Pilar 2
AI Data
Fundação e Contexto
Garante a base de dados e conhecimento necessária para a IA funcionar com qualidade. Sem dados preparados, não há inteligência artificial eficaz.
Componentes do AI Data
Data Engineering & Integration
Construção de pipelines, conectores e governança para garantir a qualidade e o acesso aos dados. Integração de diferentes fontes de informação corporativa.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Arquitetura para que a IA forneça respostas com base no conhecimento corporativo. Une busca + LLM com fontes confiáveis para respostas precisas.
Data Science
Modelagem analítica e preditiva, segmentações e detecção de padrões. Foco em otimizações orientadas a dados para suporte à decisão.
AI Ready Data
Curadoria, enriquecimento e padronização para garantir que os dados estejam prontos para alimentar modelos de IA. Preparação estrutural para consumo por agentes.