DQR Tech
Novo produto DQR Tech · 2026

DQR
Atlas

Uma plataforma corporativa para criar, operar e governar agentes de inteligência artificial — integrados aos processos, sistemas e regras da sua organização.

Contexto de mercado

O mercado formalizou o problema.

A Gartner publicou em junho de 2026 o primeiro Magic Quadrant para AI Governance Platforms — declarando que até 2027, governança de IA será requisito legal em todas as soberanias do mundo.

74%
dos líderes de TI
veem agentes de IA como um novo vetor de risco nas suas organizações
Fonte: Gartner, Magic Quadrant for AI Governance Platforms, jun/2026
13%
afirmam ter
estruturas de governança adequadas para os agentes de IA em produção
Fonte: Gartner, jun/2026
>40%
dos projetos agênticos
serão cancelados até 2027 por falta de controle e valor não demonstrado
Fonte: Gartner, jun/2026
DQR AI Platform

Três elementos integrados.

Uma plataforma proprietária que habilita, orquestra e governa a força de trabalho de IA. Os dados do cliente nunca saem do ambiente autorizado.

01
DQR Studio
Construção e acesso aos agentes

Plugin integrado ao VS Code. Desenvolvedores e engenheiros acessam os agentes diretamente no seu fluxo de trabalho, sem trocar de ferramenta.

02
DQR Gateway
Orquestração, governança e controle

Centro de controle da plataforma. Define modelos de IA por tarefa, aplica políticas de conformidade, centraliza auditoria e gestão de custos.

03
DQR Data Studio
Dados, inteligência e analytics

Agentes especializados em dados: discovery, engenharia, qualidade, NLP, analytics e produtos de dados — com lineage automático.

AI Workforce

Quatro frentes do ciclo tecnológico.

Força de trabalho híbrida: especialistas humanos + agentes de IA especializados, cobrindo o ciclo completo de tecnologia.

DEV
Agentic Software Engineering

Agentes que atuam antes e depois do código — do requisito ao code review e à correlação de incidentes.

·Requisitos estruturados antes do commit
·Validação de arquitetura e conformidade
·Code review com rubrica e rastreabilidade
·Documentação automática de mudanças
QA
Agentic Quality Engineering

Qualidade contínua e testes inteligentes. Do caso de teste ao laudo de homologação com evidência formal.

·Geração de cenários BDD a partir de requisitos
·Automação e execução contínua de testes
·Análise de falhas e cobertura funcional
·Laudos auditáveis para compliance
DATA
Agentic Data & Intelligence

Dados que geram inteligência e ação. Do discovery à publicação com lineage e monitoramento contínuo.

·Discovery e mapeamento de fontes
·Engenharia de dados e qualidade automática
·NLP, analytics e produtos de dados
·Lineage e documentação automáticos
OBS
Agentic Observability & Operations

Ver, entender e agir em tempo real. Monitoramento proativo que aprende e previne incidentes.

·Logs, métricas, traces e eventos
·Correlação de incidentes com deploys
·Análise de causa raiz com evidência
·Recomendações e remediação
O ciclo contínuo

Detectar, corrigir e aprender.

As quatro frentes operam de forma coordenada e se retroalimentam — reduzindo retrabalho e aumentando a qualidade de cada iteração.

1
OBSERVAR
Observar os resultados em produção e retroalimentar o ciclo com aprendizado real
2
DETECTAR
Agentes identificam anomalias e comportamentos de risco
3
DIAGNOSTICAR
Correlacionam dados e entendem a causa raiz
4
CORRIGIR
Aplicam correções automáticas ou geram PRs e recomendações
5
TESTAR
Testes automatizados validam que a correção funciona
6
VALIDAR
Verificação de qualidade, segurança e conformidade
7
MONITORAR
Monitoramento contínuo de aplicações, APIs, infraestrutura e agentes de IA

Observabilidade detecta → DEV implementa → QA valida → Monitoramento contínuo retroalimenta o ciclo.

Diferenciais DQR

Por que a DQR para governança de IA?

Não somos apenas uma plataforma. Somos o parceiro que opera com você — com presença, responsabilidade e aprendizado contínuo.

01

Ciclo fechado de ponta a ponta

Monitorar, detectar, corrigir e validar no mesmo fluxo. Sem handoffs entre ferramentas desconectadas.

02

Time híbrido com IA nativa

Especialistas e agentes de IA atuando juntos. A IA executa 24/7 — o especialista decide e valida.

03

Automação com governança

Cada ação é registrada, auditada e controlada. Dados nunca saem do ambiente autorizado do cliente.

04

Aprendizado contínuo

O sistema aprende com cada ciclo e previne problemas futuros com base no comportamento real dos sistemas.

05

Flexível por natureza

Atua em aplicações, APIs, dados e agentes de IA. Qualquer setor, qualquer stack, qualquer momento.

06

Formados no ambiente mais exigente

Mais de 3 anos de presença ativa em bancos, seguradoras e fintechs que operam com máxima exigência regulatória.

Governança desde o núcleo

Segurança · Auditoria · Rastreabilidade

Os dados do cliente nunca saem do ambiente autorizado. O DQR Gateway roteia cada tarefa para o modelo mais adequado — Claude, OpenAI, Azure, Gemini, Ollama ou infraestrutura local.

Controle de acesso granular
Defina quais agentes cada equipe, usuário e empresa pode utilizar. Credenciais segregadas por projeto ou unidade.
Proteção de dados sensíveis
Dados são mascarados antes de serem processados. Informações confidenciais ficam no ambiente autorizado.
Regras verificáveis
Nos pontos críticos, o sistema aplica regras determinísticas e auditáveis. A IA analisa — a regra decide.
Auditoria completa
Cada ação, consulta e resultado é registrado. Rastreabilidade de quem usou, o que pediu e o que foi respondido.
Liberdade de modelo
Claude, OpenAI, Azure, Gemini, Ollama ou infraestrutura própria — o melhor modelo para cada tipo de tarefa.
Conformidade regulatória
LGPD, BACEN, PCI, HIPAA, ANVISA e outros padrões do setor configurados como regras verificáveis na plataforma.
Como começar

Três etapas. Cada uma entrega valor.

Começamos pelo ponto de maior dor. Sem compromisso de continuidade no diagnóstico.

01
Diagnóstico
3 a 6 semanas · Escopo fechado
+Mapeamento do ambiente atual de dev, QA e dados
+Identificação dos pontos de maior risco e impacto
+Avaliação de maturidade de qualidade e observabilidade
+Entrega: roadmap priorizado com casos de uso reais
02
MVP
8 a 12 semanas · Resultado antes de escalar
+Ciclo completo operando em uma frente real de produção
+Agentes detectando, corrigindo e validando em contínuo
+Governança, rastreabilidade e auditoria validadas
+Entrega: resultados mensuráveis do ambiente do cliente
03
Operação Contínua
Modelo recorrente · Escala sustentável
+Expansão para todas as frentes conforme maturidade
+Time híbrido operando 24/7 com aprendizado contínuo
+SLA de disponibilidade, qualidade e segurança
+Escalar sem crescer linearmente o time interno
DQR Tech · 2026
Agentes inteligentes
sob as regras da
sua organização.

ONE TEAM. AI-NATIVE. CONTINUOUSLY RESILIENT.

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