Como as empresas estão a criar produtos SaaS com IA

Geração de resultados estruturados em interfaces de utilizador reais

Algumas das funcionalidades de IA mais impactantes não geram conteúdos - geram estruturas sobre as quais se pode construir.

A IA Excalidraw é um exemplo perfeito. O utilizador descreve o fluxo que pretende - "um utilizador inscreve-se, verifica o e-mail e acede ao painel de controlo" - e a IA escreve o código Mermaid.js para corresponder. O diagrama aparece instantaneamente, totalmente editável dentro da aplicação. Não está a começar do zero - está a obter uma base inteligente e estruturada que se adapta ao caso de utilização.

Isto não é um gráfico estático. É um código que pensa, transformado num fluxo de trabalho visual que pode manipular.

Outras ferramentas também estão a explorar esta possibilidade - como o Uizard, que transforma avisos em layouts de IU, e o Retool, em que a IA configura frontends e consultas de backend com base nos objectivos do utilizador.

Em todos estes casos, o LLM não está apenas a ajudar o utilizador a avançar mais rapidamente - está a produzir resultados na língua nativa do produto.

Agentes de apoio à decisão integrados no fluxo de trabalho

A maioria das ferramentas SaaS parte do princípio de que o utilizador sabe o que fazer a seguir. A IA está a mudar isso.

Agora, estamos a ver agentes incorporados que podem ler o estado atual de um projeto, problema ou documento - e propor a ação seguinte.

Em Lineara IA resume os bugs e os problemas e, em seguida, sugere a priorização com base na gravidade, na frequência ou no status do bloqueador. Não se trata apenas de resumir os bilhetes - está a interpretar a urgência e a levar a equipa a agir, assumindo o papel de um agente de IA vertical que actua essencialmente como uma ponte entre departamentos.

A IAAsana está fazendo algo semelhante com os dados do projeto. Detecta tarefas bloqueadas, proprietários desalinhados ou desvios de cronograma e propõe discretamente actualizações para reequilibrar o trabalho.

Este tipo de agente não gera conteúdo. Lê sinais dentro do sistema - progresso da tarefa, atribuições, entradas - e faz pequenos movimentos úteis que mudam a direção do trabalho.

Integração nativa de IA que se adapta ao utilizador

A maioria dos fluxos de integração são estáticos - alguns cliques guiados, talvez uma lista de verificação. Mas LLMs estão a tornar possível começar com o que o utilizador quer e construir em torno disso.

No Coda, a integração é mais parecida com uma conversa. Você descreve o que está a tentar fazer - planear uma visita de uma equipa, gerir os resultados dos clientes, controlar hábitos - e a IA cria um espaço de trabalho para o ajudar. Tabelas, botões, fórmulas - já estão no sítio.

O Guidde adopta uma abordagem diferente: utiliza metadados de produtos e IA para gerar automaticamente orientações na aplicação com base nos seus dados. Você diz que tipo de guia precisa e ele cria o fluxo - não é necessária nenhuma captura manual.

O que antes era uma digressão é agora um avanço.

Aparece-se com intenção. O produto responde à estrutura.

Desde a produção estruturada até à integração adaptativa, todos os casos de utilização que abordámos dependem de uma infraestrutura capaz de lidar com linguagem natural, contexto, memória e resultados dinâmicos. Algumas destas ferramentas funcionam nos bastidores. Outras são incorporadas diretamente na stack produtos.

Vejamos as plataformas mais importantes que alimentam o SaaS nativo de IA neste momento - as que ajudam a criar agentes, gerir pipelines RAG, estruturar entradas e ligar LLMs a fluxos de trabalho reais.

1. Botpress

Botpress é a solução ideal para quem está a criar agentes que precisam de fazer mais do que apenas responder a perguntas. Foi criado para equipas que pretendem ter um controlo real sobre o comportamento da IA, combinando lógica, memória, fluxos de ação e implementação multicanal num único local.

Pode ligá-lo a qualquer backend, passar o contexto entre turnos, lidar com chamadas API e desencadear resultados reais - tudo a partir da mesma conversa. É especialmente forte em situações em que o chat precisa de conduzir o comportamento, e não apenas oferecer respostas. Quer se trate de integrar utilizadores, agendar visitas, lidar com operações internas ou encaminhar o suporte, Botpress faz com que tudo pareça perfeito.

