Mapeamento de decisão.
Encontramos o ponto exato onde o usuário hesita, desiste ou se compromete, e redesenhamos esse momento.
A maioria das IAs para na demo. A nossa está em produção movendo conversão
A Studio Labs constrói IA que age onde o usuário decide e continua viva em produção, ponta a ponta. O tipo de número que o seu CFO acompanha de verdade.
IA em produção para times mid-market. Desde 2023.
IA em produção, entregue para times como estes.
Você já colocou IA pra rodar. Ela não aguentou produção.
A barreira nunca foi o modelo. Foi integrar com os seus sistemas, o seu fluxo, a sua governança, e manter no ar. Três formas de empacar:
O piloto que nunca foi pro ar.
Impressionou na demo, e voltou pra gaveta no momento em que a integração com os sistemas reais começou.
O fornecedor que entregou um slide.
O contrato acabou, os slides ficaram, e a operação nunca mudou.
A contratação que você não consegue fazer rápido o suficiente.
Um engenheiro de IA sênior leva meses para chegar, custa uma fortuna com todos os encargos, e o melhor deles sai para uma startup global.
Construído dentro da sua operação,
e depois entregue ao seu time.
Um squad sênior desenha o ponto de decisão, constrói a IA em produção que o opera, e fica até seu time conseguir tocar sozinho. O modelo que os maiores labs de IA usam dentro da Fortune 500, no tamanho de um orçamento mid-market.
Times de produto tradicionais não foram feitos para IA em produção. A Studio Labs constrói, opera, e mantém sob guardrails até que ela se sustente sozinha.
Pronto para produção desde o primeiro dia. Frontend, backend, agentes e infraestrutura entregues juntos, com deploy global.
+
O que você recebe, integrado desde o primeiro dia.
Nenhum estúdio é mais integrado entre produto, engenharia e IA. A gente entrega a coisa inteira em produção, não uma camada dela.
Um time só, sem passagem de bastão.
Produto, engenharia e IA sob o mesmo teto. Um briefing só, entrega junto.
A/B no ponto de decisão.
Teste variações do próprio momento de decisão, integradas ao produto desde o começo.
Decisão contínua.
Agentes que aprendem com dados de produção e atualizam a lógica de decisão sem novo deploy. No ar em 300ms.
Agentes em produção.
Agentes que leem comportamento e agem em produção, sob o mesmo SLA do seu produto principal.
Lógica de decisão na edge.
Caminhos de decisão pré-computados, em cache e distribuídos globalmente, para que a resposta certa chegue antes de o usuário terminar de pensar.
Integração de verdade.
Conectado ao ERP, ao CRM e às ferramentas que sua operação já usa, com APIs documentadas.
Pronto para multi-tenant.
Pronto para cenários multi-perfil e multi-tenant desde o primeiro dia.
Guardrails.
Auth, RLS, rate limits e auditoria integrados desde o primeiro dia. O agente age dentro dos seus limites e nunca além deles.
Feito para rodar em produção.
Engenharia, não prompt. Todo produto sai com auth, rate limiting, RLS e observabilidade desde o primeiro dia. Recursos de IA rodam em produção com o mesmo rigor de engenharia do resto da stack.
Ver processoUm time, full stack. Design, engenharia e IA num time só, então nada espera uma passagem de bastão ou um segundo fornecedor se alinhar antes de uma feature ir pro ar.
Ver processo
" +30% de conversão em crédito. Da auditoria de decisão até a produção, dentro da janela em que um build interno ainda estaria escopando. "
Crédito, produtos digitais
" +40% em reservas. Embedded no fluxo de reservas, no ar em produção e melhorando com tráfego real. "
Mobilidade, reservas
" +35% em vendas online. Integrado ao fluxo de compra online, no ar em produção e melhorando com tráfego real. "
Varejo, vendas online
" +30% de satisfação B2B. Um fluxo de pedidos B2B redesenhado, no ar em produção e sob responsabilidade do time deles. "
Indústria, B2B
Arquitetura de decisão, agentes, guardrails de produção.
A Studio Labs constrói IA que roda no ponto de decisão e a mantém viva em produção. Três camadas trabalham juntas: a lógica de decisão que move a conversão, os agentes que executam de forma autônoma, e os guardrails que mantêm a produção segura.
