Diagnóstico estratégico, agentes customizados e governança com conformidade LGPD. Do MVP à produção com observabilidade total.
80% das empresas sofrem com Shadow AI — colaboradores usando ferramentas não aprovadas com dados da empresa. Sem rastreabilidade, segurança ou arquitetura para escalar.
Uso de IAs públicas com dados sensíveis sem políticas ou auditoria. Risco iminente de vazamento e quebra de regras da LGPD.
POCs frágeis que nunca alcançam produção. Falta de orquestração multi-agente e observabilidade do que acontece nos bastidores.
Projetos entregues sem handoff estruturado ou monitoramento pós-deploy. Sistemas cognitivos degradam sem manutenção especializada.
Sem governança e engenharia de produção, IA corporativa é só risco encoberto.
Cinco serviços para cada etapa da maturidade em IA — do primeiro contato com a tecnologia à operação de ecossistemas agênticos complexos.
Capacitação corporativa em IA generativa. Sua equipe descobre oportunidades reais nos seus processos e sai com um roadmap de projetos pronto para implementar. Disponível em Workshop Intensivo (4h) ou Programa Guiado com mentoria (12h).
Mapeamento profundo da maturidade IA corporativa. Identificamos casos de shadow AI e construímos um roadmap estratégico pontuado por ROI.
Seu primeiro agente robusto em produção. Integrações com sistemas legados, treinamento formal da equipe interna e elaboração de case documentado.
Deploy de 2 a 4 agentes que conversem entre si. Orquestração complexa usando LangGraph, com observabilidade integral em LangSmith.
Implementação de framework alinhado à ISO 42001. Contenção de shadow AI, auditorias periódicas e criação do comitê de ética em IA.
A metodologia que garante agentes em produção real — não apenas POCs. Aplicamos rigor de engenharia de software em sistemas não-determinísticos, do diagnóstico ao loop de evolução contínua.
Mapeamos como dados e decisões fluem na sua operação. Identificamos shadow AI, gargalos cognitivos e as oportunidades de automação com maior ROI — antes de escrever uma linha de código.
Desenhamos a arquitetura de ferramentas, fluxos e governança em modelos agnósticos. Cada componente é escolhido por critério técnico — não por hype. O resultado é resiliência máxima contra lock-in e obsolescência de stack.
Desenvolvemos com Eval Harness e testes adversariais. Cada agente é submetido a cenários de falha controlada antes do deploy. Sem essa etapa, 70% dos agentes em produção degradam em menos de 90 dias.
O deploy é o início, não o fim. Monitoramos cada decisão via LangSmith, refinamos prompts com base em dados reais e expandimos o ecossistema agêntico conforme o negócio cresce. Sistemas cognitivos exigem manutenção especializada — garantimos isso.
Cada engajamento segue uma jornada estruturada com entregáveis concretos em cada fase.
Mapeamos uso de IA, shadow AI e gargalos operacionais. Entregável: relatório de maturidade com casos priorizados por ROI.
Semanas 1–2Definimos stack, fluxos de dados, governança e integrações. Proposta técnica validada com seu time interno.
Semanas 2–3Desenvolvimento com Eval Harness e testes adversariais. Primeiro agente em produção com handoff e treinamento da equipe.
Semanas 4–8Monitoramento contínuo via LangSmith, refinamento de prompts e expansão gradual do ecossistema agêntico.
ContínuoAgentes que se integram perfeitamente à sua operação técnica.
Stack agnóstico com domínio real — não apenas integração superficial.
Operando shadow AI detection com diretrizes alinhadas aos requisitos LGPD/ISO 42001.
Construímos grafos de estado complexos. Esqueça chatbots lineares; entregamos agentes que inferem, pausam e corrigem erros sozinhos.
Auditoria profunda de cada LLM call. Visualizamos custos por token, latência e razões metafísicas por trás das decisões do agente.
Roteamos a tarefa ao melhor modelo em real-time, sem interrupções e sem dispersão de custos.
Mapeamos que 40% dos devs e analistas usavam IA pública sem filtros. O diagnóstico arquitetônico da AC nos tirou de um abismo regulatório iminente em compliance LGPD.
Substituímos fluxos que levavam dias por um agente LangGraph em 5 semanas. Integração limpa via API com nossos sistemas core. Redução de 60% no backlog humano.
Ter um ecossistema com 3 agentes se comunicando sob LangSmith nos deu uma visibilidade que nem a engenharia interna possuía. Payback do projeto alcançado no mês 4.
Projetos selecionados por complexidade técnica e impacto mensurável no negócio.
Agente LangGraph com pipeline RAG sobre centenas de documentos clínicos. Redução drástica no tempo de análise médica com conformidade LGPD total.
Agentes de suporte, recomendação e pós-venda integrados via LangGraph com memória persistente e visibilidade total no LangSmith.
Agente multimodal com visão computacional e decisão autônoma de rejeição de lotes. Integração direta com ERP legado via API customizada.
Shadow AI ocorre quando colaboradores usam ferramentas não aprovadas — ChatGPT, Gemini, Copilot — com dados corporativos sensíveis. Sem políticas, esses dados podem alimentar modelos de terceiros, expondo sua empresa a riscos de LGPD, vazamento e perda de propriedade intelectual. Estimamos que 80% das empresas brasileiras já convivem com esse problema sem saber.
Não é obrigatório para iniciar. Trabalhamos com empresas desde startups sem time técnico até enterprises com squads dedicados. Nossa metodologia inclui handoff estruturado e treinamento da equipe interna para que, ao término do projeto, haja autonomia suficiente para operar e evoluir os sistemas entregues.
Somos completamente agnósticos. Trabalhamos com OpenAI (GPT-4o), Anthropic (Claude), Google (Gemini Pro), Meta (Llama) e AWS Bedrock. A seleção do modelo é feita por critério técnico — custo, latência, capacidade — não por preferência comercial. Inclusive roteamos tarefas para diferentes modelos dentro do mesmo agente quando isso otimiza o resultado.
Implementamos o framework ISO 42001 adaptado ao contexto brasileiro: mapeamento de fluxo de dados pessoais, anonimização na camada de prompt, logs de auditoria por operação e políticas de retenção. Para empresas em setores regulados (saúde, fintech), adicionamos camadas específicas de conformidade setorial.
O Pacote Pilot Agent opera com entrega em 4 a 6 semanas a partir do kick-off. Isso inclui diagnóstico, arquitetura, desenvolvimento com testes adversariais, integração com sistemas legados e treinamento da equipe. Projetos de ecossistema multi-agente têm janela de 8 a 14 semanas dependendo da complexidade.
O Evolution Loop é parte estrutural de todos os nossos pacotes. Monitoramos performance via LangSmith, identificamos degradação de prompts e refinamos com base em dados reais. Sistemas cognitivos sem manutenção especializada degradam em 3 a 6 meses — garantimos que isso não aconteça.
Não. Os pacotes de diagnóstico e implementação são projetos com prazo e entrega definidos. O plano Evolution (monitoramento contínuo) é opcional e contratado separadamente após a entrega, sem lock-in. Acreditamos que a melhor retenção vem de resultado, não de contrato.
Forneça os dados de cenário e alocaremos um especialista sênior para uma avaliação preliminar e agendamento virtual.
Sua solicitação foi processada com sucesso no nosso pipeline. Um arquiteto cognitivo sênior fará contato em até 24 horas de dias úteis com o de-briefing estrutural.