IA desde a concepção, e na forma como construímos. Entendemos a necessidade, prototipamos com IA e entregamos o primeiro MVP funcional no ar em cerca de 4 semanas, com estratégia, design e desenvolvimento, do começo ao fim.
Muitas empresas têm uma ideia clara do problema que querem resolver, mas não sabem como transformar isso em produto digital. E a régua subiu: hoje o produto precisa nascer com IA, não plugada no fim.
É esse gap que a Lumière preenche. Ricardo Bonizoli conduz o entendimento da necessidade, a arquitetura da solução e a construção em sprints. Usamos IA no nosso próprio processo para projetar e desenvolver mais rápido, por isso o primeiro MVP funcional vai ao ar em cerca de 4 semanas. E, quando faz sentido, embarcamos IA no próprio produto: copilotos, automação e busca semântica.
Do conceito à operação, você tem uma equipe que fala negócio e tecnologia, valida antes de investir e mede o resultado em produção.
Da hipótese ao produto rodando. A cada sprint, algo vai ao ar.
Mapeamos o problema, os dados disponíveis e onde a IA gera valor real. Se a ideia ainda tem incerteza, começamos por um Product Discovery. Entrega: hipóteses priorizadas, arquitetura proposta e estimativa.
Protótipo funcional com modelo e dado real, para separar "ideia boa" de "ideia que parecia boa" antes de investir no desenvolvimento completo. Entrega: protótipo navegável.
UX, UI, desenvolvimento e IA no mesmo squad. A cada sprint, algo vai ao ar, com o primeiro MVP funcional em cerca de 4 semanas. Entrega: produto no ar (ou em flag controlado).
A IA é medida em produção: custo por chamada, latência e qualidade da resposta. IA vira capacidade, não projeto isolado. Entrega: produto evoluindo com dados reais.
Código rodando em ambiente real, não só conceito.
Usamos IA no nosso próprio processo de descoberta, design e código. Não é IA de vitrine.
Antes de propor modelo, perguntamos qual métrica você quer mexer e quanto custa fazer manual hoje.
Sem gerente de conta no meio. Você fala direto com quem desenvolve.
Você vê o protótipo funcional antes de investir no desenvolvimento completo.
Não acreditamos em construir no escuro. Quando a ideia ainda tem incertezas, começamos por um Product Discovery: de 2 a 4 semanas para validar com evidência, antes de investir no desenvolvimento. O investimento do Discovery é creditado aqui na construção.
Não somos vendedores de modelo. Trabalhamos com a tecnologia que fizer sentido para o seu caso, seja um modelo de mercado, um modelo customizado ou a combinação dos dois. O que importa é o resultado, não a marca.
Tratamos dados sensíveis com cuidado: criptografia, anonimização quando possível e controle de acesso rigoroso. A arquitetura é desenhada para proteger a sua informação.
O primeiro MVP funcional costuma ir ao ar em cerca de 4 semanas. A partir daí, a cada sprint algo novo entra em produção. "Produto completo em 4 semanas" a gente não promete; produto que evolui de verdade, sim.
Depende da complexidade, das funcionalidades e da maturidade do produto. A forma mais segura de começar é por um Product Discovery, que define o escopo e a estimativa antes de qualquer linha de código.
É um produto que tem IA integrada desde o início, na arquitetura, no design e no código, e não como um complemento adicionado depois. A IA faz parte de como o produto pensa, decide e entrega.
MeuGantt: o nosso próprio produto, do conceito à operação
O MeuGantt é uma plataforma de gestão de projetos que a Lumière concebeu, desenhou e colocou no ar, do zero à operação. Foi exatamente o processo desta página, aplicado em casa.
Gantt, Kanban, portfólio, RACI, capacidade, custos e curva de valor (EVM) num produto real, usado por milhares de pessoas.
Especialista em desenvolvimento de produto, gestão de projetos e marketing estratégico. Criador do MeuGantt e responsável pela visão de produto e tecnologia da Lumière, do conceito à entrega.
Começa com uma conversa. Me conta o que você quer resolver e vamos juntos entender se, e como, dá para construir com IA.
Conte o problema que você quer resolver. Retornamos para entender o cenário e mostrar o caminho até o produto funcionando, com IA onde faz diferença.
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