Squad de IA generativa

Squad de IA generativa para sair do piloto e chegar em produção

Time com engenharia de IA, dados, produto e arquitetura para transformar o backlog de casos de uso em software com LLMOps, evals e custo monitorado.

Solicite um orçamento

Seu nome

Seu sobrenome

Seu melhor e-mail

+55

99 99999 9999

Capacidade técnica em IA com engenheiro de IA, engenharia de dados, produto e arquitetura no mesmo time.
Backlog de casos de uso de IA priorizado por valor, viabilidade de dados e risco, com critérios de aceite por entrega.
RAG, assistentes com ferramentas e integrações com CRM, ERP, APIs e bases internas construídos como software, não como protótipo.
LLMOps desde o primeiro ciclo: evals, logs, observabilidade de IA e custo por tarefa monitorado.

Retorno em horário comercial para entender o backlog de casos de uso e o estado atual dos pilotos.

Execução orientada a negócio

Squad especializado em IA generativa para sair do piloto e chegar em produção

A maioria das empresas trava entre a demonstração que funcionou e o sistema que precisa rodar todo dia. A X-Apps entra com engenharia de IA, arquitetura e disciplina de produção para fechar essa distância, reaproveitando o que já foi provado no piloto.

O que alinhamos no diagnóstico

A conversa inicial serve para separar oportunidade real de automação que só parece boa na apresentação.

Qual processo ou produto precisa melhorar.
Quais dados, sistemas e integrações estão envolvidos.
Como medir resultado antes de escalar.
Quais riscos precisam de governança desde o início.

Grandes marcas já contrataram a X-Apps

Depoimentos

Clientes que confiaram na execução da X-Apps

Os depoimentos abaixo falam sobre qualidade de entrega, parceria e capacidade técnica em software, produto e operação.

“A X-Apps entendeu nossas necessidades e particularidades, em um projeto conseguimos alinhar a excelência em desenvolvimento com as áreas de relacionamento e parceiros. Responsável direta pelo crescimento e performance do app da Polishop.”

Winne Rodrigues

Product Marketing Manager

“A X-Apps entendeu exatamente o guideline da marca e o que a BMW queria transmitir, estou muito feliz com o resultado dessa parceria.”

Gabriela Sterenberg

Head de Marketing

“Entreguei o passo a passo da instalação do novo aplicativo do Bradesco Net Empresa e toda a equipe do financeiro já está utilizando. Os usuários elogiaram o aplicativo, não tiveram problemas para instalar e informaram que está até mais rápido para acessar.”

Hélio Zonta Júnior

Gerente produtos e Serviços

“Na Suzano temos uma excelente parceria com a X-Apps no desenvolvimento de projetos, agora com três sistemas na área de biotecnologia e dois para demandas internas.”

Mario Del Matto

Suzano Papel e Celulose

“A X-Apps permite desenvolver aplicativos com agilidade, eficiência e alinhados aos processos globais da Roche.”

Danilo Bueno

Coordenador de TI – Roche Latam

“A X-Apps nos atendeu com excelência e agilidade no desenvolvimento de aplicativos para iOS, demonstrando know-how para outras tecnologias e nos permitindo gerar uma parceria para novos projetos.”

Milton Foti

Gerente de Sistemas

Winne Rodrigues

Product Marketing Manager

“A X-Apps entendeu exatamente o guideline da marca e o que a BMW queria transmitir, estou muito feliz com o resultado dessa parceria.”

Gabriela Sterenberg

Head de Marketing

Hélio Zonta Júnior

Gerente produtos e Serviços

“Na Suzano temos uma excelente parceria com a X-Apps no desenvolvimento de projetos, agora com três sistemas na área de biotecnologia e dois para demandas internas.”

Mario Del Matto

Suzano Papel e Celulose

“A X-Apps permite desenvolver aplicativos com agilidade, eficiência e alinhados aos processos globais da Roche.”

