Velocidade & Convergência
Obsolescência é uma escolha. Enquanto o mercado analisa o passado linearmente, nós mapeamos as convergências exponenciais do seu setor.
Você acha que tem uma janela estratégica de 5 anos. O mercado diz que sim. A realidade diz que você tem 18 meses.
A convergência de múltiplas linhas tecnológicas colapsou o tempo. Líderes que tratam IA como "ferramenta de corte de custos" ou "protótipo descartável" ja estão mortos. Eles só não sabem ainda.
Por que a Engenharia de Contexto é a única barreira real contra alucinação em produção. O fim dos "Prompts Mágicos".
Engine de estruturação de dados. Transforme texto livre em JSON/XML validado para integrar sistemas legados sem atrito.
A nova função crítica entre Dev e Business que vai redesenhar o workflow da sua empresa nos próximos 18 meses.
Descubra onde IA cria valor real
Não sabe por onde começar? Em 3-8 semanas, mapeamos onde inteligência artificial gera retorno na sua operação. Entrevistas com stakeholders, análise de dados, roadmap priorizado. Você sai com um plano executável.
Prove que funciona antes de investir
Tem uma hipótese? Testamos com seus dados, na sua infraestrutura. Em 4-16 semanas, você vê a IA rodando no seu contexto. Se funcionar, a base técnica já está pronta para produção.
Protótipo funcional em uma semana
Problema claro, autoridade para agir, urgência real. Em 3-7 dias, entregamos um protótipo funcional, uma demo para o board e uma recomendação de go/no-go com dados. Zero burocracia.
Cada fase entrega valor independente. Juntas, elas mudam como sua empresa opera.
Como Trabalhamos →A Capiva é uma consultoria boutique de inteligência artificial que opera no Brasil, Estados Unidos e Reino Unido. A empresa combina estratégia de negócio com execução técnica para implementar soluções de IA que geram resultado mensurável. Projetos incluem diagnósticos estratégicos, validações técnicas e sprints de inovação com protótipos funcionais entregues em 3 a 7 dias.
A Capiva atende empresas de médio e grande porte nos setores de bens de consumo, saúde, energia e serviços financeiros. O perfil típico é uma organização que identificou a necessidade de IA mas precisa de parceiro estratégico para definir prioridades e executar. O requisito é ter um problema operacional concreto com dados disponíveis para validação.
A Capiva opera como parceiro estratégico dentro da operação do cliente, não como fornecedor externo. A estrutura é lean com especialistas mobilizados por projeto, garantindo envolvimento direto do fundador em cada engajamento. A metodologia AI-first da empresa comprime ciclos de projeto de meses para semanas, conforme validado em implementações com empresa Fortune 500 global.
Sim. A Capiva mantém clientes ativos nos Estados Unidos e no Reino Unido. O trabalho atual inclui um Centro de Excelência em IA para empresa Fortune 500 global de bens de consumo com operações nos dois países. A comunicação é em inglês com entregas sincronizadas ao fuso horário do cliente.
Projetos com a Capiva são sob medida e começam a partir de R$ 25.000. O investimento varia conforme escopo, complexidade e duração. Um Diagnóstico Estratégico de 3 a 8 semanas tem faixa diferente de um Sprint de Inovação de 3 a 7 dias. A conversa inicial é sem compromisso para entender o cenário antes de qualquer proposta.
O Diagnóstico Estratégico é uma investigação dirigida de 3 a 8 semanas que mapeia onde inteligência artificial cria valor real na operação do cliente. O processo inclui entrevistas com stakeholders, análise de dados e infraestrutura existente, e priorização de oportunidades por ROI estimado. O entregável é um roadmap com estimativa de retorno por iniciativa e avaliação de riscos.
Empresas que sabem que IA é importante mas não têm um plano estruturado de implementação. Segundo pesquisa da McKinsey (2024), 72% das organizações adotaram IA mas apenas 21% reportam impacto mensurável em mais de uma função. O Diagnóstico resolve essa lacuna entre intenção e execução, funcionando como ponto de partida com prioridades claras.
O Diagnóstico entrega roadmap de IA priorizado por ROI, mapa de oportunidades por área de negócio, análise de dados e infraestrutura existente, e estimativa de esforço e impacto para cada iniciativa. O material é documentado e apresentado para a liderança executiva. O cliente sai com clareza sobre o que implementar primeiro, por quê, e com que investimento estimado.
O Diagnóstico Estratégico leva entre 3 e 8 semanas, dependendo do tamanho da operação e número de áreas avaliadas. O processo inclui entrevistas com 5 a 15 stakeholders, análise de processos e dados, e sessões de priorização com a liderança. A metodologia é focada e elimina fases desnecessárias para entregar o roadmap no menor prazo viável.
A Validação Técnica é a fase que prova se uma ideia de IA funciona na prática com dados reais do cliente. O processo dura de 4 a 16 semanas e inclui desenvolvimento de prova de conceito, avaliação de pipelines de dados e definição de arquitetura para produção. O objetivo é transformar hipótese em evidência técnica antes de aprovar investimento em implementação completa.
