Minha esposa é corretora de imóveis. Durante anos, a nossa casa funcionou do jeito que a maioria das casas -- e, sinceramente, a maioria das pequenas empresas -- funciona: uma planilha para as apólices de seguro, uma pasta de PDFs que ninguém encontrava, um app de calendário, um app de notas, um gerenciador de senhas e uma pilha crescente de papel no balcão da cozinha, que todo mundo contornava. Cada uma dessas ferramentas era boa no que fazia. Nenhuma sabia das outras, e nenhuma sabia nada sobre o trabalho dela.
Por isso, no aniversário dela, construí um único sistema no lugar de tudo isso. Ele se chama Hearth. Ele lê cada conta, apólice e recibo com IA, arquiva tudo na casa, no carro ou no projeto certo, cuida do calendário, das notas e das senhas, e mostra tudo isso na web, no iPhone e no iPad dela, na Apple TV da sala, no Mac e dentro do Chrome. Do primeiro prompt à última versão, levou doze dias.
Este post é o tour, e também é um argumento. Na minha opinião, a pergunta "qual produto devemos comprar?" hoje, com muita frequência, é a pergunta errada para começar. Para um número crescente de empresas, a pergunta melhor é "como seria um software feito exatamente para nós?" -- porque o preço dessa resposta despencou. Vou mostrar o que foi construído, quanto tempo teria levado sem IA, onde o meu argumento se sustenta e onde não se sustenta, e o que tudo isso significa se você tem uma aplicação desktop em Delphi que merece uma segunda vida.
O que é o Hearth, em uma tela
O Hearth administra uma casa com vários imóveis e carros do jeito que uma pequena empresa administra as suas operações. O painel é onde todo dia começa: o clima (com um aviso nos dias de boa luz para fotos de anúncio), os projetos em aberto, os gastos do ano e tudo o que está esperando uma decisão.
Por trás do painel ficam as partes que antes eram ferramentas separadas ou pastas separadas. Os imóveis vêm com a associação de proprietários (HOA), as contas de imposto predial e as suas parcelas, e os projetos, cada um com vários orçamentos de prestadores de serviço. Os veículos vêm com os contratos de leasing, os seguros vêm com vigências, planos de pagamento e uma linha do tempo de cada apólice, e o plano de saúde vem com as suas contas. Os fornecedores têm os seus contatos e telefones, as conversas reúnem e-mails e ligações gravadas, e as despesas recorrentes se lançam sozinhas. Notas, senhas e um calendário completo fecham o quadro.
Nada disso é exótico. E é exatamente esse o ponto. Cada uma dessas funções existe em algum produto comercial. O que não existe é o único produto que tem exatamente essas funções, conectadas exatamente desse jeito, para exatamente essa pessoa.
A pilha de papel, resolvida: OCR, categorias e arquivamento
A função que mudou o balcão da cozinha é o pipeline de documentos. Um documento chega como PDF, foto, digitalização ou e-mail salvo com os seus anexos, arrastado para a página ou colado com ⌘V. Quando um PDF já traz o próprio texto, o Hearth lê esse texto; quando é uma digitalização ou uma foto, cada página passa por um modelo de visão como OCR. Em seguida, a IA extrai o que importa: quem enviou, a data, o valor, o vencimento, o número da apólice ou da conta. Depois, ela sugere onde o documento deve ficar: qual categoria, qual casa ou carro, qual apólice ou projeto.
A terceira caixa é a que mais me importa. A IA nunca decide sozinha para onde algo vai: tudo o que chega à Smart Inbox espera até que uma pessoa confirme ou corrija a sugestão. (Se você soltar um documento direto em um projeto ou em uma apólice, já disse onde ele deve ficar, então ele pula a fila.) A tela de revisão mostra o documento bem ao lado do que a IA leu, então conferir leva segundos em vez de minutos.
