14+ aplicações em produção, entre infra própria e cloud. ETL sobre ERP legado, satélite com foundation model da NASA/IBM, orquestração de até 32 agentes de IA, apps publicados nas lojas. De farmácia de manipulação a contingência de cheias municipal — cada projeto abaixo tem decisão de engenharia explicada e resultado medido.
Statuses reais: o que é produção está marcado como produção. O que é piloto, piloto. O que é demo, demo. Preferimos um portfólio honesto a um portfólio bonito.
14+ apps em produção entre VPS própria e serviços de cloud, tudo administrado por nós: Docker, pm2, nginx, certbot, backup diário. Usamos cloud onde ela agrega e infra dedicada onde ela protege — e quando algo cai às 2h da manhã, quem resolve é quem construiu.
Dados do cliente ficam no ambiente do cliente ou em infra dedicada — Postgres e Supabase self-hosted. O fundador liderou adequação à LGPD na RBS e no Grupo A. Privacidade aqui é desenho de sistema, não cláusula de contrato.
Lemos Firebird de ERP de farmácia em modo read-only, consumimos APIs fechadas, conversamos com SEFAZ-RS. O sistema que a operação já usa continua no lugar; a inteligência entra por cima.
React/Next.js e NestJS/FastAPI no core, Postgres e Redis na base, LLMs em produção com RAG, multimodal e guardrails, Capacitor pra chegar às lojas. Cada escolha tem justificativa — e aparece nas fichas abaixo.
Stack self-hosted. É o que permite check-in de crianças, alerta de cheia, simulado de prova e cobrança de oficina rodarem no canal que o brasileiro de fato abre — sem tarifa por conversa corroendo o projeto.
Medimos viés dos nossos próprios modelos e reportamos: no MARGEM, corrigimos um viés de previsão de -44% para -8% e mostramos o número ao cliente. Já provamos por análise causal que uma campanha do próprio cliente não teve efeito. É mais barato ouvir a verdade da gente do que descobri-la sozinho.
Onde a tela é de demonstração, está escrito na própria tela. Onde é produção, o print é do sistema em uso.
ETL read-only sobre o Firebird do ERP legado — 194 mil produtos e 874 mil vendas processados sem tocar na operação. Em cima disso: IA multimodal que entende receita por áudio e por foto, NLP específico pra fórmulas de manipulação e jobs diários de detecção de anomalias. R$ 72,6 mil de ruptura de estoque mapeada em 180 dias. A decisão de engenharia central: não substituir nada — ler tudo.
Painel do FarmaRobotics em produção, plugado no ERP real da rede.
Motor de previsão com retreino diário sobre 126 mil vendas (R$ 15,2 mi) e catálogo de 3.399 itens. CMV teórico versus real por prato, conferência de nota fiscal com foto da balança (992+ NFs) e análise causal que provou, com dados, que uma campanha do cliente não teve efeito sobre a venda. Ridge/OLS onde estatística clássica resolve, IA onde ela agrega.
MARGEM em produção: previsto × realizado com faixa de confiança, quebrado por delivery e salão, com retreino diário sobre os dados do PDV.
Uma imobiliária cresce por duas pernas: quantos corretores bons ela atrai e quanto de cada lead vira negócio. As duas emperram no operacional. Construímos um ambiente único no lugar de quatro ferramentas alugadas, para uma franquia com mais de 20 corretores: qualificação de lead no WhatsApp em segundos, cadência que muda de abordagem a cada tentativa e não abandona ninguém, radar que identifica imóveis anunciados pelo próprio dono e mede o desvio entre preço pedido e valor de mercado do bairro, avaliação instantânea de imóvel, recrutamento com indicação premiada rastreada e um simulador em que o corretor treina com clientes sintéticos e a IA mede o que ele de fato absorveu — apontando a lacuna e devolvendo plano de reforço individual. Aplicação própria em infraestrutura dedicada, sem assinatura de plataforma de terceiros. Oito módulos no ar, entregues em ciclos priorizados pelo próprio cliente.
Da esquerda para a direita: captação com radar de proprietário, painel de indicadores, diligência documental assistida (cerca de 15 certidões por CPF, com conferência humana obrigatória antes de qualquer assinatura — o ponto que a diretoria chamou de gargalo do fechamento) e atendimento automático do lead no WhatsApp. Ambiente de demonstração, dados simulados.
FastAPI sobre a API do TOTVS Moda, com coleta assíncrona paginada e job de progresso (13.466 pedidos de uma filial em janelas de 30 dias). Quatro painéis atrás de login: comparativo de venda por cenário, acompanhamento de pedidos, ranking de produtos com foto e dashboard com mapa de calor do Brasil. Destravamos a taxonomia que segurava o projeto — coleção, marca, linha, grupo e subgrupo por classificação de produto, com as fotos dos SKUs em base64: 2.199 de 2.205 produtos, 99,7% de cobertura em teste real. Autenticação com hash PBKDF2 de 200 mil iterações; senha em texto não existe em lugar nenhum.
A parte que mais importa é a que o sistema recusa fazer: quando a soma dos itens diverge do valor de cabeçalho em 14,3%, ele emite o alerta e mostra os dois números em vez de escolher o mais conveniente. Idem quando a cobertura do período é parcial, quando uma janela ficou furada, ou quando a consulta padrão soma transferência entre filiais como se fosse venda — defeito que uma auditoria adversarial pegou antes de virar decisão comercial errada.
Painel de nove telas mais um Modo Parede em rotação, desenhado para o telão da sede de uma associação comercial de 98 anos. Fontes oficiais declaradas indicador a indicador — IBGE/SIDRA, DEE/SPGG-RS, CNES/TabNet, SIH/SUS, INEP — e cada número carrega ano, origem e um de quatro selos: verificado, estimado, simulado ou aguardando o município. O que não veio de fonte pública fica visivelmente pendente, não preenchido por estimativa silenciosa.
