberta — mas usado na entrega premeia o trabalho lento. Nós orçamentamos por projeto, com preço fechado antes de haver código de produção, e com o teto de custo de inferência como número à parte que desenhamos de propósito. Um fornecedor que não consegue fechar um preço normalmente não fez o scoping do problema.

Um padrão que ouvimos repetidamente de quem chega até nós à segunda tentativa: a ferramenta funcionava na demo e falhava no fluxo de trabalho. Um sistema de processamento de documentos que lia mal demasiados documentos reais para merecer confiança. Uma ferramenta de orçamentação abandonada porque exigia uma pessoa dedicada a tempo inteiro e dava mais trabalho do que o método manual que veio substituir. A causa comum é um build julgado por uma demo em vez de uma métrica — sem conjunto de evals sobre dados reais, sem alvo de taxa de erro, sem desenho para os casos em que o modelo se engana. É por isso que acordamos a métrica e o conjunto de evals antes de escrever código de produção.

Sim — e nalguns processos deve exigi-lo. Onde um erro tem consequências fiscais ou legais, a revisão humana dos casos de baixa confiança é um requisito de desenho, não uma admissão de fracasso. Construímo-la de propósito: limiares de confiança, uma fila de aprovação e um registo de auditoria do que o sistema fez e do que uma pessoa corrigiu. Essas correções alimentam o conjunto de evals, para que a qualidade seja medida contra casos reais e não contra uma demo.

As duas coisas, quando o projeto o pede. A maior parte do nosso trabalho é desenvolvimento de IA à medida — funcionalidades com LLM, RAG, agentes, visão computacional e modelos preditivos — mas uma funcionalidade de IA precisa normalmente de contas, permissões, dashboards e integrações à volta, e construímos isso também, com o mesmo padrão: controlo de versões, evals e testes em CI, código vosso. Para projetos que são sobretudo software de produto, com pouca IA, o melhor ponto de partida é o lado de engenharia de produto dos nossos serviços.

Coisas concretas: funcionalidades de IA à medida dentro do seu produto, ferramentas internas, produtos SaaS completos e agentes que fazem trabalho real. Tudo é entregue com evals, guardrails e um teto de custo imposto no código, não num slide. O código é seu, e há uma métrica acordada que movemos.

É um build de IA à medida, por projeto e com âmbito definido: acordamos uma métrica a mover e entregamos código a funcionar todas as semanas em função dela. A maioria dos projetos situa-se entre os €15k e os €50k+, consoante o âmbito, e no fim o código é seu. Sem avenças por lugares, sem faturação por pessoa.

Sim. Construímos e treinamos modelos de machine learning e levamo-los para software em produção, com evals para medir a qualidade e monitorização para detetar drift depois de estarem ativos. O código e os modelos treinados ficam seus. Não entregamos um notebook e damos o trabalho por terminado.

Sim. Construímos as pipelines de ingestão, os warehouses e as feature stores de que os seus modelos e relatórios dependem. Se os seus dados estão dispersos ou pouco fiáveis, construímos as pipelines que os tornam utilizáveis antes de qualquer modelo lhes chegar perto.

A engenharia de dados constrói e mantém as pipelines, warehouses e feature stores que movem e guardam os dados de forma fiável. A ciência de dados usa esses dados para construir modelos que preveem ou classificam. A análise de dados interpreta os dados para responder a perguntas de negócio e reportar o que aconteceu. A engenharia torna os dados utilizáveis, a ciência constrói modelos a partir deles, a análise tira conclusões deles. Nós fazemos a engenharia e a construção de modelos; deixamos o reporting de BI isolado para especialistas de análise.