IA com direção, não prompts ao vento.
Integrações de inteligência artificial generativa ou convencional onde a IA é uma ferramenta a mais entre as que você já maneja, não um truque de marketing nem promessa vazia. Pipelines, ferramentas internas, automação que entende seu negócio.
Há anos uso modelos generativos em projetos próprios e de cliente. NIXIA, Vex Muse e Valentina Serrano são três práticas paralelas do meu estúdio onde a IA é central, e isso me ensinou o que funciona e o que não em produção real, não em demos. A diferença entre um prompt solto e um pipeline sério é enorme, e aí está a maior parte do valor.
Em cliente trabalho em três direções principais. Primeira, ferramentas internas: seu time precisa gerar variantes de copy, traduzir documentos, classificar tickets, extrair dados de PDFs. São problemas resolvidos hoje com APIs como as da OpenAI ou Anthropic, mas precisa conectar bem com seu fluxo. Segunda, geração de conteúdo visual com direção: imagem, vídeo, áudio, mantidos coerentes em uma marca ou IP. Terceira, pipelines locais: quando há dados sensíveis ou você vai gerar muito volume, monto a inferência no seu próprio hardware (ou na minha workstation com RTX 4070 + 64GB para experimentação rápida) usando ComfyUI, SwarmUI ou fluxos custom.
Não vendo mágica. A IA generativa tem limites reais: alucina, comete erros de digitação, varia entre execuções, e para output crítico sempre precisa de um humano revisando. Digo isso desde o início do projeto. Se sua proposta de valor depende de "100% automatizado sem supervisão", não sou eu: ou mudamos o escopo, ou recomendo que espere seis meses para que as ferramentas amadureçam mais.
Como trabalhamos
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01
Diagnóstico do caso de uso
Nem todo problema se resolve com IA, e alguns sim mas pior. A primeira fase é entender o que você está tentando resolver, ver se a IA é a ferramenta adequada, e se for, decidir entre API comercial ou pipeline local.
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02
Protótipo rápido (1–2 semanas)
Antes de investir em integração séria, te mostro um protótipo funcional com seus dados reais para que veja a qualidade real. Se não convence, paramos. Se convence, seguimos com a arquitetura definitiva.
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03
Integração e endurecimento
Conexão aos seus sistemas (CRM, CMS, app interno), tratamento de erros, controle de custos, logs auditáveis, fallback quando a API cai. A parte chata mas crítica de passar de protótipo para produção.
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04
Treinamento e traspasse
Seu time precisa saber operar a ferramenta, ajustar prompts quando mudem as necessidades, ler logs quando algo falhe. Entrega-se documentação viva e treinamento prático.
O que está incluído
- Análise do caso de uso e viabilidade técnica
- Protótipo funcional com seus dados reais antes de investir mais
- Integração com APIs comerciais (OpenAI, Anthropic, Replicate) ou pipeline local
- Pipelines em ComfyUI/SwarmUI para geração de imagem/vídeo
- Controle de custos e rate limiting
- Logs e rastreabilidade de cada geração
- Documentação operacional para seu time
- Suporte de evolução (os modelos mudam rápido)
Quando não somos a pessoa certa
- "Uma IA que faça tudo sozinha" Se espera eliminar a supervisão humana 100% para tarefas críticas, hoje não é possível e prometer isso seria desonesto.
- Treinar modelos do zero Não sou ML researcher. Treinar um modelo fundacional próprio fica fora do meu alcance, e quase certamente fora do seu. Se precisa de verdade, te direciono a quem faz.
- Implementar IA "porque está na moda" Se não tem um caso de uso com valor mensurável, economize o dinheiro. Te digo na primeira chamada.
Stack & ferramentas
- Anthropic (Claude), OpenAI, Replicate como APIs principais
- ComfyUI + SwarmUI para pipelines locais de imagem/vídeo
- Modelos: Flux, Stable Diffusion, Wan, Veo, Kling, Seedance conforme o caso
- PHP/JS para integração com seus sistemas existentes
- Hardware: workstation própria com RTX 4070 Super para experimentação
- RunPod ou cluster cliente para produção local com GPU
- Logs estruturados (JSON) para auditabilidade
Se você tem um caso de uso real onde a IA pode trazer valor mensurável, me conta qual e olhamos juntos se faz sentido antes de mover uma linha de código.
Vamos conversar →