Sua empresa já usa Inteligência Artificial. A pergunta agora é: quem controla tudo isso?
A AI-HUB é a plataforma da Cadmus que centraliza modelos, agentes, usuários, aplicações, políticas, custos e indicadores para que a empresa amplie o uso de IA com segurança, liberdade tecnológica e foco em resultado.
Copilotos, modelos generativos, agentes e automações já fazem parte da rotina de muitas áreas. Quando essa adoção acontece de forma isolada, a empresa perde visibilidade sobre ferramentas, acessos, dados, custos e resultados.
Cada área escolhe uma solução diferente. Contas individuais se multiplicam. Informações corporativas podem ser enviadas a ferramentas externas. Agentes passam a acessar sistemas sem uma política comum de governança.
Isso é Shadow AI.
O problema não é as pessoas utilizarem IA. É a organização não saber exatamente quais soluções estão sendo usadas, com quais informações, por quem, a que custo e com que resultado.
Cada área contrata e adota a sua própria solução de IA.
Informações corporativas trafegando fora das regras da empresa.
Licenças e APIs espalhadas entre times, sem visão consolidada.
Iniciativas sem indicadores que comprovem valor de negócio.
A AI-HUB cria uma camada única entre usuários, aplicações corporativas, agentes e diferentes modelos de Inteligência Artificial. Em vez de cada iniciativa operar isolada, a empresa centraliza políticas, acessos, modelos autorizados, agentes, integrações, consumo e indicadores em um ambiente governado.
Pessoas e áreas de negócio
AI-HUB
Agentes e workflows
Modelos e sistemas
A AI-HUB não é mais uma IA. É a camada que permite controlar, orquestrar e escalar todas as suas IAs.
Porque a AI-HUB não precisa substituir essas soluções. Ela atua sobre elas.
A empresa continua utilizando diferentes modelos e provedores, mas passa a ter um ponto central para definir quem pode usar cada recurso, quais dados podem ser acessados, quanto pode ser consumido e quais agentes podem executar ações.
Independência tecnológica com uma governança única para a operação de IA.
Centralize usuários, permissões, modelos autorizados, agentes, aplicações e políticas de utilização. Defina guardrails, restrições de acesso, regras para dados sensíveis e níveis de autonomia.
IA descentralizada no uso. Governança centralizada no controle.
Crie e coordene assistentes conversacionais, agentes especializados, agentes autônomos e workflows multiagente. Conecte IA a APIs, bancos de dados, documentos e sistemas corporativos.
O objetivo não é apenas conversar com IA. É colocar IA para trabalhar.
A AI-HUB é agnóstica de LLM. Cada agente pode usar OpenAI, Gemini, Claude, modelos Microsoft, open source, locais ou privados conforme custo, performance e segurança.
Nem toda tarefa precisa ser executada pelo modelo mais caro.
Acompanhe utilização, consumo, performance, qualidade das respostas, tarefas executadas, engajamento e resultados para escalar com base em evidência.
De uma coleção de experimentos a uma capacidade mensurável.
Custo mensal de IA, conversas, agentes ativos e bases de conhecimento consolidados para decisão rápida.
Consumo comparado entre Claude, OpenAI, Gemini e outros provedores, com histórico de atividade por período.
Agentes de chat e autônomos, sessões, execuções e uso por agente no mesmo período de análise.
Execuções, taxa de sucesso, duração e histórico auditável de cada agente publicado na organização.
Usuários ativos, execuções por pessoa, horas economizadas e ranking de eficiência por área.
Quem tem acesso a qual ferramenta, quanto custa por colaborador e quem aprovou cada liberação.
Até onde a empresa permitir. O nível de autonomia varia conforme o processo, o risco, os dados acessados e a criticidade da decisão.
O agente analisa o contexto e recomenda uma ação. A decisão permanece com uma pessoa.
O agente prepara a ação e um profissional valida antes da execução.
Atividades previamente autorizadas são executadas dentro de regras e limites definidos.
Interações, acessos, decisões e ações são monitorados para auditoria e melhoria contínua.
Autonomia proporcional ao risco.
Guardrails, políticas, bases confiáveis, permissões e Human in the Loop criam liberdade para inovar sem abrir mão de segurança e responsabilidade.
