Como criar uma base de conhecimento interna utilizando IA.

Etapas de implementação

• 1. Levantar fontes (drive, wiki, e-mail, planilha).
• 2. Normalizar e limpar (retirar duplicidade, versão antiga).
• 3. Indexar em base vetorial.
• 4. Configurar LLM com RAG e citação de fonte obrigatória.
• 5. Criar permissões por perfil.
• 6. Rodar em piloto e medir uso.
• 7. Manutenção mensal.

Erros comuns

• ✓Carregar tudo sem curadoria (poluição semântica).
• ✓Ignorar permissão por área (vazamento interno).
• ✓Não citar fonte na resposta (perda de confiança).
• ✓Deixar base envelhecer sem revisão.

Curadoria: a base é jardim, não estoque

O padrão de fracasso é conhecido: lançamento com festa, seis meses depois a IA responde política revogada com convicção. Base viva exige três papéis — dono geral, dono por área e o ciclo de revisão com data marcada nos documentos críticos. Documento sem dono e sem validade não entra no índice.

A própria IA ajuda na manutenção: relatório semanal de perguntas sem resposta boa (lacunas a escrever) e de documentos conflitantes (dois materiais respondendo diferente à mesma pergunta — o veneno clássico do RAG).

Permissão: quem pergunta não pode ver tudo

• ✓Índice segmentado por perfil: salário, contrato e estratégia fora do alcance geral.
• ✓A IA responde respeitando a permissão de QUEM pergunta — teste isso antes do lançamento.
• ✓Documento sensível marcado na origem, não filtrado depois da resposta.
• ✓Log de consultas para auditoria — quem perguntou o quê é dado de segurança.
• ✓Offboarding revoga acesso ao assistente junto com os demais sistemas.

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