IA aplicada · Amazon Bedrock
IA generativa aplicada ao processo que dói, rodando na sua conta AWS, com guardrail, teto de custo e trilha de auditoria. É o mesmo desenho que a RFX usa nos sistemas de IA deste site.
A demonstração funciona, todo mundo aplaude e o projeto morre ali. Nos ambientes que a RFX encontra, o motivo quase nunca é o modelo. São três outros: o caso de uso foi escolhido pela tecnologia e não pelo processo, o dado da empresa passou a circular em ferramenta pública sem ninguém decidir isso, e o custo só apareceu na fatura do mês seguinte.
Colocar IA em produção é menos sobre escolher o modelo certo e mais sobre responder três perguntas antes de ligar: quanto isso pode custar no pior dia, o que acontece com o dado pessoal e o que acontece quando o modelo erra. Quem não responde isso no desenho responde depois, na reunião difícil.
Serviço errado é a forma mais cara de errar em IA. O critério é o problema, não a moda:
Quando o problema é prever número sobre dado tabular, e não gerar texto, o caminho é Amazon SageMaker AI, com o Canvas como porta de entrada. A RFX orienta essa escolha, e diz na cara quando o seu caso não é de IA generativa.
Antes de perguntar qual modelo usar, vale perguntar qual dado sai da empresa. O time provavelmente já usa IA por conta própria, colando texto em ferramenta pessoal no navegador, e bloquear no firewall só move o uso para o celular. A RFX levanta o uso que já existe, oferece um canal governado que seja melhor que a alternativa e escreve a política curta do que pode e do que não pode com dado de cliente. Consentimento, quando existe, é ato humano registrado, nunca inferido pelo modelo.
Treinar modelo do zero, rotular dado em massa e projeto de IA sem dono do processo do lado do cliente. Nesses três casos a RFX diz isso na primeira conversa, em vez de vender um piloto que não vai a lugar nenhum.
As duas estão no catálogo de ofertas, com o mesmo escopo fechado das demais.
Duas semanas. Você entra com o processo que quer resolver e sai com três casos de uso priorizados, o custo estimado de cada um e o desenho do piloto. O material fica com você mesmo que a execução não seja com a RFX.
Para quem ainda não escolheu por onde começar e não quer pagar para descobrir isso durante um projeto.
Do piloto ao ambiente de produção em 6 a 10 semanas, rodando na sua conta com Amazon Bedrock, guardrail, teto de custo e trilha de auditoria. Agente que executa ação em outro sistema fica no teto da faixa.
Para quem já sabe o caso de uso e quer o desenho de governança junto, não depois.
Você não precisa acreditar na RFX: dá para conferir agora. O assistente do site, na página inicial, responde com Amazon Bedrock, com guardrail no caminho, limite de uso por visitante e desligamento automático por custo. Pergunte o que quiser a ele antes de falar com a gente. E o hub de novidades da AWS publica conteúdo gerado por IA que passa por checagens automáticas antes de ir ao ar, incluindo uma rodada adversarial contra o próprio texto e uma validação determinística, que roda fora do alcance do que o modelo escreve.
Ver a metodologia abertaPelo processo que dói, não pela tecnologia. A RFX olha onde há trabalho repetitivo de leitura, escrita ou triagem, mede quanto tempo isso consome hoje e só então escolhe o serviço AWS. Caso de uso escolhido pela tecnologia é o que faz projeto de IA morrer no piloto.
A AWS declara que, no Amazon Bedrock, o conteúdo enviado não é usado para treinar os modelos de fundação nem é compartilhado com o provedor do modelo. Ainda assim, o desenho da RFX minimiza o dado antes de sair: PII é anonimizada por Guardrails no caminho da chamada, e o que não precisa ir para o modelo não vai. A região de inferência é decisão de projeto e entra na avaliação de LGPD.
Ajuda, mas não é pré-requisito. Se a empresa ainda não está na AWS, a fundação mínima (conta organizada, identidade e rede) entra no mesmo projeto. O que a RFX não faz é ligar IA sobre um ambiente sem controle de acesso e sem trilha de auditoria.
A descoberta leva duas semanas e termina com três casos de uso priorizados, o custo estimado de cada um e o desenho do piloto. Um assistente ou agente na sua conta vai do piloto à produção em 6 a 10 semanas. Agente que executa ação em outro sistema fica no teto da faixa, porque o gargalo não é o modelo: é a governança de quem aprova a ação.
Custo entra como requisito de arquitetura, não como surpresa da fatura. O desenho da RFX usa teto diário e mensal verificado antes de gastar token, quota por usuário ou origem, cache de prompt no que é estável e escolha de modelo por tarefa. No assistente deste site esse teto é público: dois dólares por dia e cinquenta por mês.
Um chatbot responde. Um agente abre o chamado, cruza a nota com o orçamento e confirma a reserva. O que muda no desenho quando a IA passa a agir.
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