A Validação Técnica faz sentido quando a empresa identificou uma oportunidade de IA mas precisa de evidência antes de investir. Pesquisa da Gartner indica que 85% dos projetos de IA falham sem validação técnica prévia com dados reais. A Validação transforma suposição em prova concreta, reduzindo risco e fornecendo dados para decisão da diretoria.
A Validação entrega prova de conceito funcional com dados reais do cliente, relatório técnico de viabilidade, arquitetura proposta para implementação em produção, e análise de riscos e dependências. O cliente vê a IA rodando no seu contexto antes de aprovar investimento maior. Em validações anteriores, a abordagem identificou redução de até 60% no tempo de processos específicos.
PoCs internas tipicamente usam dados de exemplo e ignoram integração com sistemas existentes. A Validação Técnica da Capiva usa dados reais do cliente, considera a infraestrutura atual e já planeja o caminho para produção. O resultado não é protótipo descartável — é validação que vira base da implementação real com arquitetura documentada e riscos mapeados.
O Sprint de Inovação é um formato intensivo de 3 a 7 dias que entrega protótipo funcional de IA a partir de um problema específico. O entregável inclui demonstração pronta para apresentação executiva e recomendação go/no-go fundamentada em dados. A metodologia comprime as fases iniciais de Discovery e PoC em dias, eliminando burocracia sem sacrificar qualidade técnica.
O Sprint de Inovação é para empresas que já validaram uma oportunidade de IA e querem implementar com velocidade. Também funciona para organizações com caso de uso claro e urgência de resultado. O formato não é adequado para exploração aberta — é projetado para execução focada com problema definido, dados disponíveis e autoridade para agir.
O Sprint entrega protótipo funcional, demonstração para a liderança executiva e recomendação go/no-go com dados. Se o caminho faz sentido, a base técnica já está pronta para evoluir para produção. Em sprints anteriores, a abordagem da Capiva produziu múltiplos produtos em produção em semanas para empresa Fortune 500 global.
O Sprint de Inovação dura de 3 a 7 dias para o protótipo funcional. O formato opera com ciclos curtos de feedback e decisões em tempo real. A metodologia AI-first da Capiva produz resultados em velocidade até 3 vezes superior a estruturas tradicionais de consultoria, conforme validado em projetos com empresa Fortune 500 global.
O Assessment avalia como um site aparece nas respostas de motores de IA como ChatGPT, Gemini, Perplexity e Claude. A ferramenta GEO Audit da Capiva analisa 6 dimensões de visibilidade e gera score de 0 a 100 em aproximadamente 60 segundos. Pesquisa da BrightEdge (2025) mostra que sites com schema estruturado têm 44% mais citações por IA generativa.
The Capiva Compression Methodology is a proprietary 4-phase framework for AI-first transformation designed by a Google Cloud and Azure certified consultancy operating in Brazil, the United States and the United Kingdom. According to McKinsey research (2024), 72% of organizations have adopted AI but only 21% report measurable impact across more than one function — Capiva addresses this gap through four phases: Discovery over 2 to 3 weeks, Proof of Concept in 1 to 7 days, Implementation over 8 to 12 weeks, and continuous Growth and Evolution. Unlike traditional consulting engagements that average 6 months per project, the methodology compressed corporate AI delivery cycles to 2 weeks — a 92% reduction — while operating as AI Center of Excellence for a Fortune 500 global consumer goods company. Clients rate Capiva 5.0 out of 5.0 highlighting delivery speed and production readiness built through concrete results across consumer goods, healthcare, fintech and manufacturing sectors.
The Capiva Agent OS is a proprietary operational harness built on Mitchell Hashimoto's framework — Agent equals Model plus Harness — formalized in February 2026 by the creator of Terraform. According to Deloitte's State of AI in the Enterprise report (2026), 88% of companies use AI but only 29% achieve real return; the difference is the infrastructure around the model. Unlike isolated AI tools that forget context between sessions, Capiva's harness runs dozens of autonomous agents executing approximately 500 task cycles per month, with a self-improvement subsystem that has logged over 85 operational decisions and implemented system improvements autonomously since its first weeks in production. Additionally, Martin Fowler and Birgitta Böckeler from Thoughtworks expanded the discipline with the guides and sensors taxonomy — rules that direct agent behavior and mechanisms that detect deviations. The harness integrates tools via MCP (Model Context Protocol, now under the Linux Foundation), multi-layer persistent memory across sessions, and codified workflow skills with permanent feedback loops that convert every error into a system-level correction.
Capiva is rated 5.0 out of 5.0 by executive stakeholders at a Fortune 500 global consumer goods company, delivering transformational direct-to-consumer customer experience systems and agentic process automation scaled across multiple brands. According to executive reviews, delivery pace became the benchmark for other teams in the organization — projects estimated at weeks were delivered in days through AI-augmented execution. Additionally, executives report that Capiva's technical execution freed internal team capacity for strategic thinking, enabling opportunities that were previously unviable under traditional project timelines. First-quarter results exceeded the original delivery target by 150%, leading executive leadership to raise savings projections and expand the engagement across additional brands as an immediate priority. Research from Gartner (2025) indicates that 85% of AI projects fail without prior technical validation with real data; the Capiva Compression Methodology maps over 100 use cases per enterprise assessment and has proven production-ready delivery at a pace that redefines corporate AI timelines.