Assim que a Finlex começou a explorar IA generativa, o time saiu rápido da curiosidade para a experimentação, com os primeiros protótipos de um "Finlex Assistant" em formato de chat e workflows multiagentes pensados para apoiar corretores e times internos. As soluções iniciais mostraram grande potencial, mas escalá-las para produção trouxe novas camadas de complexidade em desempenho, governança e controle operacional.
Conforme os workloads cresciam para além dos ambientes locais de teste, o time esbarrou em desafios de latência, consistência e observabilidade. Operar em serviços financeiros também impunha exigências rígidas de auditabilidade, governança de dados e explicabilidade — e o uso crescente da nuvem tornava o gasto com infraestrutura mais difícil de prever e otimizar.
Para completar, a Finlex precisava definir como a IA poderia gerar valor de negócio real dentro dos fluxos de seguros, e não só entregar capacidade técnica.
"O lado técnico não é o maior desafio", diz Milad. "O desafio de verdade é entender como trazer a IA para o negócio de um jeito que realmente resolva problemas."
A Finlex se uniu à DoiT pelo programa AWS RAPID GenAI (AI Assessment) para encurtar o caminho entre experimentação e produção. Ao lado de Rajan Bhave, AI Architect na DoiT, e Hossein Rahmani, Head of Engineering na Finlex, o trabalho reuniu deep dives técnicos, workshops de arquitetura, sessões de avaliação de modelos e suporte hands-on para ajudar a Finlex a desenhar uma plataforma de IA escalável e pronta para produção.
A DoiT ajudou a evoluir o protótipo inicial da Finlex, baseado em LangGraph, para uma arquitetura nativa da nuvem mais robusta, construída sobre o Amazon Bedrock AgentCore, com modelos Anthropic Claude nos principais workflows de IA generativa e agêntica. O resultado foi mais escalabilidade, observabilidade e controle operacional, com menos dependência de orquestração customizada. O trabalho incluiu ainda um workshop dedicado de segurança e compliance em GenAI, com foco em design seguro de agentes, threat modeling, GDPR e o EU AI Act, dando à Finlex a segurança necessária para operar IA em um ambiente financeiro regulado.
Outras entregas: propagação segura de identidade multi-tenant, frameworks estruturados de avaliação de modelos, reformulação dos workflows de processamento de documentos com Bedrock Data Automation e a aplicação de boas práticas para design de agentes e gerenciamento de memória.
"Tivemos sessões voltadas a problemas bem específicos e também workshops mais amplos", conta Hossein. "Em alguns momentos, até trechos de código eram compartilhados para acelerar a gente."
A DoiT nos deu a confiança para sair da experimentação e ir para a produção. Eles nos mostraram o jeito certo de construir IA para o mundo real.
Milad Rezazadeh, CTO
A parceria com a DoiT gerou impacto mensurável na plataforma, nas operações e nos times da Finlex. Com mais visibilidade, governança e otimização via Cloud Intelligence™, a Finlex elevou a eficiência de custos na nuvem e, ao mesmo tempo, criou uma base operacional mais sólida para a adoção de IA.
"Em 2025, reduzimos nossos custos em cerca de 35–40%", diz Milad. "E, no total, do fim de 2024 até agora, chegamos a mais de 50% de otimização de custos."
O projeto foi desenhado para melhorar a precisão da consultoria, aumentar a confiabilidade da extração de documentos, reduzir o trabalho repetitivo de suporte e acelerar o onboarding de contratos com workflows automatizados e um tratamento de documentos mais eficiente.
Além da economia, o projeto acelerou o ritmo de desenvolvimento e fortaleceu a tomada de decisão em toda a empresa. A Finlex construiu sua primeira solução end-to-end de IA agêntica, criando uma base reutilizável para os próximos serviços orientados por IA e permitindo que os times avaliem e lancem novas capacidades com muito mais confiança.
"Hoje temos a confiança de que, se algo novo aparecer amanhã, conseguimos avaliar, construir e colocar em produção", diz Milad.
Agora, a Finlex está focada em deixar de ser uma plataforma habilitada por IA para virar uma arquitetura totalmente nativa de IA. Essa próxima fase passa por incorporar inteligência em toda a jornada do usuário, indo além de assistentes isolados para chegar a workflows profundamente integrados e automatizados.
"Não estamos colocando IA como um recurso a mais em cima", explica Milad. "Estamos construindo IA na forma como a plataforma funciona, passo a passo."
A Finlex também está investindo em transformação organizacional, remodelando a estrutura de engenharia para sustentar essa mudança e criando novas funções centradas em desenvolvimento orientado por produto.
Em paralelo, a empresa continua refinando sua forma de resolver problemas com IA, abandonando workflows rígidos e determinísticos em favor de um pensamento mais adaptativo e AI-first.
Daqui para frente, a DoiT segue como parceira estratégica nessa jornada, apoiando novas etapas de produção, escalando casos de uso e ajudando a navegar em um cenário de IA que muda em ritmo acelerado.
"Sempre existe incerteza em IA", disse Milad. "Mas trabalhar com a DoiT nos deu confiança para seguir em frente."
A Finlex é uma insurtech sediada em Frankfurt, com escritórios em Berlim e na Áustria, e atua como corretora especialista de wholesale voltada a seguros cibernéticos e financial lines. Sua plataforma conecta corretores, seguradoras e empresas em um marketplace totalmente digital, criado para simplificar workflows complexos de seguros.
O que começou como uma operação pequena, baseada em Excel, virou uma plataforma sofisticada e nativa da nuvem que sustenta processos de seguros end-to-end, do tender e underwriting à gestão de apólices. Hoje, a Finlex está focada em sua próxima grande transformação: tornar a IA parte nativa de toda a plataforma.
"Desde o começo, nossa missão é digitalizar e simplificar os processos de seguros", diz Milad Rezazadeh, CTO da Finlex. "Agora, a IA se tornou parte central de como entregamos valor."
AWS GenAI Accelerator
Forward Deployed Engineers seniores em IA trabalham junto com o seu time para ir da ideia a um pipeline de GenAI pronto para produção no Bedrock e no SageMaker.
“PerfectScale gives us the confidence to automate Kubernetes optimization while letting our engineers focus on building what matters.”
Josh Zarrabi, Infrastructure Engineer
“Without PerfectScale by DoiT, I don't know how we would do it. We'd have to have twice the number of people on my team to stay on top of it. With PerfectScale, we can focus on the more strategic issues.”
David Adkins, Director of Software and Platform Engineering
Connecting IBM and AWS privately was the piece we needed to get right, and we wanted to move faster on it than we could on our own. DoiT worked through the options with us, found the subnet overlap that was breaking the routing, and made it stable. That unblocked everything else.
DevOps Lead, Software Projects
Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.
Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud
We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.
Martin Lee, Director of Operations
DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.
Milad Rezazadeh, CTO
Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.
Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo
You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.
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Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.
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Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.
Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.
Ziv Sivan, VP of Engineering
Let us show you what ships this week.
