Case 02 · IA aplicada
RAG Corporativo — Arquitetura de Conhecimento
Documentação de produto morava em Slack, Figma, Notion e ClickUp. Ninguém achava nada. Construí um RAG corporativo com governança de acesso, modelos locais e recuperação de decisões em segundos.
- Contexto
- Ferramenta interna para time de produto
- Papel
- Product Designer + Arquiteto de Informação
- Métrica
- Adoção
- recorrente pelo time de produto
- Setor
- iGaming → SaaS B2B
O briefing vs. o problema real
O que pediram
Organizar melhor a documentação em Notion. O time achava que precisava de uma nova taxonomia de páginas.
O que estava quebrado
O problema não era estrutura — era acesso. Cada decisão vivia em uma ferramenta diferente, com contexto perdido entre threads. Buscar 'por que decidimos X em março' consumia horas e reunião.
Reframing
Reorganizar quatro ferramentas não escala. O que escala é uma camada de recuperação que respeita permissões, entende contexto e devolve rastreabilidade — não mais uma pasta.
Decisões-chave
RAG local com Ollama + Qwen ao invés de API paga
Por quê
Dados corporativos com regulação setorial não podem sair do perímetro. Modelos locais eliminam a discussão de compliance antes dela começar.
Trade-off
Latência maior e infraestrutura interna para manter. Aceito porque a alternativa (API externa) era vetada por segurança.
Governança por grupos que espelha o org chart
Por quê
Buscas retornam apenas o que o usuário já teria acesso nas ferramentas de origem. Sem isso, o RAG vira vazamento de informação.
Trade-off
Configuração inicial mais complexa. Compensa evitar o pior cenário: um estagiário vendo salário de VP em três cliques.
Interface de chat com citação obrigatória da fonte
Por quê
IA sem citação é rumor. Cada resposta linka o documento original — decisão continua sendo do humano, não do modelo.
Trade-off
Perde-se a fluidez de uma resposta única e polida. Aceito: rastreabilidade > eloquência.
Prototipação em CLI antes de qualquer Figma
Por quê
A pergunta era 'o RAG devolve algo útil?', não 'como fica a tela?'. Provar valor com input/output textual poupou semanas de UI descartável.
Trade-off
Sem tela para mostrar em reunião no início. Vendemos com transcrições reais — mais convincente que mock.
Resultados e impacto
Negócio
Time de produto adotou como primeira parada para qualquer 'como decidimos X'. Reuniões de contexto para novos membros ficaram mais curtas.
Usuário
Decisão de fluxo de pagamento tomada em março foi recuperada em segundos em julho — sem convocar quem estava na sala original.
Time / sistema
Padrão de documentação com racional obrigatório se difundiu por osmose: o que não é bem documentado não é achado depois.
Reflexão
IA aplicada não é sobre o modelo, é sobre o que você alimenta e como você governa. O trabalho difícil não foi o RAG — foi convencer que citação de fonte precede resposta bonita. Faria diferente? Começaria a discussão de permissão antes da de recuperação: definir quem vê o quê muda a arquitetura inteira.