Danilo Bueno

Coordenador de TI – Roche Latam

Milton Foti

Gerente de Sistemas

O que o squad de IA generativa entrega

O time atua sobre um backlog de casos de uso de IA com prioridade de negócio, não sobre demanda genérica de desenvolvimento.

Composição do squad de IA

Engenheiro de IA, engenharia de dados, produto e arquitetura, com apoio de backend e QA conforme o caso de uso. É um time formado para o problema de IA, diferente de um time de desenvolvimento de propósito geral.

Backlog de casos de uso de IA

Descoberta, recorte, critérios de aceite, hipótese de valor e métrica por caso, com prioridade revisada a cada ciclo.

RAG sobre bases internas

Ingestão, chunking, busca semântica, resposta com fonte citável e controle de acesso por perfil de usuário.

Assistentes com ferramentas

Uso de tool calling e MCP para consultar e acionar sistemas, com escopo pequeno, aprovação humana e fallback definido.

Integrações corporativas

Conexões com CRM, ERP, APIs, filas, bancos e documentos, tratadas como integração de produção, com contrato de interface e monitoramento.

LLMOps e observabilidade de IA

Evals versionados, testes de regressão de prompt, logs de execução, painel de custo por tarefa e alertas de qualidade.

Como o squad trabalha

Ciclos curtos com entrega mensurável, e evals e LLMOps já no primeiro ciclo, não como fase final do projeto.

Ciclo zero

Revisamos pilotos existentes, dados disponíveis, restrições de segurança e o backlog de casos de uso candidatos.

Recorte e critérios de aceite

Escolhemos o primeiro caso com dono, métrica e critério objetivo de aprovação antes de escrever código.

Evals no primeiro ciclo

Montamos o conjunto de avaliação e a linha de base de qualidade e custo junto com a primeira entrega.

Arquitetura de produção

Definimos modelo, estratégia de contexto, limites de ação, autenticação, filas e pontos de integração.

LLMOps desde o início

Logs, versionamento de prompt, testes de regressão e painel de custo entram no mesmo ciclo da funcionalidade.

Escala do backlog

Com a base de operação pronta, o squad avança para os próximos casos com plano de rollback por entrega.

IA generativa em produção com controle

Segurança, LGPD, custo variável e qualidade de saída entram no primeiro ciclo do squad, junto com a funcionalidade.

Controles do projeto

Dono por caso de usoCada item do backlog tem responsável de negócio, métrica e critério de aceite antes de entrar no ciclo.
Mínimo privilégioA IA acessa apenas as fontes e ações necessárias, com autorização validada no backend.
Revisão humana em ação críticaEscrita em sistema transacional, envio externo e decisão financeira passam por confirmação registrada.
Evals e regressãoNenhuma mudança de prompt, modelo ou base sobe sem comparação com a linha de base anterior.
Custo monitoradoPainel de custo por tarefa, limites de gasto e alertas acompanham cada caso em produção.

Quando não recomendamos esta abordagem

Sem backlog de casos de usoSe a empresa ainda não sabe quais processos quer atacar, o caminho é um diagnóstico curto antes de contratar capacidade contínua.
Demanda de desenvolvimento geralSe o que falta é evoluir sistemas sem componente de IA, este time é mais caro que o necessário e indicamos outra formação.
Dados indisponíveis ou sem permissãoRecuperação e assistentes dependem de fontes acessíveis, atualizadas e com controle de acesso definido.
Regra determinística resolve melhorQuando o processo é estável e auditável por regra, automação tradicional costuma sair mais barata e previsível.
Piloto sem intenção de produçãoNão montamos squad para demonstração isolada. Sem operação, suporte e orçamento de custo variável, a solução não se sustenta depois.

Arquitetura de IA generativa em produção

Cada decisão técnica é registrada com o motivo, o custo esperado e o critério para revisar depois do piloto.

Contexto e dados

Estratégia de recuperação, qualidade das fontes, atualização de índice e permissões herdadas dos sistemas de origem.

Ações e limites

Ferramentas de escopo pequeno, autorização no backend, aprovação humana e comportamento definido para falha.

