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Agentes de IA prontos para uso estão disponíveis no Latenode 🚀
Plataformas de automação de baixo código estão transformando a forma como as equipes desenvolvem e testam software, mas gerenciar dados de teste continua sendo um desafio. A baixa qualidade dos dados custa às empresas, em média, $ 12.9 milhões por ano, e os métodos manuais muitas vezes não garantem eficiência, conformidade e precisão. A inteligência artificial (IA) está intervindo para resolver esses problemas, oferecendo soluções automatizadas que economizam tempo, reduzem erros e melhoram os resultados.
Ferramentas baseadas em IA podem gerar dados de teste sintéticos, automatizar o mascaramento de dados para garantir a conformidade com a privacidade e até mesmo criar scripts de autocorreção que se ajustam às mudanças em tempo real. Por exemplo, a autocorreção adaptativa pode reduzir os esforços de manutenção em 85%, enquanto a análise preditiva ajuda a identificar problemas potenciais antes que eles se agravem. Plataformas como Nó latente simplificar esses processos, integrando mais de 400 modelos de IA em fluxos de trabalho fáceis de usar que otimizam o gerenciamento de dados de teste sem exigir conhecimento técnico.
Com a IA, as equipes podem substituir métodos manuais e propensos a erros por métodos eficientes, fluxos de trabalho automatizados que lidam com tarefas complexas como testes de conformidade, validação de dados e geração de dados de teste em larga escala. Seja gerenciando dados confidenciais de clientes ou testando regras de negócios complexas, soluções com tecnologia de IA como o Latenode fornecem as ferramentas para atender às demandas modernas de desenvolvimento de software com facilidade.
As equipes de desenvolvimento low-code frequentemente dedicam uma parcela significativa do seu tempo – cerca de 30% – a lidar com desafios de gerenciamento de dados de teste. Esses obstáculos destacam a necessidade de soluções mais inteligentes e automatizadas que abordem questões como variedade de dados, conformidade e as ineficiências dos processos manuais.
Um dos maiores obstáculos em ambientes de baixo código é gerenciar a ampla gama e o tamanho dos dados de teste necessários para testes completos. Ao contrário das configurações tradicionais de desenvolvimento, onde os tipos de dados são mais previsíveis, as plataformas de baixo código precisam lidar com tudo, desde entradas simples de formulário até respostas complexas de API, registros de banco de dados e até mesmo arquivos multimídia.
Criar dados de teste realistas que se alinhem com regras de negócios e dependências detalhadas adiciona outra camada de complexidade. Imagine um cenário de automação de e-commerce: os dados de teste precisariam incluir catálogos de produtos válidos, perfis de clientes, detalhes de estoque e informações de pagamento – todos interconectados e seguindo uma lógica de negócios específica. Gerar esses dados manualmente pode rapidamente se tornar uma tarefa complexa, à medida que as relações entre os pontos de dados se tornam mais complexas.
O desafio não para por aí. O volume de dados apresenta seus próprios problemas. Bancos de dados de produção geralmente contêm milhões de registros, mas ambientes de teste não conseguem processar conjuntos de dados tão grandes com eficiência. As equipes se deparam com a dificuldade de extrair um subconjunto de dados que garanta uma cobertura de teste adequada sem comprometer o desempenho. Esse equilíbrio frequentemente resulta em testes incompletos devido à insuficiência de dados ou em execução lenta devido a conjuntos de dados superdimensionados.
| Desafio | Impacto | Abordagem de Solução |
|---|---|---|
| Grandes volumes de dados de teste tornam os testes mais lentos | Ciclos de teste estendidos, lançamentos atrasados | Aplicar testes de subconjuntos e paralelos |
| Dados de teste ficam desatualizados | Falsos positivos, bugs perdidos | Automatize os processos de atualização de dados |
| Disponibilidade de dados em ambientes | Resultados de testes inconsistentes | Use um repositório de dados centralizado |
| Consistência e Reutilização de Dados | Esforço duplicado, desperdício de recursos | Use formatos de dados e IDs consistentes |
As regulamentações de privacidade de dados adicionam outra camada de complexidade às plataformas de baixo código. Em 2023, o custo global da não conformidade atingiu um valor alarmante. US$ 14.82 milhões por empresa, tornando-se uma preocupação financeira crítica para as organizações.
