Dúvidas sobre IA em produção? A gente responde.

Por três motivos: são construídos sem uma definição de sucesso mensurável; sem observabilidade (ninguém sabe quanto custa por inferência nem quantas respostas estão erradas); e sem governança (vaza dado, alucina em decisão crítica ou não tem rastreabilidade). Nós resolvemos os três desde a arquitetura, e por isso nossos projetos entram em produção e ficam.

RAG é uma técnica em que a IA busca informação em uma base de conhecimento sua antes de responder, em vez de depender só do que o modelo "sabe". Usa-se quando as respostas precisam ser ancoradas em fatos, documentos ou regras específicas da empresa, reduzindo alucinação e permitindo citar a fonte. É a abordagem certa para atendimento, suporte técnico e consulta a documentação regulada.

RAG injeta conhecimento no momento da consulta (a base pode mudar a qualquer hora, sem re-treinar). Fine-tuning altera o próprio modelo com exemplos, sendo mais caro, mais lento de atualizar e com risco de vazar dados sensíveis no treino. Na prática, RAG resolve a maioria dos casos; fine-tuning só quando faz sentido, o que raramente acontece.

Com engenharia: restringir a resposta ao contexto recuperado (RAG), aplicar guardrails e fallback determinístico, medir a taxa de alucinação e o custo por interação continuamente, e usar cache de consultas. O que não é medido não é gerenciável; por isso observabilidade é parte da arquitetura, não um extra.

Tratando privacidade e governança como arquitetura, desde o primeiro dia: controle de quais dados entram no RAG e no treino, minimização e anonimização quando possível, rastreabilidade das decisões automatizadas, e política de uso de IA. Em fine-tuning, cuidado redobrado para não vazar dado sensível no modelo. Trazemos LGPD, ISO 27001 e AI Governance para dentro do projeto, não como fase posterior.

Sim. Já construímos e homologamos sistemas financeiros junto ao Banco Central, incluindo SCD, PIX e a documentação regulatória de uma payment institution em produção. Essa mesma régua de rigor é a que aplicamos hoje em projetos de IA, automação e produto.

AI Governance é o conjunto de políticas e controles que garantem que a IA da empresa é segura, auditável e conforme: política de uso, segurança de prompts e dados, controle de fluxo em RAG, e auditoria de decisões automatizadas. Com regulamentações novas chegando, antecipar é mais barato do que se adequar depois, e vira diferencial competitivo.

Para empresa em ambiente regulado ou com dado sensível, recomendamos n8n ou Temporal self-hosted na infra do próprio cliente (os dados não saem). Para quem prioriza velocidade de implantação, Make ou Zapier Enterprise. Em todos os casos: observabilidade, logs auditáveis e fallback humano configurado.

Desenvolvimento entrega o software; consultoria de IA garante que a IA embarcada nesse software funcione em produção, com governança, observabilidade e controle de custo. Na Tot as duas coisas andam juntas: construímos produto proprietário com IA como componente nativo, não um adesivo de marketing.

Você fala diretamente com o fundador no início e, depois, com o líder técnico designado, sem camadas de account manager que diluem o problema. Time enxuto e sênior, sem júnior alocado em projeto crítico. Cada entrega é sistema rodando, não PowerPoint.