A plataforma onde a IA opera dentro da sua empresa
O núcleo que transforma múltiplas fontes em um contexto único, auditável e reutilizável.
plataforma onde a IA opera dentro da sua empresa, uma conversa, múltiplos provedores e agentes que executam
Isolamento completo de dados. Nenhum dado da sua empresa é usado para treinar modelos públicos. Auditoria logs em tempo real.
Agentes que funcionam com os dados da sua empresa. Fale com seu CRM e crie ações a partir dele.
O sistema ouve suas reuniões, transcreve com diarização e gera pautas de acompanhamento no CRM.
Troque o cérebro quando quiser. Use GPT-5.1 hoje, Claude 4.5 amanhã ou Gemini 3.0, escolha seu modelo de preferência a qualquer momento da conversa.
O Stok AI possui uma arquitetura full-stack moderna, com um front-end web de chat e um back-end orquestrador de IA. No front-end, a interface de chat corporativa permite interação em linguagem natural (com suporte a português e inglês) e integração de arquivos e outros conteúdos. No back-end, há um servidor Node.js/Express que se integra a múltiplos serviços de IA e dados, seguindo uma abordagem de microsserviços. A plataforma conversa com os dados e sistemas internos da organização, e orquestra “agentes inteligentes” especializados para diferentes tarefas do dia a dia. Em vez de o usuário acessar diversos sistemas ou painéis, ele faz perguntas em linguagem natural e o Stok AI se encarrega de consultar bancos de dados, buscar informações internas, pesquisar na web, resumir documentos ou transcrever conteúdos conforme necessário. Essa arquitetura modular e extensível – construída com tecnologias atuais (por exemplo, microsserviços na nuvem) – facilita a integração com o ambiente do cliente e a rápida evolução da plataforma.
Agentes inteligentes são módulos de IA especializados, cada um focado em um tipo de tarefa ou fonte de dados específica. A TK Technologies desenvolveu um ecossistema de agentes especializados que podem atuar dentro do Stok AI ou de forma isolada, conforme a necessidade do cliente. Por exemplo, há um Agente SQL para consultas em bancos de dados corporativos, um Agente de Reuniões (Meeting Agent) para extrair e resumir informações de atas e conversas, um Agente de Pesquisa Profunda (DeepResearch) para buscar informações na web com curadoria de fontes, um Agente de Transcrição para converter áudio/vídeo em texto, um Agente de Parsing para extrair insights de textos/transcrições, e até um Validador de Inventário para conferir dados entre sistemas distintos. Esses agentes são integrados ao Stok AI e trabalham de forma coordenada, sob a interface de chat unificada, mas também podem ser customizados ou expandidos de acordo com casos de uso específicos do cliente. Em suma, em vez de um único chatbot genérico, o Stok AI conta com vários agentes inteligentes especializados operando em conjunto para oferecer respostas e automações precisas.
Ser multi-LLM significa que o Stok AI consegue utilizar múltiplos modelos de linguagem de diferentes fornecedores dentro da mesma plataforma. Ele integra, por exemplo, modelos da OpenAI (como GPT-4), modelos da Anthropic (Claude) e outros, de forma agnóstica. A plataforma escolhe dinamicamente a melhor combinação de modelo considerando custo, qualidade e velocidade para cada pergunta ou tarefa. Essa abordagem multi-provedor traz flexibilidade e robustez: o Stok AI pode alavancar pontos fortes de cada modelo (como modelos especializados em raciocínio ou em criatividade) e possui mecanismos de fallback caso algum provedor esteja indisponível. Para o usuário, tudo isso é transparente – ele recebe sempre a melhor resposta possível, sem se preocupar com qual engine de IA foi utilizada. Além disso, o Stok AI permite rotas inteligentes de modelo, selecionando o agente/LLM adequado conforme o tipo de consulta (por exemplo, usar um modelo mais rápido para perguntas simples e um mais potente para análises complexas). Em resumo, a plataforma é agnóstica de fornecedor e incorpora o que há de mais avançado em IA generativa de forma unificada e otimizada.