Violações de regulamentações como GDPR, HIPAA, CCPA e PCI DSS podem levar a penalidades severas. Por exemplo, as multas do GDPR podem chegar a até 4% da receita global de uma empresa. Plataformas de baixo código, que geralmente lidam com informações confidenciais de clientes, registros financeiros e dados pessoais, devem priorizar testes de conformidade para evitar esses riscos.
No entanto, os riscos vão além das penalidades financeiras. A confiança do consumidor também está em risco. Estudos mostram que 87% dos consumidores deixariam de interagir com empresas nas quais não confiam seus dados e 71% abandonariam uma loja que tratasse mal suas informações. Isso torna a privacidade de dados não apenas uma obrigação legal, mas uma parte crucial para manter a fidelidade do cliente.
"Conformidade no desenvolvimento de software significa adesão a um conjunto de regras, padrões, regulamentos e diretrizes que regem o design, o desenvolvimento e a implantação de software." – Qodo
A situação se torna ainda mais preocupante quando os dados de teste precisam ser compartilhados entre equipes, ambientes ou até mesmo localizações geográficas. As estatísticas revelam que 73% dos administradores de banco de dados (DBAs) têm acesso total a todos os dados, aumentando o risco de violações. Além disso, 50% dos entrevistados relatam que dados foram hackeados ou roubados por pessoas de dentro, como usuários privilegiados. Compartilhar dados de teste entre diferentes ambientes introduz potenciais violações de conformidade, exigindo medidas robustas como mascaramento de dados, anonimização e controles de acesso rigorosos.
O gerenciamento manual de dados de teste frequentemente se torna um gargalo, especialmente em ciclos de desenvolvimento iterativos e acelerados. Lançamentos de software modernos acontecem diariamente, exigindo que os testes comecem cedo e prossigam rapidamente — algo que os métodos manuais têm dificuldade em suportar de forma eficaz.
O erro humano é uma desvantagem significativa dos processos manuais. Erros na preparação ou manutenção de dados podem levar a resultados de testes não confiáveis, dando às equipes uma falsa sensação de segurança quanto à qualidade da aplicação. Com o tempo, esses erros se agravam, criando ineficiências e minando a confiança nos resultados dos testes.
Os rápidos ciclos de iteração do desenvolvimento low-code destacam ainda mais as limitações dos métodos manuais. Alterações frequentes nos aplicativos significam que os dados de teste precisam ser atualizados com a mesma frequência. Gerenciar essa tarefa manualmente consome tempo e atrasa os lançamentos, frustrando as equipes de desenvolvimento. Manter a consistência dos dados em vários ambientes de teste manualmente não é apenas desafiador, mas também se torna insustentável à medida que os projetos aumentam em complexidade.
"A automação de testes foi criada para ser uma ferramenta poderosa que impulsiona lançamentos mais rápidos, melhora a qualidade do produto e reduz a pressão sobre os engenheiros de QA manuais. No entanto, quando não configurada e suportada adequadamente, pode facilmente se tornar uma fonte de frustração, desperdiçando tempo e recursos." – Blog QATestLab
Além da conformidade, métodos manuais também drenam recursos. As equipes frequentemente alocam pessoal qualificado para tarefas repetitivas, como preparação e validação de dados – tarefas que poderiam ser automatizadas. Essa alocação inadequada de talentos aumenta os custos gerais do projeto e reduz a eficiência.
Outra desvantagem é a falta de controle de versão e trilhas de auditoria no gerenciamento manual de dados de teste. Quando os testes falham, é difícil identificar se o problema está no código do aplicativo, na lógica do teste ou nos próprios dados de teste. Isso prolonga o tempo de depuração e reduz a confiança nos resultados do teste. Além disso, os métodos manuais limitam a cobertura do teste, pois testadores humanos podem ignorar certos casos de teste ou não gerar variações de dados suficientes. Essa cobertura reduzida pode levar a problemas de produção que poderiam ter sido detectados com testes mais abrangentes.
Enfrentar esses desafios é fundamental, abrindo caminho para estratégias orientadas por IA para revolucionar o gerenciamento de dados de teste em automação de baixo código.
A IA revolucionou a gestão de dados de teste, transformando-a de um processo trabalhoso em um sistema simplificado e automatizado. Ao utilizar aprendizado de máquina e automação avançada, a IA cria fluxos de trabalho mais confiáveis, compatíveis e capazes de se adaptar a requisitos em constante evolução — tudo isso sem a necessidade de supervisão humana constante.
