Aceleração com Build Together

Aceleração com Build Together#

No programa Build Together, a mesma equipe que desenvolve e opera os 19 produtos da VertexHub – usando stack Rust, Go, Svelte, PostgreSQL, Kubernetes e IA integrada desde o primeiro commit – passa a trabalhar no projeto do cliente. Aplicamos a mesma disciplina de engenharia, padrões de qualidade e componentes reutilizáveis para entregar MVPs prontos para testes de mercado com rapidez e previsibilidade.

Como a velocidade se torna parte do processo#

• Alinhamento – Realizamos workshops de descoberta para entender o desafio real do cliente e definir os critérios de sucesso.
• Arquitetura – Produzimos um documento de arquitetura que descreve a stack, os componentes de IA (RAG, agentes LLM) e os marcos de entrega. Nessa fase o escopo e o investimento são definidos, sem tabela de preço fixa.
• Co‑construção – Entregamos incrementos testáveis em ciclos curtos, com code review, ambiente de staging e CI/CD configurados automaticamente. Cada ciclo termina com uma demonstração funcional para o cliente.

A infraestrutura já está pronta (clusters k3s, Kata Containers, Envoy Gateway), o que elimina a necessidade de provisionamento manual e permite que a equipe foque diretamente na lógica de negócio.

Case 1 – Plataforma de triagem médica (startup de saúde)#

Desafio – Uma startup de telemedicina precisava de um módulo de triagem automática que coletasse sintomas via chat, classificasse a urgência e encaminhasse o paciente ao especialista adequado.

Aplicação do Build Together

1. Alinhamento – Identificamos os fluxos críticos de triagem, geração de prontuário resumido e agendamento.
2. Arquitetura – Definimos Go (Echo) para a API, SvelteKit para a UI e um agente LLM conectado a um vector DB para busca de protocolos clínicos.
3. Co‑construção – Reutilizamos a camada de mensageria do Vertex ChatSense para integrar o chat ao WhatsApp, implementamos o serviço de classificação de risco usando RAG e criamos a API de agendamento.

O MVP foi entregue rapidamente, permitindo que a startup iniciasse um piloto e coletasse feedback suficiente para validar o modelo de negócio.

Case 2 – Solução de análise de crédito (fintech)#

Desafio – Uma fintech precisava de um serviço de avaliação de risco que combinasse dados estruturados e não estruturados para gerar decisões em tempo real.

Aplicação do Build Together

1. Alinhamento – Mapeamos os pontos de decisão e os requisitos de integração.
2. Arquitetura – Optamos por Rust (Axum) para a camada de alta performance, PostgreSQL como store principal e um agente LLM para interpretar textos livres. A orquestração de serviços segue o padrão já usado nos nossos produtos.
3. Co‑construção – Entregamos a API de ingestão de dados, o micro‑serviço de scoring que combina modelo estatístico com insights gerados pelo agente LLM e um dashboard em SvelteKit para visualização e auditoria.

Com o MVP em mãos, a fintech integrou a solução ao fluxo de onboarding, obtendo a validação necessária para avançar para produção.

Case 3 – Plataforma de tutoria inteligente (edtech)#

Desafio – Uma edtech buscava um tutor virtual que acompanhasse o progresso do aluno, sugerisse conteúdos e citasse fontes de forma obrigatória, atendendo às exigências de LGPD e CDC.

Aplicação do Build Together

1. Alinhamento – Definimos as funcionalidades mínimas de recomendação de aulas, geração de dúvidas com referência a material de origem e monitoramento de risco de evasão.
2. Arquitetura – Utilizamos Go para a API de recomendação, Rust para o motor de geração de respostas com RAG e um vector DB para armazenamento de embeddings. O front foi construído em Svelte 5, aproveitando componentes reutilizáveis do nosso EduTechMaster em pré‑lançamento.
3. Co‑construção – Entregamos o módulo de recomendação, o tutor LLM que insere citações automáticas e a engine de predição de evasão que aciona o tutor de forma proativa.

O MVP permitiu que a edtech começasse a oferecer tutoria personalizada e a coletar dados para aprimorar a experiência dos alunos.

Custos sob controle graças à arquitetura compartilhada#

• Orçamento definido antes do desenvolvimento – A etapa de Arquitetura gera um documento de escopo que serve como contrato interno, evitando mudanças inesperadas.
• Reuso de componentes – Bibliotecas de IA, pipelines de CI/CD e infraestruturas de Kubernetes já estão consolidadas nos nossos produtos, reduzindo o esforço de implementação.
• Transparência de marcos – Cada ciclo de co‑construção entrega um incremento testável, permitindo ajustes de prioridade sem custos adicionais de retrabalho.

Resultados concretos que vão além do MVP#

• Validação de mercado – Em todos os casos, o MVP foi suficiente para iniciar testes com usuários reais, coletar métricas de uso e confirmar hipóteses de negócio.
• Base para escala – A arquitetura incorpora boas práticas de observabilidade, segurança (LGPD) e IA nativa, facilitando a transição do MVP para produção plena.
• Retorno rápido – O prazo curto de entrega permite que a startup comece a gerar receita ou reduzir custos operacionais antes de concluir a fase completa de desenvolvimento.

Próximos passos#

Se sua empresa tem um problema que pode ser resolvido com IA – seja atendimento inteligente, análise de risco ou tutoria personalizada – o modelo Build Together oferece velocidade, custo previsível e a expertise de quem já entrega produtos em produção.