Liderança em IA empresarial
Estratégia e governança para programas de IA que precisam funcionar em ciclos orçamentários, controles financeiros, rotinas tributárias, ambientes SAP e rituais executivos.
Dados e IA
Rodrigo Krüger
Diretor de Dados e IA na NTT DATA, escalando IA empresarial, GenAI e agentes dentro de sistemas de negócio centrados em SAP — e pesquisador de doutorado em aprendizado de máquina com preservação de privacidade.
Atuo na interseção entre liderança em IA empresarial, transformação de negócios habilitada por SAP, processos financeiros e tributários, e pesquisa acadêmica em aprendizado de máquina com preservação de privacidade.
Áreas de foco
Prática executiva e profundidade em pesquisa.
IA para Finanças, Contabilidade, Tributos e SAP
IA aplicada a domínios intensivos em processos, como fechamento contábil, reporting, compliance tributário, reconciliações e fluxos decisórios habilitados por SAP.
Aprendizado de máquina com preservação de privacidade
Pesquisa em aprendizado federado, criptografia homomórfica, ML com preservação de privacidade e aprendizado adaptativo em fluxos de dados.
Destaques profissionais
Áreas selecionadas de liderança.
Liderança
Diretor de Dados e IA na NTT DATA Business Solutions
Diretor de Dados e IA na NTT DATA Business Solutions. Lidera a estratégia e a governança de IA empresarial, um time atual de 15 pessoas e o portfólio Guepardo AI; representa o Brasil no Global Innovation Team em mais de 60 países.
Governança de IA
Estratégia de IA empresarial e adoção responsável
Perspectiva pública e executiva sobre mover iniciativas de IA da experimentação para portfólios governados, com responsáveis, controles, métricas e planos de adoção.
Sistemas de negócio
Transformação em finanças, tributos e SAP
Foco em sistemas inteligentes para processos fiscais, contábeis, financeiros e habilitados por SAP, onde compliance e confiabilidade importam.
Pesquisa
Sistemas de aprendizado de máquina sob privacidade e fluxos contínuos.
A agenda de pesquisa conecta aprendizado de máquina com preservação de privacidade a restrições práticas em ambientes distribuídos, regulados e em mudança contínua.
Aprendizado federado
Cenários de aprendizado distribuído em que os dados permanecem próximos da origem enquanto modelos ou atualizações são coordenados entre participantes.
Criptografia homomórfica
Padrões de computação com preservação de privacidade que permitem operações selecionadas sobre dados criptografados, com atenção explícita aos tradeoffs de desempenho.
Mineração de fluxos de dados
Aprendizado a partir de dados que chegam continuamente sob deriva, latência, memória, distribuição não-IID e restrições de adaptação.
Publicações selecionadas
Produção formal de pesquisa.
Criptografia homomórfica
Training and Test Machine Learning Models on Encrypted Data: Initial Results and Challenges
Experimentos de aprendizado de máquina criptografado usando CKKS, com atenção à privacidade, ao comportamento dos modelos e ao custo de processamento.
Previsão de séries temporais
Peak Prediction in Time Series: Comparing Approaches for Energy High-Load Prediction
Trabalho comparativo sobre predição de picos em séries temporais de alta carga de energia.
Imprensa
Coberturas e colunas selecionadas.
Entrevista
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Transformação digital não basta: a reforma tributária exigirá sistemas inteligentes e adaptativos
Revista KDEA 360 · 2026-06. Comentário sobre por que a reforma tributária brasileira exige sistemas inteligentes e adaptativos além da digitalização básica.
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IA reinventa a gestão tributária brasileira, mas há desafios
Portal Dedução · 2026-06. Perspectiva sobre IA na gestão tributária brasileira, incluindo automação, compliance, governança e adoção responsável.
Ler mais →Newsletter
Between the Lines
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