Vocês vendem "ChatGPT customizado" igual qualquer agência?

Não. ChatGPT customizado (GPT da OpenAI Store / Custom Instructions) é commodity — qualquer um faz em 10 minutos e fica preso ao produto da OpenAI. A gente entrega IA integrada ao seu sistema, com seus dados, no seu fluxo. O cliente fica com o código e pode trocar de modelo (Claude → GPT → Gemini → modelo local) sem reescrever nada.

Qual o ticket típico de um projeto com IA?

Varia conforme escopo — preferimos passar valor depois de uma conversa de descoberta (sem custo), porque "automação com IA" cobre desde workflow simples até feature embarcada em sistema novo. Pra reduzir risco, sempre que faz sentido a gente recomenda uma POC enxuta (1–2 semanas) que valida a hipótese antes do projeto grande. Você fica com o código da POC mesmo se decidir não seguir.

Os dados do meu negócio vão pra OpenAI/Anthropic treinarem IA?

Não. Usamos as APIs comerciais (Claude, GPT-4, Gemini) com a flag de "não treinar com input do cliente" ligada. Os contratos comerciais dessas empresas já vêm com essa cláusula. Pra cliente com requisito mais estrito (dados sensíveis, LGPD crítica), rodamos modelo open-source self-hosted (Llama, Mistral) na própria infra do cliente.

E se o modelo "alucinar" e o sistema falar besteira pro cliente final?

Mitigação tem nome: guardrails. Toda saída pra cliente final passa por validação determinística (schema, regex, regra de negócio) antes de mostrar. Quando não dá pra validar 100%, deixamos o humano no loop — IA gera rascunho, operação aprova. Nunca publicamos resposta de IA sem trilha de auditoria.

Vocês têm cases de IA pra mostrar?

Honestamente: a frente é nova na Commit House. Em vez de inventar cases, mostramos a stack que dominamos (Claude, OpenAI, pgvector, embeddings, RAG, n8n) e oferecemos POC paga e curta antes de qualquer projeto grande. Cliente valida o resultado em 1–2 semanas e só então fecha o projeto principal. Sem floreio.

Faz sentido pra empresa pequena?

Faz, se o problema for grande o suficiente. Regra prática: a gente calcula junto na conversa de descoberta quantas horas-humanas a IA vai economizar por mês — se o payback em 6–12 meses não fechar, a gente é honesto em recomendar um workflow mais simples (n8n/Zapier sem IA) em vez de empurrar um projeto que não vai se pagar.

§ frente · ia

IA aplicada onde ela paga conta.

Features de IA embutidas em sistemas sob medida e automações stand-alone. Sem hype, sem 'transformação digital', sem ChatGPT customizado que qualquer um faz. Cliente fica com o código e troca de modelo sem reescrever.

agendar uma conversa ver as ofertas

01 / o que tira do papel

Tarefa repetitiva, leitura de texto, conversa com cliente.

IA não é mágica nem cura todos os males. Mas em três frentes ela substitui hora-humana com qualidade comparável: ler documento, conversar com regra de negócio, e gerar texto a partir de contexto. É onde a gente atua.

Operação que gasta 4h/dia digitando dado de PDF/contrato/processo na tela
Atendimento de pré-venda parado entre 22h e 8h — lead chega e esfria
Triagem manual de e-mail/ticket pra decidir o que é urgente
Funcionário antigo que sai e leva o "como faz" na cabeça — sem manual buscável
Proposta/orçamento/parecer que o time reescreve do zero todo mês
Pilha de contrato/NF/laudo pra extrair só 5 campos pro sistema

02 / as três ofertas

documentos

Documentos viram dados

Cliente sobe PDF / contrato / processo / NF / laudo. Sistema lê, extrai os campos, organiza, classifica e deixa buscável por significado. Nunca mais digitar a mão o que já está em documento.

Extração estruturada — schema definido com você, validação automática, operação revisa o que ficou em dúvida
Resumo executivo — documento longo vira 3 linhas + categoria + prioridade direto na tela
Busca semântica — "casos parecidos com este", "documento sobre rescisão antecipada", sem precisar lembrar a palavra exata

onde encaixa → Jurídico, contábil, financeiro, calculista, qualquer back-office com pilha de papel.

conversação

Atendimento conversacional na sua operação

Chatbot no site ou WhatsApp que conhece seu serviço, seu preço, seu processo. Atende lead à noite, qualifica antes de chegar no time, gera resposta com seu tom de voz. Não é template — é integrado.

Qualificação de lead — conversa, entende o que o cliente precisa, agenda reunião, cria o lead já preenchido no CRM
Suporte primeiro nível — responde com base na sua doc/manual/FAQ, escalona pra humano quando trava
Geração assistida — botão "gerar minuta inicial" / "gerar orçamento a partir do briefing" / "responder e-mail com tom da casa"

onde encaixa → Empresa com volume de lead/atendimento alto e poucos atendentes. SaaS, e-commerce, serviço B2B.

automação

Automação com IA no fluxo de trabalho

Pra quem já tem os sistemas e quer plugar IA em pontos específicos. Pipelines (n8n, código próprio, integrações) com etapas LLM no meio — classificação, extração, resumo, decisão. Ticket menor, entrega rápida.

