Sim. O Quickchat AI pode usar APIs de terceiros (como OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq) estritamente para inferência e processamento padrão. Os dados enviados a esses provedores não são usados para treinar ou aprimorar seus modelos subjacentes.

Sim. Clientes empresariais podem implantar LLMs open-source auto-hospedados (como Llama, DeepSeek, gpt-oss ou qualquer modelo open source disponível em plataformas como Hugging Face) em sua própria infraestrutura de nuvem para isolar e controlar totalmente seus dados. Custos típicos de infraestrutura variam de $5.000 a $10.000/mês, dependendo do modelo e requisitos de computação.

O Quickchat AI utiliza: (i) Google Analytics – análise de web, (ii) Google Cloud Platform – computação em nuvem, (iii) Datadog – monitoramento de infraestrutura e telemetria de segurança, (iv) PostHog – análise de produto, (v) HubSpot – gerenciamento de relacionamento com o cliente. Todos os subprocessadores atendem padrões de segurança empresarial e obrigações contratuais.

Todos os dados dos clientes são armazenados com segurança na infraestrutura Google Cloud Platform (GCP) localizada na Bélgica, Europa. As bases de conhecimento são separadas logicamente por cliente e protegidas com controles de segurança de nível empresarial.

Sim. Os dados são criptografados: (i) em trânsito, usando criptografia TLS, e (ii) em repouso, usando padrões de criptografia do provedor de nuvem. Isso se aplica ao conteúdo armazenado, comunicações via API e serviços internos.

Sim. Cada ambiente de cliente é isolado por locatário (tenant) para evitar acesso cruzado e exposição não autorizada.

Sim. O Quickchat AI está em conformidade com os requisitos do GDPR. O tratamento de dados pessoais, limitações de processamento e direitos dos titulares de dados são regidos pela Política de Privacidade e pelo Acordo de Processamento de Dados (DPA).

Sim. Um DPA está disponível e é obrigatório quando o Quickchat AI pode processar dados pessoais em nome dos clientes – incluindo cenários de acesso teórico. O processamento de dados pessoais também é regido pela Política de Privacidade, Declaração de GDPR e a Política de Segurança de Dados (sob solicitação).

O Quickchat AI está se alinhando ativamente ao Estrutura de Privacidade de Dados UE-EUA (DPF) para simplificar transferências internacionais de dados de forma legal.

O Quickchat AI apenas processa PII quando fornecido explicitamente pelos clientes para casos de uso empresarial. A proteção da PII é regida pelas políticas de conformidade com o GDPR e salvaguardas contratuais. Conversas podem ser anonimizadas antes de qualquer processamento por LLM, mediante solicitação do cliente.

Os dados são retidos apenas pelo período necessário para fornecer os serviços ou cumprir obrigações legais. A retenção não excede: (i) o período de consentimento do cliente, (ii) duração do contrato e (iii) períodos de prescrição aplicáveis para reivindicações.

Sim. Os clientes podem solicitar a exclusão de contas e conteúdos a qualquer momento entrando em contato com o suporte do Quickchat AI. As exclusões seguem procedimentos seguros de apagamento de dados.

O Quickchat AI está buscando ativamente conformidade SOC 2 para reforçar a postura de segurança e atender exigências de aquisição empresarial.

Sim. O Quickchat AI realiza avaliações de segurança e testes de invasão (pentests) periódicos por terceiros. Também fornecemos documentação padronizada de segurança sob solicitação do cliente.

Documentos disponíveis incluem: (i) Política de Segurança de Dados (sob solicitação), (ii) Política de Privacidade, (iii) Declaração de GDPR, (iv) Acordo de Processamento de Dados (DPA), (v) Relatório de Testes de Invasão (sob solicitação).

O acesso é estritamente limitado a pessoal autorizado com base na necessidade e é regido por controle de acesso baseado em funções (RBAC) e registros de auditoria.

Apenas quando expressamente autorizado pelo cliente e estritamente para atividades de suporte ou solução de problemas.

Sim. Contratos empresariais podem incluir: (i) Acordos de Nível de Serviço (SLAs), (ii) compromissos de disponibilidade e (iii) garantias de tempo de resposta do suporte.

Os contratos declaram explicitamente que: (i) os clientes mantêm a propriedade de todo o conteúdo inserido e do conhecimento proprietário, (ii) o Quickchat AI não reivindica propriedade sobre os dados dos clientes.