Depois de arquivado, o documento trabalha de verdade. Uma conta vira uma despesa no imóvel certo, uma renovação de seguro estende a apólice certa, e o orçamento de um prestador cai ao lado dos outros orçamentos do mesmo projeto, de modo que a oferta atual mais barata salta aos olhos. Cada palavra dentro de cada documento pode ser pesquisada de qualquer lugar com ⌘K, e é nesse momento que as pessoas costumam parar de me perguntar por que iriam querer isso.
Ligações telefônicas recebem o mesmo tratamento. Depois de uma ligação com o telhadista, toque no microfone, diga do que se tratava, e o Hearth transcreve tudo em uma conversa com aquele fornecedor. A transcrição roda em um servidor Whisper em um Mac da casa, então a gravação nunca sai de casa.
Qualquer provedor de IA, inclusive um que mora em casa
A família escolhe como os documentos são lidos, nas configurações de administração, sem precisar de uma nova versão. O Hearth conversa com três tipos de provedores: a Claude API da Anthropic, qualquer modelo no OpenRouter (que coloca os modelos da OpenAI, do Google, da Anthropic, da Mistral e de muitos outros atrás de uma única API) ou um modelo local em qualquer servidor compatível com OpenAI, como o LM Studio ou o Ollama. Com a opção local, nem uma única página sai de casa -- algo sobre o qual escrevi em detalhes, para Delphi, em Give Your Delphi App a Brain.
Como "IA" sem a conta anexada é conto de fadas, cada requisição é registrada com os seus tokens, o seu tempo, os seus erros e o seu custo. Os modelos na nuvem informam ou estimam o preço; o modelo local não custa nada além de eletricidade. O administrador vê tudo por modelo, por tipo de requisição, por família e por dia.
Um backend, sete portas de entrada
O Hearth não é um app; é um servidor com várias portas de entrada. A aplicação web faz tudo. Um app somente leitura para iPhone e iPad mostra cada seção dela. Um app para Apple TV transforma a tela da sala em um painel da família. Notes for Mac e Passwords for Mac substituem por completo, de forma nativa, os apps que usávamos antes, e uma extensão do Chrome preenche os logins nos próprios sites.
O diagrama parece simples porque a parte difícil é invisível: toda porta de entrada passa pelas mesmas regras no servidor. Cada app faz login por conta própria, com um código confirmado na web, e cada tipo de app só pode fazer aquilo para que foi feito. A extensão do Chrome pode ler e salvar senhas, e nada mais; se alguém roubasse o login dela do navegador, não conseguiria abrir um único documento.
O app para Apple TV merece um comentário, porque é o que arranca sorrisos. Ele mostra os compromissos de hoje, o mês, o clima com as horas de boa luz para fotos e os gastos do ano, e roda como uma apresentação de slides que mantém o protetor de tela longe. Em uma casa, isso é um painel da família. Em um escritório, um showroom ou uma sala de espera, a mesmíssima ideia se chama digital signage, ou sinalização digital, alimentada ao vivo pelos seus próprios dados em vez de um pendrive que alguém atualiza uma vez por trimestre.
No Mac, os dois apps nativos substituíram os apps de notas e de senhas que usávamos antes. As senhas ficam escondidas atrás do Touch ID e voltam a se bloquear depois de cinco minutos, e a extensão do Chrome oferece salvar ou atualizar um login logo depois que você entra em algum site.
Feito para uma corretora, não para um milhão de usuários
É aqui que o software sob medida se paga. Um produto genérico precisa atender todo mundo, então não atende ninguém com exatidão. O Hearth sabe que a dona dele vende casas, por isso tem coisas que nenhum app doméstico jamais traria.
As páginas de boas-vindas são um bom exemplo. Uma corretora pode criar uma página para um cliente ou para um open house -- a partir de um modelo, com um QR code para imprimir -- e o Hearth registra quando ela foi aberta, mais ou menos de onde e com qual navegador. O card do clima marca os dias com boa luz para fotos de anúncio. Nada disso levou muito tempo para construir. Cada um desses itens seria um pedido de funcionalidade no backlog de um grande produto, votado por milhares de usuários que não precisam dele.