A segurança de dados e a governança corporativa são pilares do Stok AI. A plataforma incorpora autenticação corporativa integrada (Single Sign-On) e suporta controle de acesso baseado em papéis (RBAC), garantindo que cada usuário só veja e faça o que for autorizado. Todas as interações requerem token de autenticação válido e seguem políticas de permissão definidas pelo administrador. Além disso, o Stok AI foi concebido para uso empresarial multi-tenant com isolamento por cliente – ou seja, dados de cada empresa ficam logicamente isolados e seguros, mesmo que a infraestrutura seja compartilhada na nuvem. A aplicação segue padrões de segurança modernos, com gerenciamento seguro de credenciais e chaves de API, conexão criptografada e execução das consultas em modo read-only (somente leitura) quando acessa sistemas do cliente, evitando qualquer alteração não autorizada nos dados. Em resumo, a segurança, compliance (LGPD) e o controle de acesso corporativo são tratados com máxima prioridade, desde a arquitetura do produto até os valores da TK Technologies (que explicitamente coloca “segurança e governança em primeiro lugar”, tratando os dados dos clientes com o mesmo cuidado que trata os próprios).
O Agente SQL é o núcleo do Stok AI para consultas a bases de dados corporativas. Ele permite ao usuário “conversar com seus dados”: quando o usuário faz uma pergunta em linguagem natural sobre dados estruturados (por exemplo, vendas do mês, níveis de estoque, etc.), o Agente SQL traduz essa pergunta em uma consulta SQL otimizada e correta para o banco de dados relevante. Essa consulta é então executada de forma segura e somente-leitura (read-only) – ou seja, o Stok AI nunca modifica os dados do cliente, apenas lê informações. O modo read-only, aliado a políticas de acesso e filtros por organização, garante governança: cada usuário só obtém dados que tem permissão de ver, e nenhuma operação destrutiva ou transação é realizada no banco de dados de produção. Além disso, as respostas do Agente SQL são explicáveis: a plataforma pode exibir ao usuário a consulta SQL gerada e utilizada, acompanhada de um resumo em linguagem de negócio, dando transparência total sobre como a resposta foi obtida. Inicialmente o Agente SQL foi focado em cenários como pós-venda automotivo, gestão de estoque, vendas e CRM, mas é extensível a outros domínios conforme novos casos de uso surjam. Em suma, o Agente SQL atua como um “tradutor” confiável entre o usuário e o banco de dados – facilitando insights em tempo real com segurança e auditabilidade.
Sim. A plataforma foi desenhada para ambientes corporativos que exigem auditoria e compliance. Cada pergunta feita e cada resposta gerada podem ser rastreadas através de trilhas de auditoria completas. Isso significa que é possível identificar quais dados foram consultados, quais agentes ou modelos foram acionados e como o resultado foi produzido. Essas logs de auditoria são armazenadas de forma segura, permitindo inspeções posteriores ou atendendo demandas de conformidade (por exemplo, revisões internas ou demonstrações para fins de LGPD). Em outras palavras, o Stok AI fornece transparência operacional: administradores podem verificar quem consultou o quê e quando, e cada resposta do agente pode ser vinculada às consultas e fontes de dados subjacentes. Isso não apenas aumenta a confiança na plataforma, mas também viabiliza investigações e análises de uso, garantindo que a adoção da IA esteja alinhada às políticas corporativas.
O Stok AI foi concebido para agilizar a obtenção de insights e automatizar tarefas em diversos contextos empresariais. Em geral, qualquer área que precise tomar decisões baseadas em dados ou texto de forma rápida pode se beneficiar. A plataforma está posicionada inicialmente para atender setores como o automotivo (especialmente pós-venda, peças e estoque), e times de operações, vendas/comercial e executivos em empresas de médio e grande porte. Por exemplo, equipes de Operações e Estoque ganham agilidade para monitorar níveis de produtos, detectar riscos de ruptura e otimizar suprimentos. Times Comerciais e de Vendas (CRM) conseguem respostas imediatas sobre o funil de vendas, desempenho de oportunidades e histórico de interações com clientes. Já a Diretoria/Executivos podem obter visões consolidadas de indicadores-chave, riscos e decisões recentes sem precisar esperar por relatórios manuais. Em resumo, o Stok AI democratiza o acesso à informação: qualquer profissional, mesmo sem expertise técnica, pode fazer uma pergunta em linguagem natural e receber respostas instantâneas e contextualizadas sobre os dados da empresa.
