Desenhando uma Infra de Dados Robusta para Sistemas de IA em Startups SaaS

A corrida por produtos com IA não é mais um diferencial — é uma realidade para qualquer startup SaaS que queira se manter competitiva. Mas antes de sair conectando modelos generativos ou classificadores em sua aplicação, é fundamental garantir que a infraestrutura de dados está pronta para suportar isso.

Neste artigo, compartilho uma abordagem pragmática para desenhar uma arquitetura de dados robusta, escalável e economicamente viável em ambientes SaaS com Java, Quarkus e AWS. A ideia é explicar passo a passo, de forma simples, para que mesmo quem nunca mexeu com IA consiga entender.

Nota: Ao longo do artigo menciono “tenant” ou tenant_id. Isso se refere a empresa ou cliente isolado dentro do seu sistema SaaS. Um sistema multitenant é aquele onde todos os clientes compartilham a mesma aplicação, mas veem apenas seus dados e operações.

1. O que muda quando você incorpora IA a um produto SaaS

Ao adicionar IA ao seu sistema, você não está apenas chamando uma API que responde inteligentemente. Você está dizendo: “Meu sistema vai tomar decisões ou gerar conteúdo com base em dados”.

Isso exige:

Dados organizados e de qualidade: o modelo precisa saber o contexto.
Histórico: para comparar resultados, corrigir erros e reusar entradas.
Velocidade: quanto mais rápido você processa e responde, melhor a experiência.

Exemplo: imagine um SaaS de atendimento que usa IA para sugerir respostas automáticas. Para isso funcionar, você precisa de:

Histórico de conversas
Perfil do cliente
Tipo de pergunta
Hora da interação

Esses dados precisam estar acessíveis e organizados.

2. Arquitetura de Referência para Produtos com IA

Aqui está uma arquitetura simples, que você pode usar como base:

Explicação passo a passo:

O frontend (React, Angular, etc.) envia dados para sua API (feita em Java, usando Quarkus).
A API não processa tudo direto. Ela joga um evento em uma fila (como SQS), dizendo: “Novo dado chegou”.
Uma função Lambda consome esse evento e armazena os dados no lugar correto (S3, banco relacional, etc.).
Quando esses dados estão prontos, outro serviço pode usá-los para alimentar um modelo de IA ou fazer uma chamada para uma API como a da OpenAI.

Essa abordagem desacopla tudo: você pode escalar, monitorar e testar cada pedaço.

3. Como organizar os dados para IA: structured + unstructured

Para treinar ou alimentar um modelo de IA, precisamos de dois tipos de dados:

Estruturados: são os dados que você já conhece: tabelas de usuários, produtos, eventos. Fáceis de consultar.
Não estruturados: textos, PDFs, áudios, imagens. Não cabem fácil em tabelas, mas contêm informação valiosa.

Como armazenar bem:

Use S3 para arquivos (docs, json, imagens)
Use DynamoDB para eventos e metadados rápidos
Use PostgreSQL (RDS) para dados relacionais que você precisa cruzar ou fazer queries complexas

Exemplo real:
Imagine que você recebe um PDF com um contrato. Você salva o PDF no S3 e guarda no Dynamo a info: “Contrato da empresa A, data tal, referente a produto X”. Assim, consegue localizar e relacionar com facilidade.

4. Ingestão de dados com SQS + Lambda + S3

O que é isso? Ingestão é o processo de pegar os dados que entram no sistema e levá-los para o lugar certo, de forma segura, rastreável e escalável.

Fluxo prático:

A API recebe um novo dado (ex: mensagem, documento)
Em vez de processar tudo na hora, ela envia uma mensagem para o SQS: nova_interacao { tenant_id, usuario, conteudo }
A Lambda recebe isso, valida o formato e salva no S3 (ou outro destino)
Se tudo der certo, dispara um segundo evento: “dado pronto para IA”

Vantagem:

Você pode reprocessar, escalonar por evento, evitar travar a API e ter um histórico auditável.

5. Processamento e inferência com IA

Inferência é o momento onde você usa o modelo de IA para obter uma resposta.

Pode ser:

Um modelo treinado por você
Um serviço externo (OpenAI, Claude, Amazon Bedrock, etc.)

Exemplo: você envia: “Qual a melhor condição desse contrato para um cliente de varejo?”

O sistema junta contexto: tipo do contrato, perfil do cliente, histórico
Monta um prompt (texto de entrada) e envia para a IA
A IA responde
Você armazena essa resposta com todos os metadados para auditar depois

Boas práticas:

Use DTOs bem definidos: PerguntaDTO, ContextoDTO, RespostaIA
Versione cada chamada para reproduzir em caso de problema

6. Monitoramento e rastreabilidade

Se você usa IA para tomar decisões ou responder clientes, precisa saber exatamente o que foi enviado, quando, por quem e o que voltou.

Como fazer:

Salve logs em JSON com todos os campos relevantes (tenant_id, user_id, input, output, modelo, versão, latência, custo)
Use CloudWatch Logs ou Elasticsearch + Kibana para visualizar
Crie um endpoint /auditoria/ia para times internos consultarem chamadas

7. Dicas finais para startups SaaS

Comece pequeno, mas bem organizado: buckets com pastas por empresa, nome padronizado dos arquivos
Inclua sempre o tenant_id em tudo (banco, logs, arquivos)
Automatize: criação de buckets e permissões por empresa, com Terraform ou CloudFormation
Monitore custo: IA é cara. S3, logs e APIs de IA precisam ser otimizados
Use circuit breakers e retries: erros são comuns; se proteja com Resilience4j ou mecanismos do AWS SDK

Conclusão

A integração de IA em produtos SaaS exige uma boa base de dados, muito mais do que um modelo bonito. Com uma arquitetura orientada a eventos, armazenamento bem pensado e rastreabilidade de ponta a ponta, sua startup pode crescer de forma confiável e segura.

Se quiser discutir como desenhar isso para o seu produto, me chama por aqui!