A força de trabalho está pronta
60% dos profissionais de tecnologia querem organizações baseadas em habilidades; 78% da liderança sênior consideram a transição estratégica [TI Inside, Aug 2026].
Seu domínio muda todo dia. O modelo genérico é o gargalo.
Squads que falam o seu domínio — treinados nos seus dados, ajustados à sua economia unitária, supervisionados pela sua gente.
Por Que o Studio
O carro-chefe: tradução de legado
O Akana Studio traduz lógica legada rígida — APIs SOAP, sintaxe de mainframe — em intents padronizadas via Small Models especializados, com aprendizado contínuo e QA rigoroso contra diretrizes institucionais.
O que nos comprometemos a medir
Latência por fluxo de trabalho. Custo por unidade de trabalho entregue. Acurácia de domínio vs. seus prompts atuais. Medidos por engajamento — não prometidos.
O Que o Time Ganha
- Quando o modelo esquece seu schema toda semana, quero agentes treinados nas nossas Knowledge Bases, para que as respostas fiquem ancoradas nas nossas fontes, não readivinhadas de uma janela de prompt.
- Quando cada time reinventa os mesmos prompts, quero um pipeline governado com QA contra diretrizes institucionais, para que o contexto vire um ativo, não folclore.
- Quando os custos de token escalam com modelos genéricos, quero modelos pequenos ajustados à nossa economia unitária — medidos, não prometidos.
- Quando dados regulados entram no treinamento, quero os gates de governança vinculados antes de uma única época rodar, para que a conformidade seja pré-condição, não post-mortem.
O Problema do Contexto
Seu melhor agente responde à mesma pergunta de forma diferente toda semana — ele relê o wiki, reaprende o schema das tabelas, readivina os nomes dos campos legados. Seu conhecimento vive em tickets, contratos, serviços SOAP e schemas. Janelas de prompt não são uma camada de integração.
Segmentos nesta camada
Análise Competitiva do Studio
| Recurso Operacional de Contexto | LLM Genérico + Prompts | Akana Studio |
|---|---|---|
| Domínio | Janela de contexto genérica, re-prompted todo dia | Knowledge Bases + SML treinados nos seus dados |
| QA | Roleta de prompts por time | Aprendizado contínuo com QA rigoroso contra diretrizes institucionais |
| Economia | Você aluga a escala deles, paga os tokens deles | Modelos pequenos ajustados às suas margens — medidos por engajamento |
Esboce um squad
Escolha contexto, workflow e restrições — o manifest se escreve sozinho. A governança sempre vai junto.
01 Fontes de contexto
Onde seu conhecimento vive — selecione todas que se aplicam
02 Workflow
Um workflow por squad
03 Restrições
O que os gates devem garantir
# Akana squad manifest — generated at akana.cloud/studio name: your-first-squad knowledge_bases: [] # pick context sources above agents: [] # pick a workflow above governance: gates: [review, audit-trail] private_ai: true # deploy: akana deploy --squad <workflow>
A Avaliação de Governança de IA
10 perguntas de cenário. Cerca de 3 minutos. Resultados ponderados pelo que está em jogo para a sua operação — com um plano de ação em linguagem clara para as suas duas dimensões mais fracas.
- Supervisão e Controle
- Controle e Soberania de Dados
- Auditabilidade e Conformidade
- Custo e Visibilidade de Gastos
- Disciplina de Execução
Primeiro squad: um fluxo de trabalho ajustado em uma knowledge base
30 dias — medidos na acurácia de domínio vs. seus prompts atuais.
Acurácia de domínio
Squad ajustado vs. seus prompts atuais, mesmas perguntas
Cobertura de conhecimento
Fatia das respostas ancoradas nas suas fontes
Economia unitária
Custo por unidade de trabalho entregue, acompanhado semanalmente