Sistemas com IA nativa, não plugins colados.
Refazer do zero ou modernizar o legado? Sete critérios para decidir com o comitê, e a arquitetura que faz a IA caber no produto.
Desenvolvemos software corporativo com IA na arquitetura — não como camada extra. Plataformas SaaS, back-offices inteligentes, ERPs internos e workflows complexos onde o LLM é parte do tecido do sistema, integrado a partir do diagnóstico.
Na prática
A maioria das empresas adiciona IA como plugin em cima de software legado. Resultado: latência, custo alto, segurança frágil. Desenvolvimento de sistemas com IA nativa parte de outro ponto: a IA é componente arquitetural, com cache, fallback, observabilidade e custo previsível desde o design.
Sete critérios. Uma direção.
Para cada critério, escolha o lado que descreve a sua empresa hoje. Cinco ou mais para um lado apontam o caminho; o empate técnico aponta o modelo híbrido.
- 01Idade e manutenção do legado
- 02Integração via API
- 03Base instalada
- 04Horizonte de retorno
- 05Auditabilidade regulatória
- 06Equipe de engenharia de IA
- 07Orçamento e tolerância a ruptura
Leitura orientativa, baseada no nosso artigo sobre o tema. A decisão final passa pelo Diagnóstico Arquitetônico.
A mesma funcionalidade, duas arquiteturas.
Arraste o divisor. À esquerda, uma chamada de modelo pendurada no legado; à direita, a IA como componente do sistema.
- × sem cache
- × sem fallback
- × custo desconhecido
- × sem registro auditável
Diagrama ilustrativo de arquitetura.
Inteligência dentro do produto. Engenharia em toda a base.
- 01
Arquitetura AI-native
IA pensada no design: cache semântico, fallback determinístico, custo por feature mensurado e versionamento de prompts.
- 02
Plataformas sob medida
SaaS B2B, ERPs internos, back-offices, marketplaces — qualquer sistema onde IA agrega valor real e não decorativo.
- 03
Stack moderno e auditável
TypeScript, React, Node.js, Postgres, Supabase, edge functions. Stack legível, sem caixa-preta, fácil de evoluir.
- 04
Deploy e operação contínua
CI/CD, observabilidade (logs, métricas, alertas), DLQ para resiliência, SLA negociado e equipe interna treinada.
Por que escolher a WSS
Sediada na Praça do Derby, em Recife, a Web Star Studio atende empresas em todo o Brasil. Nosso diferencial não está em prometer tecnologia: está em entregá-la com diagnóstico, arquitetura e operação.
Aplicamos o Método E4 (Entender, Estruturar, Executar e Evoluir) em cada projeto. Sem atalhos, sem retrabalho, sem dependência permanente do fornecedor.
- E1Entender
- E2Estruturar
- E3Executar
- E4Evoluir
Como sua empresa aparece no Google e nas IAs?
Em poucos minutos, o Raio-X Digital da Web Star Studio analisa seu site, sua presença nas buscas, suas citações em respostas de IA e seus concorrentes. Você recebe scores de 0 a 100 e um relatório com prioridades claras.
- Site e buscas
- Respostas de IA
- Concorrentes
Perguntas frequentes
O que é desenvolvimento de sistemas com IA nativa?
É construir software onde a IA é parte da arquitetura desde o início — não um plugin adicionado depois. Implica decisões de design sobre cache, fallback, custo de LLM, observabilidade e versionamento de prompts integradas ao código de produção.
Qual a diferença entre AI-native e AI-bolted-on?
AI-bolted-on é adicionar uma chamada de LLM em cima de software legado: funciona mal, custa caro, é difícil de monitorar. AI-native parte do design: cada feature considera quando usar LLM, quando usar regra determinística, como mensurar custo e como recuperar de falha.
Quanto custa desenvolver um sistema com IA do zero?
MVPs AI-native partem de R$ 120k e ficam prontos em 10-16 semanas. Plataformas completas (multi-tenant, SaaS, ERPs internos) partem de R$ 300k. Sempre dimensionado após Diagnóstico Arquitetônico.
Quais frameworks e modelos vocês usam?
Stack: TypeScript, React, Node.js, Supabase/Postgres, Vercel/Edge. LLMs: Gemini 2.5, GPT-5, Claude Sonnet via Lovable AI Gateway; modelos open-source (Llama, Mistral) quando há requisito de soberania.
Vocês desenvolvem SaaS B2B com IA?
Sim, é nossa especialidade. Multi-tenant, billing integrado, agentes por workspace, RAG por cliente e observabilidade granular.
O sistema fica nosso ou da WSS?
Seu. Código-fonte, documentação, contas cloud e modelos ficam em sua propriedade. Sem vendor lock-in.
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