No setor automotivo – especialmente em pós-venda e gestão de peças – o Stok AI agrega muito valor ao lidar com estoques complexos e cadeias de suprimentos extensas. Por exemplo, um gestor de peças em uma concessionária pode perguntar: “Quais SKUs estão com risco de ruptura nos próximos 15 dias?” e o Stok AI retornará uma lista de itens críticos, usando dados de vendas e estoque para calcular a projeção. Ou então, um gerente regional pode questionar: “Quais peças vendem mais, mas têm maior índice de falta?”, obtendo insight sobre itens populares que frequentemente esgotam – algo fundamental para ajustar pedidos e evitar perda de vendas. Além disso, a plataforma pode consolidar informações de múltiplos sistemas legados comuns no setor (por ex., um ERP de fábrica, um DMS de concessionária e planilhas locais), facilitando respostas unificadas. O Agente Validador de Inventário, por exemplo, compara e valida dados de estoque entre diferentes sistemas (DMS, ERP, etc.), identificando divergências automaticamente. Assim, uma rede automotiva pode garantir que os registros de estoque estejam consistentes em toda a operação. Em resumo, o Stok AI ajuda empresas automotivas a ganhar eficiência operacional, reduzindo rupturas de estoque, equilibrando o supply chain e substituindo relatórios manuais demorados por respostas imediatas via chat.
Para equipes de Operações, o Stok AI funciona como um analista digital sempre disponível. Em operações de logística ou gestão de estoque, a plataforma pode responder perguntas preditivas e diagnósticas. Além dos exemplos de risco de ruptura de estoque citados no setor automotivo, imagine uma operação de varejo perguntando: “Quais produtos tiveram aumento incomum de vendas este mês em comparação com o mês passado?”. O agente SQL poderia consultar a base de vendas e destacar os SKUs fora da curva, permitindo ação imediata. Outra aplicação é no acompanhamento de indicadores operacionais: um gerente pode perguntar “Quais indicadores operacionais pioraram vs. o trimestre anterior e por quê?” e receber não só os números, mas também uma análise contextual (por exemplo, apontando que o lead time aumentou devido a um fornecedor específico). Em operações fabris, o Stok AI pode extrair de sistemas MES/ERP informações sobre paradas de máquina, qualidade ou produção atrasada quando questionado. Vale ressaltar que a plataforma também pode ser alimentada com documentos operacionais, como procedimentos ou manuais, permitindo perguntas do tipo “Qual é o procedimento em caso de falha do equipamento X?” – o agente de documentos pode então retornar o trecho relevante do manual. De modo geral, nas operações o Stok AI reduz o tempo de busca por informações, antecipa problemas (via análise preditiva simples) e serve como memória central, consolidando dados de diferentes fontes para respostas rápidas e confiáveis.
Na área comercial e de gestão de clientes (CRM), o Stok AI atua como um assistente para vendedores e gerentes de vendas obterem insights do pipeline e do histórico de clientes. Um exemplo concreto: um gerente de vendas pode perguntar “Quais oportunidades pararam de avançar nos últimos 30 dias?”. O agente acessará o CRM e identificará negócios estagnados há mais de um mês, possivelmente listando quais são os clientes, valores envolvidos e há quanto tempo não há movimentação. Isso permite ao time priorizar um follow-up nessas contas antes que esfriem. Outro exemplo: após uma reunião importante com um cliente, o vendedor pode perguntar “O que foi decidido nas últimas duas reuniões com o cliente X?”. Usando o Agente de Reuniões, o Stok AI busca nas atas ou transcrições anteriores as decisões e pendências registradas para aquele cliente, entregando um resumo pontual do que foi acordado ou ficou pendente. Dessa forma, o profissional de vendas entra em uma nova reunião já relembrando todo o contexto recente. Além disso, a plataforma pode integrar dados de vendas com dados de estoque e produção – por exemplo, respondendo “Temos estoque suficiente para atender a proposta feita ao cliente Y?” ao cruzar informações de um pedido potencial com o inventário atual. Em resumo, para o time comercial o Stok AI aumenta a visibilidade do funil de vendas e histórico de clientes, ajuda a não perder oportunidades (alertando sobre estagnações) e garante um acompanhamento mais profissional das contas, com informação na ponta da língua.
