Conhecimento prático sobre agentes IA, infraestrutura IA e integração empresarial. Para decisores.
A maioria dos projetos de IA não fracassa por causa da tecnologia. Fracassa pela falta de regras. Por que o modelo operacional importa mais que o modelo de linguagem.
O EU AI Act classifica processos de RH como alto risco. Bias Monitoring, Human Oversight, transparência e documentação são obrigatórios.
Agent Governance não é tema de TI. RH decide regras, definição de bias, limiares de escalação. O CHRO deve liderar, não delegar.
Por que contratos padrão não cobrem infraestrutura de IA empresarial. Com checklist de requisitos para RH e compliance.
O EU AI Act não é excesso de regulação europeia. Ele simplesmente coloca no papel o que todo sistema jurídico já exige: Explique sua decisão.
O que diferencia agentes IA de chatbots. Protocolos MCP e A2A, arquitetura de agentes, orquestracao Multi-Agent empresarial.
Por que projetos de IA fracassam na organização, não na tecnologia. Participação como requisito de design e obrigação de treinamento desde 2025.
Preços de tokens são enganosos. As quatro categorias de custo da IA enterprise - com três cenários de R$ 130 mil a R$ 2 milhões.
Como o Decision Layer separa análise de decisão - e por que isso resolve Shadow AI, convence representantes dos trabalhadores e permite escalar.
SAP Joule e Microsoft Copilot são agentes de IA. O Decision Layer é a camada de governance acima deles. Por que empresas precisam de ambos.
LobeChat, OpenWebUI, LibreChat, chatbot-ui e very-ai - cinco portais enterprise AI comparados. Funções, SSO, proteção PII, governance, self-hosting.
Status fevereiro 2026: proibições ativas, AI Literacy obrigatória, deadline High-Risk em seis meses. Cronograma, obrigações, recomendações.
IA em RH e alto risco pelo EU AI Act. O que isso significa, quais obrigações se aplicam e como o Decision Layer atende aos requisitos.
Tres estrategias de hosting para IA enterprise. Matriz de decisão por sensibilidade de dados, custo e controle.
Oito decisões estrategicas para sua infraestrutura de IA. Modelos, hosting, interfaces, agentes, orquestração, governance, custos, regulação.
Claude, GPT-5, Gemini, Llama 4, gpt-oss em comparativo enterprise. Pontos fortes, preços, recomendações de uso.
Onde rodam seus agentes de IA? n8n, Camunda, Temporal, Make e Activepieces em comparativo enterprise. Com lógica de recomendação.
RAG torna documentos corporativos acessiveis para IA - sem treinamento, sem vazamento de dados. Mais: anonimizacao PII e redacao de contratos.
Nem toda decisão precisa de um humano. E nem toda deveria ser deixada para a IA. Um framework de atribuição – com exemplos concretos de RH.
Lançamentos corretivos surgem por aplicação inconsistente de regras. O Decision Layer torna a lógica de decisão explícita, versionada e auditável.
Como agentes IA e LLMs se integram a ambientes SAP, Workday e cloud sem greenfield, sem Shadow IT, sem migração de plataforma.
Como um dashboard de governança IA torna transparentes as atividades dos agentes para TI, comitê de empresa e auditoria interna. Audit Trail.
Como CFOs avaliam o ROI de enterprise AI. Custos de processo, taxas de erro e esforço de auditoria como KPIs mensuráveis.
Como processar documentos com dados pessoais em conformidade com a LGPD usando IA. Pseudonimizacao roundtrip, Decision Layer, Audit Trail.
Cert-Ready by Design: controles como objetos de dados, evidências geradas automaticamente, auditores com status ao vivo. Arquitetura para ISA, NBC, CPC.
Human-in-the-Loop em AI Agents significa revisão humana imposta pela arquitetura. Confidence Routing, regras de escalação, verificações de viés.
Como empresas implantam DeepSeek R1 e outros LLMs em conformidade com a LGPD no Azure, GCP ou Self-Hosted. Arquitetura, soberania de dados.
Modelo agnóstico significa: a lógica de negócio é desacoplada do modelo de linguagem. Se o modelo muda, agentes, Decision Layer e regras permanecem.
Acordos de empresa como constraints técnicos no Decision Layer. Não convencer o comitê, mas implementar seus requisitos como regras.
O Decision Layer é o componente de governance entre agente AI e sistema-alvo. Rules Engine, Confidence Routing, Human-in-the-Loop, Audit Trail.
A diferença entre ferramentas de IA (ChatGPT, CoPilot) e infraestrutura de IA: orquestração, governance, modelo agnóstico, Audit Trail.
Como hospedar modelos de linguagem em infraestrutura própria? DeepSeek, Llama, Mistral self-hosted. Azure, GCP, on-premise, híbrido.
Agentes de IA sao componentes especializados que executam tarefas empresariais de forma autônoma. Tres tipos, diferencas para chatbots e RPA.
Como integrar AI Agents em sistemas enterprise existentes? Integration Layer, desacoplamento via API, lógica de negócio separada da camada de exportação.
Uso descontrolado de IA (Shadow AI) é um problema de governance. A solução não é proibir, mas infraestrutura controlada com Audit Trail e Model Routing.
Por que o uso descontrolado de ChatGPT coloca empresas em risco e como uma infraestrutura de chat conforme à LGPD resolve o problema.
Como garantir segurança de dados em IA corporativa? Data Residency, processamento exclusivo na UE, Row-Level Security, isolamento de mandantes.