Criar um aplicativo com Inteligência Artificial generativa tornou-se uma tarefa simples em 2026. O verdadeiro gargalo tecnológico, no entanto, está em transformar essa linha de código em um negócio viável: com hospedagem, segurança, antifraude e uma infraestrutura capaz de processar pagamentos em dezenas de moedas locais. É para resolver essa equação que a Hotmart lançou o Launchpad, plataforma que conecta a criação no-code via IA ao motor financeiro da companhia (o Hotpay).
Mas como construir uma ferramenta capaz de interpretar comandos em linguagem natural, traduzi-los para múltiplos modelos de linguagem (LLMs), publicar a aplicação e já conectar uma página de vendas pronta em 188 países?
Em entrevista ao Canaltech durante o Hotmart FIRE 2026, Matt Montenegro, Diretor Sênior de Tecnologia na Hotmart, abriu o "capô" da novidade. O executivo revelou que todo o núcleo do Launchpad foi desenvolvido em tempo recorde — cerca de quatro meses — por uma equipe fixa de apenas oito pessoas.
"A entrega da simplicidade é uma das coisas mais complexas que se pode fazer em engenharia de software. É relativamente fácil entregar um painel cheio de botões, como o de um avião. Mas entregar uma solução fluida, onde a pessoa apenas descreve o que quer e tudo funciona por trás, exige uma engenharia absurdamente pesada", destaca Montenegro.
Da superfície ao backend: as camadas do Launchpad
Para garantir que o usuário crie um software (como uma calculadora, um aplicativo de agendamento ou uma área de membros) e saia vendendo sem precisar de um desenvolvedor, o Launchpad precisou integrar diversas camadas tecnológicas que antes rodavam de forma fragmentada no mercado:
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Camada de Interface e Checkout: Na superfície, o aplicativo entrega hospedagem automatizada, autenticação de usuários, segurança e integração nativa ao Hotpay (que suporta mais de 40 métodos de pagamento em 28 moedas).
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Camada de Orquestração de IA: O chat não apenas responde ao usuário, mas traduz o português ou áudio para a "linguagem técnica" exigida pelos diferentes modelos de IA rodando nos bastidores.
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Segurança e Deploy Bifurcado: Ao clicar em "publicar", a infraestrutura divide automaticamente o código em front-end (interface visual) e back-end (regra de negócio e banco de dados) para garantir alta performance e proteção contra invasões.
"O chat possui um design de escrita específico. Precisamos pegar a linguagem natural do usuário, traduzir para uma linguagem técnica e entregar para o modelo correto. É como se um modelo falasse francês e o outro falasse inglês: precisamos fazer essa curadoria para entregar a informação do jeito certo e devolver o resultado para o usuário de forma simples", explica Montenegro.
Processamento assíncrono e time enxuto
Um dos grandes trunfos da arquitetura desenvolvida pelo time de Montenegro é o sistema de Harness (mecanismos de direcionamento e contenção) e de Evaluators (IAs que atuam como julgadoras do processo). Como as IAs generativas operam com base em probabilidades, o time criou uma camada de controle para garantir que o resultado do código gerado seja determinístico e seguro.
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Além disso, a plataforma conta com uma infraestrutura de processamento assíncrono avançada. "Você pode enviar um comando para criar um aplicativo complexo, dar enter e fechar o computador. Pode reabrir a tela 20 minutos ou uma hora depois e o sistema terá continuado a execução no servidor sem interromper o processo", revela o diretor de tecnologia.
O mais impressionante é que essa engenharia foi colocada de pé por um grupo reduzido de especialistas. "O time integral focado no projeto conta com oito pessoas. Havia protótipos e testes espalhados pela empresa, mas o desenvolvimento do Launchpad do zero levou cerca de quatro meses. É um time sênior e extremamente focado, apoiado por áreas transversais como compliance e jurídico", comenta o executivo.
Economia de tokens e 'ciência de preços'
Para evitar que o usuário gaste créditos infinitos tentando explicar para a IA o que deseja construir, a Hotmart focou no conceito de one-shot. O objetivo do algoritmo é entregar um resultado com nota superior a 7 logo na primeira tentativa.
Para atingir essa eficiência, a plataforma utiliza um grafo de memória de contexto — apelidado internamente de "GPS" —, que mapeia o histórico de criação e reduz o tempo de resposta e o consumo de tokens de processamento (chamados na plataforma de "combustível").
"O nosso trabalho foi criar uma inteligência que interprete a intenção do usuário antes de acionar o código. Quando entregamos um resultado muito bom logo no primeiro prompt, o número de interações para concluir o projeto diminui drasticamente, tornando o uso muito mais barato e rápido para o cliente", analisa Montenegro.
A precificação, segundo Matt, seguirá o modelo de Product-Led Growth (PLG). Os usuários terão uma cota gratuita de "combustível" e poderão adquirir pacotes adicionais de tokens, armazenamento ou recursos de mídia conforme o negócio escala.
Privacidade: sem treinamento com dados dos clientes
Em um momento em que a privacidade no uso de dados por Big Techs é amplamente debatida, Matt Montenegro faz questão de reforçar a postura da Hotmart quanto à proteção das criações dos usuários dentro do Launchpad.
A plataforma não utiliza dados, conteúdos ou prompts das aplicações dos clientes para treinar modelos globais de inteligência artificial. O aprendizado da ferramenta ocorre de forma anonimizada e estritamente métrica — identificando, por exemplo, quais comandos resultaram na publicação bem-sucedida de um app para aprimorar os mecanismos do Harness.
"A gente não utiliza nenhum dado de cliente e não pega prompts para treinamento. Todo o projeto fica reservado e protegido. Nosso compromisso é construir uma infraestrutura segura junto com a comunidade, e não usar as criações dos nossos usuários em benefício próprio", conclui Montenegro.
Saiba mais sobre os lançamentos no Hotmart FIRE 2026: com Launchpad, plataforma aposta em IA que cria aplicativos e vira "equipe" do empreendedor.
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