Executivos e líderes geralmente precisam de uma visão macro e integrada do negócio, algo que o Stok AI facilita muito ao extrair insights de múltiplas fontes rapidamente. Por exemplo, um diretor pode solicitar: “Resuma para mim os principais riscos e decisões das reuniões estratégicas deste mês.” Nesse caso, o Agente de Reuniões vasculhará atas e notas de reuniões de comitês ou board, retornando um resumo executivo com os riscos identificados e decisões tomadas recentemente. Isso poupa tempo na leitura de várias atas e garante que nenhuma decisão crítica passe despercebida. Outra pergunta típica de diretoria: “Quais indicadores-chave tiveram piora em relação ao último trimestre, e qual a possível causa?”. O Stok AI pode compilar os KPIs financeiros e operacionais do último quarter vs. o anterior e apresentar aqueles que caíram (por exemplo, margem, NPS, tempo de ciclo) junto com uma breve análise contextual – por exemplo, explicando que a margem reduziu devido a custos de matéria-prima mais altos. Como a plataforma pode estar conectada a diferentes sistemas (financeiro, operacional, RH etc.), ela consegue costurar uma história a partir dos dados, algo extremamente útil em reuniões de diretoria. Além disso, executivos podem usar o Stok AI para perguntas ad-hoc que normalmente demandariam uma pequena “força-tarefa” de analistas para responder, como “Qual foi o impacto das promoções de junho nas vendas regionais?” ou “Como está o turnover no departamento X comparado ao ano passado?”. Em todos esses casos, o Stok AI entrega respostas imediatas, com fontes e explicações, permitindo que os líderes tomem decisões informadas com agilidade. Em suma, para a alta gestão, a plataforma funciona como um painel de BI conversacional e inteligente, reduzindo drasticamente o tempo entre uma dúvida e um insight acionável.
Sim. A plataforma foi projetada para se conectar facilmente a bancos de dados e sistemas legados do cliente, estendendo a inteligência do Stok AI aos dados já existentes na empresa. No caso de ERPs e outros bancos de dados corporativos, o Agente SQL permite a integração através de credenciais de acesso seguro: ele traduz perguntas em consultas SQL e as executa diretamente nesses bancos, de forma controlada (somente leitura). Isso significa que o Stok AI pode funcionar como uma camada de consulta em linguagem natural por cima de um ERP de estoque ou vendas, por exemplo, sem necessidade de extrair ou migrar esses dados para outro lugar – as consultas são feitas em tempo real, sob governança. Para DMS (Dealer Management Systems) ou outros sistemas legados específicos (comuns no automotivo), a TK Technologies oferece agentes sob medida, como o já citado Validador de Inventário, que cruza informações entre sistemas distintos para garantir consistência. Além de bancos de dados, o Stok AI pode se integrar a APIs internas e outros serviços: a arquitetura baseada em microsserviços e agentes especializados permite criar conectores personalizados que chamam APIs REST internas, executam procedimentos ou coletam dados de sistemas proprietários. Por exemplo, é possível integrar um agente que consulte um sistema de gestão de pedidos via API quando o usuário perguntar sobre o status de um pedido específico. Em muitos casos, a integração é simples e direta, pois o Stok AI utiliza formatos padrão (SQL, chamadas web) e pode ser configurado apontando para o endpoint ou base de dados legada, com as devidas credenciais e chaves de acesso. A plataforma já provê mecanismos de segurança (como armazenamento seguro de credenciais) e respeita as políticas de acesso definidas. Em resumo, conectar o Stok AI ao ambiente existente – seja um ERP financeiro, um CRM legado ou um banco de dados interno – é parte central da proposta, e a TK Technologies projetou a solução para minimizar atritos na integração com infraestruturas legadas do cliente.
A integração dos dados do cliente ao Stok AI costuma ser rápida, graças às ferramentas e scripts fornecidos pela plataforma. Em termos práticos, no onboarding são identificadas as fontes de dados relevantes (por exemplo, o banco de dados de vendas, a base de pedidos no ERP, as pastas de documentos etc.) e configuradas conexões seguras para cada uma. Para bancos de dados relacionais, isso envolve fornecer ao Stok AI a string de conexão (host, usuário, senha ou token) e definir quais esquemas/tabelas podem ser acessados; a plataforma suporta nativamente PostgreSQL (muito utilizado em sistemas empresariais) e pode ser adaptada a outros dialetos SQL conforme necessário. Também é possível começar em ambiente de teste com uma base simplificada (por exemplo, exportando dados para um SQLite ou planilha) e depois apontar para o banco de produção – o Stok AI inclusive permite um fallback para SQLite para desenvolvimento local. Para documentos e arquivos, o processo envolve upload ou apontamento de repositórios: a equipe do cliente pode carregar PDFs, planilhas e outros documentos-chave na interface do Stok AI ou integrar a plataforma ao sistema de gestão de documentos existente. O Stok AI então indexa e prepara esses conteúdos para busca e Q&A. Uma vez integrados, os dados permanecem no controle do cliente – a plataforma pode ser configurada para não copiar dados sensíveis para fora, consultando-os sob demanda. Além disso, o Stok AI pode ser implantado em ambiente cloud seguro ou no próprio ambiente do cliente (on-premises ou nuvem privada), conforme a política de TI da empresa. Isso garante que não haja duplicação desnecessária de bases críticas. Quanto à atualização, se os sistemas originais estão em operação, as respostas do Stok AI refletem sempre os dados atualizados em tempo real, já que as consultas vão diretamente às fontes. Para dados de documentos, é possível programar reindexações ou sincronizações periódicas para captar novos arquivos ou versões. De modo geral, a TK Technologies oferece suporte próximo durante a integração inicial, e muitas organizações conseguem ver o Stok AI conectado aos seus principais sistemas em poucas semanas, pronto para uso pelos times.