Quanto tempo isso teria levado sem IA?
Doze dias é o tempo de calendário entre o primeiro prompt, em 7 de outubro, e a última versão, em 18 de outubro. Os meus logs de sessão do Claude Code mostram cerca de 20 horas de trabalho ativo com a IA nesse período. Esse número conta apenas o tempo em que uma sessão estava ocupada, sem as pausas de mais de vinte minutos, então os testes no iPad e as reflexões na varanda não entram nele.
O resultado são 58.588 linhas não vazias de TypeScript, Swift, SQL e JavaScript, 52 pull requests mesclados e 48 versões com tag. Linhas de código são uma medida ruim de valor -- Edsger Dijkstra argumentou, numa frase famosa, que elas deveriam ser contabilizadas como "linhas gastas", e não como "linhas produzidas" -- mas são a única medida de tamanho que os modelos clássicos de estimativa aceitam, então vamos perguntar a eles.
O gráfico precisa de uma escala logarítmica, o que por si só já diz alguma coisa. Veja de onde vem cada barra.
- COCOMO básico. O Constructive Cost Model de Barry Boehm, de 1981, estima o esforço em 2,4 × KLOC^1,05 pessoas-mês para um projeto "orgânico". Para 58,6 mil linhas, isso dá cerca de 172 pessoas-mês, ou aproximadamente 26.000 horas, com as 152 horas por mês do modelo. O modelo é antigo e pressupõe um mundo sem frameworks modernos, então eu o trato como o teto.
- Code Complete, melhor caso. O livro Code Complete (2ª edição), de Steve McConnell, indica de 2.000 a 25.000 linhas por pessoa-ano para projetos de 10.000 linhas, e de 1.000 a 20.000 para projetos de 100.000 linhas (tabela reproduzida aqui). Tomando o extremo mais otimista, 25.000 linhas por ano, o Hearth equivale a cerca de 2,3 pessoas-ano, aproximadamente 4.200 horas com 1.800 horas de trabalho por ano.
- Minha própria estimativa. Estimei do jeito que estimo projetos de clientes: função por função, para um desenvolvedor experiente, com frameworks modernos e sem IA. O modelo de dados e o login com passkeys e isolamento entre famílias: 25 dias. O pipeline de documentos com os provedores de IA: 25. Os módulos da casa, dos imóveis ao plano de saúde: 55. Calendário, painel, busca, notas, cofre de senhas e páginas de boas-vindas: 44. Testes, a revisão de segurança e a implantação: 17. A API dos apps, o app para iPhone e iPad, o app para Apple TV, os dois apps para Mac e a extensão do Chrome: 69. Isso dá 235 dias úteis, ou um pouco menos de 1.900 horas -- e é, de propósito, a mais otimista das três.
Mesmo contra a minha própria estimativa otimista, a diferença é de cerca de duas ordens de grandeza. Sei bem como isso soa, por isso a próxima seção é a parte em que argumento contra mim mesmo.
Como eu evito que isso vire "vibe coding" -- os testes, a revisão de segurança, a barreira antes de cada versão, as verificações de isolamento -- é o assunto do meu próximo post, Não é vibe coding.
Comprar ou desenvolver? A resposta honesta é "depende"
Existe uma conta simples que muitas empresas nunca fazem. Um CRM de nome famoso tem a sua edição enterprise listada por cerca de $165 a $175 por usuário por mês, dependendo de qual rastreador de preços você consulta (Capterra, Redress Compliance). Para dez usuários, isso dá cerca de $20.000 por ano só em licenças, antes de complementos, integrações e do consultor que configura tudo.
Cerca de $100.000 em cinco anos, por um software que continuará sem saber o que a sua empresa realmente faz. Na minha visão, esse orçamento hoje compra um sistema sob medida com folga -- um sistema que é seu, que fala o seu vocabulário e que cresce com o negócio, e não com o roadmap do fornecedor.