# Auditoria de decisão: ✓ Mapeada $ analyze checkout_flow ✓ 3 pontos de decisão identificados $ measure hesitation_signals ✓ Drop-off detectado no passo 4 $ benchmark commitment_rate ✓ Baseline: 62% → Meta: 78% $ flag friction_zones ✓ 2 zonas marcadas para redesign
// Agente de decisão em produção const decision = await agent.evaluate(userContext); const action = await agent.recommend({ user, intent: 'checkout', history }); // Rastreamento de comportamento const signal = trackSignal(user.id, 'hesitation'); await agent.adjust({ signal, threshold: 0.7 }); // Aprendizado contínuo const result = await agent.execute(action); await agent.learn({ result, outcome: 'converted' });
# Ações tentadas: ✓ Bloqueadas pelo Guardião $ agent.access(user.payment_methods) × Erro: Escopo não autorizado $ agent.execute(unverified_intent) × Erro: Limite de confiança não atingido $ agent.bypass(rate_limiter) × Erro: Rate limit aplicado $ agent.modify(production_data) × Erro: Acesso de escrita restrito
Roda na stack que você já usa.
Frontend, backend, IA e infraestrutura em nível de produção, com conectores prontos para as ferramentas que sua operação já usa.
Frontend e mobile
Apps web e mobile nativos, de um time só.
Backend e APIs
APIs type-safe e streaming em tempo real na edge.
Dados e infraestrutura
Postgres, cache e storage com soberania regional de dados.
IA e agentes
Lógica de decisão e agentes autônomos rodando em produção.
Segurança e compliance
Auth, RLS, logs de auditoria e alinhado a LGPD/GDPR por padrão.
Escala e observabilidade
Runtime na edge, autoscaling e observabilidade full-stack.
Preços
Três formas de começar. Você sai da primeira call com uma faixa de preço, antes de qualquer proposta.
01 / Discovery + POC
R$ 80.000
Prove que funciona antes de se comprometer. Sem amarração.
- Um processo crítico mapeado
- Um piloto funcional pra testar
- Um plano de produção com preço
02 / Projeto fechado de produção
a partir de R$ 300.000 / caso de uso
Seu agente, no ar em produção.
- Integração com seus sistemas
- Evals contínuos e guardrails
- Governança LGPD e GDPR
- Treinamento do seu time
03 / Squad embedded
a partir de R$ 35.000 / engenheiro / mês
Um time dentro da sua operação, mês a mês.
- De 1 a 3 engenheiros embedded
- Um roadmap contínuo de novos casos
- Melhoria contínua do que já está no ar
Faixas iniciais em reais para o mid-market brasileiro. Escopo final definido na call de discovery.
FAQ
Qual a diferença para uma consultoria como Deloitte ou EY?
Grandes consultorias entregam estratégia e um roadmap. A gente entrega um produto funcionando, rodando no seu ambiente de produção, construído pelas mesmas pessoas que o desenharam.
Vocês são uma software house?
Não. Uma software house constrói o que você especifica. A gente encontra a decisão que vale automatizar, constrói o produto em volta dela, e fica até se sustentar em produção.
Em quanto tempo eu tenho algo em produção?
Um piloto funcional em 4 a 6 semanas. Um produto rodando em produção em 8 a 16 semanas, dependendo da profundidade de integração e de compliance.
O código fica com quem?
Com você. Tudo o que construímos é seu, nos seus repositórios, desde o primeiro dia.
E LGPD e GDPR?
Auth, RLS, logs de auditoria e residência de dados entram desde o começo, alinhados com as duas.
Como começa?
Uma call de discovery de 30 minutos. Você sai dela com uma faixa de preço e um próximo passo claro.
Em quais setores vocês atuam?
Qualquer setor onde exista uma decisão que valha automatizar, em indústrias reguladas e de alto volume, com histórico em fintech, varejo, mobilidade e turismo.
E se eu já tiver um time interno?
Melhor ainda. A gente entra junto com ele, coloca o primeiro caso de uso no ar, e sobe o nível do time para que ele toque os próximos sem a gente.
Pronto para mexer no número? Agende um discovery de 30 minutos. A gente mapeia onde a conversão quebra no seu produto e te diz a faixa para consertar.
maya
O agente está disparando demais em intenções de baixa confiança. Dá pra limitar?