Transforme dados em decisões e processos em resultados
Da fundação de dados à IA em produção: organizamos, geramos inteligência e operamos com governança. O processo vem antes da tecnologia — a stack se decide a partir da operação, não o contrário.
Ao longo de 36 anos, a PBNext desenvolveu e sustentou sistemas de missão crítica para instituições financeiras brasileiras — entre elas Banco Safra, Banco J. Safra, Unibanco, Banco Ficsa (hoje C6 Bank) e Caruana.
como pensamos
Três dimensões, uma mesma jornada
Cada projeto de dados e IA passa pelas três — na ordem, porque a seguinte depende da anterior.
Organizar e conectar
Arquitetura, ingestão e governança que colocam ordem nos dados espalhados pela empresa.
Gerar inteligência
Analytics, machine learning e IA generativa transformando dados organizados em decisão.
Operar com confiança
Modelos e agentes em produção, com monitoramento, guardrails e auditoria — não só prova de conceito.
especialidades
Cinco camadas que se apoiam
Fundação, BI, modelos, IA generativa e governança. Cada uma depende da anterior — a sequência é o método, não um catálogo.
1
Fundação de dados e engenharia de dados
Arquitetura, pipelines e a base sobre a qual tudo é construído
Arquitetura de dados (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse)Pipelines de dados (ETL/ELT)
2
Visualização de dados e Business Intelligence
Extraímos e tratamos dados para dashboards e relatórios que chegam à decisão. A ferramenta — Power BI, Qlik Sense, Tableau ou Looker — se escolhe depois de entender o processo e o que já está em uso
Business IntelligenceDashboards e relatórios automatizados
3
IA avançada — Machine Learning e Visão Computacional
Modelos preditivos e reconhecimento de padrões em produção, não só prova de conceito
Machine LearningVisão Computacional
4
IA Generativa, Agêntica e Multiagente
Sistemas que geram, decidem e executam — não só respondem
IA GenerativaIA Agêntica e multiagente
5
Governança e observabilidade
Controle, segurança e monitoramento em cada camada acima — não uma etapa final
Governança de dadosObservabilidade e monitoramento
Sem fundação de dados confiável, nem IA generativa e agêntica passam da prova de conceito — e sem governança, nada disso escala com segurança.
stack para dados & ia
O processo vem antes da stack
A PBNext é consultoria e desenvolvimento de projeto, não revenda Microsoft. Mapear fontes, decisões e riscos é método de projeto — não o que a conversa de 60 minutos entrega. A stack se escolhe depois: Fabric, Power BI, Azure, Copilot Studio, Foundry e Purview entram com frequência porque muita operação já vive nesse ecossistema; outra plataforma entra quando o processo aponta para ela.
Ferramentas Microsoft — quando o processo aponta para elas
Copilot Studio
Copilotos com base de conhecimento da empresa, conectores e orquestração de agentes — inclusive em recorte low-code, quando o processo pede velocidade.
Microsoft Foundry
Plataforma para construir, publicar, avaliar e observar modelos e agentes — OpenAI, Anthropic e open-source, no perímetro do cliente.
Azure Machine Learning
Treinamento, publicação e MLOps para modelos preditivos e agentes especializados, com monitoramento de drift em produção.
Microsoft Fabric
Lakehouse, integração e BI no mesmo ambiente, com OneLake como camada de armazenamento — quando o processo aponta para essa plataforma de dados.
SQL Server
Banco relacional corporativo, com longa trajetória em cargas de missão crítica.
Power Platform
Power Apps, Power Automate e Power BI ligados aos dados da empresa — automação e aplicações de baixo código sobre o que já está no ar.
Microsoft Purview
Catálogo, classificação e observabilidade de dados e de IA — governança no mesmo perímetro da operação.
Azure OpenAI
Modelos de linguagem no Azure, com os controles de identidade e rede que o cliente já opera.
Em prova de conceito, n8n e Supabase servem para validar o recorte do processo antes de promover à stack definitiva.
o que entregamos
Cinco entregas de projeto, da estratégia à governança
1
Estratégia e roadmap
Em projeto, levantamos fontes, sistemas e o que precisa chegar em produção — trabalho que não cabe na conversa de 60 minutos. O entregável é um roadmap priorizado: recortes, sequência, premissas e o que fica de fora.
2
Plataformas de dados
Implantamos lakehouse e pipelines no ambiente da operação. Fabric e Azure entram quando o processo aponta para eles; outra plataforma, quando o recorte pede. O entregável é a ingestão, a transformação e o acesso em uso — não um diagrama.