Dito isso, uma assinatura compra coisas reais que é fácil esquecer: hospedagem, atualizações, trabalho de compliance, suporte às 2 da manhã e integrações com mil outros produtos. Um software sob medida precisa de manutenção, de backups e de alguém que atenda quando ele quebra. Se o seu processo é padrão e um produto se encaixa nele, compre o produto -- estou falando sério. E se você gosta da ideia de ser dono do seu sistema, mas não quer começar do zero, existem excelentes CRMs de código aberto, como o Odoo Community, o SuiteCRM, o EspoCRM e o Twenty, que podem ser personalizados e hospedados onde você quiser.
O que isso significa para a sua aplicação Delphi
A maioria dos meus clientes não chega até mim com uma página em branco. Eles chegam com uma aplicação Delphi que roda o negócio há quinze ou vinte e cinco anos. Ela funciona, os usuários adoram, e aos poucos ela está se tornando o motivo pelo qual a empresa não consegue fazer nada de novo: sem acesso pela web, sem celular, sem tablet, sem IA, e com um grupo de desenvolvedores que não está ficando maior.
O Hearth é um retrato do que uma aplicação dessas pode se tornar, e há vários caminhos honestos para chegar lá. Você pode manter o código Delphi e colocar uma API REST na frente dele -- com o TMS XData ou com nada além do WebBroker -- e depois construir front-ends web, mobile e para TV sobre ela. Você pode renderizar as páginas web a partir do próprio Delphi com o WebStencils. Ou pode levar tudo para uma stack web moderna, o caminho que descrevi na minha série de Delphi para Next.js. A resposta certa depende do seu código, da sua equipe e dos seus usuários, e eu prefiro dizer qual caminho se encaixa a vender aquele de que eu mais gosto.
Modernizar um site segue a mesma regra. A sua marca não é um template, então eu mantenho as suas cores, a sua tipografia e o seu logotipo no lugar e modernizo o que está por baixo: velocidade, celulares, acessibilidade, busca e um fluxo de conteúdo que não precisa de um desenvolvedor para cada vírgula. Se você já tem um design system, trabalhamos dentro dele.
Equipes e desenvolvedores individuais
Trabalho dos dois jeitos, e os dois são comuns. Alguns clientes são um único desenvolvedor que carrega um produto há anos e precisa de um parceiro que já fez isso antes -- alguém para revisar o plano, assumir as partes que não combinam com as habilidades dele ou programar em par no primeiro módulo. Outros são equipes que querem a stack moderna e um processo assistido por IA que funcione de verdade, implantado no próprio repositório, com o próprio pessoal fazendo o trabalho e eu revisando junto. Nos dois casos, o trabalho acontece em um repositório que você enxerga desde o primeiro dia, em versões curtas que você pode rodar.
O começo é sempre o mesmo e, como diz a minha página de serviços, não custa nada: uma conversa de trinta a sessenta minutos sobre o sistema e sobre o que dói. Para código existente, o próximo passo é uma avaliação de escopo fechado -- eu leio, compilo e rodo o código, e você recebe um plano por escrito e uma estimativa realista que são seus, quer a gente continue ou não. Você encontra mais sistemas que entreguei na página Work.
Conclusão
O Hearth começou como presente de aniversário e acabou se tornando o melhor argumento que eu consigo apresentar a favor do software sob medida. Em doze dias, um desenvolvedor experiente com IA construiu o que os livros situam entre uma e várias pessoas-ano: IA que lê e arquiva documentos com qualquer provedor, passkeys e um cofre criptografado, e apps nativos para iPhone, iPad, Apple TV e Mac, além do Chrome. A IA não tomou as decisões; ela tornou barato executá-las.
A pergunta já não é se você pode bancar um software sob medida. É se você pode se dar ao luxo de continuar moldando o seu negócio ao software dos outros.
Se você tem uma aplicação Delphi que merece um futuro, ou um processo em que nenhum produto se encaixa, eu adoraria ouvir sobre isso. Vamos conversar.