AWS Generative AI Competency
A Elevata ajuda sua equipe a escolher o caso de uso certo, desenhar arquiteturas com Bedrock ou SageMaker, medir qualidade, controlar custo de inferência e lançar com governança antes de escalar.
Antes da arquitetura
Caso de uso
GenAI é mesmo o caminho?
Esse fluxo é um bom candidato para IA generativa ou busca, regras, automação ou análise de dados resolveriam com mais confiabilidade?
Dados
Fontes atuais e permissionadas
Os documentos e dados estão atualizados, limpos, permissionados e têm um dono responsável por manter a qualidade?
Risco
O que acontece quando a IA erra?
O fluxo precisa de revisão, aprovação, reversão, humano no circuito ou bloqueios para ações sensíveis?
Produção
Critérios antes do lançamento
Antes de lançar, defina conjunto de avaliação, logs, modelo de custo, revisão de segurança, fallback, responsável e playbook operacional.
Prova antes de promessa
Projetos de IA generativa falham quando são tratados como demonstrações, não como sistemas que precisam operar: sem conjunto de avaliação, sem dono dos dados, sem modelo de custo, sem fallback e sem responsabilidade clara depois do lançamento. A Elevata combina cloud, dados e IA na AWS para converter um caso de uso em arquitetura, avaliação, backlog, runbook e controles de custo.
Fit e não fit
É um bom fit quando CTOs, líderes de dados, produto, operações ou atendimento têm um workflow específico, fontes de dados identificáveis e um patrocinador que aceita critérios de avanço ou interrupção. Não é o caminho certo para automação total sem revisão, dados sem dono, promessa de créditos AWS ou uma POC desconectada da operação.
Decisão técnica
| Quando faz sentido | O que validar antes | |
|---|---|---|
| Amazon Bedrock | Quando você precisa acessar modelos de base com segurança, criar RAG, agentes, guardrails e aplicações rapidamente sem gerenciar infraestrutura de modelo. | Permissões dos dados, qualidade da busca, conjunto de avaliação, latência e custo por tarefa. |
| SageMaker | Quando o caso exige mais controle: treinamento, fine-tuning, implantação especializada ou fluxos de MLOps. | Qualidade dos dados de treino, propriedade do modelo, MLOps, padrão de inferência e sustentação. |
| Plataforma de dados primeiro | Quando a ideia de IA é boa, mas os dados estão desatualizados, espalhados, sem permissão clara ou difíceis de recuperar. | Dono dos dados, atualização, controle de acesso, metadados e fonte oficial. |
| Ainda não é GenAI | Quando busca, regras, análise de dados, automação ou uma interface mais simples resolvem com mais confiabilidade. | Fluxo do usuário, custo do erro, métrica de negócio e esforço de manutenção. |
Decisão antes do modelo
O primeiro filtro não é Claude, Titan, Llama, Bedrock ou SageMaker. É entender se o trabalho exige geração, raciocínio e linguagem natural, ou se busca, regras, automação, análise de dados ou uma interface melhor resolveriam com menos risco.
Da POC à produção
Em geral, 1 a 2 semanas para mapear workflow, sponsor, fontes, riscos, critérios de sucesso, lacunas de dados e caminho build/não build. O prazo depende da disponibilidade de pessoas e informações.
Quando o caso de uso, o dono dos dados e a métrica estão claros, uma prova de conceito delimitada costuma levar 2 a 4 semanas, com conjunto de avaliação e custo por tarefa desde o início.
Implementações com RAG, agentes, integrações, revisão de segurança, monitoramento e passagem para operação costumam levar 6 a 12 semanas ou mais, conforme dados, compliance e integrações.
Documentamos runbooks, donos, métricas, alertas, revisão de prompts/modelos, fallback, custos e rotina de melhoria para o time interno ou operação gerenciada.
O que você recebe
A avaliação precisa converter uma ideia ou POC em decisões utilizáveis: construir, reduzir escopo, corrigir dados primeiro ou escolher uma solução mais simples.
Entrega
Workshop para comparar workflows por valor de negócio, prontidão dos dados, viabilidade, risco, avaliação, latência, custo por tarefa e responsabilidade depois do lançamento.
RAG com Knowledge Bases, agentes, guardrails e integração com dados corporativos, com permissões, fontes autorizadas, avaliação, custo por tarefa e operação definidos cedo.
Treinamento, fine-tuning, avaliação e implantação especializada com SageMaker quando modelos de base não bastam, ou quando MLOps, ownership e padrões de inferência exigem mais controle.
Mapeamos fontes oficiais, permissões, atualização, metadados, chunking, vector search e avaliação de recuperação antes de tentar consertar tudo com prompt.
