IA aplicada ao negócio
O que virou moda — chatbots e copilotos — é a superfície de um campo com décadas de profundidade. Resolver um problema de negócio é escolher, entre dezenas de técnicas, a certa — e construí-la para aguentar produção.
O campo
Quando alguém diz "IA", quase sempre quer dizer LLM. Mas o campo tem seis frentes — e a maioria dos problemas de negócio se resolve combinando várias, não apostando tudo na da moda.
Entender e gerar linguagem — a frente em evidência.
Raciocínio lógico e sob incerteza, quando a resposta precisa se sustentar.
Achar o contexto certo — RAG, busca vetorial, re-ranking.
Decompor e sequenciar tarefas com objetivo e restrição.
Algoritmos clássicos para decisões ótimas sob restrição.
Aprender por recompensa e a base do aprendizado de máquina.
Onde a gente mais atua
São as três frentes que movem a maioria das iniciativas de IA hoje — e onde a diferença entre um piloto que encanta e um sistema que sustenta se decide.
O modelo que entende e redige linguagem. Poderoso, e imprevisível por natureza. Nós o usamos onde ele brilha — entender pedidos, extrair informação de documentos, redigir respostas — e nunca no lugar onde um erro dele vira uma ação errada. Ele sugere; nunca é ele quem decide sozinho.
Sistemas que encadeiam passos: raciocinam, consultam, agem. É onde a IA sai do chat e começa a fazer trabalho. Também é onde a maioria quebra — agentes que funcionam na demo e se perdem em produção. Nós os construímos com limites claros: cada ação passa por uma regra determinística antes de acontecer.
A orquestração corporativa que executa e garante — em Apache Camel ou Temporal, o mesmo padrão que roda sistemas críticos há anos. É o caminho crítico, onde nada pode falhar. O LLM fica na borda; o workflow é o esqueleto sólido que segura o processo de pé quando a carga chega.
O LLM entende e sugere. O agente decide o próximo passo. O workflow executa e garante. A parte imprevisível na borda, a espinha sólida no centro.
E o resto do campo
RAG e busca semântica para dar contexto real ao modelo, em vez de deixá-lo inventar. Raciocínio simbólico onde a lógica não pode falhar e precisa ser auditável. Planejamento e otimização clássicos para decisões sob restrição — logística, alocação, agendamento. A peça certa para cada parte do problema, não um martelo só.
Por que nós
Entendemos o modelo até as fundações — saberíamos treiná-lo do zero. Por isso sabemos exatamente onde ele não é confiável.
Quem desenha é quem constrói. Sem banco de júnior aprendendo no seu sistema.
A gente não entrega demo. Entrega o que fica de pé quando a carga real chega.
O jeito como construímos — validar antes de construir, endurecer antes de escalar — está em como trabalhamos.
Tem uma iniciativa de IA que precisa sair do piloto e ficar de pé em produção? Essa é a conversa.
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