Estudo de caso · medido em 27/10/2026 · Uberlândia (MG)

Um humano, uma IA: uma empresa de 94 apps operada por agentes

O LSC-Lab é uma pessoa e um conjunto de agentes de IA. Aqui está o que isso produz de verdade, o que ainda não consegue fazer e os números dos dois lados. Todo número abaixo foi lido dos nossos próprios registros no dia em que este texto foi escrito.

6.624registros de trabalho desde 12/05/2026 (2.050 nos últimos 30 dias)
1.237commits nos últimos 30 dias (5.043 no total)
~US$ 7/mêsde IA paga por uso em outubro, mais assinaturas fixas (Claude Max e ChatGPT Pro)
94apps no inventário da empresa, refeito toda noite (APPS.md)
16%do trabalho registrado começou por robô, não por mim (últimos 7 dias)

A montagem

Tenho 49 anos, sou formado em Administração e Matemática e não sou de TI: não escrevo código e não leio código. Trabalho com imóveis desde 1999 e gerenciei todos os lançamentos de uma loteadora de Uberlândia; fui presidente da associação de loteadores do Triângulo Mineiro e Alto Paranaíba (2021–2025) e sou vice-presidente do Secovi Uberlândia. Criei o LSC-Lab para responder uma pergunta: quanto de uma empresa uma pessoa consegue tocar se a IA executa e o humano só decide?

Tudo o que está abaixo foi feito assim. Eu peço em português comum, do jeito que pediria a um gerente. Os agentes planejam, escrevem o código, testam e me respondem em termos de negócio: quanto custa, que risco tem, quanto rende. Eu aprovo ou recuso. Dinheiro, risco e negócio são decisão minha; o resto é deles, e cada passo deixa um registro que eu consigo auditar sem saber programar.

A resposta que construímos não é um chatbot. É um sistema operacional de três partes:

Uma noite, medida

Na noite de 26/10 (horário de Brasília) pedi uma coisa só: um jeito de ganhar dinheiro que não dependesse de eu vender. O que aconteceu está no histórico de commits; os horários abaixo são UTC, já 27/10.

Horário (UTC)O que aconteceu
00:25Primeiro commit do Quanto Vale: páginas públicas com o preço do m² de cada bairro que tem anúncios auditados suficientes, mais uma avaliação de imóvel paga (método da NBR 14653-2) por R$ 49.
01:00O revisor automático de código aprovou com ressalvas. O agente consertou as reais (troca do site não atômica, serviço rodando como administrador, falta de limite por IP) e explicou na PR por que as outras eram alarme falso.
01:25Eu criei uma chave de acesso na nossa conta de pagamento. O agente conferiu a conta pela API, criou a notificação de pagamento, guardou as chaves fora do código e encerrou as próprias sessões de teste.
02:14No ar: 1.144 páginas, 26 cidades, cobrança por cartão ativa, serviço isolado num usuário sem privilégio. (Hoje: 1.339 páginas, incluindo 96 cidades da Flórida em dólar.)
02:20Um robô de navegador visitou 134 páginas como uma pessoa faria, no computador e no iPhone, e preencheu o pedido. Achou um defeito que nenhum teste de unidade acharia: quem acessava de fora do Brasil era cobrado em dólar. Consertado até as 04:13 e conferido na API de pagamento.

Menos de duas horas entre o primeiro commit e um produto pronto para receber dinheiro. Essa é a parte que funciona.

O que ainda não funciona

Publicamos isto porque estudo de caso que só mostra acerto é propaganda, não evidência.

Cinco lições aprendidas na marra

  1. Verde não é resposta. Nossa verificação automática já deu sucesso para uma suíte de testes que tinha sido pulada. Hoje toda medição tem de dizer o que mediu, e toda trava nova nasce com um caso que ela tem de reprovar.
  2. A IA repete o erro se a memória não for um sistema. O mesmo defeito de rede apareceu quatro vezes, em lugares diferentes. Memória durável com fonte, lida no começo de cada sessão, foi o que parou isso.
  3. Roteie pelo custo e ponha teto no pago. Nenhuma camada gratuita é confiável sozinha, e o grátis sozinho não deu conta dos trabalhos mais pesados. Um roteador com reservas entre fornecedores e teto diário nos pagos é o que deixa a conta pequena e previsível.
  4. Trava vence heroísmo. "Produção intocada", "teto de custo", "nada direto na main" são regras simples. São elas que impedem um agente trabalhando às 3 da manhã de derrubar a empresa.
  5. Teste como gente. O defeito da cobrança em dólar passou em todos os testes de unidade. Só apareceu quando um robô usou o site de verdade, de outro país.

O que vem agora

Chegar ao cliente, medido do mesmo jeito que todo o resto: quais páginas o Google indexa, quais visitantes compram, quanto custa cada venda. E o ciclo de auto-aperfeiçoamento, julgado pela mesma regra: sem amostra, sem promoção.

Se você monta empresas em que uma pessoa decide e os agentes executam, ou quer ver o sistema de perto, fale com a gente. Se só quer saber quanto vale o seu apartamento em São Paulo, Rio, Goiânia ou Uberlândia, comece aqui.

Fontes: nosso banco de registros (claud.db), o histórico git do monorepo, os bancos da arena de auto-aperfeiçoamento e do metacog, os medidores de custo por modelo do roteador em outubro (não um dia × 30) e a API do provedor de pagamento, todos lidos em 27/10/2026. Publicado no mesmo dia com um custo projetado de um único dia (US$ 2 por mês); corrigido depois de uma auditoria interna.