Quase nenhuma empresa com quem conversamos está travada pelo modelo. Elas estão travadas porque os dados de que ele precisaria estão presos em dispositivos, enterrados em um sistema legado ou armazenados em um formato que nada consegue consultar. Primeiro abrimos esse caminho, depois levamos a IA para os fluxos de trabalho em que ela se paga de forma mensurável — com pessoas ainda respondendo pelo que ela faz.
A ordem importa mais do que o modelo.
Quais dados você tem, onde eles se perdem e qual fluxo de trabalho se pagaria sozinho — antes de qualquer coisa ser construída.
Captura, sincronização e armazenamento que levam os dados a um lugar onde um modelo consiga alcançá-los, sem perder nada pelo caminho.
Servidores MCP e recuperação sobre os seus sistemas existentes, com permissões, isolamento por tenant e trilha de auditoria.
Avaliado com casos reais da sua empresa, para que você conheça a precisão antes que seus clientes a descubram.
Todo projeto pode começar por uma destas. Cada uma tem um nome e um escopo registrado por escrito antes de começarmos, para que a primeira decisão seja pequena — e você veja como trabalhamos antes de se comprometer com algo maior.
Quais dados você tem, quais está jogando fora e do que um modelo realmente precisaria para responder às perguntas que importam para o seu negócio.
Um plano que você consegue orçar, e uma visão honesta sobre se a IA é mesmo a resposta.
Um dos seus sistemas existentes exposto a um assistente de forma deliberada — por meio de um servidor MCP com as permissões, o isolamento por tenant e a trilha de auditoria pelos quais sua empresa já responde.
Um assistente que consegue ler e agir com segurança em um sistema real — e o padrão para expor o próximo.
Um fluxo de trabalho, um assistente, medido com casos reais da sua empresa — com uma pessoa aprovando tudo o que importa.
Uma decisão de seguir ou não, sustentada por números — precisão, tempo economizado e custo de operação — antes de qualquer implantação.
Toda oferta é orçada a preço fechado depois de conhecermos o escopo — e um preço fechado não muda: se levarmos mais tempo, o problema é nosso, não seu.
Duas semanas dedicadas a entender quais dados você tem, quais está jogando fora e do que um modelo precisaria para responder às perguntas que importam para o seu negócio. O resultado é um plano orçado — e, muitas vezes, a conclusão útil de que a primeira fase é encanamento, não IA.
O Model Context Protocol é a forma padrão de permitir que um assistente leia e aja nos seus sistemas por meio de ferramentas que você define. Se você quer a IA trabalhando com os seus próprios dados, e não com o que alguém colar nela, geralmente essa é a base certa.
O que melhor se encaixar no trabalho, nas regras de residência de dados e no orçamento. O modelo é uma peça substituível; seus dados, suas ferramentas e suas avaliações são o ativo, e nós os mantemos portáveis.
Sim. Muitos problemas ainda se resolvem com uma boa consulta e uma tela melhor, e preferimos dizer isso antes que você pague pela alternativa.
Conte o que você está tentando melhorar. Diremos se a IA é a resposta — e como os dados precisam estar antes.
