Aplicativos com inteligência artificial
IA em produto raramente é o modelo. É o que você faz com ele — e os dados que ele tem para trabalhar.
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Onde a IA vale a pena
Nem todo aplicativo precisa de inteligência artificial, e dizer isso faz parte do trabalho. Ela costuma pagar o próprio custo quando existe repetição para eliminar, volume de conteúdo para organizar, ou uma decisão que o produto poderia tomar sozinho a partir do histórico de cada pessoa.
Quando não é o caso, dizemos. Um recurso de IA que impressiona na demonstração e atrapalha no uso diário custa mais caro do que não tê-lo.
O backend que sustenta
Modelo é a parte visível. Embaixo dele estão os dados: como são coletados, onde ficam, quem pode ver e com que rapidez chegam. Construímos essa camada junto com o aplicativo, e não depois dele.
Também cuidamos do custo. Chamadas a modelos são cobradas por uso, e a diferença entre uma arquitetura pensada e uma improvisada aparece direto na fatura do fim do mês.
Privacidade desde o começo
Produto com IA quase sempre lida com dado pessoal, e no Brasil isso significa LGPD. Definimos desde o escopo o que é coletado, por quanto tempo fica e o que nunca sai do dispositivo.
Sempre que o processamento pode acontecer no aparelho, ele acontece no aparelho. É melhor para a privacidade, melhor para o custo e funciona sem internet — três motivos que raramente aparecem juntos.
Projetar para quando o modelo erra
Modelo erra. A diferença entre um recurso de IA que as pessoas confiam e um que elas desligam está quase toda no que acontece no erro, não no acerto.
Na prática isso vira decisão de design: a sugestão é sempre recusável, o caminho manual continua existindo, e o produto nunca faz sozinho algo que seja caro de desfazer. IA propõe; a pessoa decide.
A infraestrutura por baixo
APIs, banco de dados, autenticação, filas e monitoramento — a parte que ninguém vê e que decide se o aplicativo aguenta crescer. Construímos essa camada mesmo em projetos sem nenhuma IA envolvida.
Escolhemos serviços gerenciados quando eles resolvem, e infraestrutura própria quando o custo em escala justifica. A conta é feita com o seu volume projetado, não com o de um caso genérico.
O que costumamos construir
Recomendação e personalização a partir do histórico de uso: em vez de oferecer um catálogo, o produto aprende o padrão de cada pessoa e propõe o próximo passo — foi o que fizemos no plano adaptativo do Reset.
Busca que entende a pergunta, e não só a palavra exata — útil em aplicativos com muito conteúdo, onde o usuário raramente sabe o termo que o sistema usa internamente.
Extração e classificação: transformar foto, documento ou texto solto em dado estruturado. É onde a IA costuma pagar mais rápido, porque substitui digitação manual que já existia e já custava.
Geração de texto dentro do produto — resumo, rascunho, resposta sugerida — sempre com a pessoa revisando antes de publicar.
Prazo e investimento
Adicionar um recurso de IA a um aplicativo existente costuma levar de quatro a oito semanas. Um produto novo construído em torno de IA fica na faixa de R$ 120 a 250 mil, porque a camada de dados é construída junto.
Ao custo do projeto se soma o custo recorrente de uso dos modelos, que estimamos por faixa de usuários ainda no escopo — é a conta que mais surpreende quem nunca operou um produto com IA em produção.
Perguntas
Dá para colocar IA em um aplicativo que já existe?
Na maioria dos casos, sim, e costuma ser o caminho mais barato: o aplicativo já tem usuários e histórico de uso, que é exatamente a matéria-prima de que um recurso inteligente precisa. O trabalho começa por olhar quais dados você já tem.
Quanto custa manter um recurso de IA rodando?
Depende do volume de uso e do modelo escolhido, e é um custo recorrente, não único. Estimamos essa conta ainda no escopo, com faixas por quantidade de usuários, para que não vire surpresa depois do lançamento.
Meu aplicativo precisa mesmo de IA?
Muitas vezes não, e dizemos isso antes de orçar. IA se paga quando existe repetição para eliminar, muito conteúdo para organizar ou uma decisão que o produto poderia tomar sozinho a partir do histórico. Fora desses casos, costuma adicionar custo recorrente e complexidade sem melhorar a experiência.
Os dados dos meus usuários vão treinar modelos de terceiros?
Não, e isso é definido em contrato. Usamos as modalidades de API que não retêm nem treinam com o conteúdo enviado, e deixamos registrado no escopo quais dados saem do aparelho e quais não saem.
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