"O Fim dos Projetos de 12 Meses."
No mercado tradicional de tecnologia, desenvolver um software robusto significava meses de especificações, meses de codificação e meses de testes. Quando o produto ficava pronto, o mercado já tinha mudado.
Como fundador de quatro empresas e tendo liderado operações em scale-ups como Gama Academy e Impulso, aprendi que velocidade não é pressa; velocidade é vantagem competitiva. O dinheiro ama a velocidade.
Com a chegada da Inteligência Artificial Generativa e das ferramentas de Low-Code (como N8N), a lógica do desenvolvimento de software quebrou. O que levava um semestre, agora fazemos em semanas.
Mas não basta ter as ferramentas; é preciso saber orquestrá-las.
Neste artigo, vou abrir a "caixa preta" da Data Facts. Não vou falar de teorias. Vou mostrar 4 Cases Reais onde atuamos como empresa de consultoria IA para entregar soluções complexas em prazos que parecem impossíveis para o mercado tradicional (de 7 a 30 dias).
Você vai entender a arquitetura técnica por trás, o conceito de "IA Híbrida" e por que você provavelmente não precisa treinar um modelo do zero.
O Segredo da Velocidade: Stack Moderna e IA Híbrida
Antes de entrar nos cases, preciso explicar como conseguimos essa velocidade. Não é mágica, é arquitetura.
Em todos os projetos abaixo, utilizamos uma abordagem de IA Híbrida.
O maior erro das empresas é querer usar o modelo mais caro para tudo, ou o mais barato para tudo.
- O "Cérebro" (Heavy Lifting): Usamos modelos robustos (como o GPT-5 ou Gemini 1.5 Pro) para tarefas difíceis: ler um contrato de 50 páginas, cruzar leis, analisar imagens complexas.
- A "Boca" (Interface): Usamos modelos de eficiência (como GPT-5-Nano ou Gemini Flash) para interagir com o usuário, dar respostas rápidas no chat e formatar textos.
Além disso, usamos aceleradores de desenvolvimento:
- N8N: Para orquestrar o fluxo (o "maestro" que conecta as pontas).
- Supabase: Banco de dados ágil e escalável.
- LLMs via API: Inteligência como serviço.
Vamos aos casos!
Case 1: Plataforma de Due Diligence Imobiliária (20 Dias)
O setor imobiliário é afogado em papelada. Validar a compra de um imóvel envolve checar certidões do vendedor, do comprador, a matrícula do imóvel e débitos de prefeitura. Um processo manual que leva semanas.
O Desafio: Criar uma plataforma que recebesse todos esses PDFs, lesse, validasse a veracidade e emitisse um parecer jurídico de risco.
A Solução Data Facts:
Desenvolvemos uma plataforma completa do zero.
- Tempo de Entrega: 20 dias.
- Stack: Modelos Fundacionais (OpenAI GPT-5 + Google Gemini), Python (Backend) e React (Frontend).
Como a IA Trabalha:
A plataforma ingere dezenas de documentos despadronizados. Usamos modelos de visão e texto da OpenAI e Google para extrair os dados (OCR Inteligente).
A IA não apenas "lê", ela interpreta.
- "Existe uma ação trabalhista contra o vendedor?" -> Sim.
- "O valor da ação compromete o valor do imóvel?" -> A IA cruza os valores e dá o score de risco.
Resultado: O que levava 5 dias úteis de um advogado júnior passou a ser feito em minutos, com validação final humana apenas para conferência.
Case 2: Gestão e Trackeamento de Milhas (30 Dias)
O mercado de milhas e fidelidade é complexo, cheio de regulamentos que mudam o tempo todo e cálculos de conversão financeira. O cliente precisava de um sistema para gerir múltiplas contas, controlar expiração e calcular o lucro de vendas.
O Desafio: Conectar em fontes de dados diversas (e-mails, extratos, sites de companhias aéreas) e transformar isso em um dashboard financeiro.
A Solução Data Facts:
- Tempo de Entrega: 30 dias.
- Stack: Google Gemini, Google Cloud Platform (GCP) e N8N.
Como a IA Trabalha:
Aqui, o N8N foi a estrela. Ele automatiza a coleta de dados (via leitura de e-mails de confirmação e extratos). O Gemini (Google) entra para estruturar esses dados bagunçados.
Exemplo: Um e-mail de confirmação de transferência de pontos é um texto corrido. O Gemini lê e extrai: Data: 10/10, Origem: Livelo, Destino: Latam, Bônus: 100%.
O sistema calcula o custo do milheiro automaticamente.
Resultado: Uma solução SaaS pronta para uso, com automação de ponta a ponta, entregue em um mês.
