Onda de partículas de luz atravessando traços de circuito sobre um fundo azul-marinho escuro

Serviços

Desenvolvimento de Software

Sistemas web, APIs e automações com inteligência artificial (IA) que continuam funcionando depois que a demo acaba.

Histórico

Criadores do RustyRAG

RAG em tempo real, feito em Rust · Sub-200 ms ponta a ponta

10+ anos entregando soluções de IAIgnas Vaitukaitis · Fundador e CEO

Começar um projeto →Leia o código do RustyRAG antes de assinar.

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800 milnovos profissionais de tecnologia que o Brasil precisa até 2027, o dobro do que formaBrasscom ↗

60%das empresas brasileiras contratam fornecedor externo para desenvolver sistemasTIC Empresas 2025, CETIC.br ↗

84%dos desenvolvedores já usam ou planejam usar IA para programarStack Overflow, 2025 ↗

Visão geral

Desenvolvimento de software que sai do backlog

Contratar desenvolvedor no Brasil ficou caro e lento, e seu roadmap não espera o mercado se ajustar. Projetamos, construímos e operamos sistemas web, APIs e automações com IA, com a LGPD nos requisitos antes da primeira linha de código.

Aplicações web em Next.js e TypeScript

Front-end e camada de API no mesmo repositório, com tipos compartilhados de ponta a ponta. O contrato entre tela e servidor quebra no build, antes de chegar ao usuário.

APIs em FastAPI e Python

Back-ends assíncronos que validam cada payload na borda, integram seus dados e servem modelos de IA. É a camada onde produto e modelo conversam sem gambiarra.

Rust e infraestrutura em AWS e Azure

Rust nas rotas em que latência e custo de máquina decidem o projeto, e infraestrutura como código nas duas nuvens, com MLOps e DevOps no mesmo time que escreve a aplicação.

IA embutida no produto

Agentes de IA no seu fluxo, busca com RAG e fine-tuning quando o caso pede. O modelo é tratado como qualquer componente: com teste, versão e monitoramento.

19,6 mide devs no GitHub fazem do Brasil a 3ª maior comunidade do mundoGitHub Octoverse, 2025 ↗

68%dos desenvolvedores economizam 10 horas ou mais por semana com IAAtlassian, 2025 ↗

62%dos devs dependem de ao menos um assistente de código com IAJetBrains, 2025 ↗

Processo

Como funciona o desenvolvimento de software

Três etapas, sem mágica.

Diagnóstico

Mapeamos o problema, os sistemas existentes e os dados disponíveis. Você sai com escopo, riscos e critérios de sucesso por escrito.

Arquitetura e construção

Definimos camadas, contratos de API e onde a IA entra ou fica de fora. Depois, ciclos curtos com backlog priorizado junto com você e código em produção desde as primeiras semanas.

Operação e handoff

Observabilidade, custo por requisição e transição planejada: seu time aprende a operar o sistema enquanto ele ainda está sob nossa responsabilidade.

Benefícios

Por que investir em desenvolvimento de software dedicado

A pergunta deixou de ser se vale contratar fora. Virou como escolher quem entra no seu repositório.

Quem atende a conversa é quem escreve o código

Sem camada comercial entre você e a decisão técnica. A pessoa que discute arquitetura na primeira reunião é a que abre o pull request na semana seguinte.

IA com revisão e métrica

Usamos assistentes de código para acelerar a escrita e medimos o efeito na entrega, em vez de assumir o ganho. Todo trecho gerado passa por revisão humana e teste antes do merge.

Código que seu time assume

O repositório é seu desde o primeiro dia, com documentação e handoff no escopo. É a resposta para quem já ficou preso a fornecedor ou a plataforma fechada.

LGPD desde o design

O artigo 46, §2º, da LGPD prevê o privacy by design. Mapeamos dados pessoais na fase de requisitos e tratamos o ciclo de vida do dado inteiro, até a eliminação.

Uma stack, ponta a ponta

Aplicação, back-end e infraestrutura com o mesmo time. Ninguém joga problema por cima do muro.

Produção desde as primeiras semanas

Entrega em fases, com código rodando em cada uma, para o custo acompanhar o que já está entregue.

Casos de uso

O que costumamos construir

Sistemas para saúde, serviços financeiros, SaaS e logística, sempre com o mesmo destino: produção.

Produto web novo

Da primeira tela ao deploy na sua nuvem, com autenticação, testes e observabilidade desde o início.

APIs e integrações entre sistemas

A camada que liga ERP, CRM e sistemas legados, com validação na borda e contrato versionado.

Automação com IA no fluxo de trabalho

Agentes e busca sobre a sua base de conhecimento embutidos no processo que o seu time já executa.

Modernização de sistema legado

A planilha que virou banco de dados e o sistema que ninguém quer tocar, migrados em fases, sem parar a operação.

Por que a AlphaCorp

Software pronto, low-code ou desenvolvimento dedicado

Sistema pronto resolve tarefa isolada: a personalização fica limitada ao roadmap do fornecedor e a integração depende de conector existente. Plataforma low-code entrega velocidade no início, mas integração com legado é ponto fraco recorrente, e sair da plataforma sem reescrever tudo é caro. No desenvolvimento dedicado, o código nasce no seu repositório, a integração com o legado é projetada no diagnóstico e a manutenção fica com o seu time depois do handoff.

