O que uso em engagements de clientes.
Após 25+ anos a construir e desenhar sistemas de pagamentos mission-critical, daqueles que não podem cair, não podem expor dados e não podem falhar uma auditoria, passo agora a maior parte do tempo no cruzamento entre IA e arquitetura empresarial, a transformar GenAI da promessa em slides para resultados governados e prontos para produção.
Disponível para projetos fractional e advisory através da Hawk Nest: pequenos, escritos e sénior-led de ponta a ponta.
Iniciativa interna que cataloga e operacionaliza casos de uso de IA em desenvolvimento, DevOps, documentação, pré-venda, compliance e suporte.
LLM gateway, audit logging, guardrails e inventário de fornecedores alinhados com PSD2, DORA, GDPR e uma arquitetura de segurança de duas zonas.
Claude Platform, servidores MCP e workflows skill-driven para geração automática de documentação técnica, com ROI mensurável.
Plataforma interna de aprendizagem em RAG na AWS (ChromaDB, GPT-4o, React) para suporte ao cliente e onboarding.
Quatro formas de trazer-me para a sua organização: embaladas para que compre resultados, não dias.
Da descoberta de casos de uso à seleção de fornecedores, modelo de governança e roadmap.
Domínios de Negócio, Aplicação, Segurança e Dados: solution design com rastreabilidade da capacidade ao componente.
Agentes, RAG e ferramentas internas em Claude, OpenAI, Azure AI, GCP e stacks open-source.
Decisões de arquitetura, trade-offs build-vs-buy e roadmaps de IA: expertise sénior sem contratação permanente.
Projectos anonimizados em pagamentos e serviços financeiros regulados. Os nomes dos clientes ficam privados; os padrões transferem-se.
Os detalhes estão anonimizados. Os nomes dos clientes nunca são divulgados.
Três tamanhos. Resultados, não dias.
Segunda opinião independente
Revisão de arquitetura, triagem de casos de uso de IA, clarificação build-vs-buy
Governança e roadmap
Framework de governança de IA, seleção de fornecedores, roadmap de adoção a 12 meses
Construir e levar para produção
Primeiro caso de uso GenAI em produção: agentes, RAG ou ferramenta interna
Leve no processo, pesado nos resultados. Mesma forma para Light, Medium e Intensive.
30–60 min, gratuita. Perceber contexto, postura de risco, constrangimentos regulatórios e a coisa que tem de funcionar.
Scope, resultados, KPIs e critérios de aceitação escritos. Nada de moving goalposts.
Demos semanais. Decision log vivo. Tudo escrito para que o trabalho sobreviva ao engagement.
Knowledge transfer para a sua equipa. Período de on-call opcional após o fim.
O que os clientes perguntam antes de trabalharmos juntos.
Trabalho com duas mãos: numa, GenAI, agentes, padrões RAG e o stack de LLM; noutra, a disciplina de arquitetura empresarial (TOGAF, ArchiMate, integração, segurança) que faz esses padrões sobreviverem a uma auditoria. A maioria dos clientes contrata uma e depois descobre que precisa da outra. Eu trago as duas.
Não encontrou a sua pergunta?
Envie-me um email direto →Discovery call de 30 minutos, gratuita. Diga-me a única coisa que tem de funcionar e os constrangimentos regulatórios à volta. Eu digo-lhe se posso ajudar.
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