Sim – o Stok AI é multimodal e foi desenhado para lidar com diferentes tipos de dados e conteúdos comuns no ambiente corporativo. Isso inclui:
Em resumo, o Stok AI lida com dados estruturados, semiestruturados e não-estruturados, abrangendo desde números em tabelas até texto livre e conteúdo audiovisual – tudo acessível por meio de uma conversa em linguagem natural.
Embora o Stok AI seja bastante abrangente, é importante entender seus limites para aproveitá-lo melhor. Em termos de dados suportados, atualmente o foco está em bases de dados estruturadas relacionais (SQL) e documentos de texto/áudio. Fontes de dados muito específicas ou proprietárias podem exigir desenvolvimento de conectores (a TK Technologies pode desenvolver agentes adicionais para novos sistemas conforme a demanda). Por exemplo, se a empresa tiver um sistema legado sem API ou acesso a dados, pode ser necessário um processo de ETL ou extração prévia para que o Stok AI possa utilizá-los. Quanto à multimodalidade, vale notar que a capacidade de entender imagens como entrada (por exemplo, “olhar” uma foto ou diagrama e interpretá-lo) não é um recurso atualmente disponível; a plataforma lida com imagens apenas para geração a partir de texto. Também existem limites práticos de volume e desempenho: embora o Stok AI seja escalável, consultas que retornem volumes de dados extremamente grandes podem ser resumidas ou requerer filtros (a plataforma não vai enviar milhões de linhas brutas ao usuário, em vez disso entregará uma agregação ou resumo). Do ponto de vista de LLM, as limitações inerentes aos modelos de linguagem valem aqui – por exemplo, se os dados estiverem desatualizados ou se a pergunta for ambígua, a IA pode precisar de esclarecimentos. Por isso, a integração com dados atualizados e a configuração cuidadosa das fontes são importantes. A TK Technologies mitiga esses pontos oferecendo o agente de pesquisa web (para trazer contexto atualizado quando falta internamente) e mantendo o Stok AI extensível a novos domínios: embora ele venha ajustado para certos setores (automotivo, estoque, vendas) inicialmente, sua arquitetura permite incorporar conhecimento de qualquer domínio adicional alimentando-o com dados e regras específicas. Resumindo, as principais limitações residem mais no escopo dos dados disponíveis e nas restrições naturais dos modelos de IA do que na plataforma em si – e a TK está continuamente evoluindo o produto para suportar mais formatos e casos de uso conforme a tecnologia e as necessidades dos clientes avançam.
O Stok AI é oferecido principalmente como um serviço em nuvem (SaaS) para empresas. Isso significa que a TK Technologies hospeda a plataforma em infraestrutura cloud segura, e os clientes acessam via web (app.tktechnologies.com.br) com assinaturas. O modelo de licenciamento é personalizado para o contexto corporativo: normalmente envolve um contrato empresarial que considera o número de usuários (ou seats) e/ou volume de dados consultados, alinhado às necessidades do cliente. Pequenas e médias empresas podem optar por um pacote padrão SaaS multi-tenant (compartilhado, porém com isolamento de dados), enquanto clientes maiores ou com exigências específicas de compliance podem contratar o Stok AI em um ambiente dedicado – seja uma nuvem privada ou até mesmo on-premises. Nesse sentido, a TK Technologies permite que os dados do cliente fiquem sob controle do cliente, seja implantando o serviço em um cluster isolado ou entregando em ambiente do próprio cliente quando requerido. Esse diferencial de flexibilidade de implantação garante adesão em setores com políticas de segurança rígidas. Em qualquer modalidade, o licenciamento inclui atualizações contínuas da plataforma (novos recursos, melhorias de modelos de IA) sem custo adicional, pois a filosofia SaaS da TK é entregar sempre a versão mais atual do Stok AI aos clientes ativos. Em resumo, o Stok AI é licenciado como uma solução empresarial sob assinatura, com opções ajustáveis conforme o porte, o setor e as preferências de infraestrutura de cada cliente.
