OpenAI para empresas
Time sênior para construir aplicações com a API da OpenAI ligadas aos seus dados, documentos e processos, com custo por token acompanhado desde o piloto.
Retorno em horário comercial. Ajuda saber os sistemas envolvidos, o volume estimado e o prazo alvo.
Execução orientada a negócio
Antes de escrever a primeira chamada, avaliamos caso de uso, qualidade dos dados, volume, privacidade e integração. O projeto sai com arquitetura definida, custo por transação estimado e critérios de aceite acordados.
A conversa inicial serve para separar oportunidade real de automação que só parece boa na apresentação.
Grandes marcas já contrataram a X-Apps
Depoimentos
Os depoimentos abaixo falam sobre qualidade de entrega, parceria e capacidade técnica em software, produto e operação.
Winne Rodrigues
Product Marketing Manager
Gabriela Sterenberg
Head de Marketing
Hélio Zonta Júnior
Gerente produtos e Serviços
Mario Del Matto
Suzano Papel e Celulose
Danilo Bueno
Coordenador de TI – Roche Latam
Milton Foti
Gerente de Sistemas
Casos com volume real de operação, priorizados por impacto, risco e custo por transação estimado no diagnóstico.
Busca em manuais, políticas e bases da empresa com embeddings, permissão por usuário e citação da fonte na resposta.
Notas, contratos e formulários convertidos em JSON validado por schema, com fila de exceção para conferência humana.
Classificação, roteamento e rascunho ligados ao help desk, com escalonamento para humano quando a confiança fica baixa.
Resumo de conta, preenchimento de campos e sugestão de próximo passo via API, com escopo de permissão por integração.
Embeddings para produtos, chamados e conhecimento, com reordenação e filtros de regra de negócio antes de exibir.
Ligações e reuniões transcritas com sumarização, marcação de tema e indicadores devolvidos para a operação.
Squad sênior do diagnóstico à operação, com qualidade, latência e custo por token medidos no piloto.
Entendemos processo, sistemas, volume de transações, dados disponíveis, riscos e o critério de sucesso do caso.
Definimos modelos, embeddings, RAG, function calling, filas, cache, fallback e estratégia de observabilidade.
Estimamos consumo por transação, definimos limite por feature, cache de prompt e roteamento entre modelos antes de abrir volume.
Ligamos a API da OpenAI a CRM, ERP, bancos, filas e repositórios de documentos, com autorização no backend.
Recorte pequeno em uso real para comparar acerto, latência, custo por transação e adoção com a linha de base.
Squad sustenta a aplicação em produção, com evals, painel de custo, backlog priorizado e janela acordada para mudanças.
Segurança, LGPD, custo por token e qualidade nascem junto com o piloto, não depois que a aplicação já atende a operação.
RAG, function calling, filas, cache, evals e observabilidade entram quando resolvem uma necessidade concreta do fluxo.
Embeddings, busca semântica, documentos e bancos com regra de permissão para responder a partir da fonte certa.
Function calling, APIs e webhooks para consultar ou executar tarefas com escopo pequeno e registro de cada chamada.
Painel de consumo por feature, cache, limites de rate, testes de regressão e versionamento de prompts em produção.
Produto, engenharia e operação trabalham juntos para reduzir risco e acelerar entrega.
Antes de montar o squad, alinhamos problema, métrica, risco, integração e critério de sucesso.
A solução precisa conversar com o que a empresa já usa: CRM, ERP, APIs, bancos, filas e documentos.
Logs, permissões, auditoria, custo, qualidade, testes e aprovação humana entram no desenho desde o início.
Discovery, arquitetura, desenvolvimento, QA, DevOps e produto trabalham com backlog e ciclos curtos.
Produto, engenharia e execução sob demanda para projetos corporativos com governança.
Compare caminhos técnicos sem perder o foco no resultado do projeto.
Fluxos com documentos, contexto longo, copilots internos e apoio operacional.
Solucoes multimodais e integradas ao ecossistema Google, dados e Workspace.
Padronizacao de conexoes entre agentes, ferramentas, APIs e dados internos.
Modelos open source quando controle, privacidade, custo ou execucao local importam.
Experimentos e execucao local de modelos com governanca e criterio de producao.
Modelos eficientes para automacoes, classificacao, copilots e cenarios de custo.
Construímos, e é o desenho mais pedido: empresa com ERP, CRM, bases e integrações rodando, que precisa de uma aplicação nova ou de IA dentro do que já existe. Não atendemos pedido de conta individual, licença ou orientação de uso pessoal.
Não. A conta e o consumo da API ficam no nome da sua empresa, o que mantém o controle do dado e da fatura com você. Nosso contrato é de engenharia: arquitetura, desenvolvimento, integração e operação da aplicação.
Estimamos tokens por transação ainda no diagnóstico, definimos limite por feature, aplicamos cache onde a chamada se repete, usamos modelo menor nas etapas que aceitam e acompanhamos o consumo por funcionalidade em painel durante o piloto.
Não. Na maioria dos casos integramos ao que já existe, via API, filas, banco de dados e repositórios de documentos, com autorização validada no backend e sem migração de plataforma.
Mapeamos quais campos podem sair da empresa, aplicamos mascaramento antes da chamada, restringimos acesso por perfil, registramos as requisições para auditoria e alinhamos a configuração de retenção com a sua área de segurança.
A recomendação é nossa e vem depois do diagnóstico. Comparamos qualidade no seu conjunto de testes, custo por transação, latência e limite de contexto, e o fluxo pode usar modelos diferentes em cada etapa.
Definimos as métricas antes do piloto: tempo por tarefa, volume tratado sem intervenção, redução de fila, qualidade avaliada por amostra, custo por transação, SLA e adoção pelo time.
Traga o processo, os sistemas envolvidos, o volume estimado e o prazo alvo. Retornamos com o recorte de piloto, a arquitetura sugerida e a faixa de custo por transação.