Definimos conjunto de avaliação, fidelidade às fontes, precisão de tool calls, logs, limites, fallback e revisão humana para ações sensíveis.
Monitoramos tokens, embeddings, busca vetorial, retries, latência, observabilidade, custo unitário, revisão de prompts/modelos e runbooks.
AWS
Competência AWS em IA Generativa validada pela AWS
35%
redução em caso documentado de otimização de inferência
250+
lançamentos na AWS em workloads e ambientes
Ecossistema de dados e IA
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Controle custo unitário de Bedrock, SageMaker e RAG.
Conecte modelos a dados, ferramentas e fluxos de trabalho auditáveis.
A fundação de dados que alimenta seus modelos de IA.
Controle custos de inferência e infraestrutura de IA.
Sobre a Elevata
A Elevata é uma AWS Advanced Tier Services Partner com Competência AWS em IA Generativa e foco em workloads de produção. Para IA generativa, nosso papel é ajudar sua equipe a escolher o caso de uso certo, validar se GenAI é a solução adequada, desenhar arquitetura AWS, medir qualidade, controlar custo e preparar a passagem para operação com responsabilidades claras.
Mais sobre nósPerguntas frequentes
Amazon Bedrock costuma fazer sentido quando a equipe quer acessar modelos de base, construir RAG, agentes e guardrails sem gerenciar infraestrutura de modelo. SageMaker faz mais sentido quando há necessidade de treinamento, fine-tuning, implantação especializada ou fluxos de MLOps com mais controle. Antes da escolha, valide dados, avaliação, latência, custo e operação.
Um diagnóstico focado normalmente leva de 1 a 2 semanas. Uma prova de conceito bem delimitada pode levar 2 a 4 semanas quando caso de uso, dono dos dados e métrica estão claros. Uma implementação em produção com RAG, agentes, integrações, revisão de segurança, monitoramento e passagem para operação costuma levar 6 a 12 semanas ou mais, dependendo de dados, compliance e integrações.
Sim, se houver um workflow real por trás da POC. Muitas falhas vêm de fontes ruins, busca fraca, ausência de avaliação, permissões mal definidas, escopo amplo demais ou falta de fallback. Revisamos o que falhou e decidimos se vale melhorar recuperação, mudar arquitetura, reduzir escopo, adicionar avaliação ou interromper antes de gastar mais.
Começamos com fontes aprovadas, conjunto de avaliação, critérios de fidelidade às fontes, testes de recuperação, limites de ferramentas, logs, fallback e revisão humana para ações sensíveis. Guardrails ajudam, mas não substituem permissões, avaliação, arquitetura de aplicação e governança do processo.
Você não precisa ter tudo perfeito, mas precisa identificar as fontes mais importantes, quem é dono delas, como são atualizadas, quem pode acessá-las e qual resposta seria considerada correta. Se os dados estão espalhados ou sem permissão clara, a primeira fase pode ser modernização de dados e não GenAI.
Modelamos custo por tarefa, não apenas custo total. Isso inclui tokens, embeddings, vector search, retries, chamadas de ferramenta, logs, observabilidade, latência, fallback e revisão humana. O objetivo é saber o custo de uma resposta, documento, ticket ou ação antes de ampliar o uso.
Em muitos casos, sim, mas isso exige controles de acesso, classificação de dados, criptografia, logs, retenção, revisão de privacidade e validação jurídica quando houver dados pessoais ou sensíveis. A arquitetura deve documentar o que entra no modelo, o que fica em RAG, quem pode consultar e como o acesso é auditado.
Podem mudar. Projetos com dados pessoais no Brasil ou no Canadá devem considerar finalidade, base legal, consentimento quando aplicável, minimização, retenção, logs, região, fornecedores, controles de acesso e revisão jurídica. A Elevata ajuda a documentar premissas técnicas, mas isso não substitui avaliação jurídica.
Podemos ajudar a avaliar elegibilidade para programas como PoC, MAP ou AWS Activate e organizar premissas técnicas e de negócio para análise. Créditos não são garantidos: disponibilidade, valores, prazos e aprovação dependem dos critérios e regras vigentes da AWS.
Traga um fluxo de trabalho, uma fonte de dados ou uma POC existente. Vamos entender objetivo, usuários, fontes, riscos, estágio AWS, preocupação de privacidade, métrica de sucesso e urgência. A saída esperada é um próximo passo claro: construir, reduzir escopo, corrigir dados primeiro ou escolher uma solução mais simples.
Próximo passo
Em uma conversa de diagnóstico, ajudamos sua equipe a entender se o fluxo é um bom candidato para IA generativa, qual arquitetura AWS tende a fazer sentido, quais lacunas de dados ou governança precisam ser resolvidas e como deveria ser a primeira fase.
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