Sistemas com IA · Laravel e WordPress
Integro IA ao software com que o seu negócio já funciona: aplicações Laravel e sites WordPress que leem o e-mail, extraem a nota fiscal, redigem a página do produto e respondem a partir dos seus próprios documentos, e depois deixam para uma pessoa a única decisão que importa. Construído sobre o Laravel AI SDK oficial e o WordPress AI Client, com os seus dados, as suas chaves e o modelo que você escolher.
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01Onde ela economiza tempoCinco fluxos, antes e depois
A maioria das empresas já usa IA em algum lugar (88% na pesquisa de 2025 da McKinsey), mas mais de 80% dizem que ela não mexeu no lucro. A diferença quase sempre está em onde ela fica. Uma janela de chat ao lado do trabalho economiza minutos. O mesmo modelo dentro do fluxo (lendo o que chega, preenchendo os seus sistemas e consultando uma pessoa só quando deve) elimina etapas inteiras.
Um cliente manda um e-mail
Hoje, à mão
Com o sistema
O que fica com você
Chega um PDF
Hoje, à mão
Com o sistema
O que fica com você
Chega um produto novo
Hoje, à mão
Com o sistema
O que fica com você
Alguém preenche o seu formulário
Hoje, à mão
Com o sistema
O que fica com você
Um colega tem uma dúvida
Hoje, à mão
Com o sistema
O que fica com você
02EscopoO que eu construo
Uma busca ou um chat que responde a partir dos seus documentos, políticas, dados de produtos e chamados antigos, e não da internet. O seu conteúdo é dividido, transformado em embeddings e armazenado para ser buscado pelo significado, e cada resposta aponta para o trecho de onde veio. Quando a resposta não está no seu material, ele diz isso em vez de inventar uma.
Notas fiscais, pedidos de compra, currículos, contratos, formulários, e-mails recebidos: lidos por um modelo obrigado a devolver uma estrutura fixa, validados como qualquer outra entrada e gravados no seu banco de dados ou no seu sistema contábil. Os casos em que ele tem dúvida vão para uma fila para uma pessoa, com o motivo.
Páginas de produto, descrições, perguntas frequentes, textos alternativos e traduções gerados como rascunhos dentro do WordPress e do WooCommerce, no seu tom, para um editor revisar. Já construí isso em produção: páginas de produto escritas a partir de uma única foto e levadas para sete idiomas em uma só ação.
Um agente é um modelo que consegue usar ferramentas: consultar um pedido, atualizar o CRM, reservar um horário, emitir um reembolso. Cada ferramenta é um código comum e testado, com a sua própria verificação de permissão, e tudo o que tem consequências espera uma aprovação antes de rodar. O Laravel AI SDK já traz essa etapa de aprovação; eu uso.
O WordPress agora tem uma Abilities API e um adaptador MCP oficial, que permitem que assistentes de IA descubram e executem as ações que o seu site permite (publicar um rascunho, consultar um pedido) e nada mais. Registro as capacidades que fazem sentido para a sua equipe, cada uma com a sua própria verificação de permissão.
A maior parte deste trabalho não é um produto novo. É uma aplicação Laravel ou um site WordPress que funciona e ganha um recurso que elimina a etapa mais chata do dia de alguém. Primeiro leio o seu código e acrescento no mesmo estilo, em vez de acoplar um serviço separado.
03MétodoA engenharia em volta do modelo
Chamar um modelo leva dez linhas. Confiar no que ele faz dentro do seu negócio exige tudo o que fica em volta dessas dez linhas, e é isso que eu mais construo.
As respostas são construídas a partir de trechos recuperados do seu próprio conteúdo, e os citam. É a defesa mais eficaz contra uma resposta errada dita com confiança, e permite que qualquer pessoa confira o trabalho com um clique.
Quando o resultado alimenta outro sistema, o modelo precisa devolver uma estrutura definida (campos, tipos, valores permitidos), validada antes de qualquer coisa ser salva. Uma resposta malformada é um job que falhou e é repetido ou sinalizado, nunca um registro corrompido.
Enviar, pagar, apagar e publicar esperam por um ser humano. Redigir, classificar, extrair e consultar, não. Onde fica essa linha é uma decisão que tomamos juntos, fluxo por fluxo, e ela pode se mover conforme a confiança aumenta.
Antes do lançamento há um conjunto de testes tirado dos seus casos reais, e o sistema é avaliado com ele. Mudar um prompt ou um modelo passa a ser uma mudança medida, não uma aposta.
O código conversa com uma camada independente de fornecedor, então trocar entre OpenAI, Anthropic e Gemini é configuração, não reescrita. Cada chamada é registrada com os seus tokens, custo e tempo, para você ver quanto cada fluxo custa para rodar.
Se uma fórmula de planilha ou uma regra simples resolver, eu digo. IA é a ferramenta certa para ler coisas não estruturadas (texto, documentos, imagens), não para fazer contas.
04ProcessoPequeno primeiro, depois comprovado
05PerguntasFrequentes, respondidas sem rodeios
Não: ela tira do dia deles a redigitação, a classificação e a busca, e deixa as decisões com eles. Todo sistema que construo tem uma pessoa aprovando o que importa. Na prática, a mesma equipe dá conta de mais trabalho com menos erros e para de fazer a parte do serviço que ninguém queria.
Não nos planos empresariais de API que eu uso: OpenAI, Anthropic e Google não treinam com dados da API por padrão. Os seus documentos ficam no seu próprio banco de dados; só os trechos necessários para cada resposta são enviados com a requisição. Quando os dados não podem sair de uma região ou de um servidor, isso limita a escolha do modelo, e eu aviso desde o início.
Ela é pensada para ser pega. As respostas citam a fonte de onde vieram; os resultados que alimentam um sistema precisam passar por validação; tudo o que tem consequências espera aprovação; e um conjunto de testes com casos reais é rodado de novo sempre que um prompt ou modelo muda. O objetivo não é um modelo que nunca erra, e sim um sistema em que uma resposta errada não consegue causar estrago em silêncio.
Normalmente bem menos do que as pessoas imaginam: a maioria dos fluxos de negócio custa centavos por item em uso do modelo. Cada chamada é registrada com o seu custo, então você vê o número real por fluxo desde a primeira semana do piloto, e não uma estimativa.
O que fizer melhor a sua tarefa pelo custo certo, normalmente um modelo da Anthropic, da OpenAI ou do Google. O código conversa com uma camada independente de fornecedor (o Laravel AI SDK ou o WordPress AI Client), então trocar de modelo depois é uma mudança de configuração, não uma reconstrução.
Sim, e é a maior parte deste trabalho. Primeiro leio o código existente e acrescento o recurso no mesmo estilo (um novo job, uma nova tela de administração, um novo bloco), em vez de um serviço separado que você depois precisa manter sincronizado.
Um protótipo com os seus dados reais em cerca de uma semana, e um primeiro fluxo em produção em aproximadamente três a seis semanas, dependendo dos sistemas a que ele precisa se conectar. Começar por um único fluxo é proposital: ele prova o valor antes de você investir no próximo.
Próximo passo
Um parágrafo basta para começar. Se a IA for a resposta errada, eu digo: às vezes a solução honesta é uma regra simples ou uma pequena aplicação Laravel.