Operação de IA

Evals, observabilidade, roteamento de modelo, cache, limites de gasto e revisão periódica de qualidade.

Recuperação sobre documentos

Quando a resposta precisa vir de política, contrato, manual ou base interna com fonte rastreável.

Tool calling e API

Quando o caso exige consultar ou acionar sistemas como CRM, ERP, bancos ou serviços internos.

MCP

Quando várias iniciativas de IA vão consumir as mesmas fontes e vale padronizar a conexão em vez de repetir integração.

Fine-tuning

Quando existe padrão repetitivo de formato ou classificação e os ganhos de prompt e contexto já foram esgotados.

Assistente com aprovação

Quando o fluxo tem várias etapas, mas a ação final precisa de validação de uma pessoa responsável.

Evals automatizados

Quando a saída não é determinística e a equipe precisa comparar versões antes de promover uma mudança.

Roteamento de modelo

Quando o custo por tarefa pesa e parte do volume pode ser atendida por modelo menor com qualidade medida.

Por que a X-Apps

Produto, engenharia e operação trabalham juntos para reduzir risco e acelerar entrega.

Escopo orientado a negócio

Antes de montar o squad, alinhamos problema, métrica, risco, integração e critério de sucesso.

Integração com sistemas existentes

A solução precisa conversar com o que a empresa já usa: CRM, ERP, APIs, bancos, filas e documentos.

Governança para produção

Logs, permissões, auditoria, custo, qualidade, testes e aprovação humana entram no desenho desde o início.

Squad sênior para evoluir

Discovery, arquitetura, desenvolvimento, QA, DevOps e produto trabalham com backlog e ciclos curtos.

Provedor parceiro e aconselhado pelo Gartner.

Produto, engenharia e execução sob demanda para projetos corporativos com governança.

Dúvidas antes de conversar

Qual a diferença entre squad de IA generativa e squad de desenvolvimento dedicado?

O squad de IA generativa é formado para um backlog de casos de uso de IA e traz engenheiro de IA, engenharia de dados, produto e arquitetura, com evals, LLMOps e custo por tarefa como parte da entrega. O time de desenvolvimento dedicado atende evolução de sistemas em geral, com perfis de backend, frontend e QA. Quando a sua demanda é de software sem componente de IA, indicamos a outra oferta.

O squad de IA generativa pluga na infraestrutura que já existe?

Pluga, e é o cenário principal. Trabalhamos com empresas que já têm CRM, ERP, APIs e bases internas rodando, e conectamos a solução de IA a esse ambiente com janela acordada e plano de rollback.

Já temos um piloto que funcionou. Dá para aproveitar?

Na maior parte dos casos sim. Revisamos o que foi provado, medimos qualidade e custo com evals e reconstruímos o que não sustenta produção, como autenticação, limites de ação, observabilidade e tratamento de falha.

Como o squad é dimensionado?

Pelo backlog e pelo risco dos casos priorizados. Começamos com uma formação enxuta para o primeiro ciclo e ajustamos a capacidade conforme o roadmap avança.

Como escolher entre modelos proprietários e open source?

A escolha depende de privacidade, custo por tarefa, latência, tamanho de contexto, qualidade medida no eval e restrições de hospedagem. A recomendação vem depois do diagnóstico do caso, não antes.

Como vocês lidam com LGPD e dados sensíveis?

Com controle de acesso, mínimo privilégio, filtros de dados sensíveis, autorização no backend, logs de auditoria e aprovação humana para ações críticas.

Como medir retorno em IA generativa?

Definimos as métricas antes do ciclo: tempo economizado por tarefa, qualidade medida no eval, volume processado, custo por tarefa e adoção pelo time que usa a solução.

Vamos desenhar seu squad de IA generativa

Traga os casos de uso priorizados, os pilotos já testados, os sistemas envolvidos e as restrições de dados. A X-Apps ajuda a definir formação, arquitetura e primeiro ciclo com critérios de aceite.