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Aplicações com IA e LLM — Inteligência que Resolve Problemas Reais

IA que resolve problemas reais de negócio. Chatbots, processamento de documentos, automação inteligente — não só demos bonitos.

IA de verdade vs IA de PowerPoint

A maioria dos projetos de IA morre no protótipo porque ninguém pensa em como colocar em produção. Meu foco é diferente: construo aplicações de IA que funcionam no mundo real, com dados reais, em escala, e com custo previsível. Não vendo IA como solução mágica. Uso quando faz sentido — quando automatiza trabalho repetitivo, extrai insights de dados não estruturados, ou cria experiências que seriam impossíveis sem ela.

O que eu construo com IA

Chatbots e assistentes inteligentes

Assistentes especializados que conhecem seu negócio: respondem dúvidas de clientes, ajudam na navegação do produto, qualificam leads. Integrados ao seu site, WhatsApp, ou app.

Processamento de documentos

Extração automática de dados de PDFs, contratos, notas fiscais, formulários. OCR + LLM pra entender contexto, não só ler texto. Classificação, resumo, e análise automatizada.

RAG (Retrieval Augmented Generation)

Sistemas que consultam sua base de conhecimento (docs, wiki, banco de dados) antes de responder. A IA não inventa — busca na sua fonte de verdade e responde com contexto.

Automação inteligente

Fluxos que usam IA pra tomar decisões: classificar tickets, rotear emails, priorizar tarefas, gerar relatórios narrativos. Substituem trabalho manual repetitivo com supervisão humana.

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Quanto custa

Chatbot simples (FAQ + base de conhecimento): 2-3 semanas, a partir de R$ 8.000. Sistema RAG completo (ingestão + busca + geração): 4-6 semanas, a partir de R$ 18.000. Plataforma de IA (múltiplos modelos + dashboard + analytics): 6-10 semanas, a partir de R$ 35.000. Custo de API (OpenAI/Claude) varia por uso — tipicamente R$ 50-500/mês dependendo do volume.

Stack técnica

OpenAI APIClaude APILangChainPinecone/ChromaPythonFastAPINext.jsTypeScript

Perguntas frequentes

Preciso de muitos dados pra começar?+

Depende do caso. Pra chatbots e RAG, sua documentação existente já é suficiente. Pra modelos customizados de classificação, sim, dados de treino são necessários.

Qual modelo usar: GPT ou Claude?+

Depende do caso de uso. GPT é melhor pra tarefas criativas e geração de código. Claude é melhor pra análise de documentos longos e raciocínio complexo. Faço a recomendação no discovery.

Os dados ficam seguros?+

Sim. Dados sensíveis podem ser processados localmente sem enviar pra APIs externas (usando modelos open-source). Quando usamos APIs cloud, seguimos as políticas de privacidade de cada provider.

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