A IA enfrenta desafios relacionados à variedade e ao volume de dados gerando conjuntos de dados de teste realistas que imitam padrões de dados do mundo real. Utilizando algoritmos como GPT, GANs e VAEs, ela analisa estruturas de dados existentes para produzir dados sintéticos que mantêm as propriedades estatísticas dos dados reais, ao mesmo tempo em que protegem a privacidade.
Este método é especialmente valioso porque itera rapidamente, equilibrando realismo com privacidade. No entanto, evitar overfitting é essencial para garantir que nenhum ponto de dados real seja revelado inadvertidamente durante o processo.
Várias organizações já adotaram a geração de dados sintéticos. A Telefónica os utiliza para análises de clientes, o Erste Bank os utilizou para desenvolver um aplicativo de mobile banking e o JPMorgan utiliza um sandbox de dados sintéticos para projetos de prova de conceito. A Anthem, por sua vez, utiliza dados sintéticos para detecção de fraudes e serviços personalizados.
"A geração de dados sintéticos acelera o ciclo de desenvolvimento analítico, diminui as preocupações regulatórias e reduz o custo de aquisição de dados." – Gartner
Essa tendência está crescendo rapidamente. A Gartner prevê que, até 2025, 20% de todos os dados de teste serão gerados sinteticamente, com a expectativa de que os dados sintéticos substituam completamente os dados reais em modelos de IA até 2030.
| Forma | Vantagens | Desvantagens | Principais casos de uso |
|---|---|---|---|
| IA generativa | Criação rápida de dados | Limitado pela diversidade de dados originais, requer acesso a dados de produção e habilidades especializadas | Útil quando dados reais são escassos ou distribuições complexas são necessárias |
| motor de regras | Gera grandes conjuntos de dados sem precisar de dados de produção | Exige muito trabalho e conhecimento profundo de estruturas de dados | Ideal para testes negativos, testes de novas funcionalidades e processos bem definidos |
| Clonagem de entidades | Cria rapidamente grandes conjuntos de dados para testes e treinamento | Falta diversidade e pode representar riscos à privacidade se não for mascarado adequadamente | Melhor para desempenho e testes de carga |
| Mascaramento de dados | Mantém a privacidade preservando as propriedades estatísticas | Reidentificação de riscos e potencial distorção de dados | Adequado para testes de software e carregamento de dados compatíveis em sistemas analíticos |
Depois que os dados sintéticos são gerados, as etapas de mascaramento e validação aumentam ainda mais sua segurança e usabilidade.
A IA desempenha um papel fundamental no tratamento de questões de conformidade e privacidade, automatizando o mascaramento e a anonimização de dados. Ela identifica e ofusca dados sensíveis, garantindo o cumprimento de regulamentações de privacidade como GDPR e CCPA, minimizando o esforço manual.
Essa tecnologia ajusta as técnicas de anonimização dinamicamente, equilibrando privacidade e usabilidade. Por exemplo, ela modifica o nível de mascaramento com base em contextos específicos, garantindo que os dados de teste permaneçam funcionais e, ao mesmo tempo, protegendo informações confidenciais.
O Data Privacy for Now Assist da ServiceNow demonstra esse recurso. Ele utiliza padrões configuráveis para anonimizar informações de identificação pessoal (PII) antes de enviar dados aos modelos de IA para processamento. Um método de mascaramento bidirecional garante que o texto do espaço reservado substitua dados confidenciais durante o processamento, enquanto o texto original é restaurado para os usuários finais. Essa abordagem impede que os modelos de IA acessem informações confidenciais diretamente.
Os riscos financeiros de um mascaramento inadequado são altos. O Relatório de Custo de uma Violação de Dados de 2024 da IBM revela que o custo médio global de uma violação de dados subiu para US$ 4.88 milhões, um aumento de 10% em relação ao ano anterior. A anonimização impulsionada por IA ajuda a mitigar esses riscos, abordando vulnerabilidades de forma proativa.
Scripts de autocorreção baseados em IA solucionam as ineficiências da manutenção manual de dados de teste, adaptando-se automaticamente às mudanças nos aplicativos. Esses scripts detectam atualizações em tempo real e se ajustam para garantir a funcionalidade contínua.