Para um processo simples e isolado, pronto ou low-code pode bastar. Para o sistema central do negócio, raramente basta. Se a dúvida existe, o diagnóstico responde antes de qualquer contrato.

Sobre IA no desenvolvimento, o relatório DORA de 2025 chegou a uma conclusão incômoda para quem vende ferramenta: o papel primário da IA é o de amplificador. Ela acelera times organizados e multiplica a bagunça dos desorganizados. Por isso todo trecho gerado passa por revisão humana e teste automatizado: um estudo de dois anos com 26.317 commits encontrou ganhos reais bem menores que os 55% dos testes de laboratório.

E o mercado não vai se ajustar sozinho: o país forma cerca de 53 mil profissionais de tecnologia por ano para uma demanda estimada em 159 mil. Traga o problema como ele está: o sistema legado, a planilha que virou banco de dados, o protótipo que travou. Quem responde é um engenheiro.

O que todo projeto de software inclui

Aplicação em TypeScript e Next.js, back-end em Python e FastAPI, e Rust nas rotas em que desempenho decide. É a linguagem por trás do RustyRAG, nossa stack de RAG que responde em menos de 200 ms.

Todo o código fica no GitHub, em repositórios na sua organização: a propriedade intelectual é sua desde o primeiro dia. O deploy acontece na sua nuvem, AWS, Azure ou GCP, com infraestrutura como código. Conectores para Google Drive, Slack, SharePoint, Salesforce e o que o seu fluxo pedir.

Depois do go-live, ficamos: operação, monitoramento e correção do que aparecer. A lista completa do que usamos em cada camada está na nossa stack técnica.

03Stack

Stack que usamos na produção

Escolhemos a melhor ferramenta para cada trabalho, não a mais famosa. É isto que roda por trás dos agentes, dos pipelines de recuperação e da automação que colocamos em produção.

Linguagens

PythonRustTypeScript

Modelos de base

AnthropicOpenAIGeminiLlamaMistralHugging Face

Inferência rápida

GroqCerebrasOpenRouterReplicateOllamavLLM

Agentes e orquestração

LangGraphLangChainLlamaIndexCrewAIn8n

Vetores e memória

MilvusPineconepgvectorChromaWeaviateRedis

Voz, imagem e fine-tuning

ElevenLabsComfyUIPyTorch / LoRAModal

Cloud e entrega

AWSAzureGoogle CloudDockerKubernetesVercel

Avaliação e observabilidade

LangSmithLangfuseWeights & BiasesGrafana

FAQ

Perguntas frequentes sobre desenvolvimento de software

Para que serve contratar uma empresa de desenvolvimento de software?

Serve para tirar do papel um sistema que seu time precisa e não tem braço para construir: um produto web, uma API que liga sistemas, uma automação com IA dentro do fluxo de trabalho. Com o déficit brasileiro de profissionais, o fornecedor certo entra com engenheiros prontos e tira a contratação do caminho crítico do seu roadmap.

Qual a diferença entre desenvolvimento dedicado e plataforma low-code?

No low-code, você monta o sistema dentro da plataforma de um fornecedor; no desenvolvimento dedicado, o código nasce no seu repositório, na linguagem e na nuvem que seu time já opera. Low-code entrega velocidade e custo inicial menor. A conta chega depois: fica difícil personalizar, integrar com sistemas legados e sair da plataforma sem reescrever tudo. Para um processo simples e isolado, pode bastar. Para o sistema central do negócio, raramente basta.

Vale a pena usar IA generativa para escrever código?

Vale, desde que alguém meça o resultado. No levantamento anual do Stack Overflow de 2025, a maioria dos desenvolvedores usava ou planejava usar IA, mas 46% desconfiavam da precisão das respostas e só 3% confiavam plenamente na saída gerada. Nosso processo segue essa leitura: assistentes aceleram a escrita, e revisão humana com testes automatizados decide o que entra no repositório.

Quanto custa desenvolver um software?

Depende do escopo, e desconfie de quem dá preço antes de entender o problema. O diagnóstico define escopo, riscos e uma estimativa por etapa, e você decide com o desenho na mão. Projetos fecham por fase, com código em produção em cada uma, para o custo acompanhar o que já está entregue.

Desenvolvimento de software externo funciona para empresa de que porte?

Funciona de porte médio para cima, e o dado brasileiro ajuda a calibrar. Em 2025, a adoção de IA chegou a 50% nas grandes empresas e a 15% nas pequenas. O desenvolvimento interno nas grandes subiu de 24% para 37% no mesmo período. Nosso encaixe típico é a empresa média ou grande que quer sistema em produção e tem time para assumir o código depois do handoff.

Como a LGPD afeta o desenvolvimento de software?

Ela exige privacidade desde a concepção: o artigo 46, §2º, prevê medidas de segurança estruturais desde o projeto do sistema. Isso cobre requisitos, design, codificação e testes, além do ciclo de vida do dado até a eliminação. Tratamos esse desenho como parte do escopo, com o mesmo peso de qualquer requisito técnico.