Sem uma camada central de gestão, o custo de IA fica pulverizado entre licenças, APIs, áreas, agentes e modelos. A AI-HUB transforma esse consumo em gestão financeira de IA.
É possível acompanhar utilização por usuário, área, agente, aplicação ou modelo e trabalhar com limites de créditos e políticas de consumo — relacionando performance a indicadores de negócio.
Políticas de consumo por usuário, área, agente ou modelo.
Consumo atribuído a quem usa, com previsibilidade de gasto.
Horas economizadas, tarefas automatizadas, redução de erros.
Tarefas simples em modelos eficientes, casos críticos nos mais robustos.
Visibilidade sobre usuários, agentes, modelos, dados, acessos e políticas.
Mais áreas usando IA dentro de uma arquitetura preparada para crescer sem multiplicar soluções isoladas.
Consumo centralizado, limites por contexto e liberdade para escolher o modelo mais eficiente para cada tarefa.
Indicadores que identificam quais agentes e iniciativas realmente geram resultado para o negócio.
A empresa avança com IA sem perder controle sobre segurança, fornecedores, custos e resultados.
O melhor caminho é começar por um contexto claro e expandir progressivamente.
Mapeie ferramentas, modelos, agentes, usuários, custos e principais pontos de Shadow AI.
Priorize uma necessidade com valor claro e risco controlado.
Estabeleça modelos autorizados, acessos, guardrails, dados permitidos e níveis de autonomia.
Integre aplicações, APIs, documentos e bases necessárias para o agente trabalhar no contexto da empresa.
Acompanhe consumo, performance e valor entregue antes de ampliar para novas áreas e agentes.
Não. A AI-HUB é agnóstica de LLM e permite utilizar diferentes modelos conforme custo, performance, segurança e necessidade. Isso reduz o risco de lock-in tecnológico e permite que a estratégia evolua junto com o mercado.
Não necessariamente. Isso depende da arquitetura e das regras definidas pela empresa. A AI-HUB permite controlar quais modelos podem acessar determinadas informações. Casos sensíveis podem utilizar modelos privados ou locais, enquanto outros podem utilizar APIs públicas dentro das políticas corporativas.
Não. Chat é apenas uma das interfaces possíveis. A plataforma pode trabalhar com assistentes conversacionais, agentes especializados, agentes autônomos e workflows com múltiplos agentes capazes de consultar informações e executar atividades.
Sim, desde que isso seja autorizado. Agentes podem ser integrados a APIs, bancos de dados, documentos e aplicações corporativas para consultar informações ou executar ações dentro de regras e permissões definidas.
Na maioria dos casos, não. Muitos casos podem ser resolvidos combinando modelos existentes com contexto corporativo, RAG, prompts, ferramentas e agentes. Treinamento ou fine-tuning pode ser utilizado quando houver uma necessidade específica.
Sim. A arquitetura agnóstica permite combinar modelos públicos, privados, locais ou open source. A escolha pode considerar segurança, custo, performance e sensibilidade dos dados.
Créditos podem funcionar como uma unidade de consumo da plataforma. A empresa consegue acompanhar utilização por usuário, área, agente, aplicação ou modelo, além de definir limites e políticas de consumo para tornar o gasto com IA mais previsível e gerenciável.
A operação pode ser acompanhada por indicadores como volume de utilização, tempo de resposta, consumo, feedback, tarefas executadas, sucesso ou falha das ações, engajamento e performance dos agentes.
O ideal é relacionar cada agente a indicadores de negócio. Horas economizadas, tarefas automatizadas, redução de tempo, produtividade, redução de erros, volume processado, redução de custos ou aumento de receita são exemplos de métricas que ajudam a medir valor.
Não. ERP, CRM, ServiceNow, Jira, SharePoint, sistemas legados e outras aplicações podem continuar existindo. A AI-HUB funciona como uma camada inteligente capaz de conectar a IA a esses ambientes e coordenar o uso de agentes e modelos.
Normalmente existe uma governança central, frequentemente em TI, Dados, Inovação ou um AI Office. Esse grupo define modelos, limites, políticas e acessos, enquanto as áreas de negócio utilizam ou criam agentes dentro dessas regras.
Mapeie o cenário atual, centralize modelos e agentes, defina regras de uso e transforme iniciativas isoladas em uma capacidade corporativa de IA segura, mensurável e preparada para escalar.