Sim. Contratos empresariais podem ser negociados para incluir cláusulas personalizadas de segurança, conformidade, proteção de dados e requisitos legais.

Sim, mas somente com consentimento prévio por escrito do Quickchat AI. Isso normalmente é aprovado quando se trata de contratados, parceiros ou prestadores de serviços cumprindo obrigações contratuais.

O Quickchat AI suporta múltiplos modelos de implantação para atender requisitos de infraestrutura e conformidade empresarial.

• Implantação em Nuvem Padrão – O Quickchat AI gerencia a infraestrutura e hospedagem com padrões de segurança empresarial.
• Implantação em Nuvem Privada – Empresas podem solicitar ambientes dedicados e com recursos de computação isolados.
• Implantação de LLM Auto-hospedado – Organizações podem executar LLMs open-source em uma plataforma de nuvem de sua escolha. Isso oferece controle total sobre dados, sem dependência de third-party AI providers e máxima conformidade regulatória.
• Implantação On-Premises – Organizações podem implantar o Quickchat AI em sua própria infraestrutura, garantindo controle total sobre dados e conformidade regulatória.
• Arquitetura Híbrida – Alguns clientes optam por arquiteturas híbridas – usando a camada de orquestração do Quickchat enquanto hospedam a inferência do LLM de forma privada.

Sim. Monitoramento contínuo por Datadog e infraestrutura GCP assegura disponibilidade, performance e detecção de anomalias. Nossos usuários podem monitorar o status do sistema em nossa página de status: https://status.quickchat.ai.

Sim. O Quickchat AI mantém procedimentos internos para detectar, responder, mitigar e comunicar incidentes de segurança seguindo as melhores práticas do setor. Todos os incidentes são comunicados a nossos clientes em nossa página de status: https://status.quickchat.ai.

O Quickchat AI foi projetado com uma arquitetura empresarial, priorizando respostas fundamentadas e recuperação controlada de conhecimento ao invés de geração totalmente aberta. Os mecanismos principais incluem:

• Geração Aumentada por Recuperação (RAG) – Nossos sistemas proprietários de RAG e reranking utilizam modelagem avançada de dados para garantir que sua IA permaneça conectada à sua Knowledge Base. AI responses vinculadas diretamente a fontes aprovadas (documentos, help centers, wikis internos, bancos de dados).
• Respostas Restritas à Fonte – Administradores podem restringir que agentes respondam apenas usando fontes de dados conectadas. Caso não haja resposta verificada na Knowledge Base, o assistente pode ser configurado para: (i) fazer perguntas esclarecedoras, (ii) escalar para um atendente humano ou (iii) retornar uma resposta “nenhuma resposta encontrada”. Isso reduz significativamente riscos de alucinação e desinformação.
• Atualização Contínua do Conhecimento – O Quickchat AI sincroniza automaticamente com fontes conectadas, garantindo que as respostas da IA estejam sempre atualizadas sem necessidade de re-treinamento manual.
• Governaça de Prompts & Controle de Comportamento – Empresas podem definir instruções do sistema, tom, e regras de resposta para garantir uma saída consistente e em conformidade em todos os times e canais.

O Quickchat AI oferece recursos de observabilidade e rastreabilidade de nível empresarial para suporte à conformidade, garantia de qualidade e supervisão operacional.

• Registros & Histórico de Conversas – Todas as interAI actions podem ser registradas e revisadas por administradores autorizados para: (i) garantia de qualidade, (ii) auditoria de conformidade, (iii) otimização do treinamento de agentes, e (iv) resolução de disputas.
• Atribuição de Fonte (Explicabilidade) – O Quickchat AI pode exibir quais documentos internos ou fontes de conhecimento foram usados para gerar as respostas. Isso permite que as equipes: (i) validem as respostas da IA, (ii) identifiquem conteúdo desatualizado, e (iii) melhorem a documentação.
• Painel Analítico – Administradores podem monitorar: (i) volume de uso, (ii) taxas de resolução, (iii) frequência de escalonamento, (iv) principais perguntas dos usuários e (v) lacunas de conhecimento. Isto permite otimização contínua de performance.
• Revisão Humana – Equipes podem revisar conversas marcadas e refinar o comportamento da IA com base em padrões reais de uso.