Experimentos sem sistema de produção
Os times testam ferramentas e protótipos com IA, mas nada é implantado com a qualidade, monitoramento e confiabilidade exigidos por processos críticos.
Desenvolvimento de IA sob medida para empresas
Aplicações de IA sob medida para empresas com sistemas reais
A Complex Crafty é uma empresa de desenvolvimento de software com IA para CTOs, founders e líderes de produto que precisam integrar IA a sistemas internos, APIs, bancos de dados e fluxos operacionais. Construímos soluções de IA de produção, não experimentos desconectados.
Para CTOs, founders e líderes de produtoConstruído sobre seus sistemas e dados existentesArquitetura e entrega de IA em nível de produção
A maioria dos experimentos com IA nunca chega à produção
Muitas empresas já entendem o potencial da IA. O problema é transformar esse potencial em software confiável dentro de operações reais, com arquitetura, integrações e qualidade suficientes para sustentar produção.
Ferramentas de IA desconectadas
Produtos genéricos de IA raramente se encaixam nos fluxos internos. Eles não entendem bem suas regras, sistemas ou dados da empresa.
Falta de arquitetura para escalar
Sem backend adequado, pipelines de dados e camada de integração, a IA vira um recurso frágil em vez de uma capacidade confiável.
Aplicações de IA que desenvolvemos
Criamos soluções de desenvolvimento de IA para empresas que precisam de sistemas reais, não de experimentos. Exemplos comuns:
Chatbots de IA para suporte
Assistentes de suporte com contexto, treinados com sua documentação, conhecimento de produto e fluxos de atendimento.
Assistentes internos de conhecimento
Sistemas de RAG corporativo para consultar documentação interna, políticas, contratos e conhecimento operacional.
Copilotos de IA para times internos
Assistentes com IA dentro do produto para vendas, operações, customer success, compliance ou engenharia.
Automação de fluxos com IA
Automatize processos repetitivos como classificação, sumarização, extração, roteamento e apoio à decisão.
Analytics com IA
Use IA para encontrar padrões, resumir dados operacionais e melhorar a tomada de decisão em diferentes áreas do negócio.
Sistemas de inteligência documental
Construa aplicações de IA para empresas que processam contratos, formulários, notas fiscais, e-mails e outros documentos em grande volume.
Capacidades técnicas
Como empresa de desenvolvimento de software com IA, focamos em engenharia de produção, desenvolvimento corporativo de IA, integração e manutenção de longo prazo.
Integração com LLMs
OpenAIAzure OpenAIAnthropicmodelos open-sourceLangChainLangGraphorquestração de promptsguardrails
Arquiteturas RAG
Desenho de RAG corporativopipelines de recuperaçãochunkingre-rankingbusca semântica
Dados e infraestrutura vetorial
Bancos vetoriaispgvectorQdrantPineconefiltros por metadadospipelines de ingestão
Integração com APIs e sistemas
REST APIsGraphQLintegração com ERPCRMferramentas internas e fluxos de autenticação
Backends escaláveis
Processamento assíncronofilasobservabilidadeavaliaçãotracingworkflows de agentesfallbacks e cache
Infraestrutura em nuvem
AWSAzureserviços containerizadosdeploy seguroisolamento de ambientes e monitoramento
Avaliação de oportunidade em IA
Antes de construir qualquer coisa, ajudamos sua empresa a identificar onde a IA gera valor, quais processos devem ser automatizados primeiro e como a IA pode se integrar aos sistemas que vocês já operam.
Onde a IA cria valor
Mapeamos fluxos de negócio, gargalos e pontos de fricção para identificar as oportunidades de maior impacto para uma solução de IA sob medida.
Como a IA entra na sua stack
Avaliamos APIs, bancos, ferramentas internas e infraestrutura em nuvem para definir caminhos realistas de integração para aplicações corporativas de IA.
O que deve ser construído primeiro
Recomendamos o melhor próximo passo: protótipo, assistente interno, automação com IA ou uma aplicação completa de IA em produção.
Nossa abordagem de desenvolvimento
Tratamos a implementação de IA corporativa como um problema de engenharia de software, não como um experimento de prompt.
Linha 1
Design
Começamos entendendo o problema certo e desenhando a solução com base em contexto real de negócio, usuários e sistemas existentes.
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Design Empático de Requisitos
Aplicamos técnicas consolidadas de interação humano-computador e engenharia de software para entender profundamente as necessidades dos usuários, objetivos de negócio, dados disponíveis, restrições do sistema e riscos técnicos. Essa base garante que o sistema de IA resolva problemas reais e se integre naturalmente ao trabalho das equipes—antes de escrever código de produção.
