Como colocar em produção um sistema desenvolvido com IA

Uma parte crescente dos projetos que chegam até nós já tem repositório, tela e até um banco local. Foram escritos com ajuda de agentes de programação, em poucos dias. A pergunta seguinte é sempre a mesma: como isso fica no ar de verdade, com domínio da empresa, sem expor segredo em arquivo na pasta do desenvolvedor e sem depender do notebook ligado.

Desenvolver código e operar aplicação são trabalhos diferentes

O agente de IA acelera o que está no editor: rota, componente, prompt, teste raso. Ele não substitui escolha de região do servidor, política de backup, renovação de certificado, variável de ambiente, fila, log e o que acontece no sábado quando a API de um modelo muda o limite de taxa. Produção é o conjunto desses detalhes, repetido.

Por isso um sistema “pronto no GitHub” ainda não é um produto. Falta o caminho Código → repositório → ambiente → domínio. Na SISNAWEB esse caminho pode ser: GitHub, painel, servidor nosso ou do cliente, deploy, aplicação no ar.

O que costuma faltar no projeto feito só na IDE

• Banco gerenciado, não um arquivo SQLite na pasta do projeto
• HTTPS e domínio, não apenas um ambiente local com aviso de certificado
• Segredos fora do código (chaves de LLM, token, senha)
• Backup com restauração testada
• Processo de atualizar versão sem SSH artesanal toda sexta
• Observabilidade mínima: a aplicação está de pé ou não?

Aplicações de IA pedem um pouco mais

Além do site ou da API, entra storage para documento, às vezes fila para embedding, limite de custo do provedor de modelo e a clareza de qual dado pode ir para qual API. Agentes, RAG e backends que chamam LLM quebram de formas que um site institucional não quebra: timeout longo, conta estourada, índice desatualizado.

Você precisa ter servidor próprio?

Não. Pode usar infraestrutura SISNAWEB ou manter a conta no provedor em seu nome — Hostinger, Contabo, Hetzner ou outro compatível — enquanto a gestão técnica fica conosco. O servidor pode ser seu. A operação não precisa ser.

Um recorte honesto de prazo

Subir um container com domínio e SSL em ambiente já padronizado é rápido. Arrumar uma aplicação gerada por IA que mistura ambiente de desenvolvimento, chave no código e dependência não declarada leva mais tempo do que o autor espera. O trabalho começa por deixar o repositório publicável, não por “só apontar o DNS”.