Integração e aceleração de IA
Colocar um modelo em produção é apenas o começo. O desafio real é fazer da IA uma capacidade confiável, segura, observável e integrada ao negócio.
Atuamos de ponta a ponta na arquitetura, integração e operação de workloads de IA, conectando modelos aos sistemas, dados e processos que a empresa já utiliza.
Resultado
IA rodando dentro do produto ou da operação, com dados, custo e comportamento do modelo sob controle.
O que fazemos
Integração ao produto e à operação
Conectamos modelos ao que já existe, pelas APIs e pelos caminhos de dados que a empresa opera hoje, sem exigir que o produto seja reescrito em volta da IA.
Arquitetura de infraestrutura para IA
Desenhamos rede, identidade, isolamento de dados e capacidade para cargas de IA na AWS, com Amazon Bedrock ou com APIs de modelos como Anthropic Claude, conforme o caso pede.
Contexto e ferramentas para o modelo
Damos ao modelo acesso ao que ele precisa: recuperação sobre dados próprios, tool use e MCP para alcançar sistemas internos sem replicar base de dados.
Custo e comportamento sob medição
Custo por caso de uso, latência e qualidade da resposta medidos desde o primeiro dia. IA sem medição vira despesa sem dono.
Avaliação antes da produção
Definimos com o time o que conta como resposta certa e medimos contra isso, com conjunto de teste montado sobre casos do próprio domínio.
Como trabalhamos
Delimitamos o caso de uso
A escolha do modelo é consequência do problema, do dado disponível e do custo aceitável por resposta.
Ligamos ao dado real cedo
Demonstração com dado de exemplo esconde o trabalho que importa: permissão, qualidade do dado e latência aparecem quando o sistema real entra.
Medimos custo e qualidade antes de escalar
Um caso de uso que custa mais do que entrega é dívida nova, mesmo quando funciona.
Colocamos em produção com caminho de volta
Liberação gradual, limite de gasto, registro das chamadas e a possibilidade de desligar a integração sem derrubar o produto.
Deixamos o time pronto para operar
Documentação e revisão conjunta deixam o time capaz de trocar de modelo, ajustar o contexto entregue a ele e ampliar o caso de uso lendo as próprias métricas de custo, latência e qualidade.
Serviços AWS e ferramentas envolvidas
- Amazon Bedrock
- Anthropic Claude
- MCP
- AWS Lambda
- Amazon ECS
- Amazon CloudWatch
- Terraform
Onde normalmente entramos
A prova de conceito funcionou e parou
Empresas com um piloto que convenceu internamente e que agora precisa de integração, controle de acesso e operação para virar parte do produto.
O modelo precisa dos dados da empresa
Casos em que a resposta só tem valor com contexto próprio, e a questão passa a ser permissão, qualidade do dado e caminho de acesso.
Ninguém sabe quanto a IA está custando
Times que já usam modelos em produção sem medir custo por caso de uso, e que precisam disso antes de ampliar o uso.