Serviço 002
IA aplicada: agentes, LLMs, RAG e MCPs em produção
Operamos IA generativa em produção com rigor de engenharia. Agentes autônomos, LLMs integrados, RAG customizado e servidores MCP — com observability, eval contínuo, guardrails e custo controlado.
O que é ia aplicada
IA aplicada é a disciplina de integrar modelos de inteligência artificial — em especial Large Language Models (LLMs) como GPT-4o, Claude e Gemini — a produtos digitais em produção, com rigor de engenharia. Difere da pesquisa em IA (foco em modelos) e da automação RPA tradicional (foco em regras determinísticas). Os três pilares são: integração de modelos pré-treinados via API ou self-hosted, arquitetura de retrieval (RAG) para contextualizar respostas com dados proprietários, e operação em produção com SLOs, custo controlado, eval contínuo e fallback em caso de degradação.
Quando aplicar
- Tarefas de linguagem natural: classificação, extração estruturada, sumarização, Q&A sobre base de conhecimento.
- Raciocínio multi-step sobre dados proprietários que não cabem na janela de contexto.
- Agentes que executam ações em sistemas (CRM, ERP, ticketing) com guardrails.
- Suporte ao cliente em escala com humano no loop para casos de borda.
- Geração de conteúdo controlada por brand guidelines e factual grounding.
Como a North Studio entrega
01Assessment de viabilidade
Mapeamos caso de uso, dados disponíveis, métrica de sucesso e custo-benefício. Documento técnico entregue.
02PoC em 2 semanas
Construímos protótipo funcional com modelo, prompt engineering inicial e eval offline contra dataset gold.
03Hardening produtivo
Adicionamos guardrails, observability (tracing, custo, latência), cache, routing entre modelos, fallback.
04Deploy + eval contínuo
Go-live com canary release, eval automatizado em produção, alertas de drift e degradação.
05Iteração
Refinamos com dados reais, otimizamos custo, expandimos casos de uso adjacentes.
Stack utilizada
Investimento e prazo
- Investimento típico
- R$ 60.000 – R$ 500.000
- Prazo típico
- 8 a 32 semanas
- Modelo
- Projeto fechado ou recorrente (Squad as a Service)
Perguntas frequentes
Qual a diferença entre IA aplicada e automação RPA?
Automação RPA executa regras determinísticas pré-programadas (se X então Y) sobre interfaces existentes. IA aplicada usa modelos probabilísticos (LLMs) que generalizam a partir de exemplos, lidam com input não estruturado (linguagem natural, imagens) e tomam decisões em contextos novos. RPA falha quando a UI muda; IA aplicada falha quando a confiança do modelo cai — e por isso exige guardrails e eval.
Qual modelo de IA a North Studio recomenda?
Depende do caso de uso. Para raciocínio complexo e código, Claude 4.x (Opus, Sonnet) e GPT-4o lideram. Para volume alto a custo baixo, Gemini Flash, Claude Haiku 4.5 ou GPT-4o-mini. Para soberania de dados, modelos open-source self-hosted (Llama 3, Qwen, Mistral) em AWS Bedrock ou GCP Vertex. Usamos AI Gateway para A/B testing entre modelos.
Como controlar o custo de LLM em produção?
Combinamos quatro estratégias: routing entre modelos por complexidade da query, prompt caching agressivo (até 90% de redução em casos típicos), embeddings para retrieval em vez de stuffing de contexto, e eval contínuo para detectar quando modelo menor é suficiente. Cliente típico vê custo por interação caindo de US$ 0,15 para US$ 0,02 após hardening.
Quando usar RAG e quando fazer fine-tuning?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) é o default: barato, sem retreino, atualização em tempo real da base de conhecimento. Fine-tuning faz sentido para formato de saída muito específico, redução agressiva de tokens, ou capacidades especializadas (visão, áudio). Em 90% dos casos B2B, RAG bem desenhado vence fine-tuning em custo, prazo e manutenção.
O que é MCP e por que a North Studio constrói servidores MCP?
MCP (Model Context Protocol) é um protocolo aberto criado pela Anthropic em 2024 que padroniza como aplicações fornecem ferramentas, dados e prompts a LLMs. É análogo ao LSP para IDEs: uma interface única que desacopla clientes (Claude Desktop, Claude Code, IDEs) de provedores de contexto. Construímos servidores MCP customizados expondo bancos de dados internos, sistemas ERP/CRM e ferramentas proprietárias a agentes IA com guardrails de segurança.
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