O onboarding do Stok AI é conduzido de forma colaborativa entre a TK Technologies e o cliente, visando uma implantação rápida e com valor comprovado já nas primeiras semanas. Em geral, o processo inicia com uma etapa de descoberta e alinhamento: a equipe da TK aprofunda o entendimento do negócio do cliente, dos seus dados e principais dores (por exemplo, excesso de relatórios manuais, demora em obter certos indicadores, etc.). Junto com stakeholders do cliente, são definidos os casos de uso prioritários para foco inicial. Na sequência, ocorre a configuração técnica – integração das fontes de dados (conforme discutido na seção de integração: conectar bancos de dados, configurar acessos a APIs, carregar documentos, etc.) e ajustes de governança (definição de usuários, papéis, privilégios de acesso na plataforma). A TK possui scripts e documentação para facilitar deploy em cloud e configuração de variáveis de ambiente, o que acelera essa fase. Com a plataforma em funcionamento nos dados do cliente, passa-se a uma etapa de treinamento e imersão com os times: a TK geralmente oferece workshops práticos apresentando o Stok AI aos usuários finais (analistas, gerentes, etc.), mostrando como fazer perguntas eficazes e explorar os agentes disponíveis. Muitas empresas optam por um projeto-piloto inicial: um pequeno grupo de usuários testa a plataforma em casos de uso reais durante algumas semanas, gerando insights rápidos. Isso já permite medir resultados tangíveis (p.ex., redução do tempo de resposta a uma consulta, ou identificação de uma oportunidade de negócio antes despercebida) e ajustar detalhes antes de escalar para toda a organização. Ao final do onboarding, a empresa normalmente já tem 1) um conjunto de casos de uso funcionando no Stok AI, 2) usuários treinados e confiantes para usar no dia a dia, e 3) um plano de expansão para novas áreas ou funcionalidades. Todo esse processo de implementação inicial costuma ocorrer em poucas semanas (tipicamente entre 4 a 8 semanas, dependendo do escopo), dado o esforço da TK em entregar valor rapidamente. Vale mencionar que a TK oferece, paralelamente, um programa de Imersão em IA – que é uma capacitação intensiva para os times do cliente – como parte do onboarding em alguns casos, o que acelera a adoção cultural da ferramenta.
O suporte da TK Technologies é focado em atendimento próximo e proativo ao cliente corporativo. Após a entrada em produção, a TK disponibiliza canais de suporte (e-mail, portal, eventualmente chat dedicado) para resolução de dúvidas, incidentes ou solicitações de melhoria. Há SLAs acordados conforme o contrato – por exemplo, garantindo tempo de resposta rápido para questões críticas. Além do suporte reativo, a TK adota uma postura parceira na evolução da solução: realiza monitoramento de uso do Stok AI (há um painel administrativo com analytics de uso, consumo de modelos, etc., que a equipe de suporte também acompanha). Com base nesses insights, a TK frequentemente sugere otimizações ou novas aplicações do produto dentro da empresa. Os updates de software são contínuos e inclusos na assinatura: novos recursos de IA, melhorias de desempenho e patches de segurança são aplicados de forma transparente na plataforma. Em caso de instâncias dedicadas, a TK agenda janelas de atualização em conjunto com o cliente para minimizar qualquer impacto. Importante destacar que, dado o caráter mission-critical que o Stok AI pode assumir (respondendo perguntas para decisões importantes), o suporte da TK se estende além do técnico imediato: a empresa oferece suporte consultivo – por exemplo, ajudando a configurar novos indicadores, orientando como estruturar uma base de conhecimento interna para melhor resposta do agente, ou até acompanhando reuniões de revisão do uso da IA periodicamente com o cliente. Essa abordagem híbrida (técnica e consultiva) garante que o cliente extraia o máximo valor da plataforma continuamente e que quaisquer desafios na adoção sejam rapidamente endereçados.
