Transformando o futuro com
inovação em tecnologia

1. Ciência de Dados

Cenário de negócio

Organizações de médio e grande porte que acumulam dados em ERPs, CRMs, planilhas e sistemas legados sem integração, tomando decisões de compra, precificação, cobrança e alocação de equipe com base em percepção. Em escritórios e departamentos jurídicos, o desafio típico é mensurar carteiras processuais (jurimetria) e prever desfechos, prazos e provisões.

A pergunta que orienta o projeto é sempre de negócio: quanto estoque manter, quem tende a inadimplir, qual preço preserva a margem diante da inflação do setor, onde concentrar esforço de cobrança.

Abordagem técnica & governança

• Arquitetura de dados em camadas (bruta → tratada → analítica) com pipelines ELT versionados, catálogo e dicionário de dados, testes de qualidade automatizados e linhagem rastreável.
• Modelagem estatística e preditiva — séries temporais para demanda, gradient boosting e regressão para risco/propensão, clusterização para segmentação — sempre com validação temporal (backtesting) e comparação contra um baseline simples.
• MLOps proporcional ao porte: versionamento de dados e modelos, monitoramento de deriva (drift) e reavaliação periódica, com validação humana antes de qualquer decisão automatizada.
• Governança e LGPD: definição de papéis (controlador/operador), minimização e pseudonimização de identificadores na camada analítica, controle de acesso por perfil, trilha de auditoria, retenção definida e relatório de impacto (RIPD) quando o tratamento envolve dados sensíveis ou decisões que afetam o titular (art. 20 — direito à revisão).
• Explicabilidade: importância de variáveis e explicações locais (ex.: SHAP) documentadas para que gestores e auditores compreendam o porquê de cada previsão.

Impacto prático & métricas de sucesso

O sucesso é medido com indicadores acordados na abertura do projeto e acompanhados em painel com fonte e data. Faixas de referência típicas dos projetos desta especialidade:

2. Engenharia de Software

Cenário de negócio

Sistemas monolíticos legados que concentram risco operacional, processos críticos rodando em planilhas e e-mails, integrações frágeis entre fornecedores, custos de nuvem crescendo sem visibilidade e dificuldade de responder "quem fez o quê e quando" em auditorias.

A demanda do cliente costuma ser dupla: modernizar sem interromper a operação e ganhar previsibilidade de custo e de prazo nas entregas.

Abordagem técnica & governança

• Arquitetura em camadas/hexagonal com APIs REST documentadas (OpenAPI), eventos assíncronos onde há desacoplamento real a ganhar e modernização incremental (strangler pattern) para sistemas legados.
• DevOps e qualidade: integração e entrega contínuas, testes automatizados em pirâmide, infraestrutura como código, ambientes reprodutíveis e observabilidade (logs estruturados, métricas, rastreamento distribuído).
• Segurança por padrão: OWASP ASVS como referência, gestão centralizada de segredos, menor privilégio, criptografia em trânsito e em repouso, dependências monitoradas contra CVEs (NVD).
• Governança de engenharia: registros de decisão de arquitetura (ADRs), revisão de código obrigatória, SLOs acordados com o negócio e FinOps (etiquetagem de recursos, orçamentos e alertas de custo).
• LGPD by design: logs sem dados pessoais, políticas de retenção e descarte implementadas em código, direitos do titular (acesso, correção, exclusão) atendidos por rotina auditável.

Impacto prático & métricas de sucesso

Adotamos as quatro métricas DORA como linguagem comum com o cliente, somadas ao impacto financeiro direto:

3. Inteligência Artificial Aplicada

Cenário de negócio

Alto volume de documentos e mensagens — contratos, petições, notas fiscais, tickets de atendimento, e-mails — lidos e classificados manualmente por equipes qualificadas. O cliente quer velocidade e consistência, mas teme alucinações, vazamento de dados para provedores externos e decisões automatizadas sem controle.

Os casos mais frequentes: triagem e classificação documental, sumarização executiva, extração de entidades (partes, valores, prazos), assistentes internos sobre base de conhecimento privada e apoio ao atendimento.

Abordagem técnica & governança

• RAG sobre base privada com controle de acesso por documento, fontes citadas em cada resposta e nenhum treinamento de modelo com dados do cliente (cláusula contratual com o provedor, residência de dados definida).
• Supervisão humana obrigatória (human-in-the-loop) em qualquer saída com efeito jurídico, financeiro ou sobre pessoas; a IA propõe, o especialista decide.
• Modelos especializados para classificação e NER quando a tarefa é bem definida — mais baratos, auditáveis e estáveis do que um LLM genérico.
• Guardrails e avaliação: filtro de dados pessoais antes do prompt, prompts versionados, conjunto de testes (golden set) para medir acurácia e taxa de alucinação a cada mudança, registro de prompts e respostas para auditoria.
• Governança de IA: política de uso, avaliação de impacto (RIPD/DPIA), gestão de riscos alinhada à ISO/IEC 42001 e acompanhamento do marco legal brasileiro da IA como referência de conformidade futura.

Impacto prático & métricas de sucesso

Medimos ganho de tempo, qualidade e segurança — nunca apenas volume automatizado:

4. Perícia Computacional

Cenário de negócio

Disputas judiciais e investigações internas que dependem de e-mails, mensagens instantâneas, dispositivos móveis, servidores e dados em nuvem; suspeitas de fraude interna ou desvio; incidentes de segurança com obrigação de comunicação à ANPD e aos titulares; contratos bancários e de meios de pagamento com juros a conferir contra as taxas oficiais.

O que o cliente precisa é de prova admissível: evidência íntegra, metodologia reprodutível e laudo compreensível ao juízo — ou de um diagnóstico rápido e sigiloso para decidir se e como agir.

Abordagem técnica & governança

• Coleta forense com imagem bit-a-bit, geração e verificação de hash (SHA-256) de todos os artefatos e cadeia de custódia documentada conforme ISO/IEC 27037, diretrizes ACPO e arts. 158-A a 158-F do CPP.
• Análise em ambiente isolado, correlação temporal e de metadados, recuperação de dados apagados quando aplicável e reconstrução de linhas do tempo.
• Ciência de dados aplicada à perícia: Lei de Benford e detecção de anomalias em lançamentos financeiros, análise de grafos de relacionamento entre partes, verificação de juros contratuais contra Selic e séries oficiais do Banco Central.
• Laudo e assistência técnica com metodologia reprodutível, linguagem adequada ao juízo, quesitos respondidos objetivamente e suporte ao advogado em impugnações e audiências.
• Governança e sigilo: acesso restrito à equipe nomeada, NDA com todos os envolvidos, base legal do exercício regular de direitos (LGPD art. 7º, VI), minimização do que é coletado e descarte seguro e certificado ao fim do prazo legal.

Impacto prático & métricas de sucesso

Em perícia, o resultado se mede pela robustez da prova e pelo prejuízo evitado ou recuperado:

5. Confidencialidade e conformidade

Todos os cenários acima consolidam padrões observados em projetos reais, apresentados sem qualquer elemento que permita identificar clientes, contrapartes, pessoas naturais ou informações protegidas por sigilo. Essa é uma decisão de governança da TNKX, não apenas uma obrigação contratual.