Implementação de fluxos com IA
Etapas de modelo integradas a processos em operação, com saída estruturada, validação com base em regras acordadas e filas de revisão onde uma pessoa precisa decidir.
Abordagem
Entrega direta, conduzida por profissionais experientes, com critérios de conclusão definidos por escrito
A Codelab constrói sistemas de IA, automação e fluxos de produção de conteúdo para clientes internacionais, junto com o software sob medida que sustenta esses fluxos. Quem define o escopo de um projeto é quem o entrega.
Princípios
Como preferimos trabalhar
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Critérios de sucesso antes de construir
Preferimos gastar um dia a mais acordando o que significa "funcionando" a entregar um sistema que ninguém consegue avaliar.
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Piloto com casos reais
Uma primeira execução com os seus dados de verdade expõe os casos difíceis enquanto ainda é barato corrigi-los, e dá aos dois lados uma referência comum.
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Revisão por outra pessoa
A validação é uma etapa separada, feita por outra pessoa e avaliada com base nos critérios escritos — vale igualmente para um conjunto de dados, um rascunho ou um corte gerado.
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Dizer o que não deve ser automatizado
Se uma etapa exige julgamento humano, ou se software comum resolve melhor do que um modelo, dizemos isso já na resposta, e não depois do contrato.
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Comunicação direta
Um ponto de contato que conhece o projeto, em português ou inglês, entre fusos horários.
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Documentação como parte da entrega
O que foi produzido, como foi verificado e quaisquer limitações conhecidas — escrito e entregue junto com o trabalho.
Condução do projeto
Da primeira mensagem à entrega
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01
Entender
O processo como funciona hoje, a quem atende, o que o limita e o que de fato dá errado. Respondemos com perguntas, não com um orçamento.
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02
Desenhar
O fluxo, os dados de que precisa, onde um modelo ajuda e critérios de sucesso escritos que definem quando está funcionando.
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03
Construir
A integração com seus sistemas e APIs, as etapas de modelo e processamento, e o software que mantém tudo unido.
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04
Validar
Rodar com casos reais, inclusive os difíceis, olhar as falhas e corrigir o projeto antes que alguém dependa dele.
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05
Lançar
Colocar em uso com as etapas de revisão e as aprovações que o trabalho exige, e uma passagem de conhecimento que permita à sua equipe operá-lo.
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06
Refinar
Acompanhar o que produz, tratar as exceções que aparecem e ajustar as regras que não corresponderam à realidade.
Esta é uma sequência que seguimos, não uma metodologia certificada. Em um projeto de dados linguísticos, as mesmas seis etapas aparecem como especificação, piloto, produção, revisão independente, entrega e correção — os nomes mudam, a disciplina não.
Capacidades selecionadas
O tipo de trabalho que assumimos
O trabalho para clientes é confidencial, então isto descreve capacidade em vez de nomear projetos ou organizações. Teremos prazer em discutir experiência relevante diretamente sob NDA.
Sistemas editoriais e de conteúdo
Software para produzir, transformar, revisar e publicar conteúdo estruturado, incluindo a automação que elimina o manuseio manual repetido.
Ferramentas internas e pipelines
Aplicações operacionais, interfaces de revisão e pipelines de dados — os sistemas que uma equipe usa todos os dias, e não os que os clientes veem.
Aplicações sob medida e integrações
Aplicações web renderizadas no servidor e o trabalho de API e banco de dados que as conecta aos sistemas que a empresa já opera.
Engenharia de e-commerce e vitrines
Desenvolvimento em Shopify, Shopify Plus e Liquid, e as integrações que conectam uma loja aos sistemas operacionais por trás dela.
Programas de dados de linguagem e fala
Coleta, transcrição e anotação para equipes de IA e tecnologia, incluindo português brasileiro, executados como lotes especificados com uma etapa de revisão independente.
Confidencialidade
Como tratamos o seu material
Descrevemos nossas práticas em vez de alegar certificações que não temos. Se o seu programa exige um regime formal de conformidade, informe no briefing e responderemos com clareza sobre o que conseguimos atender.
- O material do projeto fica acessível apenas às pessoas que trabalham nele
- Os prazos de retenção são acordados no briefing, e não deixados em aberto
- O material de origem e de trabalho é excluído mediante solicitação quando um projeto encerra
- Quando a coleta envolve participantes, o uso permitido é registrado junto aos dados
- Assinamos NDAs de clientes e esperamos que a confidencialidade valha nos dois sentidos
Comece um projeto
Conte o que você precisa automatizar, produzir ou construir.
Envie um briefing curto — como o processo funciona hoje, o que falha e como seria um bom resultado. Respondemos com perguntas, uma proposta de formato para o sistema e o que precisaríamos de você para começar.