Já são 10 anos na Cheesecake Labs. Entrei em uma empresa nascida na era mobile e vi novas plataformas mudarem o que nossos clientes podiam construir. Nunca vi um momento com mais potencial do que este.
O que mais me empolga não é (só) o acesso a mais um modelo de fronteira. É o ganho de visão e eficiência que vem quando a IA em produção conecta sistemas, dados, produtos e pessoas.
É por isso que a Cheesecake Labs está evoluindo. Estamos trazendo 13 anos de engenharia de produção para uma proposta mais nítida. Modernizar os sistemas que sustentam o negócio e tornar os dados confiáveis e utilizáveis. Depois, colocar agentes de IA em produção, com os controles e a disciplina de engenharia necessários para que funcionem.
A oportunidade está na implementação
A RSM identificou que 91% dos respondentes do middle market usam IA generativa. No entanto, apenas 25% dizem que ela está totalmente integrada às operações centrais. Setenta por cento afirmaram precisar de ajuda externa para extrair mais valor. O BCG identificou que apenas 6% das empresas analisadas se qualificaram como líderes em IA. O retorno ao acionista dessas empresas em três anos, ajustado por setor, ficou 9,3 pontos percentuais acima da mediana da amostra.
OpenAI e Anthropic anunciaram operações de implantação hands-on, centradas em engenheiros que trabalham lado a lado com os clientes. Essa direção reforça o que vemos no middle market e nas organizações reguladas que atendemos há 13 anos. O acesso ao modelo é apenas parte do trabalho.
A diferença está na implementação: conectar a IA ao contexto proprietário, redesenhar um fluxo de trabalho real e operá-lo com segurança em escala antes dos concorrentes.
Um próximo capítulo natural para a Cheesecake Labs
Já entregamos mais de 300 produtos digitais e modernizamos plataformas antigas. Também conectamos sistemas fragmentados, construímos fundações de dados e projetamos produtos em setores regulados. E integramos engenheiros seniores às equipes dos clientes.
Agora, passamos a integrar a Claude Partner Network, da Anthropic, e somos parceiros de consultoria de Databricks, Snowflake e dbt.
A IA dá mais alavancagem a essa experiência. Ela acelera código, testes, documentação e pipelines de dados. A entrega com agentes ajuda os times a mapear sistemas legados e documentar dependências. Depois, a construir cobertura de testes e migrar em entregas menores e validadas.
Em um projeto de modernização em andamento, antes teríamos estimado o escopo em 18 a 24 meses. Em vez disso, ele está sendo entregue em apenas 5 meses, com releases validados em produção. O time é menor e ampliado por agentes.
Só engenharia mais rápida não muda um negócio. Os resultados vêm de conectar o que é construído ao que já roda. Ou seja, aos sistemas vivos, aos dados governados, aos fluxos reais e às pessoas responsáveis por eles. IA em produção exige avaliações antes do lançamento, guardrails e escalonamento humano em produção, e monitoramento contínuo depois do release.
O contexto que torna a IA útil está nos registros e nas regras por trás das decisões reais: histórico de suporte, critérios de elegibilidade, configurações de produto, estoque, precificação, relações de CRM e faturamento, e os resultados de ações passadas.
À medida que os modelos de fronteira ficam mais acessíveis, a vantagem migra de lugar. Ela vai para as empresas que mantêm esse contexto atualizado, governado e disponível na hora da decisão.
O que ajudamos nossos clientes a fazer agora
Quatro capacidades definem o que construímos:
Implementação de IA: Fluxos de trabalho com agentes em produção, ancorados em dados confiáveis, com governança e controles incorporados desde o início.
Modernização de Aplicações: Descoberta, documentação, testes e migração em fases assistidos por IA, que modernizam sistemas antigos sem parar a operação.
Dados e Analytics: Plataformas de dados modernas, pipelines confiáveis, modelos semânticos, linhagem, controles de qualidade e permissões em que analytics e IA podem confiar.
Engenharia de Produto: Estratégia, design e engenharia em mobile, web, IoT, blockchain, cloud e integrações de LLM e RAG, do primeiro release à escala.
Duas capacidades definem como entregamos. A Entrega Acelerada por IA aplica agentes em descoberta, desenvolvimento, revisão, testes e release, mantendo os padrões de produção intactos. As Equipes de Engenharia Integradas levam engenheiros seniores para dentro do ambiente do cliente, nearshore, presencial ou nos EUA. Eles trabalham junto com os times internos ou assumem a entrega ponta a ponta.
Juntas, elas conduzem nossos clientes por todas as etapas: avaliar o que importa, modernizar sistemas e dados, implementar IA e escalar o que comprova valor.
Como é a IA em produção na prática
Em ambientes regulados, uma sequência prática começa por visibilidade e governança. Em seguida, constrói a arquitetura de dados e de IA. Só então introduzimos agentes com escopo restrito, com permissões definidas, avaliações, aprovação humana e trilhas de auditoria.
Os engenheiros forward-deployed tornam isso viável. Eles trabalham dentro dos sistemas, ferramentas e fluxos do cliente. Ou seja, da avaliação ao lançamento. Os laboratórios de IA de fronteira hoje chamam esse modelo de forward-deployed engineering. Trabalhamos dentro dos times dos nossos clientes assim há 13 anos.
Nosso trabalho público mostra as mesmas fundações em produção. Com a SWIRL, por exemplo, ajudamos a conectar a busca corporativa com IA a mais de 100 plataformas. Os clientes da SWIRL relatam até 80% menos tempo procurando dados internos. Com a Knapsack, ajudamos a construir uma plataforma de fluxos de trabalho com IA e privacidade em primeiro lugar. A plataforma tem certificação SOC 2 Tipo I, conformidade com HIPAA e práticas alinhadas ao GDPR.
Uma nova marca para a empresa que nos tornamos
Nossa nova identidade visual e verbal torna essa evolução visível. A Cheesecake Labs agora é uma empresa de serviços e engenharia de IA. Atendemos clientes que precisam de sistemas modernos, dados confiáveis e produtos feitos para escalar. E também de engenheiros seniores capazes de levar a IA à produção.
Isso não é um afastamento da nossa história em engenharia de produto. É a próxima expressão dela.
Depois de 10 anos aqui, é isso que mais me empolga. Ajudar empresas estabelecidas a modernizar mais rápido, tornar seu contexto de negócio utilizável e colocar a IA para trabalhar nos fluxos que importam.
Se você quer modernizar uma aplicação legada ou levar agentes de IA à produção sobre uma base de dados confiável, vamos conversar.