A plataforma também oferece suporte para web, plataformas como WhatsApp e Telegram, e SDKs personalizados prontos para uso — para que seu agente vá onde seus usuários já estão.

Características principais:

• Controlo total sobre a lógica, a memória e as acções da API
• Ferramentas incorporadas para testes, análises e controlo de versões
• Suporte multicanal (web, WhatsApp, Slack, personalizado)
• Transferência fácil para agentes em direto, fluxos de recurso e widgets de IU personalizados

Preços:

• Plano gratuito: $0/mês com $5 de crédito AI incluído
• Plus: $89/mês - inclui a transferência de agentes em direto e análises
• Equipa: $495/mês - adiciona gestão de funções, SSO, colaboração
• Empresa: Preços personalizados para equipas de grande escala ou com elevado nível de conformidade

2. Cadeia Lang

A LangChain é a espinha dorsal de muitas funcionalidades de IA que não se parecem nada com o chat - agentes de planeamento, copilotos internos, explicadores analíticos, etc. É flexível, modular e oferece aos programadores uma forma clara de ligar LLMs a ferramentas, APIs e memória.

Essa flexibilidade vem com algumas compensações. O LangChain é muito centrado no SDK - a maior parte da orquestração e depuração acontece em Python ou JavaScript. Eles introduziram um construtor sem código chamado LangFlow, mas ainda está no início e não tem o polimento ou a estabilidade da experiência principal do SDK.

No entanto, se precisar de ter controlo total sobre a forma como o seu agente pensa, planeia e actua, esta é a ferramenta que a maioria das pessoas utiliza.

Características principais:

• Estrutura de agentes com suporte para utilização de ferramentas, planeamento e memória
• Suporte nativo para funções OpenAI , pipelines RAG, pesquisa vetorial
• Conceção modular para encadear fluxos de trabalho e etapas de raciocínio
• Funciona com a maioria das APIs, BDs vectoriais e carregadores de documentos

Preços:

• LangChain OSS: Livre e de código aberto
• LangSmith (depuração + monitorização): Atualmente gratuito; preços baseados na utilização em breve

3. Pinha

A Pinecone é a base de dados vetorial que aparece em quase todos os sistemas RAG de produção - e por boas razões. Ela é rápida, escalável e permite armazenar e recuperar dados de alta dimensão com o mínimo de configuração. Quer esteja a indexar bilhetes de suporte, documentos internos ou conhecimento estruturado, o Pinecone facilita a obtenção de contexto relevante nos seus fluxos de trabalho LLM .

O recém-lançado Pinecone Assistant torna isso ainda mais fácil. Trata a fragmentação, a incorporação e a recuperação nos bastidores, para que as equipas possam criar agentes com reconhecimento de dados e funcionalidades de pesquisa sem terem de gerir a infraestrutura.

Raramente é a única coisa na sua stack - mas quando a recuperação rápida e filtrada é importante, o Pinecone é a escolha da maioria das equipas. Ligue-o ao LangChain ou ao Cohere e terá uma base fiável para qualquer assistente baseado em RAG.

Características principais:

• Pesquisa vetorial rápida e pronta para produção
• Pinecone Assistant (2025) resume a complexidade da recuperação
• Filtros de metadados, indexação multi-tenant, pontuação híbrida
• Infraestrutura gerida - não é necessário alojamento ou afinação

Preços:

• Starter: grátis até 5 milhões de vectores
• Padrão: Escalonamento elástico baseado na utilização
• Empresa: Capacidade e suporte dedicados

4. Coesão

O Cohere começou por ser a solução ideal para obter embeddings rápidos e de alta qualidade - e continua a dominar esse espaço. Mas, no último ano, evoluiu para uma plataforma mais alargada que potencia a geração aumentada de recuperação (RAG) graças a ferramentas como a API Rerank e os modelos Command R alojados.

É na API Rerank que o Cohere se destaca. Ela permite reordenar os resultados da pesquisa com base na correspondência com uma consulta. Assim, em vez de passar 20 blocos brutos para o LLM, você envia 3 que são importantes. O resultado: respostas mais rápidas, menor uso de tokens e respostas mais precisas que parecem intencionais.

Também obtém suporte multilingue, reconhecimento de contextos longos e uma stack alojada opcional que lida com incorporação, pesquisa e classificação num único local - sem necessidade de afinação.

