Desenvolvimento de IA
Integramos LLMs, RAG e automação em produtos que realmente precisam funcionar. O modelo é um componente; o valor reside no produto, nos dados e na experiência do usuário ao redor.
IA é uma capacidade, não um produto. A maioria das propostas de "desenvolvimento de IA" vende o modelo — mas o modelo é a parte fácil. O trabalho duro é tudo ao redor: o pipeline de dados que o alimenta, a recuperação que o fundamenta, as diretrizes que o mantêm honesto, a experiência do usuário que o torna utilizável e a integração em sistemas que sua equipe já utiliza. Ostohlo é um estúdio de engenharia de produtos — construímos sistemas, não demonstrações — e aplicamos IA apenas onde ela ganha seu lugar de forma mensurável dentro do real.engenharia de produtos.
Então, vamos ser diretos. Um LLM não vai consertar um fluxo de trabalho quebrado, e um chatbot acoplado a um produto ruim apenas torna mais rápido o processo de reclamação. Tratamos a IA como qualquer outro componente: uma decisão de engenharia com custos, modos de falha e uma tarefa a cumprir. Às vezes, a resposta é um modelo com recuperação; outras vezes, é uma regra determinística que nunca alucina. Nós dizemos qual é, e construímos aquele que é enviado.
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O mercado está inundado com tudo "potencializado por IA", e a maior parte é uma camada fina em torno da API de outra pessoa — demonstrações impressionantes que falham silenciosamente na produção. Começamos pelo caso de uso e pelos números, não pela palavra da moda. Se um recurso simples supera um modelo, construímos o recurso.
Um modelo que inventa uma resposta com confiança é pior do que não ter recurso, especialmente em fintech ou suporte. A confiança é engenheirada, não prometida: fundamentamos as respostas em seus dados, citamos fontes, restringimos saídas e adicionamos avaliação para que você veja a taxa de erro em vez de esperar que seja baixa.
Seus dados são o verdadeiro ativo, e muitas vezes são bagunçados, isolados ou sensíveis. Alimentá-los a um modelo de terceiros levanta questões reais sobre privacidade e vazamento. Projetamos recuperação e acesso para que o modelo veja apenas o que deve, e executamos modelos abertos ou locais onde a conformidade exige.
A diferença entre um notebook funcional e uma funcionalidade na qual os usuários confiam é enorme — autenticação, limites de taxa, controle de custos, latência, alternativas, registro, monitoramento. É aqui que a maioria dos projetos de IA estagna, e é exatamente para isso que estamos preparados, porque entregamos software de produção como profissão.
Conte-nos sobre sua tarefa — voltaremos com a arquitetura e uma estimativa em até 24 horas.
Obter uma estimativa02
Conectamos modelos de linguagem — hospedados ou de peso aberto — ao seu produto por meio de APIs limpas e testáveis, com streaming, tentativas, controle de orçamento de tokens e controle de custos. Você obtém uma integração sustentável, não um script frágil, e mantém a liberdade de trocar o modelo mais tarde.
A geração aumentada por recuperação fundamenta as respostas em seu próprio conteúdo, para que as respostas permaneçam factuais e atuais. Construímos ingestão, fragmentação, embeddings e busca vetorial, depois ajustamos a qualidade da recuperação — a maior alavanca para precisão — e a expomos como busca rápida em sua base de conhecimento.
Assistentes que fazem mais do que apenas conversar: eles chamam ferramentas, leem seus dados e realizam ações específicas para o usuário. Projetamos os limites com cuidado — o que pode e não pode fazer — para que seja genuinamente útil sem se tornar um ônus, com um humano no loop onde os riscos justificam.
O AI com o maior ROI geralmente está no back office — classificando tickets, extraindo campos de documentos, redigindo respostas, triando filas. Nós incorporamos modelos nesses fluxos com regras claras de aprovação/reprovação e revisão humana, transformando etapas manuais lentas em automação rápida e auditável.
Geração e classificação aplicadas com julgamento: cópias, resumos, feeds e recomendações personalizadas ajustadas às suas métricas. Como os sistemas de AI descobrem cada vez mais conteúdo, também lidamos com a encontrabilidade — veja nossa abordagem sobre otimização para busca de AI.
