Desenvolvimento de MVP com IA

Conseguimos entregar um MVP com IA pronto para produção em 2 a 3 semanas. O prazo depende da complexidade dos seus recursos de IA, dos requisitos de dados e das necessidades de integração. Seguimos uma abordagem ágil para garantir entrega rápida sem abrir mão da qualidade.

Somos especializados em tecnologias modernas de IA, incluindo OpenAI GPT, Claude, LLMs personalizados, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, LangChain e diversos frameworks de machine learning. Selecionamos a melhor stack de tecnologia com base nos seus requisitos específicos.

Não necessariamente. Podemos trabalhar com modelos pré-treinados, datasets públicos ou dados sintéticos para os protótipos iniciais. No entanto, ter dados específicos do seu domínio vai melhorar significativamente o desempenho e a precisão da IA para o seu caso de uso.

Os custos variam conforme a complexidade, os recursos e os requisitos do modelo de IA. Um MVP com IA típico fica entre $15,000 e $50,000. Oferecemos preços transparentes e podemos fornecer uma estimativa detalhada depois de entender as suas necessidades específicas.

Sim, você terá propriedade total de todo o código personalizado, modelos e propriedade intelectual que desenvolvermos para o seu projeto. Entregamos o código-fonte completo, a documentação e as instruções de deploy.

Freelancers e agências genéricas sabem escrever código, mas raramente são especializados em IA/LLMs de ponta a ponta — dos dados e modelos à UX, avaliação e MLOps. Ferramentas no-code são ótimas para experimentos rápidos, mas costumam falhar quando você precisa de escala, fluxos de trabalho complexos ou integrações profundas. A Welux é um time AI-native: entregamos MVPs com IA prontos para produção em 2 a 3 semanas usando stacks modernas (Next.js, Node/Python, Vercel/AWS, OpenAI/Claude/Gemini e modelos open-source), com uma arquitetura limpa que os seus próprios engenheiros podem expandir depois.

Sim. Trabalhamos diariamente com os principais provedores de LLM, incluindo OpenAI (ChatGPT/GPT‑4), Anthropic (Claude) e Google (Gemini), além de modelos open‑source quando faz sentido. Ajudamos você a escolher o modelo certo para o seu caso de uso, implementar Retrieval Augmented Generation (RAG) sobre os seus dados privados e projetar prompts, caching e avaliação para que os seus recursos de IA sejam rápidos, seguros e econômicos.

Nosso objetivo é sempre um MVP pronto para produção, não uma demo descartável. Isso significa autenticação real, gestão básica de permissões, pipelines de deploy, monitoramento e tratamento de erros em funcionamento. Você deve se sentir à vontade para convidar parceiros de design, primeiros clientes ou times internos a usar o produto assim que o entregarmos, mantendo ainda um roadmap claro para as próximas iterações.