Como a ColleagueAI classifica a autonomia dos agentes, alinha os controlos com o risco e produz as evidências que os seus auditores e reguladores esperam.
Os pacotes ColleagueAI são concebidos para implementação dentro da fronteira Microsoft e de nuvem do cliente. Os dados de negócio do cliente permanecem no plano de dados controlado pelo cliente; a ColleagueAI fornece o blueprint do agente, o padrão de governação CAI Score, orientação de configuração e colocação em produção e suporte de versionamento.
O runtime, as verificações de identidade, a recuperação e as evidências de auditoria são implementados no ambiente do cliente.
Empacotamos o design reutilizável do agente e os controlos de governação para que as equipas não comecem de um prompt, fluxo de trabalho ou modelo de auditoria em branco.
Os padrões RAG devem herdar as permissões existentes do utilizador em Entra ID e M365. O agente só deve recuperar ou resumir conteúdo a que o utilizador já está autorizado a aceder.
Os pacotes L3 e L4 são concebidos com padrões de revisão, aprovação, escalonamento e evidências de auditoria.
A classificação ao abrigo do AI Act e do uso regulado depende do processo, dos dados e do contexto de implementação do cliente. Trata-se de evidência de governação, não de uma garantia de conformidade legal.
A ColleagueAI é a camada de confiança para a IA empresarial — a estrutura de governança dentro da qual os seus agentes classificados são executados. O difícil na IA empresarial não é construir um agente que funciona numa demonstração, é governar a proliferação quando há dezenas em operação: saber onde cada um pode agir, quem é responsável quando age, e poder comprová-lo a um auditor. A Colleague AI lhe dá primeiro esse quadro (o plano de governança) e depois insere agentes classificados no nível certo.
O plano vem primeiro: cada passo do seu processo recebe o CAI tier em que está autorizado a operar, e cada lugar é preenchido apenas por um agente classificado nesse tier ou abaixo. Os agentes ocupam lugares num desenho governado, não são colados a um processo na esperança de que dê certo.
O nível CAI de um agente é um contrato firme sobre a sua autonomia. Agentes de nível baixo apenas redigem e sugerem. Os de nível alto auxiliam uma pessoa designada que continua responsável. A segurança é estrutural, não uma promessa de marketing.
Os agentes são executados no seu ambiente Microsoft e cloud. A Colleague AI aloja a camada de governança e os metadados associados. Em produção, o conteúdo de negócio do cliente é concebido para permanecer no tenant controlado pelo cliente.
A maioria dos fornecedores de IA pede a sua confiança. Preferimos conquistá-la como o fazem as funções reguladas, com um método documentado, uma responsabilidade com nome e evidências auditáveis.
A Colleague AI é construída por pessoas que dirigiram operações reguladas em finanças, seguros e SAP, e passaram pelas auditorias que se seguem. O CAI Score traduz como essas funções realmente raciocinam sobre risco e controlo, não como uma demonstração parece.
O CAI Score é um framework aberto: níveis definidos, papéis humanos nomeados, registo e períodos de revisão. Pode ver exatamente como cada agente é classificado, e contestar se discordar. Uma metodologia que resiste ao escrutínio é uma em que realmente se pode confiar.
Os agentes são executados no seu tenant. O conteúdo de negócio do cliente permanece no ambiente Microsoft controlado pelo cliente, enquanto a ColleagueAI trata separadamente metadados da camada de governança conforme descrito no Trust Center.
Leia de baixo para cima: quanto mais alto o nível, mais um agente pode fazer, e mais supervisão humana, registo e responsabilidade o plano constrói à sua volta. Cada agente do catálogo carrega um.
Informa e responde. Não realiza nenhuma ação nem altera nenhum registo. O trabalho é feito pela pessoa; o agente apenas o torna mais rápido de encontrar e entender.
Produz um entregável (um documento, uma consulta, um relatório, uma mensagem de contacto) para uma pessoa rever e aprovar. Nada do que o agente cria é usado até alguém aprovar.
