Dados, IA, cloud, engenharia e parceiros especializados — tudo que é necessário para transformar tecnologia em trabalho entregue. NEXO Works constrói funcionários digitais que operam dentro da sua operação.
Especialistas já construídos e provados para as categorias recorrentes. Você contrata, configura e opera em 14 dias, com assinatura mensal. Ideal para necessidades comuns, onde reinventar não faz sentido.
Você tem um problema que nenhum SaaS resolve. A fábrica constrói um especialista exclusivo, treinado no seu contexto e integrado aos seus sistemas. Da ideia à operação em 8 a 12 semanas. Ideal para dor específica com escala relevante.
Modelo co-investido: você paga menos pelo build, a fábrica ganha direito de catalogar o especialista para outros clientes depois. Sua dor vira a primeira edição de um novo SKU. Entrega em 10 a 14 semanas.
Cinco fases. Um método. Cada especialista passa pela mesma linha de produção — porque fábrica só funciona com disciplina repetível.
Mapeamos o trabalho que precisa ser delegado. O output esperado. Os sistemas onde ele vive. Os critérios de qualidade.
Arquitetamos o especialista. Dados necessários, modelo adequado, integrações, guardrails, pontos de intervenção humana.
Engenharia monta o especialista. Prompts, pipelines, infra, código. Tudo versionado, auditável, testável.

Calibração com dados reais. Evaluation rigorosa com especialistas humanos. Iteração até atingir a régua de qualidade acordada.
Entrega na operação. Integrado aos sistemas do cliente. Humanos treinados para operar com ele. SLA definido.
NEXO Works opera em rede. O melhor especialista é o que combina a melhor infra, o melhor modelo, a melhor integração e o melhor conhecimento humano — independente de onde cada um venha.
A fábrica opera em qualquer hyperscaler — AWS, Microsoft Azure, Google Cloud ou Oracle Cloud. Cada especialista digital é construído no ambiente que faz mais sentido pra sua empresa: onde seus dados já vivem, onde seu contrato é melhor, onde sua governança já funciona.
Fundação multi-provider. Escolhemos o modelo certo para cada tarefa — não reconstruímos especialistas quando melhora um modelo novo.
Anthropic Claude — raciocínio longo, análise de documento, decisão
OpenAI GPT — conversação, geração estruturada, multimodal
Google Gemini — integração Google Workspace, janela de contexto extensa
Open-source (tuning) — Llama, Mistral e outros quando dados do cliente exigem hospedagem dedicada ou fine-tuning
Arquitetura agnóstica de modelo: trocamos o motor sem refazer o especialista.
Onde o especialista guarda contexto, aprende com histórico e recupera conhecimento.
Especialistas digitais têm duas camadas de memória:
transacional (decisões, ações, aprovações em PostgreSQL) e semântica (documentos, políticas e histórico em vector databases — Pinecone, Weaviate, pgvector).
Ambas vivem em tenant isolado por cliente, em região brasileira, criptografadas em repouso e em trânsito. Cada consulta auditável. Dados exportáveis a qualquer momento.
Seu contexto é seu — mesmo se você cancelar o contrato.
Como seus agentes, aplicações e sistemas conversam com o especialista.Todo especialista construído pela fábrica NEXO Works expõe quatro caminhos de acesso:
MCP Server nativo — seus agentes de IA (Claude, Copilot, Gemini Enterprise) consultam o especialista via Model Context Protocol, sem glue code.
REST APIs completas — cada capacidade exposta como endpoint, documentado em OpenAPI, versionado.
Webhooks — eventos em tempo real (tarefa concluída, aprovação pendente, alerta disparado) empurrados pro seu stack.
GraphQL — quando consultas cruzadas e estado consolidado importam mais que simplicidade.
AI-native por design, não integração retrofit.
Especialistas operam dentro do stack que sua empresa já tem — não ao lado dele. SAP, Oracle, TOTVS, Ariba, Coupa, Salesforce, HubSpot, ServiceNow, Jira.
Legados brasileiros também. Nenhum sistema é barreira.
Não é revisão no final. É decisão arquitetural desde o primeiro commit.Cada especialista opera em tenant isolado por cliente, com criptografia em repouso e em trânsito, autenticação OAuth 2.0 e trilha de auditoria de cada ação. Dados permanecem em região brasileira — seus dados nunca treinam modelos públicos.
