Durante minha jornada implementando projetos de inteligência artificial, tenho observado uma preocupação recorrente: como garantir a segurança das informações corporativas ao utilizar IA? Decidi compartilhar algumas descobertas importantes sobre este tema que raramente encontramos em discussões na internet.
O Desafio
As empresas têm receio – e com razão – de expor dados sensíveis como propriedade intelectual, informações estratégicas e dados pessoais ao utilizarem sistemas de IA. As principais dúvidas são: Como garantir que esses dados permanecerão seguros? Como assegurar conformidade com a LGPD? Como evitar transferência internacional de dados?
A Solução: Uma Abordagem em Camadas
1. Processamento Local
A primeira camada de proteção é garantir que todo processamento ocorra exclusivamente no Brasil. Existem duas formas de conseguir isso:
- Usar a família Gemini do Google, que permite especificar o processamento apenas em território nacional
- Implantar modelos em máquinas próprias no GCP (Google Cloud Platform), como o Llama da Meta ou Claude da Anthropic, mantendo total controle sobre a localização do processamento
2. RAG Inteligente
Imagine que você precisa responder a uma pergunta sobre um assunto muito específico dentro da sua empresa. Em vez de ler toda a documentação disponível (que poderia ter milhares de páginas), você pede ajuda a um assistente muito eficiente. Este assistente rapidamente localiza apenas os documentos relevantes para sua pergunta, faz um resumo objetivo e apresenta uma resposta precisa, é exatamente assim que funciona o RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Para entender melhor, pense em uma biblioteca enorme. Se você perguntasse “qual é a política de cancelamento do cartão premium?”, uma pessoa comum precisaria verificar todos os livros da biblioteca. Já o RAG é como um bibliotecário muito bom: ele imediatamente identifica as três ou quatro páginas específicas que falam sobre cancelamento de cartão premium. E o melhor: ele faz isso em segundos, sem precisar expor todo o acervo da biblioteca, mantendo a segurança das informações confidenciais e garantindo que a resposta seja baseada apenas em dados oficiais da empresa.
Um bom RAG resolve o problema da “alucinação” da IA, ao forçar o LLM a basear suas respostas em documentos específicos e verificados, como os procedimentos e políticas da sua empresa. É a diferença entre “acho que sei a resposta” e “deixa eu verificar a fonte oficial”.
E o melhor de tudo é que ao passar somente fragmentos da informação o RAG também evita enviar todos os seus documentos para a IA.
3. Orquestração Avançada de IA = Alice a IA da MMCafé!
Nossa experiência com a Alice, nossa orquestradora de IAs, mostrou que podemos elevar a inteligência artificial a outro nível. Ela analisa cada pergunta e automaticamente escolhe não só o melhor motor de IA, mas também o tipo ideal de RAG e a quantidade precisa de contexto necessário. O diferencial? Um sistema de “cercas digitais” que mantém a IA focada exclusivamente no conteúdo verificado da plataforma MMCafé, otimizando custos, performance e, principalmente, reduzindo os riscos de alucinação e acesso a dados externos.
O Resultado
Com esta abordagem tripla, conseguimos:
- Manter dados no Brasil
- Evitar exposição desnecessária de informações
- Garantir que os dados não serão usados para treinar os modelos de IA
- Manter conformidade com a LGPD
Em breve, compartilharei mais insights sobre tokens, rastreabilidade em IA, intenções, tipos de RAG, prompts e modelos personalizados. Me conta: qual aspecto da segurança em IA mais preocupa você? Quer saber sobre mais algum tema de IA?
