Desenvolvimento de software com Inteligência Artificial.

O problema não é começar. É chegar à produção.

Praticamente toda empresa já fez um piloto com IA. Alguém montou um protótipo, mostrou numa reunião, todo mundo achou impressionante — e o projeto parou ali. O motivo raramente é o modelo. É tudo o que existe em volta dele.

Um protótipo funciona porque alguém testou dez casos escolhidos a dedo. Um produto precisa funcionar com dados sujos, com usuários fazendo perguntas que ninguém previu, com o modelo mudando de versão, com custo que precisa fechar no fim do mês e com alguém responsável quando a resposta sai errada.

É essa distância que a NasteSoft encurta. Não construímos demonstrações. Construímos sistemas com dados reais, tratamento de erro, limites de custo, permissões, registro de auditoria e um conjunto de testes que diz, objetivamente, se a qualidade subiu ou caiu a cada mudança.

O que construímos

Agentes de IA e copilotos

Um chatbot responde. Um agente decide e age: planeja os passos, chama APIs e ferramentas reais, consulta bases de dados, verifica o próprio resultado e executa a operação no sistema — dentro de permissões explícitas e com registro do que fez.

É a diferença entre "a IA me explicou como emitir a nota" e "a IA emitiu a nota, me mostrou o rascunho e esperou minha confirmação". A engenharia difícil aqui não é a conversa: é o controle. Onde o agente pode agir sozinho, onde precisa de aprovação humana, o que acontece quando uma ferramenta falha e como reconstituir a sequência depois.

RAG e busca semântica sobre a sua base

Modelos de linguagem não conhecem os seus contratos, procedimentos, histórico de chamados ou catálogo interno. RAG — geração aumentada por recuperação — é a técnica que dá esse contexto: a pergunta do usuário recupera os trechos relevantes da sua base e o modelo responde a partir deles, com a fonte citada.

Feito mal, RAG devolve resposta confiante e errada. Feito bem, ele reduz drasticamente a invenção e torna cada resposta auditável. A diferença está no tratamento dos documentos, na estratégia de recuperação e na avaliação — não na escolha do banco vetorial. Explicamos essa diferença em detalhe neste artigo.

IA embarcada em produto existente

Nem todo projeto começa do zero. Frequentemente o pedido é adicionar uma camada inteligente a um sistema que já roda e já fatura: classificação automática de tickets, extração de dados de documentos, sugestão de próxima ação, resumo de histórico, redação assistida, detecção de anomalia.

São entregas de escopo pequeno e retorno rápido — e o melhor ponto de entrada quando a empresa ainda está avaliando o quanto quer investir em IA.

Plataformas, APIs e backends

IA não flutua no vácuo. Ela precisa de um sistema em volta: autenticação, multi-inquilino, filas, processamento assíncrono, armazenamento, integrações com o que a empresa já usa. A NasteSoft constrói essa base com o mesmo cuidado da camada inteligente — porque é ela que sustenta o produto quando o volume cresce.

Como conduzimos um projeto

Nenhum projeto começa por escolher modelo ou framework. Começa por entender qual decisão de negócio vai mudar quando o sistema estiver no ar — e como saberemos que mudou.

1. Enquadramento. Qual tarefa exatamente a IA vai executar, com que entrada e que saída, e qual o custo do erro. Muitos pedidos se resolvem melhor sem IA, e dizemos isso.
2. Conjunto de avaliação. Antes de construir, montamos os casos de teste com a resposta esperada. É o que transforma "achei que ficou bom" em número.
3. Arquitetura e custo. Modelo, estratégia de contexto, onde os dados ficam, limites de gasto e plano para quando o provedor falhar.
4. Construção em ciclos curtos. Entregas semanais com algo utilizável, medindo contra o conjunto de avaliação a cada iteração.
5. Produção e observabilidade. Deploy, registro das interações reais, alertas de qualidade e de custo, e um painel que mostra o comportamento do sistema.
6. Transferência. Documentação e capacitação para o seu time operar, ajustar e evoluir sem depender de nós.

Tecnologias e abordagem

Somos deliberadamente agnósticos quanto a fornecedor de modelo. A escolha entre os grandes provedores comerciais e os modelos abertos rodando em infraestrutura própria depende de três coisas: sensibilidade dos dados, exigência de qualidade e orçamento de operação. Definimos isso no início, com números, e projetamos o sistema para permitir a troca depois — modelo é peça substituível, não fundação.

• Camada de modelo — provedores comerciais de LLM, modelos abertos autohospedados, ou combinação dos dois por tipo de tarefa.
• Orquestração — agentes com uso de ferramentas, execução em etapas, revisão automática e escalonamento para humano.
• Recuperação — indexação de documentos, busca híbrida, reordenação e citação de fonte.
• Backend — APIs, filas, processamento assíncrono, banco relacional e vetorial, autenticação e multi-inquilino.
• Avaliação — conjuntos de teste versionados, métricas por versão, rastreamento das execuções reais.
• Operação — implantação automatizada, monitoramento, controle de custo por requisição e alertas.

Perguntas frequentes