Case 3: Sistema de Classificação de Petição Jurídica (2 Semanas)
Escritórios de advocacia recebem centenas de intimações e novas petições por dia. Alguém precisa ler e dizer: "Isso é uma contestação trabalhista urgente" ou "Isso é apenas um andamento processual".
O Desafio: Automatizar a triagem de entrada de documentos jurídicos para direcionar para o advogado certo.
A Solução Data Facts:
- Tempo de Entrega: 14 dias (2 semanas).
- Stack: N8N, Supabase (Banco de Dados) e OpenAI.
Como a IA Trabalha:
Criamos um fluxo no N8N que monitora a entrada de arquivos. O documento é enviado para a OpenAI (modelo robusto) com um System Prompt específico jurídico.
A IA classifica o documento em categorias (Trabalhista, Cível, Tributário), extrai os prazos fatais e salva tudo estruturado no Supabase.
Se for urgente, ela dispara um alerta no Slack/Teams dos sócios.
Resultado: Fim do gargalo de triagem. O advogado chega de manhã e a pauta já está organizada por prioridade.
Case 4: Máquina de Geração de Leads (1 Semana)
Este é o exemplo máximo de velocidade. Qualquer empresa B2B precisa de leads. O cliente queria uma ferramenta que buscasse empresas de um segmento específico, enriquecesse os dados e gerasse o primeiro e-mail de abordagem personalizado.
O Desafio: Fazer isso funcionar para qualquer segmento sem precisar reprogramar a ferramenta.
A Solução Data Facts:
- Tempo de Entrega: 7 dias (1 semana).
- Stack: OpenAI, N8N e Supabase.
Como a IA Trabalha:
O usuário digita: "Quero empresas de logística no sul do Brasil".
O N8N aciona agentes de busca que varrem a web (Google Maps, LinkedIn, Sites).
A IA (OpenAI) entra para ler o site de cada empresa encontrada, entender o que elas fazem e escrever um e-mail de vendas 100% contextualizado.
- Exemplo: "Olá, vi no site de vocês que trabalham com carga frigorífica..."
Resultado: Uma ferramenta de prospecção ativa rodando em uma semana, gerando receita imediata.
O Mito do Fine-Tuning: Por Que Somos Rápidos?
Você deve ter notado que em nenhum dos casos acima falamos de "treinar uma IA por meses".
Uma dúvida comum que recebo como empresa de consultoria IA é: "Precisamos fazer Fine-Tuning no modelo?"
A resposta, em 95% dos casos, é NÃO.
A Diferença Explicada (Analogia)
- Fine-Tuning (Treinamento Fino): É como mandar um funcionário para a faculdade de medicina por 6 anos. Ele volta sabendo tudo, mas é caro e demorado.
- System Prompt (Engenharia de Prompt): É pegar um médico já formado (o GPT-5) e dar a ele um checklist detalhado: "Siga este protocolo exato ao analisar este paciente".
A IA moderna já "leu a internet inteira". Ela já sabe o que é uma lei, o que é uma milha aérea e o que é um imóvel. Nosso stack de serviços já adotou essa rotina.
O que fazemos na Data Facts é criar System Prompts avançados e usar RAG (Retrieval-Augmented Generation) para dar contexto à IA.
Isso reduz o tempo de projeto de meses para dias e corta o custo drasticamente. Deixamos o Fine-Tuning apenas para casos extremamente nichados (como biotecnologia avançada ou dialetos específicos).
Por Que a Data Facts?
O mercado está cheio de aventureiros que instalaram o ChatGPT ontem e viraram "consultores".
Também está cheio de "Fábricas de Software" antigas que tentam aplicar métodos de 2010 para criar IA em 2025 (e cobram caro por isso).
A Data Facts se posiciona no meio termo exato:
- Agilidade de Startup: Usamos ferramentas Low-Code (N8N, Supabase) para não reinventar a roda. Se já existe pronto, conectamos.
- Robustez de Enterprise: Trazemos a experiência de quem implementou IA em grandes bancos e na saúde. Sabemos que o sistema não pode falhar.
- Visão de Negócio: Como fundadores e ex-executivos, não entregamos código. Entregamos a solução para a "Due Diligence" ou para o "Lead Gen". Entendemos a dor, não só a API.
90 Dias é Muito Tempo
O título deste artigo prometia resultados em 90 dias. Mas, como você viu nos cases, entregamos em 20, 30, 14 e até 7 dias.
No cenário atual, 90 dias é uma eternidade. Em 3 meses, seu concorrente já implementou IA, já otimizou a operação e já está roubando seu market share.
Se você tem uma ideia de produto, uma dor operacional ou um processo manual que precisa ser automatizado, não espere o "roadmap de TI" do ano que vem.
Contrate uma empresa de consultoria IA que joga o jogo da velocidade. Vamos colocar seu projeto no ar nas próximas semanas.
