Inteligência Artificial
IA no seu app, do protótipo à loja
Integro Inteligência Artificial a aplicativos e sistemas — Android, iOS, Web e Desktop — para que o seu produto entenda linguagem natural, automatize tarefas e ajude seus clientes de verdade. Com engenharia de software por trás, não só um chat.
O mercado mudou
A IA virou parte da experiência — e do trabalho
Conversar com um assistente, pedir um resumo ou buscar algo descrevendo com as próprias palavras virou hábito. Quem abre um app hoje espera que ele seja mais esperto: que entenda o pedido, antecipe o próximo passo e poupe tempo.
Para as empresas, a mudança é dupla: a IA abre novas funcionalidades no produto e muda a forma de trabalhar — no atendimento, na operação e no próprio desenvolvimento. A pergunta deixou de ser “se” usar IA e passou a ser “onde ela gera valor real” e “como colocá-la em produção com segurança”.
Novas expectativas
Usuários querem falar com o app como falam com uma pessoa — e receber respostas na hora.
Novos produtos
Funcionalidades que antes exigiam meses de pesquisa hoje cabem em um ciclo de desenvolvimento.
Novas formas de trabalhar
Tarefas repetitivas passam para a IA, e a equipe se concentra no que exige julgamento humano.
O que dá para fazer
Soluções com IA para o seu produto
Cada projeto começa pelo problema, não pela tecnologia. Estes são os tipos de solução que mais geram resultado em apps e sistemas:
Assistentes e chatbots
Assistentes no app, no site ou no WhatsApp que respondem com base nas informações da sua empresa, mantêm o contexto da conversa e passam para uma pessoa quando necessário.
Busca inteligente
Busca semântica em linguagem natural: o usuário escreve “restaurante tranquilo para reunião perto do metrô” e o app entende a intenção, não só as palavras.
Agentes de IA
Agentes que usam ferramentas: consultam suas APIs e bancos de dados, preenchem cadastros, agendam e executam fluxos de várias etapas — com regras e limites claros.
IA com os seus dados (RAG)
Respostas fundamentadas em manuais, contratos, catálogos e bases internas, com indicação da fonte — sem treinar um modelo do zero e sem expor dados sensíveis.
Visão computacional e OCR
Leitura de documentos, placas, notas e fotos direto pela câmera, com processamento no próprio aparelho quando a privacidade ou a conexão exigem.
Conteúdo e automação
Resumos, classificação de mensagens, extração de dados, tradução e geração de textos — tarefas repetitivas que deixam de ocupar a sua equipe.
Na prática
IA que já está nas lojas
Projetos publicados em que a Inteligência Artificial faz parte do produto:
Descoberta Social
Levii
Busca inteligente em linguagem natural: a pessoa descreve o que procura com as próprias palavras e o app encontra pessoas, círculos e experiências que combinam — sempre explicando o motivo de cada sugestão.
Seguro auto e pet 100% digital
Neo Seguradora
Autovistoria guiada pelo celular com visão computacional: a câmera e o reconhecimento de texto do ML Kit leem as informações do veículo direto no aparelho, deixando a vistoria mais rápida para o cliente.
CRM, Chatbot e IA
Cosmo CRM
App multiplataforma de uma plataforma de atendimento com chatbots e IA: as conversas, o funil de leads e os fluxos automatizados chegam à equipe no Android, iOS, web, macOS e Windows.
Como funciona
Do diagnóstico à produção
Diagnóstico
Entendemos o processo, os dados disponíveis e onde a IA economiza tempo ou gera receita. Às vezes a melhor resposta é uma regra simples — e eu vou te dizer isso.
Protótipo rápido
Uma prova de conceito curta, com dados reais, para validar a qualidade das respostas, o custo por uso e a experiência antes de investir no projeto completo.
Integração no produto
A IA entra no app e no backend com uma interface pensada para ela: respostas em tempo real, confirmação antes de ações importantes e plano B quando o modelo falhar.
Medição e evolução
Avaliações automáticas, acompanhamento de custo e qualidade e ajustes contínuos de prompts, modelos e dados conforme o uso real.
Com responsabilidade
IA segura, previsível e sua
Privacidade e LGPD
Dados sensíveis tratados com cuidado: anonimização, processamento no aparelho quando possível e fornecedores que não usam seus dados para treinar modelos.
Custo sob controle
O modelo certo para cada tarefa, cache e limites de uso: a conta não cresce sem você saber.
Qualidade verificável
Respostas testadas contra casos reais, proteções contra uso indevido e uma pessoa no circuito nas decisões importantes.
Sem ficar preso a um fornecedor
Arquitetura que permite trocar de modelo — Claude, GPT, Gemini ou open source — conforme preço, qualidade e evolução do mercado.
Como eu trabalho
Desenvolvimento acelerado por IA, revisado por um engenheiro
Uso ferramentas de IA no dia a dia para prototipar, escrever testes, revisar código e documentar. Isso encurta prazos e libera tempo para o que mais importa: arquitetura, experiência do usuário e qualidade. Tudo o que vai para produção passa por revisão humana, testes e os mesmos padrões de sempre.
- Protótipos e MVPs em menos tempo
- Mais testes e documentação em cada entrega
- Revisão humana em tudo o que vai para produção
Dúvidas frequentes
Perguntas sobre IA
Preciso ter muitos dados para usar IA no meu app?
Não. Os modelos de linguagem atuais já chegam prontos para entender e gerar texto; na maioria dos projetos, basta conectar as informações que você já tem — catálogo, manuais, histórico de atendimento. Treinar um modelo próprio raramente é necessário.
Quanto custa integrar IA?
Depende do volume de uso e da complexidade. Existe o custo de desenvolvimento e o custo de uso do modelo, normalmente cobrado pelo volume de texto processado. No diagnóstico eu estimo os dois, e o protótipo mostra o custo real antes de você investir no projeto completo.
Meus dados e os dos meus clientes ficam seguros?
Esse é um requisito do projeto, não um detalhe. Priorizo APIs e planos que não usam seus dados para treinar modelos, removo informações sensíveis antes do envio quando possível e, em alguns casos, processo tudo no próprio aparelho, sem que os dados saiam do celular.
Dá para colocar IA em um app que já existe?
Sim. Na maior parte dos casos, a IA entra como uma nova funcionalidade — um assistente, uma busca, uma automação — integrada ao app e ao backend atuais, sem reescrever o produto.
E se a IA errar?
Ela pode errar, e o projeto precisa prever isso: respostas baseadas em fontes verificáveis, confirmação do usuário antes de ações importantes, limites claros do que o assistente pode fazer e um caminho fácil para falar com uma pessoa.
Qual modelo de IA você usa?
O que fizer mais sentido para cada caso. Trabalho com modelos como Claude, GPT e Gemini, e com modelos menores ou open source quando custo, privacidade ou uso offline pedem. A arquitetura permite trocar de modelo sem refazer o app.
Tem um processo que a IA poderia resolver?
Conte como ele funciona hoje. Eu te ajudo a descobrir onde a IA gera valor real — e onde não vale a pena.