Privacidade na era da IA generativa vai além de segurança técnica. Veja o que a LGPD já exige, como a Shadow IA opera e como estruturar governança antes que o problema apareça.

O Desafio A Electrolux já utilizava o My Seat para reserva de postos e check-in via QR Code. O problema era o que vinha depois: qualquer consulta sobre presença e ocupação dependia de extrações manuais, tratamento em Excel e interpretações feitas caso a caso. O processo dificultava respostas rápidas sobre questões críticas para RH, gestores e diretoria: quantas pessoas estiveram no escritório em determinado período quem está aderente à política presencial 4x1 qual a ocupação

O Desafio A Unilever, uma das maiores empresas de bens de consumo do mundo, possui marcas fortemente presentes no cotidiano e nas conversas do público. Durante grandes eventos culturais e esportivos, como os jogos da Seleção Brasileira, o volume de interações nas redes sociais atinge picos extremos — e o real-time marketing se torna estratégia central para gerar conexão e relevância cultural. O processo de curadoria para identificar onde e quando as marcas deveriam interagir

O Desafio A operação financeira da CooperCitrus enfrentava dificuldades no controle e processamento manual de boletos recebidos diariamente por e-mail. O fluxo dependia de atividades operacionais repetitivas, como: identificação manual de boletos recebidos download de arquivos PDF impressão de documentos organização dos pagamentos acompanhamento de vencimentos controle manual de informações financeiras Esse modelo aumentava significativamente o risco de: perda de prazos de pa

O Desafio A operação financeira da Electrolux enfrentava um problema estrutural de consolidação e validação de dados financeiros globais. As informações utilizadas para análises de P&L estavam distribuídas entre diferentes sistemas corporativos, países, arquivos manuais e regras operacionais aplicadas fora de um ambiente governado. O cenário envolvia dados provenientes de: SAP BW/BPC AARO Exchange Rates SharePoint Lists arquivos Excel e CSV tabelas manuais de mapeamento e de/

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A maioria dos projetos de IA agêntica trava no piloto. Entenda por quê, como agentes de IA acessam sistemas reais e tomam decisões com contexto — e como empresas estão operando em produção.

A maioria das empresas trava na escala de IA por falta de estrutura, não de tecnologia. Entenda o caminho completo: do diagnóstico à operação com agentes

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Entenda como agentes de IA estão transformando empresas, quais benefícios entregam, onde são aplicados e por que governança, segurança e arquitetura são decisivas para escalar com confiança.

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