3
Visualização de dados e BI
Dashboards, KPIs e relatórios ligados ao processo que a empresa precisa acompanhar — fechamento, risco, operação, comercial. A ferramenta (Power BI, Qlik, Tableau ou Looker) entra depois de definido o que vai ser medido. O entregável é o painel ou o relatório em uso, não um arquivo solto.
4
Soluções de IA
Automação de processo, modelo de machine learning ou sistema de agentes — o recorte sai do processo, não de um catálogo. O entregável é o fluxo, o modelo ou o agente no processo do cliente, com dono, log, monitoramento e critério de falha — não um experimento.
5
Governança operacional
Catálogo de dados, controle de acesso e desenho alinhado aos requisitos da LGPD. O entregável é o controle no ambiente da operação — catálogo, acesso e trilha — não um certificado de conformidade. A responsabilidade regulatória permanece com a instituição contratante.
arquitetura multiagente
Um agente mestre, seis especialistas
Agente Mestre
Dados
Análise
Compliance
Execução
Integração
Atendimento
O Agente Mestre não executa sozinho — ele decompõe a tarefa e aciona os especialistas certos para o pedido: dados, atendimento, análise, integração, compliance ou execução. Cada um atua no seu domínio, com escopo e permissões próprios, e a interação com quem usa fica unificada em uma única interface.
1
Planejamento e delegação
O Agente Mestre interpreta a solicitação e decide quais dos seis especialistas acionar.
2
Execução especializada
Cada agente atua no seu domínio — dados, atendimento, análise, integração, compliance ou execução — com escopo restrito.
3
Validação e produção
O Agente Mestre valida o resultado antes de entregar, com guardrails, logs e trilha de auditoria em toda a cadeia.
exemplos de aplicação
Onde dados e IA entram na operação
Exemplos ilustrativos do tipo de problema que atacamos em projeto — não um portfólio de clientes nomeados.
stack & plataformas
Ferramentas que usamos nos projetos
Ferramentas que entram no projeto quando o processo pede — filtre por categoria.
outras frentes
Dados e IA não vivem isolados
Quando o gargalo é o sistema que gera o dado, o controle de acesso ou a equipe para operar, o caminho não é forçar tudo nesta frente.
É uma conversa técnica de até 60 minutos para entender as dores principais da operação e o que a empresa já tem mapeado. Se houver recorte suficiente — fontes, sistemas, hipóteses — indicamos oportunidades e um próximo passo. Levantamento de fontes, sistemas e maturidade com profundidade é trabalho de projeto, não dessa primeira janela.
Não. A PBNext é consultoria e desenvolvimento de projeto, não revenda de fabricante. A stack se decide depois de entender o processo — fontes, decisões, riscos e o que precisa chegar em produção. Microsoft aparece com frequência porque muita operação já vive no Microsoft 365; AWS, Google Cloud e open-source entram quando o processo aponta para esse caminho. Em provas de conceito e MVPs, n8n e Supabase servem para validar o recorte antes da stack definitiva.
Depende da complexidade e do número de fontes. Um pipeline básico com 3 a 5 fontes leva de 4 a 8 semanas. Projetos de lakehouse completo com governança levam de 3 a 6 meses. Sempre começamos por um MVP funcional para gerar valor rápido.
Sim. Construímos agentes que se integram aos sistemas existentes via API, RPA ou conectores nativos — Power Automate ou n8n, por exemplo, quando o processo apontar para essa via. O sistema de origem permanece; o que entra é automação e inteligência sobre ele.
Em projetos de IA, dados pessoais passam por minimização e, quando o caso permite, por anonimização ou mascaramento antes de treino ou prompts de LLM. No ecossistema Microsoft, restringimos tráfego e acesso com Azure Private Endpoints e Entra ID; nas outras stacks, usamos o equivalente nativo. Em POCs e MVPs com n8n e Supabase, o mesmo critério vale até a migração para a stack definitiva do cliente. A responsabilidade regulatória permanece com a instituição contratante.
Sim. Além de desenvolver o modelo, cuidamos do deploy, versionamento com MLflow, monitoramento de drift em produção e retreinamento programado. Um modelo sem MLOps tende a degradar com o tempo — o escopo inclui o ciclo de vida em produção, não só o treino.
conversa de 60 min
Onde está sua empresa na jornada de dados e IA?
Em até 60 minutos, entendemos as dores principais da operação. Se já houver recorte mapeado — fontes, sistemas, hipóteses — avançamos para oportunidades e um próximo passo. Mapear o ecossistema de dados não cabe nessa conversa; isso é escopo de projeto.
01
Dores da operação
O que trava decisão, fechamento, risco ou escala hoje.
02
O que já está mapeado
A conversa avança na medida do material que o cliente traz.
03
Próximo passo
Um recorte possível de projeto, ou a evidência que ainda falta levantar. Sem roadmap completo na primeira hora.