O que a Capiva faz?
Combina estratégia de negócio com execução técnica para implementar IA que gera resultado mensurável. As duas coisas moram no mesmo time: não há repasse de uma consultoria que desenha para uma fábrica que constrói.
Boutique é uma escolha, não um estágio. O fundador conduz diretamente cada engajamento, e é isso que sustenta a compressão de ciclo: menos camadas entre a decisão e quem executa. Todo projeto é conduzido sob contrato e sob acordo de confidencialidade.
Como a Capiva começou?
A Capiva nasceu em 2025 com uma tese simples: o risco de um projeto de IA não está mais em construir, está em demorar. O modelo tradicional (comitê, RFP, três meses de discovery e mais três de implementação) foi desenhado para uma época em que tecnologia era cara e lenta. Com IA generativa, essa conta inverteu.
A resposta foi um modelo operacional próprio, a metodologia AI-first: recurso dedicado, ciclos curtos de discovery, protótipo, validação e deploy, medidos em semanas.
Em paralelo, a Capiva passou a trabalhar com otimização para motores de IA (GEO). Mais de um ano desse trabalho virou uma ferramenta aberta, o GEO Audit. E o harness que a Capiva usa no dia a dia virou o capivaOS, publicado como código aberto sob licença MIT.
Como a Capiva trabalha?
Em quatro fases, cada uma com um portão de decisão explícito no fim, para que nenhuma fase seja financiada por inércia. Você entra onde faz sentido; o detalhe está em como trabalhamos.
- Diagnóstico Estratégico (3 a 8 semanas)
- Mapeia onde a IA cria valor mensurável na operação: entrevistas com stakeholders, análise de dados e roadmap priorizado por retorno.
- Validação Técnica (4 a 16 semanas)
- Prova de conceito com dados reais do cliente, na infraestrutura real, mais a arquitetura necessária para ir a produção.
- Sprint de Inovação (3 a 7 dias)
- Protótipo funcional a partir de um problema específico, com decisão go/no-go fundamentada em dados. Detalhes no Sprint de Inovação.
- Evolução (contínua)
- Referência estratégica contínua: novas oportunidades, educação de times e advisory de investimento em IA.
Quem faz parte do time?
Bruno Américo é fundador e Chief AI Architect da Capiva. Atua na interseção entre estratégia de negócio e execução técnica em IA, com foco em estratégia de IA, data science, engenharia de dados e automação de processos, e conduz diretamente cada engajamento com clientes.
O método da Capiva vem do uso diário de harnesses de IA em produção. A operação da própria Capiva roda num deles, com agentes, memória, skills e automações. O artigo AI harness na prática mostra como esse harness funciona por dentro.
Que provas a Capiva publica?
Os projetos são cobertos por acordos de confidencialidade, então os cases descrevem o trabalho da própria Capiva ou o padrão aplicado, sem identificar contratantes. O que está publicado:
- Metodologia AI-first
- Modelo operacional com recurso dedicado e ciclos curtos que leva projetos de IA ao ar em semanas, não em meses. Ler o modelo operacional.
- GEO Audit
- Ferramenta que avalia um site em 6 dimensões de visibilidade para IA. Aplicada ao próprio capiva.tech, levou Schema a 77/100, Fundações Técnicas a 97/100 e Plataformas a 89/100. Ler o case.
- capivaOS
- Harness open-source (MIT) que impõe ao Claude Code as fases de spec, plano, implementação e verificação. Usado pela própria Capiva. Ver o capivaOS.
Como falar com a Capiva?
A conversa começa por onde você já tem dúvida. Se ainda não tem um problema nomeado, o diagnóstico é o ponto de entrada. Se quer entender o raciocínio antes, o blog traz guias práticos sobre harness, agentes e visibilidade para IA.