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Como trabalhamos

Descoberta, prova de valor, produção. E outra vez.

Cada projeto é fixo e por fases, em euros, sob um só contrato. O ciclo abaixo corre com cada cliente; os quatro capítulos a seguir são o que fazemos em cada ronda.

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01AI DiscoverySprintDuas semanas · preço fixo02Prova de valorSemanas · âmbito fixo03Adoção eintegraçãoPor fases · um só contratoE OUTRA VEZ
CH.03 · Como trabalhamos

Descoberta, prova de valor, produção. E outra vez.

Um ciclo, cada cliente. Resultados em semanas. Cada ronda parte dos números que a anterior produziu.

Depois outra volta, com o que medimos.

DescobertaProva de valorProduçãoMedircada clientecada ronda
  1. 01

    Descoberta

    duas semanas

    O problema numa frase. Os seus dados, vistos. Um backlog priorizado e um avança ou não avança.

  2. 02

    Prova de valor

    semanas

    Um agente ou uma skin a funcionar sobre os seus dados. Casos de falha escritos antes de alguém confiar.

  3. 03

    Produção

    instalado

    Nos seus sistemas, sob as suas permissões, com registo. Ficamos até correr sem nós.

  4. 04

    Medir

    sempre

    O que mudou, em palavras e nos números que já acompanha. A ronda seguinte começa aqui.

CH.04 · Consultoria

Uma decisão com uma arquitetura por trás.

Que camada, que runtime, que equipa vai primeiro, o que fica local. Sai com uma arquitetura e uma razão para cada escolha, depois um avança ou não avança.

  • AI Discovery Sprintduas semanas, preço fixo. Um backlog priorizado. Um avança ou não avança.
  • Arquitetura da soluçãomodelo, runtime, conectores. Para onde os dados podem ir e para onde não.
  • Desenho da governaçãoquem alcança o quê, com que limites, com que registo.
AI Discovery SprintFalar com um engenheiro
EstratégiaArquiteturaGovernação
decidirAI Discovery Sprint
CH.05 · Implementação

Construímos nos seus sistemas e ficamos até correr.

Uma equipa cobre machine learning, IA generativa, agentes e skins. O primeiro entregável é uma prova de valor sobre os seus dados, com os casos de falha escritos antes de alguém confiar.

  • Prova de valorum agente ou uma skin a funcionar sobre os seus dados, em semanas. Casos de falha primeiro.
  • Machine learningchurn, previsão, federated learning quando os dados não podem sair.
  • IA generativaRAG, fluxos agênticos, fine-tuning, LLMs locais.
Prova de valorFalar com um engenheiro
Machine learningIA generativaAI SkinAgentes
construirProva de valor
CH.06 · Suporte e manutenção

Os modelos mudam. As APIs movem-se. Alguém responde.

As regras derivam e os fornecedores lançam mudanças que partem coisas. Um engenheiro com nome absorve-as antes de os seus utilizadores as verem, e o Atalaia mantém o parque à vista para quem decide.

  • Mudanças de modelo e de APIabsorvidas e testadas antes de chegarem aos seus utilizadores.
  • Atalaia sobre o parquecustos, permissões e deriva, reportados a quem decide.
  • Um engenheiro com nomeuma pessoa que conhece os seus sistemas, ao telefone.
Adoção e integraçãoFalar com um engenheiro
OperaçõesAtalaia
operarAdoção e integração
CH.07 · Formação

A skin continua a crescer depois de sairmos.

Os programadores aprendem a programar com agentes contra as normas da casa. As equipas de negócio aprendem a trabalhar dentro do assistente. A liderança aprende o que governar e o que deixar em paz.

  • Programadoresprogramar com agentes, contra as normas da casa.
  • Equipas de negóciotrabalhar dentro do assistente, com as skills que a skin traz.
  • Liderançaworkshops de posicionamento e governação para quem decide.
Percursos de formaçãoFalar com um engenheiro
ProgramadoresEquipas de negócioLiderança
ensinarPercursos de formação
CH.04 · Onde corre

Onde corre é uma decisão que tomamos consigo.

A mesma construção corre em três sítios. As suas regras de conformidade, os seus dados e as ferramentas que as suas equipas já têm decidem qual.

O seu assistente

Dentro do que as suas equipas já usam

Claude, Codex ou Copilot. Nenhuma aplicação nova para abrir. Ainda sem assistente? Escolhemos um consigo.

Modelos locais

No seu hardware, quando a conformidade o exige

Modelos abertos, instalados e afinados dentro do seu perímetro. Nada sai do edifício.

Cloud, nos nossos termos

Através do OpenRouter, só modelos sem retenção de dados

Fixados à região onde os seus dados têm de ficar. Europa por omissão.

Para onde os seus dados podem ir fica decidido consigo antes da primeira linha de código.

CH.08 · O que precisamos de si

Quatro coisas, e começamos.

Cada pedido desta lista é algo que só você pode trazer. As caixas estão vazias de propósito.

Uma sessão de planeamento com um cliente

  1. Um sponsor que diga avança ou não avança

    Uma pessoa que decide, duas horas por semana durante a descoberta.

  2. Acesso de leitura aos sistemas em jogo

    O ERP, o CRM, a caixa de correio. Só leitura; nada é escrito até à produção.

  3. Um processo de que já suspeita

    O trabalho que cinco pessoas fazem de cinco maneiras. Começamos aí.

  4. Os números que já acompanha

    Medimos contra eles, não contra números novos inventados para o relatório.

CH.09 · Pacotes

Três formas de começar, cada uma com preço e data de fim.

Começar

Traga-nos o problema que ninguém resolveu.

Pequenos, seniores, especializados. O modelo certo, a camada certa, o mínimo de maquinaria. Uma chamada com um engenheiro, sem deck de vendas.

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