ChatGPT, Claude e Gemini dentro do sistema.
O sistema já funciona. A IA entra onde melhora o processo: classificar, resumir, gerar, extrair, responder. Integrada à stack existente, com custo controlado.
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Falar pelo WhatsApp agoraIntegrações comuns.
Etapas em que um modelo de linguagem assume a leitura, a escrita ou a interpretação de texto dentro de um sistema que já está em uso.
Resumo e classificação
Resumo e classificação de textos, tickets e documentos, para a equipe ler menos e encaminhar mais rápido.
Geração de conteúdo
Geração de descrições, e-mails e conteúdos a partir dos dados do sistema, com revisão antes de publicar.
Extração estruturada
Extração estruturada de informações de PDFs e imagens, em campos prontos para gravar no banco.
Assistente no painel
Assistentes dentro do painel do sistema, que respondem dúvidas e executam ações do usuário.
Tradução e adaptação
Tradução e adaptação de conteúdo para outros idiomas, públicos ou canais, mantendo o tom definido.
Busca em linguagem natural
O usuário pergunta em texto livre e o sistema consulta os próprios dados para responder.
Respostas sugeridas
Sugestões de resposta para atendentes, com base no histórico do cliente e nas políticas da empresa.
Revisão e validação
Cadastros, textos e documentos conferidos contra regras definidas, com o que está fora do padrão sinalizado.
Qualquer etapa com texto
Se uma etapa do sistema depende de ler, escrever ou interpretar texto, ela pode ganhar um modelo de linguagem.
Conte qual é a sua
Na stack que já existe.
Stack: PHP/Laravel, Node.js, Python, React e a tecnologia que o sistema já usa. A IA entra no código atual, sem trocar de plataforma e com custo controlado.
Da etapa escolhida à produção.
A integração só entra no sistema depois de testada com dados reais. Em produção, qualidade e custo seguem monitorados.
- 01
Mapeamento
As etapas do sistema em que a IA melhora o processo.
- 02
Prova de conceito
Modelo e prompt testados com dados reais.
- 03
Integração
Código, cache, limites e registro de custo na stack existente.
- 04
Produção
Publicação com qualidade e custo monitorados.
Além da chamada de API.
- Escolha de modelo por tarefa, custo e latência
- Prompts versionados e testados
- Avaliação automática de qualidade
- Cache, limites e fallback entre fornecedores
- Registro de uso e custo por funcionalidade
- Tratamento de dados sensíveis
Perguntas frequentes
É preciso reescrever o sistema?
Não. A IA entra integrada à stack existente, nas etapas em que melhora o processo.
Qual modelo é usado?
O que oferecer o melhor equilíbrio entre custo, qualidade e latência para cada tarefa: OpenAI, Claude, Gemini ou modelos abertos.
Os dados vão treinar o modelo?
Usamos APIs e configurações em que os dados enviados não são usados para treinar os modelos dos fornecedores, com tratamento de dados sensíveis antes do envio.
Como o custo é controlado?
Com cache, limites de uso e registro de consumo e custo por funcionalidade, acompanhados desde a entrada em produção.
E se um fornecedor ficar fora do ar?
A integração pode ter fallback para outro fornecedor, para que a funcionalidade continue respondendo.
Que etapa do sistema a IA pode assumir?
Uma conversa basta para identificar a etapa, escolher o modelo e estimar o custo de uso.