IA e dados

Um chatbot responde perguntas. Um agente age: lê registos, chama os seus sistemas e conclui etapas de um processo. Um sistema multiagente divide uma tarefa maior entre agentes com funções estreitas, que são mais fáceis de testar e controlar.

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São protocolos abertos para agentes de IA. O Model Context Protocol (MCP) liga um agente a ferramentas e dados. O Agent2Agent (A2A) permite que agentes em sistemas diferentes deleguem trabalho. O Agent Payments Protocol (AP2) permite que um agente pague sob um mandato que assina.

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Um agente só pode agir pelas ferramentas que definimos para ele, cada uma com as suas próprias permissões e limites. Cada chamada é registada. As salvaguardas verificam entradas e saídas, e as etapas que envolvem risco aguardam a aprovação de uma pessoa.

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No trabalho com humano no circuito (HITL), uma pessoa aprova cada etapa. No trabalho com humano sobre o circuito (HOTL), os agentes executam as etapas de rotina enquanto as pessoas supervisionam, recebem alertas e intervêm nas exceções. Acordamos consigo quais etapas precisam de qual modelo.

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Criamos um conjunto de avaliação a partir de casos reais com os resultados esperados. Cada agente é pontuado nele antes do lançamento e após cada mudança em prompts, modelos ou ferramentas. Acorda o limite, e não lançamos abaixo dele.

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Escolhemos por tarefa. As opções incluem modelos de fronteira da OpenAI, Claude e Gemini, Llama, Qwen, DeepSeek e Mistral de pesos abertos e modelos regionais como Jais, Falcon e ALLaM. Quando os dados precisam ficar no país, usamos modelos que podem correr dentro do seu ambiente.

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Sim. Ajustamos pequenos modelos de linguagem com o árabe como primeiro idioma, como Jais, Falcon e ALLaM, com o seu vocabulário e os seus documentos. Depois os testamos com as perguntas que os seus utilizadores fazem, nos dialetos que usam.

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A geração aumentada por recuperação encontra as passagens que respondem a uma pergunta e as entrega ao modelo. O GraphRAG acrescenta um grafo de conhecimento de como as suas entidades se relacionam, para que as respostas sigam esses vínculos. Com reconhecimento de permissões significa que cada passagem é filtrada primeiro pelos direitos de quem pergunta.

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Muitas vezes um pequeno resolve. Classificação, extração e respostas a partir dos seus próprios documentos costumam funcionar bem num pequeno modelo de linguagem ajustado, que corre em menos GPUs e custa menos. Mantemos os modelos grandes para as tarefas que exigem raciocínio mais profundo.

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Um grande modelo de linguagem é treinado com texto. Um grande modelo quantitativo (LQM) é treinado com dados numéricos, como preços, transações ou fluxos de cadeia de abastecimento. Ele é usado para simular cenários e prever resultados em que a resposta é um número.

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Sim. Usamos métodos de IA explicável (XAI) que mostram quais fatores determinaram cada decisão, e documentamos como o modelo foi construído e testado. As suas equipas de crédito, risco e auditoria podem revisar cada modelo antes de ele entrar em produção.

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Testamos o desempenho do modelo entre os grupos de clientes que importam para si e para o seu regulador. Onde os resultados diferem sem um motivo sólido, mudamos os dados, as variáveis ou o modelo antes do lançamento.

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Sim. Modelos de fraude e PLD pontuam transações em tempo real, conforme acontecem. Casos suspeitos são retidos ou encaminhados aos seus investigadores, com os motivos pelos quais o modelo os sinalizou.

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Sim. Os agentes transacionais chamam os seus sistemas por ferramentas restritas e registadas para fazer o trabalho, como consultar um pedido ou alterar uma reserva. Etapas que envolvem risco, como pagamentos, podem exigir a confirmação do cliente ou de um funcionário.

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Construímos e testamos agentes nos idiomas e dialetos dos seus clientes, incluindo o árabe, com modelos ajustados para eles. Testamos com gravações e mensagens reais antes que qualquer cliente ouça ou leia o agente.

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Vídeo pesa muito e algumas decisões não podem esperar. O processamento na própria câmara ou perto dela dá resultados mais rápidos, envia menos dados pela rede e mantém as imagens no local quando elas precisam ficar ali.

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Chamadas de voz, chat na web e mensagens, ligados aos mesmos sistemas de retaguarda para que o cliente possa transitar entre canais. Começamos pelo canal que concentra mais pedidos.

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Ele lê documentos como uma pessoa faria: o texto, o layout e o significado. O IDP 2.0 acrescenta IA que verifica os dados contra as suas regras, resolve exceções de rotina e lança o resultado nos seus sistemas.

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Faturas, extratos bancários, documentos de comércio exterior, ficheiros de KYC e formulários complexos, datilografados, digitalizados ou fotografados. Testamos com as suas próprias amostras, em todos os layouts e idiomas que recebe.