Duas autocorreções ficaram escritas dentro do próprio material, de propósito: usamos 578 estabelecimentos de saúde ativos (TabNet) em vez de 730 (API do Ministério, que inclui registros encerrados), com a divergência explicada; e corrigimos "5ª maior cidade" para o que os dados dizem — 6ª em população, 4ª em economia do estado. Num projeto cuja tese é procedência, o método precisa aparecer antes da conclusão.
Mídia em veículos com auditoria de verdade: apps do motorista publicados nas lojas coletam telemetria GPS, um pipeline de rollup consolida trajetos e um modelo estima 60 impressões por km rodado — o anunciante vê onde o carro passou, não uma promessa. Supabase self-hosted, mapas em Mapbox, e um recrutador de motoristas que opera inteiro pelo WhatsApp.
Image MobiLeads: rastreamento GPS em tempo real, impressões calculadas por IA e pagamento automático.
Next.js + NestJS + Postgres + Redis. Pronúncia avaliada por wav2vec2 (modelo acústico, não "achômetro" de LLM), TTS neural pra áudio nativo, 17 modos de exercício com IA e painel de RH pra B2B — o gestor vê evolução real do time. Em produção com cliente corporativo do setor farmacêutico. Modelo especializado onde precisão fonética importa, LLM onde conversação importa.
Alexandre Netto, idealizador do Método OAK, sobre a plataforma em produção — depoimento gravado, sem roteiro nosso.
OFANIM: pipeline diário sobre Sentinel-2 via Google Earth Engine, com o foundation model geoespacial Prithvi (NASA/IBM), cruzando CHIRPS (chuva), ENSO e densidade populacional GHS-POP em 24 áreas monitoradas no RS. Validação retroativa contra eventos históricos — incluindo a cheia de 2024 — com 95%+ de acerto. ARCA leva isso à ponta em Gravataí: PWA offline-first (funciona sem internet, que é quando importa), RBAC, fila de mensageria, risco por bairro, mapa de abrigos, SOS de um toque e WhatsApp comunitário.
ARCA ao vivo em Gravataí: brasão da prefeitura, vagas em abrigos, SOS de um toque e mapa da cidade com áreas de risco.
Plataforma de cuidado integrado de idosos: credenciamento de profissionais com KYC contra CRM/COREN, alertas de medicação por WhatsApp e Alexa, telemedicina integrada e apps iOS/Android via Capacitor. Postgres self-hosted — dado de saúde não sai do nosso controle de arquitetura, por LGPD e por princípio. A base já foi reaproveitada numa versão white-label para residencial premium, provando que a arquitetura se recompõe pra outro operador sem reescrita.
Do prontuário à Alexa: a mesma plataforma, do cuidador ao médico.
BUMP não é um chatbot de agendamento. É uma central de IA pra uma marca de amortecedores que executa o ciclo comercial inteiro: dispara marketing, acompanha indicadores da operação e reativa clientes parados — vendendo na ponta, pelo WhatsApp. Por baixo, um motor de aplicação por veículo: a IA sabe qual peça e qual serviço cabem em qual carro, com guardrails que impedem recomendação errada.
IA que promete serviço incompatível com o veículo é passivo, não ativo — os guardrails existem por isso.
O Data Mundo, braço educacional da Data-Robotics, roda inteiro em plataforma própria: gestão de alunos e turmas, trilhas de estudo, gerador de currículo com IA, preparação de carreira e sistemas de estudo já integrados — do treino de idiomas em 4 línguas, com áudio e avaliação de pronúncia, aos simulados com correção automática entregue pelo WhatsApp. Uma escola operando de ponta a ponta sobre software próprio, com alunos hoje em mais de 500 empresas.
Plataforma Data Mundo: carreira, currículo por IA e trilhas — a escola inteira num sistema só.
Gestão de comunidade sem app novo pra ninguém instalar: check-in massivo e seguro das crianças dos ministérios infantis feito pelo WhatsApp dos próprios pais, sistema de alertas e avisos para as famílias, BI da estrutura de células e gestão de visitantes de ponta a ponta. WhatsApp self-hosted (custo por mensagem ~zero) foi a decisão que tornou o projeto viável pra uma organização sem orçamento de software.
A mesma engenharia dos projetos corporativos, na escala da comunidade.
Triagem jurídica e geração de petição pra Juizado Especial Cível, 100% dentro do WhatsApp. IA com guardrails de escopo: o agente sabe o que não pode responder — em direito, isso é o requisito número um.
FastAPI sobre a API do NextFit revelando o que o sistema oficial não mostra: churn e inadimplência reais. 207 alunos, MRR de R$ 34,5 mil visível, score de saúde do negócio 82/100.
31 agentes de IA analisaram 86 respostas qualitativas e produziram um plano de 41 ações com dashboard de acompanhamento. Análise que consumiria semanas de consultoria, entregue com método reproduzível.
Memorial com IA de voz, vídeo e personalidade a partir do acervo de pessoas que partiram, com canal B2B via funerárias. Tecnologia sensível tratada com o cuidado que exige — e marcada como pré-lançamento.
Saúde por uso, sem plano: plataforma B2C/B2B com portal de prestadores. MVP publicado, em fase de pré-venda.
Quem já atestou o trabalho: Piracanjuba (atestado formal de capacidade técnica assinado — PCP, financeiro, logística e jurídico — disponível em PDF), Grupo Herval/iPlace/taQi, Sicredi, Grupo RBS e Grant Thornton/Yara.
A gente abre o diagrama do projeto que interessar a você.