Arquitetura de IA para dados sensíveis

Quando sua empresa precisa

A empresa quer usar IA em documentos, conversas ou registros restritos. Além de escolher o modelo, precisa definir quem acessa cada dado, o que sai do ambiente e como uma pessoa confere a resposta.

Experiência de implementação

• Controle de acesso no backend por espaço de trabalho e ação. A autorização exige vínculo com o espaço selecionado e a permissão correspondente.
• Armazenamento de mídia fora da raiz pública, separado por espaço de trabalho. Transferência de arquivos por disco ou fluxo, para limitar o uso de memória.
• Registro de ações com ator, contexto e resultado. Métricas técnicas de inferência separadas dos textos enviados e recebidos.
• Validação estruturada da saída do modelo e conferência de citações contra a fala atribuída. Um trecho ausente ou atribuído à pessoa errada é removido antes da exibição.
• Transferência cifrada em blocos com verificação de integridade e vínculo ao arquivo e à execução. O processamento remoto recebe insumos identificados.

O que sua equipe pode contratar

• Mapa do caminho dos dados, das permissões e dos serviços que podem receber cada conteúdo.
• Integração de inferência privada ou de provedor aprovado, armazenamento e trilha de auditoria.
• Critérios de validação, revisão humana e recuperação, com responsabilidades definidas.

O limite da verificação

Conferir que uma citação existe não prova que a interpretação está correta. A aplicação precisa distinguir fonte, sugestão do modelo e decisão da pessoa responsável.

A proposta define controles e evidências técnicas. Requisitos legais e decisões sobre o uso dos dados devem ser definidos com os responsáveis da empresa.