Em uma empresa média, a rotulagem manual tem adesão de apenas 30 %, o que deixa 70 % da propriedade intelectual praticamente invisível para as ferramentas de segurança. Este episódio mostra como sair da rotulagem feita pelo usuário e chegar a uma governança autônoma no Microsoft Purview, em que uma IA em tempo real classifica os dados na velocidade do fluxo de dados.O que você vai aprender:Por que a rotulagem manual falha: atrito, excesso de decisões e padrões regex cegos ao contexto – e a lacuna por trás de um custo médio de 4,8 milhões de dólares por violação de dados (segundo a IBM)Um mecanismo de inferência LLM em tempo real como camada estrutural entre os fluxos de dados brutos e o Purview Data Map – com ajuste fino eficiente em parâmetros (PEFT) e pontuações F1 de 0,97A lacuna de latência: rótulos via Graph API levam de minutos a 24 horas – como um agente guardião na borda fecha a janela de vulnerabilidade diante do Copilot e mantém o TTFT abaixo de 500 msA economia: auto-hospedagem em vez de tokens de API na nuvem, com economia de cinco vezes, uma única GPU Nvidia A100/H100 para uma empresa de médio porte e os custos ocultos do ajuste finoNovos riscos e o roteiro de 90 dias: desvio de modelo e de conceito, injeção de prompt com um agente guardião secundário, modo de auditoria, modelo híbrido, escopos adaptáveis e retreinamento com humano no circuitoPara responsáveis por segurança e conformidade, arquitetos de Microsoft 365 e equipes de governança que querem automatizar a classificação de dados com o Microsoft Purview.Este episódio é uma versão em português dublada por IA do vídeo explicativo animado do M365 Show, do Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Assistir ao vídeo: https://youtu.be/8XK3OWxDaxo🎧 Mais episódios: https://www.m365.fm🎤 M365Con – conferência online gratuita da Microsoft: https://m365con.net💼 Mirko Peters no LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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