Da ideia ao impacto: como funciona o processo de desenvolvimento de software com IA

Em 2025, o desenvolvimento de software com IA deixou de ser exclusivo de laboratórios ou casos experimentais. Empresas de todos os setores estão a lançar soluções de IA generativa para automatizar tarefas, melhorar a experiência do cliente e criar novas fontes de receita. Mas o verdadeiro sucesso está no processo, transformar uma ideia promissora numa solução robusta e pronta para produção.

Seja uma startup ou uma grande empresa, compreender o processo de desenvolvimento com IA ajuda a garantir retorno e escalabilidade.

1. Descoberta

Tudo começa com a escolha do caso de uso. Esta fase serve para alinhar os desafios do negócio com as capacidades da IA, seja automatizar tarefas repetitivas, facilitar o acesso à informação ou melhorar o atendimento ao cliente.

Workshops com equipas técnicas e de negócio ajudam a definir o que significa “sucesso”. Na maioria dos casos, o objetivo é eficiência, escala ou insight, mais do que simples automação.

2. Desenho

Segue-se a definição técnica. Isto inclui escolher os modelos certos (como o GPT-4 ou modelos open-source), as fontes de dados e estratégias de recuperação como RAG (retrieval-augmented generation).

Uma empresa de desenvolvimento de software com IA experiente também irá definir as regras de governação de dados, garantindo conformidade com o RGPD e outras normas desde o início.

3. Desenvolvimento

Esta fase é altamente técnica e inclui:

• Estruturar e embutir dados em bases vetoriais

• Criar pipelines de ingestão, limpeza e consulta de dados

• Projetar e afinar prompts para precisão e tom

• Integrar com sistemas como CRMs, ERPs ou plataformas de suporte

O objetivo? Uma IA inteligente, contextual e perfeitamente integrada nos seus processos.

4. Implementação

Após os testes, é hora de lançar. Os serviços de desenvolvimento de software com IA modernos utilizam ambientes com conteiners (Docker, Kubernetes) em cloud (AWS, Azure, GCP). Também aplicam monitorização contínua, deteção de desvios e controlo de custos.

A segurança é essencial: endpoints devem ser protegidos e os prompts auditáveis para garantir confiança.

5. Iteração

A IA não é uma tecnologia “one shot”. Após o lançamento, deve recolher-se feedback, monitorizar resultados e otimizar modelos e interfaces. Isso inclui treinar modelos, afinar prompts e lançar novas funcionalidades.

Ignorar etapas ou focar apenas no modelo pode comprometer a adoção ou o retorno. As melhores empresas de desenvolvimento de software com IA entregam transformação, não apenas código.

Na BySix, acompanhamos os nossos clientes em cada etapa. Desde a descoberta estratégica até à implementação total, criamos soluções de IA generativa com impacto comprovado. Com uma abordagem técnica e destemida, garantimos que cada projeto é seguro, escalável e alinhado com os seus objetivos de negócio.