Executa ações rotineiras de baixo risco dentro de um fluxo delimitado, classificar, encaminhar, tratar, registar. As exceções e tudo o que é incomum são entregues a uma pessoa. Cada ação recebe marca temporal.
Apoia decisões e controlos em processos de maior risco, conformidade, contratos, segurança, dupla verificação. Uma pessoa designada continua responsável pela decisão; o agente auxilia e a evidencia. Construído para o escrutínio de processos de alto risco.
Age de forma independente dentro de limites firmes e pré-aprovados. Reservado ao mais alto nível de classificação, e hoje não usado por nenhum agente deste catálogo.
// Este catálogo é entregue nos níveis L2-L4. Os agentes L4 exigem aprovação da direção antes do go-live.
O AI Act classifica os sistemas de risco elevado com base na finalidade prevista e nos critérios do artigo 6.º, e não no nível CAI. Para os casos de utilização do anexo III, o CAI Score pode estruturar a avaliação de governança e das evidências, mas não determina a classificação jurídica.
Os níveis CAI estruturam os controlos de governança; o AI Act determina os papéis jurídicos e as obrigações. O estatuto de prestador ou responsável pela implantação e as respetivas obrigações dependem do papel jurídico efetivo e do contexto de utilização. O CAI Score pode apoiar as evidências dessa avaliação, mas não transfere nem extingue obrigações legais.
Fora do anexo III, o nível L1 não implica obrigações ao abrigo do AI Act para além do direito já em vigor. O dever de informação do artigo 50.º (informar a pessoa de que está a interagir com IA) só se aplica a ferramentas voltadas para clientes ou para o público, não a uma ferramenta interna de consulta ou redação.
Uma tarefa processual limitada, ou um sistema que melhora o resultado de uma atividade humana já concluída, pode manter um fluxo de trabalho do anexo III fora do risco elevado ao abrigo do artigo 6.º, n.º 3, desde que a aprovação humana seja uma revisão genuína e a avaliação seja documentada antes da colocação no mercado (artigo 6.º, n.º 4). Não se aplica quando o fluxo envolve a definição de perfis de uma pessoa singular — por exemplo, avaliar a sua solvabilidade, desempenho ou adequação — o que permanece de risco elevado independentemente do nível de revisão humana.
Um agente L3 utilizado num contexto do anexo III pode ser de risco elevado dependendo da sua finalidade prevista e dos critérios do artigo 6.º. Quando o sistema for de risco elevado, os requisitos aplicáveis podem incluir, entre outros, gestão de riscos, registo e supervisão humana efetiva.
O L4 destina-se às implantações mais sensíveis e ao nível mais elevado de supervisão humana. O nível L4, por si só, não determina a classificação jurídica ao abrigo do AI Act. Se o sistema for juridicamente classificado como de risco elevado, aplicam-se os requisitos pertinentes de acordo com o caso de utilização concreto e o papel jurídico.
Não porque o artigo 5.º o proíba — a autonomia sem limites não consta dessa lista. O problema é o artigo 14.º: um sistema de risco elevado que ninguém consegue supervisionar, anular ou parar de forma eficaz não está em conformidade. É essa a razão real pela qual este nível continua reservado e por utilizar no catálogo atualmente.
// Mapeamento indicativo, não constitui aconselhamento jurídico. A classificação depende do fluxo de trabalho concreto, não apenas do nível — confirme sempre com um advogado o âmbito do anexo III e qualquer invocação do artigo 6.º, n.º 3, incluindo a exclusão relativa à definição de perfis, antes do go-live.
Os agentes correm onde os seus dados de negócio já residem. A ColleagueAI mantém os metadados de governação, scoring, evidência de auditoria e indicadores de economia de tokens em torno deles.
Os agentes são executados no seu ambiente Microsoft Copilot Studio, Power Automate e Azure. O conteúdo de negócio do cliente permanece no ambiente Microsoft controlado pelo cliente. A ColleagueAI trata separadamente metadados da camada de governança, conforme descrito no Trust Center.