Utilizando localizadores automatizados e reconhecimento de padrões, essa tecnologia identifica alterações nas interfaces de aplicativos e modifica seus mecanismos de direcionamento sem a necessidade de intervenção humana. Esse recurso pode reduzir os esforços de manutenção de testes em até 95%, com algumas organizações relatando uma redução de 88% na carga de trabalho manual.
Exemplos reais destacam o impacto de scripts de autocorreção. Uma empresa global de serviços financeiros reduziu o tempo de criação de testes em 84%, reduziu os esforços de manutenção em 90%, atingiu 100% de cobertura de testes em seis meses e economizou aproximadamente US$ 44,000 por ano. Da mesma forma, uma importante plataforma de e-learning reduziu o tempo de testes de regressão de 128 horas para apenas 30 minutos e obteve ROI em três meses. Outros casos de sucesso incluem um painel bancário com menos falhas em testes de regressão e uma plataforma de e-commerce que reduziu o tempo de manutenção de testes em 80%.
Depois que os scripts são atualizados dinamicamente, a IA garante a consistência dos dados em todos os cenários de teste.
A validação de dados com tecnologia de IA garante que os dados de teste estejam alinhados às regras de negócios e lide com eficácia com casos extremos que os processos manuais podem ignorar. Ao analisar padrões, os sistemas de aprendizado de máquina sinalizam inconsistências e validam relacionamentos complexos dentro dos dados.
Essa abordagem vai além das verificações básicas de formato. A IA compreende a lógica de negócios subjacente e identifica quando os dados de teste violam restrições ou carecem de realismo. Ela refina continuamente sua precisão para se adaptar às necessidades em constante evolução.
A validação também inclui verificações de qualidade automatizadas, nas quais a IA compara dados sintéticos com conjuntos de dados originais para confirmar a similaridade estatística, mantendo a privacidade. Esse processo iterativo garante a criação de dados de teste de alta qualidade que refletem as condições do mundo real.
Além disso, a IA ajuda a manter a consistência em vários ambientes de teste. Ao compreender as relações entre os elementos de dados, ela garante que alterações em uma área não interrompam outras, preservando a integridade do conjunto de dados.
Para plataformas de baixo código que gerenciam diversos tipos de dados e regras de negócios complexas, a validação com tecnologia de IA é indispensável para garantir confiabilidade e cobertura de teste abrangente.
Nó latente traz uma nova abordagem para o gerenciamento de dados de teste, combinando recursos baseados em IA com fluxos de trabalho intuitivos de baixo códigoAo integrar mais de 400 modelos de IA e oferecer um banco de dados integrado, simplifica-se o que muitas vezes pode ser um desafio técnico assustador. As equipes agora podem implementar estratégias avançadas de dados de teste sem precisar lidar com múltiplas chaves de API ou integrações complexas, facilitando a transformação dos avanços da IA em fluxos de trabalho práticos e eficientes.
O construtor de fluxo de trabalho visual do Latenode oferece uma maneira intuitiva de automatizar todo o ciclo de vida dos dados de teste, desde a geração até a validação e manutenção. Sua interface de arrastar e soltar se conecta perfeitamente a ferramentas de IA, permitindo que os usuários criem fluxos de trabalho complexos sem a necessidade de amplo conhecimento técnico.
O banco de dados integrado da plataforma atua como um hub centralizado para o gerenciamento de dados de teste. As equipes podem armazenar modelos de dados sintéticos, regras de validação e configurações de conformidade diretamente em seus fluxos de trabalho. Isso elimina a necessidade de sistemas externos de gerenciamento de dados, garantindo a integridade dos dados e oferecendo suporte a atualizações em tempo real.
Para setores com requisitos rigorosos de segurança de dados, a opção de auto-hospedagem da Latenode oferece controle total sobre informações confidenciais, tornando-a uma escolha confiável para setores como saúde ou finanças.
A eficiência de custos é outro recurso de destaque. O modelo de precificação baseado no tempo de execução do Latenode pode reduzir custos drasticamente — até 90 vezes mais barato do que as soluções tradicionais —, tornando-o ideal para equipes que lidam com tarefas frequentes de geração e validação de dados.
