Implementação de Inteligência Artificial.
Saímos do experimento e entregamos sistemas de IA rodando, com observabilidade, SLA e integração real ao stack da empresa. Atendemos as principais capitais brasileiras.
- INPergunta recebida · WhatsApp0,00s
- AUTHPermissão verificada · perfil atendimento0,04s
- RAGBusca na base de conhecimento indexada0,21s
- RANK3 fontes acima do limiar de relevância0,38s
- LLMResposta composta com 3 citações1,42s
- GUARDPolítica de conteúdo · ok1,47s
- HITLEnviada para revisão humana1,50s
- LOGTrilha de auditoria gravada1,52s
- 01Do PoC à produçãoSistemas de IA rodando em ambiente real, com métrica de sucesso, runbook operacional e plano de evolução.
- 02Engenharia experienteArquitetos, engenheiros de IA, dados e plataforma. Sem alocação fictícia.
- 03Integração com legadoAPI, eventos e RAG sobre SAP, Salesforce, TOTVS, Oracle e sistemas próprios. Sem precisar trocar o stack.
- 04Governança embarcadaLGPD, rastreabilidade, base legal e documentação completa em todo sprint, não no final do projeto.
Demonstração
Uma pergunta percorre o sistema inteiro. Fontes, resposta, revisão e registro.
Em produção, cada resposta tem origem rastreável: o que foi consultado, com que relevância, quem revisou e o que ficou registrado. Rode a demonstração e acompanhe o caminho.
- 1Pergunta
- 2Recuperação
- 3Resposta
- 4Revisão humana
- 5Registro
01Pergunta
Comprei pelo app com cupom de desconto. Ainda consigo trocar o produto 20 dias depois da entrega?
Clique em “Rodar demonstração” para enviar a pergunta.
- Latência
- —
- Custo
- —
- Confiança
- —
- INPergunta recebida · WhatsApp
- AUTHPermissão verificada · perfil atendimento
- RAGBusca na base de conhecimento indexada
- RANK3 fontes acima do limiar de relevância
- LLMResposta composta com 3 citações
- GUARDPolítica de conteúdo · ok
- HITLEnviada para revisão humana
- LOGTrilha de auditoria gravada
02Fontes consultadasLimiar 0,60
- Política de trocas e devoluções—
- Regulamento de cupons—
- Pedido nº 48213—
- Manual de logística reversa—
- Campanha sazonal encerrada—
03Resposta proposta
Aprovar antes do envio ao cliente?
- requisição
- req_7f3a
- fontes citadas
- 3 de 5
- latência
- 1,52 s
- custo
- R$ 0,03
- revisão
- aprovada
Demonstração de uma solução sob medida. Dados ilustrativos.
Do piloto à produção
Cinco portões entre o piloto e a operação. Cada um com critério de passagem.
Um piloto prova que a ideia funciona. Produção exige mais: dados reais, sistemas conectados, permissões, testes e acompanhamento. É isso que muda a cada portão.
- Portão 1 · PoC
PoC validado
O caso de uso prova valor com dados de amostra e um critério de sucesso combinado antes de começar.
O que muda- Critério de sucesso definido por caso de uso
- Arquitetura escolhida: RAG, agentes ou fine-tuning
- Restrições de LGPD mapeadas
Passa quandoO resultado atende ao critério combinado com o dono do processo.
- Portão 2 · INT
Integrações
O sistema deixa de ler arquivos soltos e passa a conversar com CRM, ERP, agenda, e-mail ou WhatsApp.
O que muda- Conectores por API e eventos
- Base de conhecimento indexada com dados reais
- Sem troca de stack: SAP, Salesforce, TOTVS, Oracle ou sistema próprio
Passa quandoOs dados de que o fluxo precisa chegam completos e atualizados.
- Portão 3 · HML
Homologação
Ambiente idêntico ao de produção, usado para validar o comportamento com casos reais antes de qualquer exposição a cliente final.
O que muda- Testes com casos reais e casos-limite
- Permissões por perfil e trilha de auditoria
- Fallback para humano quando a confiança é baixa
Passa quandoA operação aprova o comportamento em homologação.