O nível CAI define exatamente onde uma pessoa continua responsável. Os agentes L4 nunca decidem sozinhos, auxiliam, evidenciam e entregam a decisão a uma pessoa designada. A supervisão não é uma definição que se possa desligar; está integrada no nível.
Cada ação do agente é registada, com carimbo de data/hora e atribuível. Quando um auditor ou regulador perguntar o que aconteceu e quem aprovou, a resposta já é um registo, não algo que tem de reconstruir depois.
A classificação de risco, a supervisão humana, o registo e a transparência são elementos centrais do CAI Score. O framework foi concebido para apoiar o trabalho de evidência relacionado com o EU AI Act, DORA e ISO/IEC 42001, sujeito à implementação pelo cliente e à revisão jurídica.
Seis perguntas. Obtenha o nível de maturidade da governança de IA da sua organização, e as lacunas concretas a fechar antes que um regulador ou auditor pergunte. Construído sobre a mesma metodologia CAI com que classificamos agentes.
Autoavaliação indicativa. As suas respostas ficam no seu navegador, nada é enviado ou armazenado.
Respostas diretas sobre o CAI Score, a implementação, o alinhamento com o EU AI Act e a forma como a camada de confiança difere de uma plataforma de gestão de agentes.
A Colleague AI é a camada de confiança para a IA empresarial. Classifica agentes de IA segundo o CAI Score, uma classificação de risco de cinco níveis (L1-L5), documenta os controlos de cada agente e produz uma trilha de auditoria. Os agentes são executados no seu próprio ambiente; a Colleague AI hospeda apenas o plano de controlo de governança, para que as empresas implementem IA que possam defender.
O CAI Score é um quadro de classificação para agentes de IA, descrito como «o FICO da IA». Classifica cada agente por risco numa escala de cinco níveis, de L1 (Assiste) a L5 (Autónomo), definindo exatamente quanto o agente faz sozinho e onde uma pessoa designada continua responsável, e depois evidencia-o para auditoria.
L1 Assiste: apenas informa, não age. L2 Redige: produz trabalho para ser aprovado por uma pessoa. L3 Opera: ações rotineiras dentro de um fluxo delimitado. L4 Decide (supervisionado): apoia decisões de alto risco com uma pessoa designada responsável. L5 Autónomo: age dentro de limites firmes e pré-aprovados. Quanto mais alto o nível, mais supervisão e registo o quadro exige.
Os agentes são executados no seu ambiente Microsoft Copilot Studio, Power Automate e Azure. O conteúdo de negócio do cliente permanece no ambiente Microsoft controlado pelo cliente. A ColleagueAI trata separadamente metadados da camada de governança, conforme descrito no Trust Center.
Sim. O CAI Score está estruturado em torno da classificação de risco, supervisão humana, registo e transparência. Apoia o trabalho de conformidade, mas não substitui a avaliação jurídica, de risco ou regulatória.
A maioria das plataformas observa e orquestra agentes ou audita modelos depois do facto. A ColleagueAI acrescenta a camada em falta: um CAI Score portátil, pacotes de agentes prontos para produção, monitorização da economia de tokens e evidência de governação. É uma forma prática de governar, medir, otimizar e escalar agentes, não apenas mais um dashboard.
O agent sprawl é o que acontece quando os agentes de IA se multiplicam por toda a empresa mais depressa do que alguém os acompanha, diferentes fornecedores, frameworks e clouds, cada um com o seu perfil de risco e sem registo de auditoria partilhado. Dar a cada agente uma classificação CAI Score significa que todos têm um tier conhecido e um registo de evidências, para que saiba sempre o que tem em funcionamento e quem é o responsável.
O catálogo inclui 36 pacotes de agentes de IA governados em cinco pilares funcionais: Operações e serviço, Risco, segurança e conformidade, Dados e infraestrutura, Vendas e marketing, e Corporativo (RH, jurídico, compras, reporting). Operam nos níveis CAI L2 a L4, com os agentes L4 a exigirem aprovação da direção antes do go-live.
O CAI Score é uma estimativa prática da complexidade de implementação e governação. Não é uma classificação de conformidade legal e não substitui a avaliação de risco específica do cliente.