Álvaro Bastos
Construo IA aplicada como produto — com rigor de engenharia, visão de negócio e governança.
Sou Álvaro Bastos, fundador da ALIS LABS. O nome vem do latim alis, “com asas”. Construo tecnologia com a disciplina da aviação: redundância, checklist e confiabilidade. Aplico isso a produtos e IA em ambientes onde uma falha custa dinheiro, operação e reputação, e onde governança, rastreabilidade e controle são requisito, não melhoria futura.
Comecei na aviação: sou formado em Ciências Aeronáuticas e piloto de aeronaves. Foi ali que aprendi que sistemas críticos se operam com checklist, redundância e decisões baseadas em regra, não em improviso. Depois veio a liderança executiva em operações financeiras e transformação e, com ela, a construção de software e IA aplicada. Por isso trabalho em dois níveis ao mesmo tempo: entendo o processo real, com seus riscos e restrições (compliance, auditoria, segregação de funções, LGPD), e o transformo em sistema de produção, com arquitetura, integrações e operação sustentáveis.
Na ALIS LABS, construo produtos em arquitetura SaaS multi-tenant, desenhada para escalar com controle: isolamento por organização, governança de dados e permissões, e trilha de auditoria desde o primeiro dia. Isso inclui autenticação e organizações, cobrança e controle de plano (quem usa o quê, com quais limites) e pipelines de dados para automação de ponta a ponta: ingestão, normalização, reconciliação, enriquecimento e APIs.
Aplico padrões de Agentic AI e LLMOps para operar IA com previsibilidade: orquestração de agentes e ferramentas (planner, executor, verifier, router), tool-use para conectar APIs e sistemas, e execução orientada a objetivo, com verificação. Em conhecimento, uso RAG de produção (busca vetorial, keyword e rerank), com corpus versionado e critérios explícitos para citar fontes. Em decisão e segurança, roteio por intenção e risco, com guardrails claros: escopo, validações, limites por tenant, proteção contra vazamento e LGPD by design (minimização, mascaramento de dados pessoais, retenção e justificativa).
A base é engenharia de produção: arquitetura orientada a eventos, filas quando necessário, idempotência, retries com backoff, circuit breakers, CI/CD, observabilidade e testes. Em IA, isso inclui versionamento de prompts, avaliação automatizada (qualidade, factualidade, segurança), monitoramento de regressão e controle de custo por funcionalidade e por tenant. O objetivo é sempre o mesmo: IA útil, explicável e segura, com comportamento estável e auditável.
Na consultoria, aplico a mesma disciplina a problemas reais de adoção e operação de IA: diagnóstico de processos e dados, arquitetura e governança, priorização por impacto e risco, métricas e SLAs, e implantação incremental (MVP, piloto, escala), sem “big bang”. Pode incluir revisão de controles e trilhas de evidência, desenho de guardrails e políticas, observabilidade e capacitação do time para operar com autonomia. O resultado esperado é concreto: menos retrabalho e exceções, mais confiabilidade e auditabilidade, com custo e risco sob controle.
Agentes · Multimodal · RAG · LLMOps · Segurança · Automação