Casos de estudo de clientes
Histórias selecionadas de entrega em produto, IA e operações.
Uma seleção do tipo de trabalho em produto, sistemas de IA e fluxos agênticos que ajudamos equipes a levar do conceito à experiência entregue.
Casos de estudo e publicações em andamento.
Esses projetos costumam seguir um padrão parecido: clareza na história do produto, apoio à camada de IA ou aos sistemas subjacentes e uma conexão real entre a experiência pública e a alavancagem interna por meio de fluxos que ajudam a equipe a avançar.
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Mercuri Finance
Apoiamos a Mercuri em toda a superfície pública do produto, na implementação do sistema de IA e na automação de fluxos agênticos para operações, marketing, outreach e engenharia.
Minerva Cloud
Ajudamos a Minerva Cloud a automatizar o pipeline de engenharia de ponta a ponta e apoiamos a implementação do Vox Engine, seu sistema nativo de IA construído sobre OpenAI e Anthropic.
Melon
Apoiamos a Melon da concepção ao lançamento, liderando a entrega de engenharia em frontend e backend e usando automação de fluxos com IA para melhorar a operação do time no dia a dia.
Padrões de atuação selecionados
Alguns trabalhos podem ser mostrados em detalhe, enquanto outros ainda são privados ou não estão prontos para publicação. O fio condutor é clareza de produto, implementação mais forte de sistemas e ganho operacional real por meio de automação.
Sistemas de produto
Superfícies públicas, fluxos internos e narrativa técnica desenhados em conjunto.
Sistemas de IA
Apoio à implementação de comportamentos de produto e operações de entrega habilitados por IA.
Automação de fluxos
Ganho operacional em marketing, outreach, engenharia e ciclos de execução.
Por que esses projetos se sustentam depois do lançamento.
O fio condutor não é um modelo ou framework específico. É a forma como estruturamos o trabalho para que as equipes consigam avançar rápido sem criar um segundo problema para limpar depois.
Princípios de entrega
Definimos o primeiro lançamento em torno de um fluxo de trabalho doloroso ou de um momento crítico para o usuário. Mantemos operadores no circuito quando casos-limite importam mais do que throughput bruto. Priorizamos sistemas que a equipe consiga manter depois do primeiro impulso.
O que as equipes normalmente recebem
Um caminho mais curto entre ideia e produção, com menos desvios especulativos. Uma conexão mais forte entre interface de produto, comportamento do sistema de IA, explicação técnica e confiança do usuário. Uma base arquitetural mais clara para a próxima fase, em vez de um protótipo descartável.
Próximo passo
Quer explorar um escopo parecido?
Se você tem um fluxo de trabalho, uma superfície de produto ou um gargalo de entrega que soe próximo disso, podemos ajudar a testar o caminho e definir o primeiro recorte certo.