Para facilitar ainda mais o processo, o AI Copilot auxilia na criação, depuração e otimização de código, reduzindo a necessidade de conhecimento técnico para implementar estratégias avançadas de dados de teste.
Esses recursos criam uma base para incorporar modelos avançados de IA, que são explorados na próxima seção.
Com base em seus fluxos de trabalho otimizados, a Latenode integra mais de 400 modelos de IA para aprimorar o gerenciamento de dados de teste. O acesso a esses modelos é simplificado por meio de uma única assinatura, eliminando a complicação de gerenciar chaves de API individuais e configurações de faturamento. Com os Nós de IA, integrar e usar esses modelos se torna um processo simples.
Um usuário compartilhou sua experiência:
"Os nós de IA são incríveis. Você pode usá-los sem ter chaves de API, pois eles usam créditos do Latenode para chamar os modelos de IA, o que os torna superfáceis de usar. - O GPT personalizado do Latenode é muito útil, especialmente com a configuração de nós."
- Islam B., CEO, Software de Computador
Essa flexibilidade permite que as equipes combinem vários modelos de linguagem para obter resultados ideais. Por exemplo, um modelo com melhor custo-benefício pode ser usado para a geração inicial de dados sintéticos, enquanto um modelo mais avançado garante validação e verificações de conformidade de alta qualidade. Essa abordagem equilibra custo e desempenho, mantendo padrões de dados rigorosos.
O Latenode também conta com agentes de IA autônomos que podem lidar com todo o ciclo de vida dos dados de teste. Esses agentes podem gerar dados sintéticos, aplicar regras de mascaramento, validar a conformidade e atualizar conjuntos de dados automaticamente conforme os esquemas do aplicativo evoluem, garantindo que os fluxos de trabalho permaneçam atualizados.
Para equipes com necessidades específicas, o Latenode oferece modelos adaptados a cenários comuns, como sumarização de texto ou fluxos de trabalho de validação. Esses modelos podem ser personalizados usando o construtor visual ou expandidos com JavaScript para casos de uso mais especializados.
Para aproveitar ao máximo os recursos do Latenode, as equipes devem adotar uma abordagem estratégica que combine simplicidade com funcionalidade. Comece com fluxos de trabalho visuais para tarefas essenciais, como geração e validação de dados, e introduza código personalizado somente quando a lógica de negócios específica exigir.
Aproveite o AI Copilot para gerar código personalizado para transformações complexas, economizando tempo e garantindo precisão.
Crie fluxos de trabalho modulares para melhorar a manutenibilidade e a reutilização. Separe processos como geração de dados, mascaramento, validação e manutenção em fluxos de trabalho distintos. Isso não só simplifica a depuração, como também permite que os membros da equipe colaborem de forma mais eficaz.
Incorpore o tratamento de erros e monitore o desempenho do fluxo de trabalho usando a lógica de ramificação e o histórico de execução do Latenode. Revise regularmente métricas como velocidade de geração de dados e precisão de validação para garantir resultados consistentes ao longo do tempo. Ajuste os parâmetros e as seleções do modelo conforme necessário, usando o histórico de execução detalhado da plataforma para identificar e resolver gargalos com eficiência.
A integração da IA ao gerenciamento de dados de teste está transformando a forma como as organizações lidam com a garantia de qualidade na automação de baixo código. Com a projeção de que o mercado de IA dos EUA atingirá cerca de US$ 594 bilhões até 2032, essa mudança está preparando o cenário para uma abordagem de testes mais eficiente e adaptável.
A IA remodelou a gestão de dados de teste, permitindo que as organizações produzissem grandes volumes de dados sintéticos diversos e em conformidade com a privacidade, automatizassem o mascaramento e a anonimização e implementassem mecanismos de autorrecuperação que minimizam os esforços de manutenção. Esses avanços tiveram um impacto mensurável, com 70% dos desenvolvedores relatando que as ferramentas de IA melhoram a qualidade do código, aceleram a conclusão de tarefas e aprimoram a resolução de erros.
Nó latente Destaca-se neste campo por oferecer integração com mais de 200 modelos de IA por meio de um modelo de preços intuitivo e baseado no uso. Ao eliminar a necessidade de chaves de API individuais, reduz as barreiras técnicas e simplifica a adoção da IA. Isso posiciona Nó latente como uma solução prática para equipes que buscam adotar estratégias de dados de teste orientadas por IA.