Mais produtividade. Tarefas que levavam dias, entregues em horas ou minutos.
Mais economia. Menos consultoria, menos SaaS, menos operação manual
Especialistas digitais em produção em compras, governança, planejamento e vendas operando.
É uma aplicação de IA treinada pra operar uma função específica — não uma ferramenta que seu time usa, mas um agente que faz o trabalho. Um especialista digital de compras, por exemplo, pesquisa fornecedores, analisa propostas, gera should cost, negocia escopo e acompanha contratos. Ele não substitui um comprador sênior: substitui as horas manuais que esse comprador gastaria em tarefas repetitivas.
Nenhum dos três. Consultoria aluga cabeça e vai embora quando o projeto termina. Software vende licença e obriga seu time a operar a ferramenta. Outsourcing entrega um braço que continua dependendo de você para gerenciar. A fábrica constrói ativos digitais — especialistas que operam sozinhos dentro da sua empresa, por anos, sem depender de mais horas de consultor nem de seats pagando caro. Você paga pelo que é construído (ou pelo que assina do catálogo), não por hora humana.
Você pode — a questão não é capacidade técnica, é escopo escondido. Construir um especialista digital não é só treinar o modelo. É construir toda a infraestrutura ao redor dele: interface de políticas e guardrails, sistema de notificações para interação humana, fluxo de aprovação, módulo de governança, histórico auditável de cada decisão, camada de MCP Server, APIs REST documentadas, webhooks, tenant isolado, LGPD, observabilidade. Essa infraestrutura sozinha é seis a nove meses de engenharia de uma equipe sênior — antes de começar a resolver seu problema de negócio. A fábrica já fez essa construção. Você recebe a plataforma no dia zero e a engenharia foca em treinar o especialista com o seu contexto.
Varia por modalidade, escopo e profundidade da integração. Para referência:
De prateleira — assinatura mensal a partir de configuração em 14 dias. Ideal para categorias recorrentes (compras, governança, planejamento, vendas).
Sob medida — build dedicado de 8 a 12 semanas, com ativo exclusivo da sua operação.
Co-criação — investimento reduzido em troca do direito de catalogar o especialista depois. Sua dor vira a primeira edição de um novo SKU.
O primeiro passo é um diagnóstico técnico gratuito de duas semanas: mapeamos o problema, estimamos esforço e entregamos proposta customizada.
Depende da modalidade. De prateleira: 14 dias do contrato ao go-live. Sob medida: 8 a 12 semanas do brief à operação. Co-criação: 10 a 14 semanas. Em todos os casos, a régua de aceite é a mesma — o especialista só entra em produção depois de passar pela fase de evaluation com dados reais e atingir a qualidade acordada no contrato.
Sim. A fábrica é agnóstica de modelo por design. Cada especialista roda sobre Anthropic, OpenAI, Google ou open-source (Llama, Mistral) de acordo com a tarefa e o contrato. Se um modelo novo sai melhor, trocamos o motor sem refazer o especialista. Você não fica preso a uma escolha feita em 2026.
Especialistas operam dentro do stack que sua empresa já tem, não ao lado dele. Nativamente integrados a SAP, Oracle, TOTVS, Ariba, Coupa, Salesforce, HubSpot, ServiceNow e Jira — e a legados brasileiros também. Cada especialista expõe quatro caminhos de acesso (MCP Server, REST, Webhooks, GraphQL), para que seus agentes de IA e seus sistemas conversem com ele sem glue code.
Não. Ele substitui trabalho repetitivo, não pessoas. O padrão que funciona é simples: o especialista digital executa as tarefas de baixo valor e volume alto (pesquisa de mercado, geração de documento, classificação, follow-up, preenchimento de formulário), e seu time humano volta a fazer o trabalho que só gente faz — decisão estratégica, relacionamento, negociação complexa, julgamento contextual. Na prática, um especialista digital em produção libera de 3 a 8 FTEs para trabalho de maior valor.
Cada ação do especialista fica registrada em trilha auditável com timestamp, input, output e decisão. Políticas e guardrails são editáveis via painel (sem depender da engenharia da fábrica). Aprovações humanas podem ser exigidas em pontos críticos que você define. E um dashboard de observabilidade mostra em tempo real o que o especialista está executando, tempo médio, taxa de erro e onde ele pediu ajuda humana. Governança não é relatório mensal — é tempo real.