Você não pode melhorar o que não mede. Construímos estruturas de avaliação em conjuntos de testes reais, rastreamos precisão, custo e latência ao longo do tempo, e adicionamos diretrizes — validação de entrada, restrições de saída, moderação e monitoramento — para que uma mudança de modelo nunca degrade silenciosamente seu produto.
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Nossa credibilidade é a profundidade de engenharia, não um slide de AI. Construímos e operamos nossos próprios produtos em fintech, SaaS, marketplace e adtech — incluindo Adgora, uma rede de anúncios com componentes algorítmicos e orientados a dados operando em escala real. Essa é a evidência honesta: sabemos como entregar fluxos de dados, serviços de baixa latência e sistemas de produção dos quais os recursos de AI dependem. Não reivindicamos um produto de AI de destaque que não construímos — reivindicamos a base de engenharia que faz a AI aplicada funcionar, e a trazemos para a sua. Veja mais em nosso portfólio.
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Começamos com o trabalho a ser feito e a métrica que define o sucesso, depois perguntamos se a IA é realmente a ferramenta certa. Metade da boa engenharia de IA é saber quando não usar um modelo — o que evita que você pague por inferência que uma regra simples resolveria.
A qualidade do modelo é limitada pela qualidade dos dados. Antes de qualquer engenharia de prompt, avaliamos quais dados você possui, quão limpos eles estão e que tipo de recuperação eles suportam. Muitas vezes, as maiores vitórias vêm da correção do pipeline, não do ajuste do modelo.
Não vinculamos seu produto a um único fornecedor. Projetamos por trás de uma abstração para que você possa alternar entre modelos hospedados e abertos à medida que preço, qualidade e conformidade mudam. O modelo é uma parte substituível; a lógica do seu produto e os dados não são.
Cada recurso de IA é lançado com avaliação e proteções desde o primeiro dia, não adicionados após um incidente. Definimos taxas de erro aceitáveis desde o início, monitoramos em produção e fornecemos os painéis para você decidir quando o sistema é bom o suficiente para confiar.
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Calculadora
Monte a configuração em um minuto — nós mostraremos a faixa e enviaremos uma estimativa detalhada por e-mail.
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Ambos, mas nosso ponto forte é aplicar IA dentro de um produto existente ou um que construímos com você. A IA raramente é o produto inteiro; é um recurso que torna um bom produto melhor. Integramos LLMs, RAG e automação no software que seu negócio realmente utiliza.
Qualquer um que se encaixe na tarefa. Projetamos de forma agnóstica em relação a modelos, então usamos modelos hospedados para qualidade e velocidade, ou modelos open-weight na sua própria infraestrutura para privacidade e custo. Comparamos opções com seus dados em vez de nos basear em um fornecedor favorito.
Através de fundamentação e medição. A recuperação vincula respostas aos seus dados, restrições de saída limitam o que o modelo pode dizer, e um sistema de avaliação rastreia a taxa de erro real. Onde a precisão é crítica, mantemos um humano no loop e preferimos lógica determinística em vez de geração.
Nós projetamos para isso. A recuperação controla exatamente o que o modelo pode ver, campos sensíveis ficam fora dos prompts, e onde a conformidade exige, executamos modelos abertos em infraestrutura que você controla. Privacidade e residência de dados são restrições que planejamos desde o início.
Sim — primeiro definimos um caso de uso estreito e de alto valor, definimos sua métrica de sucesso e construímos um piloto mensurável. Você verá números reais sobre precisão, custo e tempo economizado antes de escalar. Preferimos descartar um caso de uso fraco cedo do que vender uma inferência que você não precisa.
Sim. Trabalhamos com equipes de produto em todo os EUA, Reino Unido, Alemanha, Polônia, Países Baixos e nos Bálticos, em inglês e remotamente, com o processo e a comunicação que um parceiro de engenharia sério deve trazer.
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Diga-nos o fluxo de trabalho que você deseja melhorar e nós lhe diremos, diretamente, se a IA é a alavanca certa e o que seria necessário para implementá-la.Fale com nossos engenheiros e obtenha uma resposta fundamentada, não uma apresentação.
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