Alfred AI · LLM próprio europeu

LLM próprio.
Seus dados não treinam ele.

Alfred é um modelo de linguagem proprietário, desenvolvido in-house na Europa sob GDPR e EU AI Act. Agentes corporativos, RAG enterprise e governança — com a garantia de que dados de clientes nunca são usados para treinamento, fine-tuning ou compartilhamento.

100%
In-house · UE
Zero
Treino com dados de clientes
On-prem
Pesos sob seu controle
GDPR + EU AI Act
Por desenho
Alfred One v 3.2 · on-prem
private
Resuma o contrato 2026-A4 e marque cláusulas de rescisão.
Contrato 2026-A4 · 38 páginas. Identifiquei 3 cláusulas de rescisão (§4.2, §11, §22.6) e 1 multa contingente. Citações inline disponíveis.
PII redacted on-prem no training
Pergunte ao Alfred…
Capacidades

Um framework, não uma demo.

IA em produção exige mais que prompts. Alfred AI traz o ferramental que torna casos reais possíveis.

Alfred One

Modelo proprietário, treinado e operado por nós, na UE. Pesos sob seu controle em deploys on-prem. Multi-modelo opcional com isolamento.

Agentes corporativos

Agentes que executam tarefas reais sobre a ontologia do Atlas. Com permissões, limites e logs.

RAG enterprise

Recuperação de conhecimento sobre seus dados estruturados e documentos, com permissionamento por linha.

Evals e benchmarks

Avaliação contínua de qualidade, viés e custo. Decida com dados, não com hype.

Governança de modelos

Aprovação, versionamento e descomissionamento. Cada decisão da IA é rastreável.

Privacy preserving

Redação automática de PII, prompts assinados, dados sensíveis nunca expostos a modelos externos.

Como funciona

Como Alfred AI entra na sua operação.

Da seleção de modelo à decisão auditável, sem que dados saiam do seu perímetro.

01

Defina o caso

Junto com nosso time, mapeamos o problema de negócio, dados disponíveis e SLOs de qualidade.

02

Prepare o contexto

RAG sobre Atlas. Permissionamento por linha. Redação automática de PII. Nada do seu dado vaza.

03

Avalie sem hype

Suíte de evals mede qualidade, viés, custo e latência. Quem decide é o número, não o pitch.

04

Coloque em produção

Deploy auditado. Cada inferência logada. Rollback em segundos quando algo desvia.

IA em produção

IA que entrega, não que demonstra.

Atendimento autônomo

Agentes de suporte que executam ações reais — não só respondem. Veja Alfred Agent para cobrança e voz.

  • Resolução autônoma
  • Voz hiper-realista
  • Auditoria por interação

Análise de documentos

Contratos, laudos, regulamentos: extração estruturada com auditoria de cada inferência.

  • Extração com confidence
  • Citação para revisão
  • Lineage por campo

Automação cognitiva

Workflows que combinam regras, LLMs e humanos quando necessário. RPA com cérebro.

  • Human-in-the-loop
  • Custo controlado
  • Trilha de decisão

Copilots por função

Assistentes para vendas, finanças, jurídico — com acesso seguro aos dados de cada área.

  • ACL por linha
  • Treinamento por dossiê
  • Personalização por papel

Vamos colocar AI para operar.

Sessões técnicas conduzidas pelo nosso time de engenharia. Sem pitches genéricos.