Empresa Nativa em IA
Uma empresa em que agentes de IA trabalham ao lado das pessoas, com regras claras.
Agentes com responsável, regras e histórico
A maioria das empresas começa com experiências dispersas: algumas pessoas a usar IA por conta própria, sem uma lista do que está a funcionar e sem ninguém responsável. O objetivo é chegar a poucos agentes bem geridos, cada um com responsável, regras e histórico, antes de juntar mais. Começamos por uma avaliação curta do ponto em que a sua empresa está: processos e sistemas, quem é responsável por que dados e a IA que já se usa.
Depois começamos por um caso pequeno: um processo, um agente e uma decisão clara de continuar, ajustar ou parar. Cada agente tem um responsável, um conjunto definido de permissões e um registo do que fez. Uma pessoa aprova tudo o que não se pode desfazer, como pagamentos, emails enviados ou a eliminação de registos. As respostas vêm dos seus próprios documentos e sistemas e respeitam quem pode ver o quê, e fica nomeada uma pessoa para manter esse conhecimento correto.
Testamos a qualidade com exemplos seus antes do arranque, voltamos a testar sempre que a IA de base muda e devolvemos ao sistema os problemas encontrados na utilização. No âmbito acordado, construímos a capacidade dentro da sua empresa, com formação, pessoas de referência, documentação e entrega final, para que a sua equipa possa operar e alterar os agentes sem depender da Capitao.Consulting. O local onde os dados são tratados é escolhido de forma deliberada e fica por escrito, com opções privadas ou locais quando os dados não podem sair das suas instalações. Mapeamos que obrigações podem aplicar-se a cada sistema e confirmamo-las com os seus assessores jurídicos.
O que entregamos
- Avaliação do ponto em que a empresa está (processos, sistemas, responsáveis pelos dados, IA já em uso) e processos candidatos ordenados por valor e risco
- Um primeiro agente num processo estreito e verificável, com uma decisão escrita no fim: continuar, ajustar ou parar
- Para cada agente, um responsável nomeado, permissões mínimas, um registo das suas ações e aprovação humana antes de qualquer ação irreversível
- Registo escrito dos agentes, das ferramentas e dos sistemas em que tocam, com um nível de controlo adequado ao risco de cada um
- Pesquisa sobre os seus documentos e sistemas que respeita quem pode ver o quê, com um responsável por cada fonte e uma forma de a corrigir
- Ligações às ferramentas que já usa, com um conector pequeno por sistema e só o acesso de que precisa, por MCP quando fizer sentido
- Testes com exemplos seus antes do arranque, repetidos quando a IA de base muda, com registos e alertas ativos antes da entrada em produção
- Local de tratamento dos dados escolhido e registado por escrito, com opções privadas ou locais quando os dados não podem sair das suas instalações
- Formação, pessoas de referência, documentação e entrega final, para que a equipa possa operar e alterar os agentes
TecnologiaPara os mais curiosos
Agent orchestration
LangGraph · Microsoft Agent Framework · Temporal
Interoperability
Model Context Protocol (MCP) · Agent2Agent (A2A)
Knowledge & access
Qdrant · pgvector · OpenFGA
Evaluation & tracing
Inspect AI · Langfuse · OpenTelemetry