Cérebro do MentorO que “soberania” significa aqui — e o que ainda não significa
Soberania virou palavra de marketing. Esta página separa, item por item, o que já funciona do que é roadmap.
Soberania aqui é um conjunto de mecanismos verificáveis, não uma promessa. O que existe hoje: a extração de entidades e o grafo rodam localmente, a máscara de dados pessoais roda sobre o que você digita antes de sair, cada Cérebro é isolado, as rotas de conformidade usam modelo brasileiro em região de São Paulo, e você sai levando a curadoria. O que não existe hoje: operação isolada da rede, geração de texto local e máscara sobre o material que você carrega no acervo.
Em vídeo: onde ficam os seus dados?
As respostas para escritórios e instituições jurídicas: onde os seus dados ficam, por quanto tempo e como são apagados.
O que já é real
| Mecanismo | O que faz | Estado |
|---|---|---|
| Máscara de dados pessoais no que você digita | O reconhecimento de entidades roda localmente e mascara dados pessoais nas perguntas — no chat, na conversa pelo plugin e na transcrição de casos por voz — antes de irem a serviço externo. O material do acervo não passa por ela | no ar |
| Organização local do conhecimento | Extração de entidades, ontologia e construção do grafo rodam em CPU, sem chamada a API externa | no ar |
| Cérebro isolado por mentor | Corpus separado por cliente — não é base compartilhada nem material de treino de modelo | no ar |
| Modelo brasileiro nas rotas de conformidade | Modelo de linguagem nacional, hospedado em região de São Paulo, nas rotas em que a conformidade é avaliada | no ar |
| Direito de saída | Exportação por conta própria, a qualquer momento, levando a curadoria e a ontologia — não só os arquivos carregados | no ar |
| Operação isolada da rede (air-gap) | Rodar o Cérebro inteiro dentro do perímetro da instituição, sem tráfego externo | roadmap |
| Geração de texto local | Produzir as peças com modelo executado no próprio equipamento, sem nuvem | roadmap |
Por onde o seu conteúdo passa
O caminho de um documento, do carregamento à resposta:
A extração e o grafo acontecem na nossa máquina. O texto do documento sai em dois pontos: na carga, os trechos vão a um serviço de embeddings em nuvem — é o que permite achar o trecho parecido com a sua pergunta — e o início de cada documento vai a um modelo que extrai autor e ano; na geração, o trecho relevante é enviado ao modelo de linguagem. Nesses envios o material do acervo vai como você o carregou, sem máscara. Na última etapa, nada é publicado sem que a pessoa que assina aprove.
A máscara de dados pessoais existe e é local, mas protege outra coisa: o que você digita. A pergunta que você faz no chat, na conversa pelo plugin ou ao pedir uma pauta passa pelo reconhecimento de entidades antes de sair, e nomes, CPF, idades e datas viram marcadores. Por isso o acervo é para o seu material didático e autoral — dado de paciente não deve entrar nele. Como essa camada é construída está detalhado em engenharia.
O que isto não é
Não é conformidade garantida, adequação à legislação nem segurança jurídica. O sistema aponta o que pode violar as regras do conselho ou regulador declarado e sinaliza para revisão humana — ele nunca afirma que uma peça está conforme. Quem responde perante o conselho ou regulador e perante a lei é o profissional ou a instituição.
Não é operação isolada. Enquanto a geração depender de modelo em nuvem, descrever o produto como air-gapped seria falso. Preferimos dizer onde estamos.
Para onde vamos
Levar a geração de texto para execução no perímetro do usuário é o objeto central de um projeto de pesquisa em andamento.
A aposta técnica é específica, e vale explicar porque ela não é óbvia: a camada que carrega o valor é leve. Organizar o conhecimento — ontologia, grafo, proveniência, régua de conformidade — já roda em CPU. A camada pesada é a geração, e é justamente a mais substituível. Um modelo menor ancorado em acervo curado, com a fonte à vista pode ser mais fiel que um modelo grande sem ancoragem — e é isso que o projeto vai medir, em vez de afirmar.
Se der certo, três coisas acontecem juntas: o conhecimento sensível deixa de sair do perímetro, o custo por interação despenca, e a operação passa a caber em um equipamento de baixo consumo — que pode ser alimentado pela energia renovável que muitas instituições brasileiras já geram.
Nenhum número desta seção foi publicado ainda, e é de propósito. A medição do consumo energético e da qualidade do modo local faz parte do projeto. Quando houver número, ele vem com metodologia — como fizemos com o benchmark de fidelidade, que está em evidências.
Para instituições
Instituições — clínicas, hospitais, escritórios, órgãos públicos, grupos de estudo e departamentos — têm uma exigência a mais: o conhecimento é coletivo e a responsabilidade é institucional. A curadoria passa a ser da comunidade, o custo precisa ser previsível, e a saída precisa existir de verdade. Isso está detalhado na seção para instituições.