Descoberta de processos e oportunidades
Mapear como o trabalho funciona hoje, onde se acumulam tempo e erros, e quais etapas realmente combinam com um modelo. Parte do que recomendamos é software comum, porque muitas vezes essa é a resposta honesta.
Sistemas de IA e automação
Trabalho que roda sozinho, com alguém ainda responsável por ele
Olhamos como o processo funciona de verdade, decidimos onde um modelo realmente ajuda e construímos o sistema em volta disso: as integrações, as restrições, as verificações e a etapa de revisão. O que você recebe é um fluxo que sua equipe consegue operar — não uma demonstração.
Anatomia de um fluxo de trabalho
Todo sistema que construímos tem estas partes
As proporções mudam de projeto para projeto. As partes, não: algo entra, um modelo faz o trabalho que só um modelo faz, o resultado é verificado com base nas regras que você acordou, e uma pessoa decide quando o risco exige.
- Entrada — o gatilho e os dados de que a etapa precisa, buscados nos seus sistemas
- Etapa de modelo — o prompt, o contexto e as restrições, versionados como código
- Validação — esquema, regras de negócio e verificação das fontes antes de qualquer aceite
- Revisão — filas de aprovação onde há julgamento ou responsabilidade envolvida
- Entrega — o resultado gravado de volta no sistema que precisava dele
- Exceções — tudo que for incerto encaminhado a uma pessoa em vez de adivinhado
O que construímos
O trabalho de engenharia que assumimos
Desenho de fluxo e sistema
Definir a sequência, o que cada etapa recebe e devolve, onde ficam as verificações e quem aprova o quê — acordado por escrito antes de a implementação começar.
Integração de LLMs e serviços de IA
Conectar a um provedor de modelo com as partes que tornam isso sustentável: timeouts, novas tentativas, limites de custo e de taxa, e comportamento definido quando o provedor cai ou a resposta é inutilizável.
Conexões de dados e APIs
Ler e gravar nos sistemas que você já opera — bancos de dados, APIs internas, serviços de terceiros — com idempotência e tratamento sensato de falhas parciais.
Pipelines de saída estruturada
Saída do modelo limitada a um esquema definido e rejeitada na fronteira quando não está em conformidade, para que uma resposta malformada falhe de forma visível em vez de se espalhar adiante.
Validação e avaliação
Verificações de regra em cada resultado, mais casos de teste fixos contra os quais rodar uma mudança — para que ajustar um prompt ou trocar de modelo seja uma decisão medida, e não um palpite.
Revisão com pessoa no fluxo
Filas de revisão, etapas de aprovação e tratamento de exceções, com a decisão do revisor registrada junto ao resultado em vez de perdida numa conversa de chat.
Fluxos de múltiplas etapas e assistidos por agentes
Sequências em que a saída verificada de uma etapa alimenta a próxima, com limites definidos e uma condição de parada — não um agente aberto deixado para improvisar.
Monitoramento e melhoria contínua
Visibilidade sobre o que rodou, o que falhou e o que foi corrigido, para que as regras sejam ajustadas onde a realidade não correspondeu ao projeto.
Exemplos concretos
Os formatos que esse trabalho costuma ter
Descritos como processos, e não como setores, porque o mesmo sistema atende uma editora, um varejista e uma equipe de operações.
- De dados estruturados a resultado revisado
- Um conjunto de dados recorrente vira um relatório, resumo ou listagem redigidos, conferidos com os números de origem e aprovados antes da publicação.
- Classificar e encaminhar o que chega
- Mensagens, chamados ou envios lidos, classificados e enviados à fila certa, com os casos de baixa confiança encaminhados para análise humana em vez de arquivados.
- Extrair estrutura de documentos
- Campos retirados de notas fiscais, contratos ou formulários para um esquema definido, com tudo que for ambíguo sinalizado para uma pessoa em vez de adivinhado.
- Etapas de apuração e redação
- Fontes reunidas e trechos relevantes extraídos para um briefing fundamentado, de modo que a redação parta de material citado, e não de memória.
- IA conectada aos sistemas internos
- Uma etapa de modelo que de fato lê seu banco de dados e chama suas APIs, dentro de uma aplicação com permissões, registro de logs e tratamento de erros.
- Geração sob regras e etapas de aprovação
- Conteúdo ou registros produzidos em volume enquanto um esquema, um guia de estilo e uma etapa de aprovação decidem o que passa.
Limites honestos
O que prometemos e o que não prometemos
A automação vale a pena onde o trabalho é repetitivo e os critérios podem ser escritos. Onde não podem, o sistema certo mantém uma pessoa no processo decisório.
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Sem autonomia onde cabe revisão
Se errar tem custo real — publicar, pagar, assumir um compromisso com um cliente — o projeto mantém uma etapa de aprovação. Vamos dizer isso em vez de vender um sistema sem supervisão.
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Sem economias inventadas
Não citamos percentuais de melhoria nem horas economizadas antes de rodar o seu trabalho pelo sistema. Qualquer número que dermos depois será um número que você pode conferir.
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Implementação, não pesquisa de modelos
A Codelab integra e avalia modelos. Não treinamos nem pesquisamos modelos, e não operamos nenhum modelo ou plataforma proprietários.
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Tecnologia consolidada, de propósito
Frameworks consolidados, renderização no servidor onde faz sentido, poucas dependências. O sistema precisa ser sustentável pela sua equipe depois da entrega.
A camada de software não é um detalhe secundário
A maior parte do que torna um sistema de IA utilizável é engenharia comum: as filas, as telas administrativas, as integrações, as novas tentativas, a trilha de auditoria. A Codelab constrói aplicações web sob medida, ferramentas operacionais internas, pipelines de dados e sistemas de conteúdo — e fazia isso muito antes de qualquer modelo estar envolvido. Trabalho com Shopify, Shopify Plus e Liquid também entra aqui, quando uma loja precisa do mesmo tratamento.
Stack
Ferramentas com que construímos
Escolhidas projeto a projeto conforme o que sua equipe consegue manter, não conforme o que está na moda.
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Ruby on Rails -
Ruby -
JavaScript -
TypeScript -
React -
Node.js -
Python -
PHP -
MySQL -
PostgreSQL -
Shopify & Shopify Plus -
Liquid
Comece um projeto
Tem um processo que deveria ser um sistema?
Descreva como funciona hoje, o que não funciona e como seria um bom resultado. Retornaremos com perguntas e uma proposta de solução — incluindo as etapas que devem permanecer manuais.