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As regras de validação capturam a maioria dos erros antes do lançamento, verificando totais, fornecedores, pedidos e registos. Qualquer coisa incerta fica retida para uma pessoa, com o motivo exibido. As correções retornam ao sistema para que ele melhore.

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Não. A automação robótica de processos repete cliques em ecrãs e quebra quando um layout muda. O IDP entende o documento em si e lança pelas interfaces do seu ERP, não pelos ecrãs dele.

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Lançamos pelas interfaces suportadas dos ERPs com que a nossa divisão de integrações trabalha, incluindo SAP, Oracle, Microsoft Dynamics 365 e Odoo. Os lançamentos são testados num sandbox antes de chegarem ao seu razão em produção.

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Depende dos seus dados, das suas competências, de onde os dados precisam ficar e de como vai consultá-los. Comparamos Snowflake, Databricks e um lakehouse aberto em Apache Iceberg com as suas cargas de trabalho e regras de residência, e recomendamos a opção mais simples que atenda.

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Apenas onde uma decisão depende deles, como verificações de fraude, níveis de stock ou ações de agentes. Transmitimos esses eventos com Kafka e Flink e mantemos cargas em lote onde números diários bastam, porque o lote custa menos para operar.

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Sim. Lemos alterações pelas interfaces suportadas do ERP ou pelos registos da sua base de dados, em vez de consultas pesadas, e agendamos cargas em massa fora dos horários de pico. Medimos a carga no ERP antes e depois.

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Cada pipeline tem verificações de qualidade sobre volumes, chaves, totais e atualidade, e as falhas impedem que dados incorretos cheguem aos relatórios. reconciliamos os números principais com os seus sistemas de origem junto aos responsáveis de finanças e operações.

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É uma decisão de negócio, tomada como duas metas. O objetivo de ponto de recuperação é quanto dado recente poderia perder. O objetivo de tempo de recuperação é quanto tempo um sistema pode ficar indisponível. Projetamos replicação, failover e backups para atendê-los e depois os testamos.

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Bases de dados relacionais e bases de dados documentais, chave-valor e pesquisa, nos seus próprios servidores ou como serviços geridos de nuvem. No início confirmamos os motores e versões que usa e alocamos engenheiros que os conhecem. Se estiver a escolher uma nova base de dados ou serviço gerido, primeiro comparamos as opções com a sua carga de trabalho, competências, licenças e custos operacionais.

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Por medição, não por suposições. Capturamos as consultas mais lentas e mais frequentes, lemos seus planos de execução e verificamos esperas, bloqueios, memória e armazenamento. Índices, mudanças de consulta e configuração costumam ajudar mais do que hardware novo, e custam muito menos. Corrigimos as maiores causas primeiro e medimos cada mudança em relação a uma linha de base.

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Porque cada sistema mantém a sua própria cópia de clientes, produtos e fornecedores, e as cópias distanciam-se. A gestão de dados de referência acorda uma versão única, a mantém atual e a distribui de volta, para que relatórios e modelos parem de divergir.

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A recuperação aplica as suas regras de acesso ao nível da linha e da função antes de qualquer texto chegar ao modelo. O modelo só vê o que quem pergunta pode ler, e campos sensíveis podem ser mascarados antes.

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Normalmente não de forma perceptível. Os processadores modernos encriptam rapidamente, e a maioria das bases de dados e sistemas de armazenamento encripta em repouso com pouca sobrecarga. Encriptar campos individuais dentro de uma aplicação custa mais. Testamos o desempenho nas suas cargas de trabalho antes da implementação e escolhemos a abordagem que atende ao risco sem desacelerar o negócio.

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Só se forem rastreáveis, por isso toda resposta mostra a consulta executada e os dados usados. Ela lê definições acordadas numa camada semântica, e nós a testamos face a números em que as suas equipas já confiam.

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O utilizador digita uma pergunta em linguagem simples, e o analista de IA a transforma numa consulta ao banco, a executa sobre dados governados e explica o resultado. Os utilizadores não precisam de SQL, e os analistas gastam menos tempo com pedidos rotineiros.

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Sim. Construímos análises dentro dos seus portais e aplicações, com cada cliente limitado aos seus próprios dados. Quando os seus dados têm valor para terceiros, podemos empacotá-los como um produto de autoatendimento.

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Um chatbot responde perguntas. Construímos sistemas que fazem trabalho. Os agentes chamam as suas ferramentas sob supervisão, os modelos respondem apenas com o que o utilizador pode ver e as plataformas de dados os mantêm abastecidos. Cada um é testado, registado e medido.

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Os agentes agem por ferramentas estreitas e registadas, com as permissões que concede. As pessoas os supervisionam no circuito e aprovam as etapas que importam. O AgentOps acrescenta telemetria, avaliação, salvaguardas contra respostas inventadas e limites de gasto com tokens.

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