Evolução de legadoLegacy evolution
Melhorar o sistema que já existe: módulo novo, API na frente, estabilização — sem big-bang arriscado.Improve what you already have: new module, API layer, stabilization — no risky big-bang rewrite.
Não vendemos “pacote de horas genérico”. Cada solução abaixo tem um resultado de negócio claro — e pode ser contratada em fases. We don't sell generic hour packs. Each solution below has a clear business outcome — and can be scoped in phases.
Transformamos o jeito que sua empresa trabalha em um sistema web simples de usar: cadastros, fluxos, permissões e relatórios básicos — alinhados ao seu processo, não a um ERP engessado. We turn how your company works into a simple web system: records, workflows, permissions and basic reports — aligned to your process, not a rigid ERP.
Conectamos o que você já usa: ERP, loja virtual, planilhas, contabilidade, bancos e APIs de parceiros — com jobs confiáveis e menos retrabalho manual. We connect what you already use: ERP, storefront, spreadsheets, accounting and partner APIs — with reliable jobs and less manual work.
Fluxos para orçamento, status de pedido, FAQ e triagem de atendimento. Quando fizer sentido, usamos IA em cima de regras e do conhecimento da sua empresa — com limites claros. Flows for quotes, order status, FAQ and triage. When it fits, we use AI on top of your rules and company knowledge — with clear boundaries.
Melhorar o sistema que já existe: módulo novo, API na frente, estabilização — sem big-bang arriscado.Improve what you already have: new module, API layer, stabilization — no risky big-bang rewrite.
Sair do Excel frágil: números de vendas, estoque e operação atualizados com jobs e painéis simples.Leave fragile spreadsheets: sales, stock and ops numbers refreshed with jobs and simple dashboards.
Busca e respostas em cima dos documentos e processos da empresa — útil depois que o processo já existe.Search and answers on top of your documents and processes — useful once the process already exists.
Exemplo open-source: llm-lab →Open-source example: llm-lab →
O cliente compra a solução. Por baixo, usamos a stack certa para o problema — com base sólida em backend e integrações. You buy the solution. Under the hood we pick the right stack — with a strong backend and integration foundation.