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Desenho de arquitetura
Definimos a arquitetura com LLM, camada de recuperação, pontos de integração, limites de segurança e modelo de escalabilidade.
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Protótipo
Validamos o caso de uso com um protótipo focado que demonstra viabilidade, direção de UX e valor esperado para o negócio. Quando isso acelera o processo, usamos n8n para orquestrar fluxos e testar integrações rapidamente antes de consolidar a implementação de produção.
Linha 2
Implementação e validação
A etapa central combina prototipação acelerada, construção do sistema de produção e mecanismos de validação para reduzir riscos antes da operação real.
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Sistema de produção
Implementamos a aplicação completa com monitoramento, autenticação, resiliência e uma arquitetura de backend sustentável.
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Validação
Desenhamos guardrails, critérios de qualidade e fluxos de validação para reduzir comportamentos indesejados. Também usamos a própria IA para gerar dados de teste e ampliar a cobertura de cenários relevantes antes da operação em produção.
Linha 3
Iteração e suporte
Depois da entrega, sustentamos a evolução da aplicação com acompanhamento técnico, suporte responsável e melhoria contínua alinhada ao crescimento do negócio.
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Suporte e sustentação
Atuamos como parceiro técnico de longo prazo, com suporte responsável, acompanhamento próximo, transparência nas decisões e foco na sustentação saudável do projeto ao longo do tempo.
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Iteração contínua
Refinamos prompts, qualidade de recuperação, integração com fluxos e desempenho operacional com base no uso real, incorporando aprendizados contínuos sem comprometer a arquitetura construída.
Exemplos de casos de uso
saas
Assistente de suporte para SaaS
Uma empresa SaaS adiciona IA ao suporte para oferecer respostas imediatas e contextualizadas com base na documentação do produto e conhecimento interno.
logistics
Automação documental em logística
Um operador logístico automatiza a extração e o roteamento de informações vindas de documentos de transporte, notas e comunicações com parceiros.
fintech
Assistente de conhecimento para compliance em fintech
Um time de fintech usa um assistente de conhecimento para pesquisar regulações, regras internas e documentação de produto com respostas rastreáveis.
ecommerce
Copiloto operacional para e-commerce
Um e-commerce integra IA aos sistemas internos para apoiar decisões de estoque, catálogo e operação com análises mais rápidas.
Perguntas frequentes
Quanto tempo leva para construir uma aplicação de IA?
Um protótipo costuma ser entregue em poucas semanas. Um sistema de produção depende do escopo, integrações, prontidão dos dados e requisitos de segurança.
Quais dados são necessários para sistemas de IA?
A maioria dos projetos começa com documentos, bancos, APIs, conteúdo de suporte ou conhecimento interno. No design de interação, avaliamos o que existe e como isso deve ser preparado.
A IA pode se integrar ao nosso software existente?
Sim. Somos especializados em integração de IA com sistemas existentes, incluindo ferramentas internas, infraestrutura em nuvem, APIs, bancos de dados e produtos voltados ao usuário.
O que é um sistema RAG corporativo?
Um sistema RAG corporativo conecta um modelo de linguagem aos dados da sua empresa para que a IA recupere informações relevantes de fontes internas antes de responder.
Precisamos treinar nosso próprio modelo?
Normalmente não. Na maioria dos casos, o maior ganho vem de uma boa arquitetura, recuperação, avaliação e integração, e não de treinar um modelo proprietário do zero.
Como vocês tratam segurança e privacidade?
Projetamos o sistema com padrões seguros de acesso, isolamento de ambientes, controle de fluxo de dados, auditabilidade e restrições operacionais exigidas por software corporativo.
O que torna IA sob medida melhor do que ferramentas genéricas?
Soluções de IA sob medida são desenhadas ao redor das suas regras, fluxos e dados. Isso as torna mais úteis, mais precisas e mais integráveis à operação.
Quanto custa um projeto de IA?
O custo depende do caso de uso, da complexidade das integrações e do escopo de entrega. Normalmente estruturamos o trabalho em fases claras para validar valor antes de escalar investimento.
Fale com um arquiteto de IA
Se você quer construir soluções de IA para negócios com qualidade real de engenharia, conte o que está tentando resolver. Vamos analisar seu contexto e responder com próximos passos.
Sem compromisso. Começamos com uma conversa prática sobre seus sistemas, caso de uso e prioridades.
Ou explore antes a nossa demo interativa/chat