Desenvolvimento de agentes de IA sob medida

Desenvolvimento de agentes de IA sob medida é construir o sistema em cima dos seus dados e do seu processo, com modelo escolhido pelo caso de uso, camada de avaliação que mede acerto e erro antes de ir ao ar, e sustentação depois do go-live. O Grupo Life Company faz isso e opera 12 plataformas SaaS próprias em produção, com usuário real e conta para fechar no fim do mês.

Quando a ferramenta pronta para de dar conta

Você assinou uma ferramenta de IA, plugou no fluxo e no começo pareceu bom. Aí veio o caso real. O cliente pergunta de um jeito torto, o dado está espalhado em três sistemas, a resposta sai bonita e errada. E ninguém consegue explicar por que errou.

Ferramenta de prateleira assume um processo médio. O seu processo tem exceção, tem regra que só existe na sua empresa e tem histórico que nunca foi documentado. Quando o caso encosta nessas bordas, a ferramenta genérica trava ou inventa.

É aí que desenvolvimento sob medida faz sentido. A gente constrói em cima do seu dado, das suas integrações e das suas regras, com controle sobre o que o sistema pode fazer, o que precisa confirmar com um humano e o que fica registrado para auditoria.

• A resposta certa depende de informação que só existe no seu banco ou no seu ERP.
• O agente precisa executar ação (abrir chamado, atualizar cadastro, gerar acordo), sem parar em texto.
• Errar tem custo contratual, financeiro ou regulatório.
• Você já ouviu do time que a ferramenta atual só serve para pergunta fácil.

O ciclo inteiro, do modelo ao dado

Agente sob medida é bem mais do que prompt caprichado. O prompt é a parte visível de um sistema que tem escolha de modelo, camada de dado, recuperação de contexto, ferramentas conectadas, permissões e registro.

A escolha do modelo vem do caso de uso e do custo por chamada, com liberdade de trocar depois. Modelo é peça substituível dentro da arquitetura, e o projeto precisa nascer sabendo disso, porque o mercado troca versão sem avisar.

• Modelo: seleção por tarefa, latência e custo por chamada, com camada de abstração que permite trocar sem reescrever o produto.
• Dado: onde está, quem é dono, como entra no contexto e o que nunca deve entrar.
• Recuperação (RAG): quando a resposta depende de documento, contrato ou histórico do cliente.
• Ajuste fino: quando a saída tem formato rígido e repetitivo e o exemplo no prompt não sustenta o volume.
• Ferramentas: o agente consulta ERP, CRM, banco e API interna, e executa ação com permissão explícita.
• Guardrails: o que responde sozinho, o que escala para humano, o que fica em log auditável.

Avaliação (eval), a parte que quase todo mundo pula

Aqui está o motivo mais comum de projeto de IA morrer na empresa. O time constrói, testa manualmente na sexta-feira, acha bom, coloca no ar. Duas semanas depois alguém troca uma frase do prompt e ninguém sabe dizer se melhorou ou piorou.

Eval é um conjunto de casos reais com resposta esperada, rodado toda vez que o prompt, o modelo, a base ou a integração muda. Vira o teste automatizado da parte não determinística do sistema. Sem isso, cada ajuste é aposta e cada atualização de modelo é um susto.

A gente monta a eval a partir do seu histórico, com os casos fáceis e principalmente com os difíceis: o cliente confuso, o pedido fora de política, a tentativa de burlar a regra. E define com você, antes de codar, qual número decide se o piloto continua.

• Casos tirados do seu atendimento e do seu processo real, não de exemplo genérico.
• Métrica combinada antes do desenvolvimento começar.
• Casos adversariais, incluindo tentativa de fazer o agente sair do escopo.
• Rodada de regressão a cada mudança de prompt, modelo ou base.
• Amostra revisada por gente do negócio, porque nem tudo dá para medir sozinho.

Go-live com escopo fechado

Go-live não é apertar o botão de deploy. É colocar o agente na frente de usuário real com limite claro, caminho de reversão pronto e alguém acompanhando o que acontece nos primeiros dias.

O piloto entra com escopo fechado: um caso, um público, um canal. Rollout parcial primeiro. Fila de escalonamento para humano funcionando desde o minuto zero. Log de tudo que o agente fez, com quem, quando e com base em qual informação.

E existe o combinado de desligar. Se a métrica acordada não aparece, o piloto para e a gente revisa o desenho. Isso é bem mais barato do que carregar um agente ruim por seis meses porque alguém defendeu a decisão internamente.

Sustentação, o que acontece depois que entra no ar

Sistema com IA se degrada sozinho. Não porque o código quebra, mas porque o mundo em volta muda: a política comercial muda, a base de conhecimento envelhece, o provedor lança versão nova do modelo, o volume cresce e o custo por chamada aparece na fatura.

Sustentação é o trabalho de manter o acerto e o custo sob controle depois do go-live. A eval continua rodando. Os erros viram fila de correção. A base de conhecimento tem dono e data de revisão.

• Monitoria de qualidade contínua, com amostragem revisada por humano.
• Eval atualizada quando aparece um caso novo que o sistema errou.
• Acompanhamento de custo por chamada e de latência, com ajuste de modelo quando compensa.
• Atualização da base de conhecimento e das regras de negócio.
• Revisão de permissões e de dados expostos ao agente.

Por que 12 SaaS próprios em produção mudam a conversa

O Grupo Life Company opera 12 plataformas SaaS próprias, com usuário pagante, suporte, incidente de madrugada e conta de infraestrutura para fechar no fim do mês. Fonewhats tem agentes de IA que atendem, qualificam e vendem no WhatsApp 24h. AcertoAI tem agente que negocia dívida e fecha acordo por conversa. Eden Finance faz conciliação e alerta de risco no financeiro.

Isso importa por um motivo prático: já levamos agente para produção, já vimos onde ele quebra e já pagamos a conta de chamada mal desenhada. As decisões de arquitetura que a gente leva para a sua mesa vêm de sistema rodando, com AWS, Google Cloud, Oracle, OpenAI, Anthropic, Google Gemini e Stripe em produção.

Mais de 1.500 empresas atendidas. Consultoria, desenvolvimento com ML e LLM, integração em ERP e CRM legados e treinamento do seu time, para que a manutenção não fique dependente de fornecedor para sempre.

Quando isto não é para você

Esta página não serve para quem quer um chatbot genérico no site por preço de assinatura mensal, nem para quem precisa de algo entregue sem acesso a dado interno. Também não serve para quem não tem ninguém do negócio disponível para dizer o que é uma resposta certa. Sem dono do processo e sem histórico real para montar a avaliação, o projeto vira demonstração bonita que ninguém usa depois da primeira semana. Se o seu caso é resumir texto ou redigir e-mail, ferramenta de prateleira já resolve e a gente vai dizer isso.

Perguntas frequentes