A TK Technologies se diferencia combinando tecnologia de ponta com foco em aplicação prática e capacitação humana. Especificamente, podemos destacar os seguintes diferenciais do Stok AI e do modelo da TK:
Esses diferenciais posicionam o Stok AI como uma solução única no mercado. Poucas empresas reúnem uma plataforma de IA conversacional, foco em resultados rápidos, governança corporativa e capacitação customizada dos usuários como a TK Technologies faz. O resultado para os clientes é uma adoção de IA bem-sucedida – tanto no aspecto técnico quanto humano – gerando vantagem competitiva difícil de replicar.
Sim, segurança de dados é prioridade máxima na plataforma. Por arquitetura, os dados do cliente ficam sempre sob controle do cliente – seja em um ambiente de nuvem corporativa segura provido pela TK ou até no ambiente da própria empresa, conforme a necessidade. Isso significa que nenhuma informação sensível sai do domínio de confiança do cliente: o Stok AI acessa os dados para responder às perguntas, mas não os replica desnecessariamente fora do escopo autorizado. Adicionalmente, todas as comunicações entre o Stok AI e as fontes de dados são criptografadas (HTTPS/SSL) e seguem protocolos seguros. A plataforma também não utiliza os dados do cliente para treinar modelos públicos ou algo do tipo; os dados são usados apenas transitoriamente para gerar a resposta e, se armazenados (por exemplo, logs, histórico de conversas), obedecem às políticas definidas pelo cliente. A TK Technologies implementou configurações alinhadas à LGPD, incluindo retenção mínima necessária de dados e opções de anonimização quando aplicável. Em suma, o cliente tem transparência e controle total: sabe onde os dados estão, quem pode acessá-los e por quanto tempo ficam retidos. Esse compromisso fica evidente até nos valores da TK, que enfatizam tratar os dados dos clientes com o mesmo cuidado que os próprios.
Sim, a plataforma foi desenhada para ajudar os clientes a permanecerem em conformidade com regulações de proteção de dados, incluindo a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados do Brasil). Há várias features e práticas que suportam isso: primeiro, como mencionado, o cliente pode configurar políticas de retenção de dados – por exemplo, definir que os logs de conversas sejam armazenados apenas pelo tempo mínimo necessário ou que determinados dados pessoais sejam purgados após X dias. Em segundo lugar, o Stok AI permite anonimizar dados sensíveis em respostas ou registros, se o cliente assim desejar, minimizando exposição de informações pessoais. A plataforma também respeita princípios de minimização – consulta apenas os dados necessários para responder a pergunta, e não extrai indiscriminadamente informações além do escopo. Em termos de consentimento e bases legais, o Stok AI atua normalmente sob o legítimo interesse da empresa em analisar seus próprios dados, ou sob consentimento interno (por exemplo, funcionários cientes do uso da ferramenta). Importante: todas as interações são auditáveis, então em caso de uma solicitação de relatório de tratamento de dados pessoais (LGPD Art. 15–20), a empresa consegue levantar que tipo de dados foram processados nas consultas do Stok AI. Além da LGPD, esses mesmos controles auxiliam conformidade com normas como ISO 27001 (segurança da informação) e diretrizes de governança de dados. Em resumo, privacidade e proteção de dados estão incorporados no design do Stok AI, permitindo que as organizações usufruam da IA generativa sem infringir políticas de compliance.
O Stok AI oferece ferramentas robustas de governança para que a empresa tenha pleno controle sobre quem acessa o quê e como a informação é utilizada. A começar pela gestão de usuários e permissões: há suporte a integração com diretórios corporativos e Single Sign-On, de forma que apenas colaboradores autorizados consigam logar na plataforma. Dentro do Stok AI, perfis de acesso (roles) determinam funcionalidades disponíveis – por exemplo, um usuário padrão pode apenas consultar dados, enquanto um administrador tem poderes para configurar novas fontes de dados ou revisar logs de uso. Esse RBAC (Role-Based Access Control) permite ainda segmentar dados por departamento ou unidade de negócio; por exemplo, um analista financeiro não consegue ver dados de RH e vice-versa, se assim for definido. Além disso, cada consulta realizada e resposta fornecida gera um registro de auditoria completo. Esses registros incluem timestamp, usuário, pergunta feita, fontes de dados acessadas, agente/modelo acionado e até as consultas SQL ou documentos envolvidos. Com isso, os administradores podem monitorar o uso da plataforma – tanto para evitar abusos (por exemplo, alguém tentando acessar dados além do escopo) quanto para extrair valor (identificando quais informações são mais buscadas, podendo até gerar insights para a gestão). A governança também se estende à configuração de políticas: a plataforma pode impor limites ou revisar conteúdos para evitar que dados muito confidenciais sejam expostos indevidamente nas respostas. Em ambientes multi-tenant, como mencionado, há isolamento por cliente/organização garantido na arquitetura, de forma que um cliente nunca tem acesso a dados de outro. No caso de um cliente com múltiplas subsidiárias ou unidades, essa separação também pode ser implementada internamente. Resumindo, o Stok AI fornece meios para que a empresa controle rigorosamente o acesso e o uso das informações, mantendo um equilíbrio saudável entre democratização de dados e segurança.