Pipeline classificar+rotear — e-mail/ticket chega, IA categoriza, sistema cria tarefa no Notion/Asana, responde cliente
Assistente interno em base própria — RAG sobre seus manuais/contratos/docs, funcionário pergunta, IA responde com fonte citada
Triagem automática — formulário/dashboard mostra fila já priorizada, com resumo e categoria atribuídos

onde encaixa → Oferta de entrada — ROI em 2–4 semanas. Boa porta antes de comprometer projeto maior.

03 / o que rodamos

Sem religião de modelo.

IA tem janela curta de obsolescência — modelo de 6 meses atrás já saiu da fronteira. Por isso construímos com camada de abstração: o modelo é configuração, não dependência. Você troca Claude por GPT, ou por modelo open-source self-hosted, sem reescrever o produto.

llm Claude (Anthropic), GPT-4/5 (OpenAI), Gemini (Google)
open-source Llama, Mistral, Qwen — quando precisa rodar self-hosted
vetores pgvector (Postgres), Qdrant, Weaviate
orquestração LangChain, código próprio (preferência), n8n pra workflow
rag embedding + chunking semântico + reranker quando vale
integração WhatsApp Business, Evolution API, Slack, e-mail, ERP, CRM
avaliação guardrails, validação de schema, evals automatizados

04 / como trabalhamos

POC curta antes de projeto grande.

IA é a única área onde a gente sempre recomenda um piloto pago e enxuto antes de fechar o projeto principal. Nem todo problema vira bom case de IA — alguns são melhores resolvidos com regra simples. A POC paga te protege de comprar projeto que não vai funcionar.

1. descoberta: Sessão de 1h pra mapear o gargalo, ver o dado bruto, calcular o custo da operação atual. Se não der pra justificar IA, a gente diz e indica caminho mais simples.
2. poc enxuta (1–2 semanas): Construção do menor caminho que prova ou refuta a hipótese. Você fica com o código da POC mesmo se não fechar o projeto grande. Valor sob consulta, definido após a descoberta.
3. projeto produção: Se a POC validou, viramos pra projeto completo: integração no seu sistema, guardrails, monitoramento, fallback humano, testes de regressão.
4. acompanhamento: Modelo de IA tem deriva — qualidade pode cair sem warning. Configuramos métricas de saída, alerta de queda, e plano de troca de modelo quando aparecer um melhor.

05 / perguntas

Perguntas que ouvimos com frequência.

Vocês vendem "ChatGPT customizado" igual qualquer agência?: Não. ChatGPT customizado (GPT da OpenAI Store / Custom Instructions) é commodity — qualquer um faz em 10 minutos e fica preso ao produto da OpenAI. A gente entrega IA integrada ao seu sistema, com seus dados, no seu fluxo. O cliente fica com o código e pode trocar de modelo (Claude → GPT → Gemini → modelo local) sem reescrever nada.
Qual o ticket típico de um projeto com IA?: Varia conforme escopo — preferimos passar valor depois de uma conversa de descoberta (sem custo), porque "automação com IA" cobre desde workflow simples até feature embarcada em sistema novo. Pra reduzir risco, sempre que faz sentido a gente recomenda uma POC enxuta (1–2 semanas) que valida a hipótese antes do projeto grande. Você fica com o código da POC mesmo se decidir não seguir.
Os dados do meu negócio vão pra OpenAI/Anthropic treinarem IA?: Não. Usamos as APIs comerciais (Claude, GPT-4, Gemini) com a flag de "não treinar com input do cliente" ligada. Os contratos comerciais dessas empresas já vêm com essa cláusula. Pra cliente com requisito mais estrito (dados sensíveis, LGPD crítica), rodamos modelo open-source self-hosted (Llama, Mistral) na própria infra do cliente.
E se o modelo "alucinar" e o sistema falar besteira pro cliente final?: Mitigação tem nome: guardrails. Toda saída pra cliente final passa por validação determinística (schema, regex, regra de negócio) antes de mostrar. Quando não dá pra validar 100%, deixamos o humano no loop — IA gera rascunho, operação aprova. Nunca publicamos resposta de IA sem trilha de auditoria.
Vocês têm cases de IA pra mostrar?: Honestamente: a frente é nova na Commit House. Em vez de inventar cases, mostramos a stack que dominamos (Claude, OpenAI, pgvector, embeddings, RAG, n8n) e oferecemos POC paga e curta antes de qualquer projeto grande. Cliente valida o resultado em 1–2 semanas e só então fecha o projeto principal. Sem floreio.
Faz sentido pra empresa pequena?: Faz, se o problema for grande o suficiente. Regra prática: a gente calcula junto na conversa de descoberta quantas horas-humanas a IA vai economizar por mês — se o payback em 6–12 meses não fechar, a gente é honesto em recomendar um workflow mais simples (n8n/Zapier sem IA) em vez de empurrar um projeto que não vai se pagar.

06 / próximo commit

Tem uma dor que parece "IA resolveria"?

agendar uma conversa