Engenharia 02 · Engenharia de IA
Inteligência artificial conectada ao conhecimento, aos sistemas e aos limites da instituição.
Um modelo produz uma saída sem, por natureza, guardar como chegou nela. Nosso trabalho com IA começou exatamente por aí: a camada de governança que registra fontes, limites e contexto de cada resposta — a memória de cálculo, aplicada à inferência.
“Como eu defendo uma resposta de IA numa auditoria?”
Inferência sem rastro
“Não posso mandar dado de segurado para uma API de fora.”
Dados fora do perímetro
“O chatbot não sabe nada dos nossos sistemas.”
IA desconectada da operação
Método
Como esta engenharia trabalha
Conhecimento governado
Respostas ancoradas nas normas e documentos que a instituição publicou, em contexto versionado — com autor, motivo e histórico de cada alteração. Sem evidência suficiente, o caso vai para uma pessoa.
Limites explícitos
Guardrails avaliam a pergunta na entrada e a resposta na saída. Conforme a severidade, a resposta é bloqueada, refeita ou marcada para revisão humana — e as regras centrais não são desligáveis por um cliente.
Mãos nos sistemas
Por MCPs, a IA consulta e aciona os sistemas que já existem. Cada ferramenta é habilitada por instituição, perfil e canal: o que não está autorizado não é sequer oferecido ao modelo.
Prova por execução
Prompt final, contextos usados com sua versão, trechos recuperados com score, ferramentas chamadas e hashes ficam registrados. Não guardamos só a resposta — guardamos a execução.
As provas
Produto aqui é prova, não catálogo
Problemas que ela resolve
Onde aplicamos