Com 92% dos desenvolvedores já incorporando ferramentas de IA em seus fluxos de trabalho, Nó latente fornece uma solução acessível para equipes que buscam implementar gerenciamento de dados de teste com tecnologia de IA sem complexidade desnecessária.
Para começar, as equipes podem usar o construtor de fluxo de trabalho visual do Latenode para automatizar tarefas básicas, como a geração de dados de teste. O Copilot de IA da plataforma pode auxiliar na criação de código personalizado para atender a necessidades específicas do negócio, mantendo uma abordagem de baixo código. As equipes podem começar com fluxos de trabalho simples de geração de dados sintéticos e, gradualmente, integrar recursos avançados, como verificações de conformidade automatizadas e scripts de autocorreção.
O design modular do Latenode oferece suporte a um processo de adoção passo a passo. Por exemplo, as equipes podem começar implantando o mascaramento de dados baseado em IA para garantir a conformidade e, em seguida, expandir progressivamente seus recursos de automação. Ferramentas integradas, como histórico de execução e monitoramento de desempenho, fornecem os insights necessários para ajustar os fluxos de trabalho conforme os requisitos evoluem.
Para organizações prontas para a transição para o gerenciamento de dados de teste orientado por IA, o Latenode combina ferramentas de design intuitivas, ampla integração de modelos de IA e preços acessíveis para oferecer um caminho direto. Sua capacidade de lidar com tarefas de automação simples e complexas permite que as equipes escalem perfeitamente sem a necessidade de trocar de plataforma ou reconstruir fluxos de trabalho.
O futuro do gerenciamento de dados de teste reside na automação inteligente que se adapta às necessidades em constante evolução, mantendo altos padrões de qualidade e conformidade. Ao utilizar a IA em uma estrutura de baixo código, as organizações podem impulsionar a inovação e a eficiência. Nó latente equipa as equipes com as ferramentas e a infraestrutura para tornar essa visão uma realidade hoje.
Dados sintéticos gerados por IA remodelam a gestão de dados de teste, produzindo conjuntos de dados abrangentes e realistas que imitam as condições reais, ao mesmo tempo em que protegem a privacidade. Essa abordagem minimiza a necessidade de intervenção manual, acelera os processos de teste e garante que os conjuntos de dados permaneçam consistentes e livres de erros.
Ao espelhar de perto cenários do mundo real, os dados sintéticos aumentam a precisão dos testes. Isso resulta em resultados mais confiáveis e ciclos de teste mais fluidos, tornando-os um recurso crucial para plataformas de baixo código focadas em simplificar e otimizar fluxos de trabalho de desenvolvimento.
Scripts de dados de teste autocorretivos são projetados para detectar e resolver automaticamente inconsistências de dados durante os testes. Esse recurso garante resultados de teste precisos e confiáveis, além de reduzir a necessidade de intervenção manual constante para lidar com alterações na lógica do aplicativo ou nas estruturas de dados.
Ao minimizar os esforços de manutenção, esses scripts economizam tempo valioso e ajudam a evitar falhas de teste causadas por atualizações dinâmicas, como ajustes de interface do usuário ou alterações de esquema. Eles são particularmente úteis em ambientes de desenvolvimento dinâmicos, onde as atualizações ocorrem regularmente, permitindo que as equipes se concentrem na entrega de software de alta qualidade com maior eficiência.
A Latenode dá grande ênfase à privacidade e segurança dos dados, empregando medidas avançadas como criptografia, armazenamento seguro de credenciais e adesão aos principais regulamentos, incluindo RGPD e HIPAA. Sua abordagem garante que as informações confidenciais permaneçam protegidas, mantendo a conformidade com os padrões do setor.
Para apoiar o manuseio responsável de dados de teste, o Latenode inclui recursos como registros de auditoria detalhados, práticas para reduzir o armazenamento desnecessário de dados e ferramentas para gerenciar o consentimento do usuário. Esses recursos oferecem aos usuários a transparência e o controle necessários para proteger os dados de forma eficaz.
Além disso, o Latenode otimiza a governança de dados em diferentes ambientes, permitindo que os usuários automatizem fluxos de trabalho sem comprometer a supervisão ou a segurança. Essas medidas, em conjunto, simplificam os esforços de conformidade e garantem a proteção de informações confidenciais em todas as etapas.
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