Com certeza. A explicabilidade e a auditoria são pontos fortes do Stok AI. Para cada resposta fornecida pelo assistente, é possível rastrear os passos que levaram àquela saída. Por exemplo, se um usuário pergunta “Qual foi o faturamento do produto X neste trimestre?”, o agente SQL irá consultar o banco de dados; a consulta SQL exata utilizada pode ser exibida ao usuário como parte da resposta (caso a opção de resposta explicável esteja ativa). Assim o usuário/confiança sabe de onde vieram os números. Do lado administrativo, essa mesma interação gera um log que mostra qual banco/tabela foi acessado e qual query foi executada. Nos casos de agentes de documento ou reunião, a resposta costuma vir acompanhada de referências ao documento original (“ex: Ata_Reunião_ProjA.docx – seções 2 e 3”) ou de um trecho citado para contextualizar. Já com o agente de pesquisa web (DeepResearch), o Stok AI fornece links e referências bibliográficas nas respostas, permitindo verificar as fontes de informação externas utilizadas. Cada passo interno (busca de informação, chamada a um modelo de IA, filtragem de dados) pode ser incluído nos logs de auditoria. Dessa forma, se surgir qualquer dúvida – por exemplo, “como o sistema chegou a esse número?” ou “de onde veio essa afirmação?” – a equipe de TI ou auditoria consegue investigar e reproduzir o caminho do agente. Essa transparência não apenas ajuda na confiança dos usuários finais, mas é essencial para fins de governança e explicação interna (pense em auditorias financeiras ou compliance, onde é preciso justificar dados apresentados). Em síntese, nada “sai do nada” no Stok AI: toda resposta pode ser explicada seja pelo SQL que a gerou, pelos documentos que a embasaram ou pelas fontes externas que a sustentaram – e todos esses elementos ficam registrados e acessíveis para verificação.
O Stok AI incorpora várias camadas de proteção para evitar abusos ou acessos indevidos. Em primeiro lugar, conforme descrito, há o controle de acesso rigoroso via autenticação e permissões – usuários não autenticados simplesmente não conseguem utilizar a plataforma, e usuários autenticados só obtêm respostas dentro do escopo de seus privilégios. Em segundo lugar, a execução de ações potencialmente sensíveis é limitada: o agente SQL, por exemplo, não executa comandos de escrita/alteração, nem comandos administrativos no banco de dados do cliente – mesmo que alguém tentasse induzir a IA a isso, a própria camada de segurança do agente bloquearia instruções que não sejam leitura. Os outros agentes (reuniões, documentos, pesquisa) também atuam somente em modo leitura/consulta, sem alterar nada nos sistemas originais. Além disso, a TK implementou filtros e sanitização de entradas: perguntas dos usuários que possam representar ataques (como injeção de SQL maliciosa ou prompts tentando explorar indevidamente o modelo) são detectadas e neutralizadas. O próprio design de “agentes especializados” ajuda aqui – por exemplo, o agente SQL não vai executar nada fora do contexto das queries permitidas. Outra medida importante é a sensibilização e treinamento: ao implantar o Stok AI, a TK orienta os clientes sobre boas práticas, e a interface desencoraja explicitamente compartilhamento de informações confidenciais desnecessárias na pergunta (embora os dados não saiam do domínio do cliente, é uma boa prática de segurança). Por fim, como backstop, os logs de auditoria atuam também como medida de segurança: sabendo que tudo está registrado, usuários têm menor propensão a tentar consultas fora da política, e se algo ocorrer, a empresa pode identificar rapidamente o responsável e a natureza do acesso. Em resumo, o Stok AI não é um caminho para burlar regras, e sim uma forma controlada de acessar dados. Todos os controles de segurança da empresa permanecem vigentes, agora somados à inteligência da IA – e não substituídos por ela. Assim, a adoção do Stok AI tende a aumentar, e não reduzir, a governança sobre o uso da informação dentro da organização.