IA aplicada na AWS: oito exemplos de escopo, do processo ao indicador

Seus dados continuam seus. O Amazon Bedrock mantém o seu conteúdo fora do treinamento de modelos e os fornecedores de modelo ficam sem acesso aos seus prompts e respostas. O Amazon Quick segue a mesma regra, em todos os planos. Alguns modelos exigem retenção temporária dentro da AWS para revisão de abuso; isso entra no registro de tratamento, e a RFX documenta por modelo.

Depende do serviço e do modelo. Em São Paulo (sa-east-1) há modelos processados na própria região; os modelos Claude mais recentes só estão disponíveis a partir de São Paulo por inferência global, ou seja, a chamada pode ser processada em qualquer região comercial da AWS. Documentos, índices e logs ficam onde você os guarda; para alguns modelos, prompts e respostas podem ser retidos por até 30 dias na região que processou a chamada, para detecção de abuso. Chat e agentes do Amazon Quick não estão disponíveis em São Paulo em 06/10/2026. Cada exemplo deste catálogo diz onde roda e o que entra no registro da LGPD.

Preços de serviços AWS ficam fora deste catálogo: mudam com frequência e dependem do volume. O diagnóstico entrega o custo estimado do seu caso, e toda PoC tem teto de gasto escrito. Incentivos, créditos e verbas de PoC são buscados junto à AWS e à distribuição, sempre sujeitos a aprovação da AWS.

Aplicações prontas (Amazon Quick, Kiro) dispensam desenvolvimento. Assistente, agente ou integração com o seu sistema exigem desenvolvimento, ou a RFX executa na sua conta. Em todos os casos a empresa precisa de um dono do processo.

Todo exemplo tem revisão humana onde a saída afeta uma pessoa ou uma decisão financeira, aviso de que é IA, citação da fonte quando responde com documentos e saída para atendimento humano nos canais. O critério de sucesso inclui a taxa de erro aceitável, medida na PoC.

Tem, sob confidencialidade. Por isso deixou um exemplo rodando em público: o assistente e o hub de novidades do próprio site, com o mesmo desenho que propõe em cliente.