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Integrar com Segurança · Soluções

APIs que mediam o que IA pode tocar.

Conectar LLM a dado interno é fácil. Conectar com governança é o problema. Camada de orquestração entre IA e dados sensíveis, com auditoria, mascaramento e rate limiting por agente.

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LLM-agnostic
OpenAI · Anthropic · Bedrock · Vertex
PII masking
antes do envio externo
Per-agent
rate limiting + quotas
O que isso resolve no seu ambiente

Cinco situações em que essa oferta se distingue do mercado.

  • 01Adoção de LLM externo sem controle de prompt e dado vazado
  • 02Necessidade de auditoria de toda interação humano-IA com dado sensível
  • 03Mascaramento de PII antes do envio a provedor externo
  • 04Rate limiting e quotas por agente/usuário
  • 05Compliance regulatório emergente (EU AI Act, LGPD, regulamentação setorial)
Como executamos

4 etapas. Uma única lógica.

Etapa 01 · 2 semanas

Mapping

Casos de uso de IA

Onde IA toca dado interno, em que volume, com qual sensibilidade.

Etapa 02 · 6-10 semanas

Camada de orquestração

API gateway para LLMs

Mascaramento PII, validação de prompt, logging completo.

Etapa 03 · contínuo

Auditoria

Toda interação registrada

Logs cronologicamente preservados, dashboard executivo.

Etapa 04 · trimestral

Governança

Revisão de uso

Comitê de IA com revisão de exposição e custos.

O que entregamos

Artefatos por audiência.

  • ▸Camada de gateway para LLMs
  • ▸Política de mascaramento PII
  • ▸Rate limiting por agente
  • ▸Logs auditáveis
  • ▸Dashboard de uso e custo
Como mensuramos

Métricas pré-acordadas.

  • ●% requests com PII mascarada
  • ●% requests dentro de quota
  • ●Custo por agente / por caso de uso
Frameworks que aplicamos

Padrões reconhecidos, aplicação calibrada.

OWASP LLM Top 10NIST AI RMFISO/IEC 42001 (AI Management System)
Objeções que clientes trazem

Perguntas que você está prestes a fazer.

Próximo passo

IA generativa precisa de camada. Não de fé.

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