Integração com OpenAI, ChatGPT, Claude e Gemini para empresas

Casos concretos onde LLM entrega dentro do sistema

• Análise de documento — contrato, laudo, currículo, ficha de cliente. IA extrai campos-chave, identifica risco, resume em parágrafos. Você lê o essencial em 1 minuto em vez de 30.
• Classificação de e-mail e ticket — categoria, urgência, sentimento, área responsável. Reduz triagem manual do time de suporte a quase zero.
• Geração de rascunho — proposta comercial, resposta padrão de suporte, descrição de produto para e-commerce. Humano revisa e ajusta — que é diferente de escrever do zero.
• Extração de dado não estruturado — nota fiscal em PDF, cupom fiscal por foto, planilha bagunçada. Vira dado estruturado no seu sistema.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) — IA responde perguntas com base na sua documentação (procedimentos, manuais, catálogo). Não inventa, cita a fonte.
• Tradução e reescrita — conteúdo em várias línguas, adaptação de tom, resumo de texto longo. Escala trabalho de comunicação.

Por que não amarrar em um único fornecedor

OpenAI é boa em X, Claude em Y, Gemini em Z, modelos open-source (Llama, Mistral) em custo. Amarrar todo o sistema em um único fornecedor é assumir três riscos: preço (aumento de 10x já aconteceu), disponibilidade (outage acontece), e modelo descontinuado (modelo velho some da API). Fazemos com camada de abstração: seu sistema chama "gerar rascunho de proposta", nosso código decide qual modelo usa. Trocar fornecedor vira mudar 3 linhas de configuração, não reescrever integração.

Controle de custo — o que ninguém conta

LLM tem custo por token — fácil estourar orçamento sem perceber. Entregamos com:

• Cache — pergunta repetida não chama o modelo de novo.
• Limite por usuário/tenant — cada cliente/usuário tem cota mensal, corta antes de estourar.
• Escolha do modelo por custo/precisão — tarefa simples usa modelo barato (Claude Haiku, GPT nano), tarefa complexa usa modelo forte. Não paga R$ 1 quando R$ 0,05 resolve.
• Dashboard de consumo — quem está gastando quanto, em qual funcionalidade, com qual modelo. Sem surpresa no fim do mês.
• Alerta preventivo — se o uso cresce fora do padrão, o time é avisado antes da fatura.

RAG com dados da sua empresa

A parte que mais entrega valor: IA que responde com os dados da sua empresa. Documentos internos (procedimento, contrato, manual, catálogo) viram base vetorial (Pinecone, Qdrant, pgvector), IA busca o pedaço relevante e responde citando a fonte. Ninguém precisa mais decorar onde está o "procedimento de devolução do PDV" — pergunta ao sistema, IA responde e mostra o parágrafo exato. Detalhes em agentes de IA. Se a ideia é o caminho inverso, deixar o Claude ou o ChatGPT consultar e operar o seu sistema direto da conversa, a peça certa é um servidor MCP.

Segurança e privacidade

Dado sensível não sai da sua infraestrutura sem controle. Trabalhamos com Azure OpenAI (dado fica na Azure sua, sem treinamento no modelo), com endpoints privados, mascaramento de PII antes de chamar o modelo, log completo do que foi enviado, e opção de modelo open-source rodando na sua nuvem quando compliance exige (LGPD, saúde, jurídico). Ajudamos a decidir a arquitetura certa para o seu setor.

Nossa prática

Usamos LLMs internamente todo dia — no CoraLink, em ferramentas de operação, nos nossos próprios projetos. Sabemos os limites reais: onde IA generativa entrega valor imediato e onde ainda não é a resposta. Consultoria honesta em consultoria de TI — sem vender fumaça de "IA que faz tudo".