O Cohere brilha quando é preciso melhorar o que o modelo vê - e não mudar a forma como ele raciocina. Combine sua API Rerank com um bom armazenamento de vetores, como o Pinecone, e um orquestrador inteligente, como o LangChain, e você obterá respostas mais curtas, mais precisas e mais explicáveis.

Características principais:

• Rerank v3.5 para uma seleção de respostas mais nítida e sensível ao contexto
• stack RAG alojada com APIs de baixa latência
• Funciona bem com Pinecone, LangChain e LlamaIndex

Preços:

• Embeddings: Gratuito até 100 mil consultas/mês
• Rerank: baseado na utilização (contactar para obter preços)

5. LlamaIndex

O LlamaIndex foi criado em torno de uma ideia específica: a sua IA é tão boa quanto os dados que lhe fornece. E se estiver a extrair esses dados de PDFs, wikis, bases de dados ou folhas de cálculo, o LlamaIndex é a forma de os preparar para a recuperação - com estrutura, metadados e encaminhamento inteligente.

Ao contrário do Pinecone, que lida com a pesquisa vetorial, ou do Cohere, que reordena a relevância, o LlamaIndex centra-se no pipeline que alimenta o modelo. Ele agrupa e indexa as suas fontes, controla os metadados dos documentos e encaminha as consultas com base na estrutura e na intenção, e não apenas nas palavras-chave ou nos embeddings.

É especialmente útil para as equipas que criam produtos de IA que dependem de conteúdos específicos de um domínio - manuais de produtos, dados de clientes, registos de engenharia - em que o contexto é importante e a recuperação genérica não funciona.

O LlamaIndex sobrepõe-se ao LangChain em algumas áreas, mas está mais centrado na preparação e indexação de dados, não no planeamento de agentes ou na utilização de ferramentas.

Características principais:

• Pipelines de indexação para dados estruturados e não estruturados
• Encaminhamento inteligente de consultas e rastreio de fontes
• Funciona com Pinecone, Chroma ou armazéns de memória local
• Combina melhor com agentes que necessitam de acesso a dados internos de elevada confiança

Preços:

• Código aberto: Gratuito (MIT)

6. Vercel AI

O Vercel AI SDK destina-se a equipas que pretendem que a IA faça parte do produto - e não apenas um chatbot colocado num canto. Ajuda-o a criar interfaces responsivas e semelhantes a chat dentro da sua aplicação utilizando React, Svelte ou Next.js - com suporte total para respostas de streaming, memória e chamadas de ferramentas externas.

Foi construído pela mesma equipa por detrás do Next.js, o que demonstra a forma como lida bem com o estado do frontend e a experiência do utilizador. A versão mais recente também adiciona suporte para MCP(Model Context Protocol) - um padrão futuro para estruturar entradas de modelos, uso de ferramentas e fontes de aterramento. Isto significa APIs mais limpas, personalização mais fácil e melhor controlo sobre o que o seu assistente faz.

Não se constroem agentes aqui - mas se já tiver um, é assim que o transforma numa experiência de produto polida. O SDK se encaixa perfeitamente em qualquer stack de front-end, e seu suporte para MCP, uso de ferramentas e streaming o torna ideal para interfaces de IA que precisam parecer nativas.

Características principais:

• Adicionar interfaces de IA diretamente em aplicações React ou Svelte
• Transmissão em direto, histórico de conversações, suporte de ferramentas e ligação à terra
• Suporta MCP para um comportamento de modelo estruturado e controlável
• Criado pelos criadores do Next.js - optimizado para UX de frontend

Preços:

• SDK de código aberto: Gratuito
• Alojamento Vercel: Baseado na utilização (computação + largura de banda)

7. Fazer

Make é como fita adesiva para produtos SaaS - especialmente nos primeiros dias de integração de IA. É uma plataforma de automação visual que permite unir aplicativos, acionar fluxos de trabalho e até mesmo conectar modelos de IA sem escrever muito código.

Destaca-se verdadeiramente por proporcionar às equipas de produtos a capacidade de criar protótipos de comportamento de IA sem necessitar de um backend completo ou de uma camada de orquestração. Precisa de acionar um acompanhamento de suporte quando um utilizador fornece feedback negativo num chat? Use o Make. Quer resumir essa mensagem com o OpenAI e registá-la no CRM da Hubspot? Use também o Make.