- Portão 4 · GO
Go-live
Liberação controlada, por etapa ou por área, com runbook operacional e caminho de volta.
O que muda- Deploy controlado e incremental
- Runbook e responsáveis definidos
- Hardening de segurança
Passa quandoO sistema atende usuários reais dentro do SLA acordado.
- Portão 5 · OBS
Observabilidade
Logs, métricas e alertas para saber o que o sistema fez e por quê, e melhorar com base nisso.
O que muda- Qualidade, latência, custo e escalonamento monitorados
- Ajuste contínuo de prompts e dados
- Expansão para novos casos de uso
Passa quandoContínuo: o painel mostra a saúde do sistema todos os dias.
Avaliação e observabilidade
IA em produção não vira caixa‑preta. Quatro sinais acompanhados o tempo todo.
Observabilidade é o conjunto de logs, métricas e alertas que mostra o que o sistema fez e por quê. Indicadores e limites são definidos com o time antes do go-live.
Demonstração de uma solução sob medida. Dados ilustrativos.
Entregáveis
O que está dentro de uma implementação de IA
Implementação é a fase em que o caso de uso aprovado vira software em produção: integrado aos sistemas da empresa, com dados reais, permissões e monitoramento.
- Camada 01 · Dados
Base de conhecimento estruturada
Ingestão, limpeza e indexação dos documentos e registros que o sistema vai consultar.
- Camada 02 · Conectores
Integrações com sistemas internos
Conexão com CRM, ERP, agenda, e-mail ou WhatsApp conforme o fluxo desenhado.
- Camada 03 · Governança
Camada de permissões e auditoria
Controle de quem vê o quê e registro de cada ação executada pelo sistema.
- Camada 04 · Testes
Ambiente de homologação
Testes com casos reais antes de qualquer exposição a cliente final.
- Camada 05 · Operação
Painel de acompanhamento
Indicadores de uso, qualidade das respostas e pontos de escalonamento humano.
Para quem é
Faz sentido quando
- Já existe um caso de uso priorizado e um dono do processo definido.
- Há acesso aos sistemas e aos dados necessários para o fluxo.
- A operação aceita rodar em homologação antes do go-live.
Não faz sentido quando
- O escopo ainda não passou por diagnóstico e muda a cada reunião.
- Os dados necessários não existem ou não podem ser acessados.
Tecnologias
Glossário
- Homologação
- Ambiente idêntico ao de produção usado para validar o comportamento antes da liberação.
- Fallback
- Caminho alternativo acionado quando o sistema não tem confiança suficiente para agir sozinho.
- Observabilidade
- Conjunto de logs, métricas e alertas que permite saber o que o sistema fez e por quê.
Perguntas frequentes
O que significa implementar IA em produção?
É colocar sistemas de IA rodando com observabilidade, SLA, governança e integração real ao stack da empresa. Não é PoC nem demo: é software vivo que atende usuários e gera resultado mensurável.
Quanto custa implementar IA em uma empresa no Brasil?
Pilotos focados ficam entre R$ 30k e R$ 120k. Plataformas multi-agentes com integrações partem de R$ 250k. O Diagnóstico Arquitetônico inicial dimensiona o investimento exato.
Quanto tempo leva uma implementação completa?
Pilotos saem em 4 a 8 semanas. Ecossistemas completos costumam levar de 3 a 9 meses, com entregas incrementais por sprint.
Quais tecnologias vocês usam para implementar IA?
OpenAI, Google Gemini, Anthropic e modelos open-source (Llama, Mistral) conforme requisitos. Stack moderno com Supabase, Postgres, Edge Functions e infra cloud (AWS, GCP, Azure) ou on-premise.
Vocês integram IA com sistemas legados?
Sim. Construímos camadas via API, eventos e RAG sobre dados de SAP, Salesforce, TOTVS, Oracle e sistemas próprios, sem exigir troca de stack.
Como começar uma implementação de IA com a WSS?
Solicite o Diagnóstico Arquitetônico pelo formulário de contato. Devolvemos uma agenda inicial em até 5 dias úteis.
Conte o seu desafio
Respondemos em até 24 horas úteis.