Sistemas com IA nativa, não plugins colados.
Resposta direta
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.
Por que Brasil
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.
Arquitetura AI-native
IA pensada no design: cache semântico, fallback determinístico, custo por feature mensurado e versionamento de prompts.
Plataformas sob medida
SaaS B2B, ERPs internos, back-offices, marketplaces — qualquer sistema onde IA agrega valor real e não decorativo.
Stack moderno e auditável
TypeScript, React, Node.js, Postgres, Supabase, edge functions. Stack legível, sem caixa-preta, fácil de evoluir.
Deploy e operação contínua
CI/CD, observabilidade (logs, métricas, alertas), DLQ para resiliência, SLA negociado e equipe interna treinada.
Como sua empresa aparece no Google e nas IAs?
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Por que escolher a WSS
Sediada na Praça do Derby, em Recife, a Web Star Studio atende empresas em todo o Brasil há mais de 15 anos. 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.
Perguntas Frequentes
FAQ
Perguntas Frequentes
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.
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.
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.
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.
Sim, é nossa especialidade. Multi-tenant, billing integrado, agentes por workspace, RAG por cliente e observabilidade granular.
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