Não foi concebido para agentes de planeamento complexos ou para a utilização de ferramentas profundas, mas para tarefas em que apenas é necessário ligar A a B e a C, é rápido, flexível e fácil de utilizar. Isto é especialmente útil quando o seu produto não está orientado para a IA, mas pretende incorporar alguma inteligência nos bastidores.

Características principais:

• Construtor visual com centenas de integrações de aplicações pré-construídas
• Fácil de desencadear acções a partir de entradas de IA (por exemplo, resumos GPT → e-mail/envio/CRM)
• Módulo OpenAI integrado, além de suporte HTTP e webhook
• Excelente para operações de equipa, ciclos de feedback e automatização ligeira
  
  

Preços:

• Grátis: 1.000 operações/mês, 2 cenários activos
• Core: $9/mês - para pequenas equipas e utilização ligeira
• Pro: $16/mês - adiciona mais operações, agendamento e tratamento de erros
• Empresarial: Personalizado - para equipas que executam fluxos de missão crítica

1. Tornar a IA parte do produto e não apenas um complemento

A IA deve apoiar a sua experiência principal, não ficar à margem. Se parecer uma funcionalidade desligada - como uma janela de conversação a flutuar no canto - não será utilizada.

Em vez disso, integre a IA nos fluxos de trabalho em que as pessoas já confiam. No Linear, a IA apoia o controlo de problemas e a definição de prioridades. No Coda, constrói tabelas e lógica em torno dos objectivos do utilizador. Estas funcionalidades não parecem separadas - fazem parte da forma como o produto funciona.

Comece por identificar os pontos em que os utilizadores ficam bloqueados ou em que o trabalho abranda. Utilize a IA para facilitar esses momentos e não apenas para impressionar.

2. Construir em torno da intenção, não apenas do input

LLMs funcionam melhor quando compreendem porque é que alguém está a fazer algo - e não apenas o que escreveu. Isto significa que o seu produto deve captar a intenção do utilizador desde o início e conceber fluxos em função dessa intenção.

É isto que faz com que ferramentas como o Notion AI ou o Duolingo Max sejam úteis. Elas não se limitam a responder - moldam as suas respostas com base no contexto e nos objectivos. Isso só funciona se estruturar a sua experiência de utilizador para orientar e aprender com a intenção do utilizador e não apenas com as suas palavras.

Perguntar: O que é que o utilizador está a tentar fazer? Depois, parta daí.

3. Dar visibilidade e controlo aos utilizadores

A IA deve apoiar as decisões e não tomá-las numa caixa negra. Os utilizadores devem compreender o que o modelo está a fazer, onde obteve a informação e como ajustar o seu comportamento.

As boas interfaces de IA explicam porque é que sugeriram algo. Permitem aos utilizadores tentar de novo, editar ou explorar alternativas. Isto ajuda os utilizadores a ganhar confiança e evita a dependência excessiva da automatização.

Exponha as fontes de dados, mostre a lógica imediata quando fizer sentido e deixe sempre espaço para substituições manuais.

4. Preparar-se para casos extremos e falhas

LLMs nem sempre se comportam da forma esperada. Podem perder o contexto, produzir resultados vagos ou interpretar mal as instruções. O seu produto deve estar preparado para isso.

Adicionar barreiras de proteção. Utilizar os índices de confiança para encaminhar respostas incertas. Permitir retrocessos graciosos para outros modelos linguísticos de grande dimensão ou apoio humano. E, mais importante ainda, acompanhe a forma como os utilizadores interagem com a IA, para que possa saber em que é que ela ajuda - e em que é que precisa de ser trabalhada.

A IA deve melhorar o seu produto, não torná-lo imprevisível.

5. Começar com um caso de utilização forte e expandir gradualmente

Não é necessário tornar todo o seu produto orientado para a IA desde o primeiro dia. As equipas mais bem sucedidas começam por pequenas coisas - uma funcionalidade, um fluxo de trabalho - e melhoram-no até os utilizadores confiarem nele todos os dias.

Pode ser a integração, a pesquisa de documentos, os resumos analíticos ou a automatização de tarefas. Concentre-se numa área em que a IA pode reduzir o atrito ou aumentar a velocidade e faça com que funcione bem antes de aumentar a escala.

Caraterísticas fortes e fiáveis geram confiança. Quando os seus utilizadores dependem delas, a expansão para outros casos de utilização torna-se muito mais fácil.