IA que funciona dentro da empresa, integrada aos seus sistemas e dados.

Um piloto prova que um modelo consegue responder a uma pergunta. Uma solução corporativa adiciona identidade, controle de acesso, integração com sistemas de registro, avaliação, monitoramento, gestão de custo e modelo de suporte. A maior parte do esforço de engenharia está nessa segunda parte, por isso ela entra no desenho desde o início.

Não. Arquiteturas baseadas em recuperação indexam o conteúdo onde ele está, e os modelos podem ser consumidos por endpoints privados na Azure, AWS ou Google Cloud. O que importa é uma fronteira de dados clara: o que o modelo pode ler, o que pode escrever e o que é registrado.

Depende da tarefa, da precisão exigida, da latência, do custo e da residência dos dados. Normalmente desenhamos um gateway de modelos para que a escolha possa mudar ao longo do tempo sem reescrever aplicações, e avaliamos os candidatos com o seu próprio conjunto de testes antes de decidir.

Classificamos os dados antes de chegarem a um modelo, aplicamos recuperação com controle de acesso, minimizamos dados pessoais nos prompts, definimos retenção dos logs e documentamos a base legal de cada caso de uso. A governança faz parte da entrega de arquitetura.

Quando as fontes de dados e os pontos de integração estão acessíveis, um primeiro release em produção costuma ser questão de semanas, não de meses. A fase de descoberta define o escopo, os critérios de avaliação e um cronograma realista para o seu ambiente.

Sim. É aí que a nossa base em integração faz diferença. Expomos capacidades do legado por APIs, eventos ou middleware para que os agentes atuem sobre elas com segurança, sem modificar o sistema central.