Post-IA-04: Uso de IA na Criação de um WebApp – Parte 2
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IAs Utilizadas neste Post
- Copilot
No post anterior, iniciamos o desenvolvimento de um web app para controle de ponto que combina reconhecimento facial e geolocalização.
Naquele post, a IA nos levantou os principais requisitos de nosso webapp, e também levantamos qual a base legal e aprovações necessárias para nosso app.
Dando continuidade a esse projeto, agora, o nosso próximo prompt para a nossa IA será:
“Antes de continuar, com uma parte mais técnica, precisamos saber Quais decisões técnicas desse app podem ser impactadas pelos requisitos legais.”
Excelente ponto, Fabio. Antes de mergulhar na arquitetura e no código, é essencial entender como os requisitos legais — especialmente a LGPD e normas trabalhistas — influenciam diretamente as decisões técnicas do seu app de controle de ponto com IA. Aqui está um mapeamento claro e prático:
⚖️ Decisões Técnicas Impactadas por Requisitos Legais
1. Armazenamento e Processamento de Dados Sensíveis
Localização dos servidores: a LGPD exige que dados sejam armazenados em locais que garantam nível adequado de proteção. Isso pode influenciar a escolha entre serviços como AWS, Azure ou servidores nacionais.
Criptografia obrigatória: dados biométricos (como vetores faciais) e de geolocalização devem ser criptografados em trânsito e em repouso.
Processamento local vs. remoto: realizar o reconhecimento facial no dispositivo (edge computing) pode reduzir riscos legais, já que evita o envio de imagens para servidores externos.
2. Consentimento e Transparência
Fluxo de onboarding: o app precisa incluir telas claras de consentimento para uso de câmera, localização e armazenamento de dados.
Registro de consentimento: tecnicamente, é necessário guardar logs que comprovem quando e como o usuário autorizou o uso dos dados.
Opção de revogação: o sistema deve permitir que o usuário retire o consentimento e solicite a exclusão de seus dados — isso afeta o design da interface e da API.
3. Auditoria e Rastreabilidade
Logs imutáveis: registros de ponto devem ser protegidos contra alterações, com trilhas de auditoria que documentem qualquer modificação.
Histórico de acesso: o backend deve registrar quem acessou os dados, quando e por qual motivo — isso impacta o modelo de banco de dados e a lógica de autenticação.
4. Geolocalização e Limites de Uso
Geofencing: a validação da localização deve ser feita no servidor, não no cliente, para evitar manipulações.
Precisão configurável: permitir que o administrador defina o raio de tolerância para registros válidos, respeitando o princípio da minimização de dados.
5. Interface e Experiência do Usuário
Clareza nas permissões: o app deve explicar por que está pedindo acesso à câmera e GPS, com linguagem acessível.
Feedback sobre privacidade: incluir indicadores visuais que informem ao usuário quando dados estão sendo coletados ou processados.
6. Conformidade com Normas Trabalhistas
Formato dos registros: se o app for usado oficialmente para controle de jornada, ele deve seguir padrões exigidos por portarias do Ministério do Trabalho (como o REP-P).
Exportação de dados: o sistema deve permitir a geração de relatórios em formatos compatíveis com auditorias e fiscalizações.
Essas decisões não são apenas técnicas — elas moldam a confiança do usuário, a viabilidade jurídica do app e sua aceitação no mercado. Se quiser, posso te ajudar a montar uma arquitetura inicial do sistema já alinhada com esses requisitos, ou seguir para o próximo passo: estruturação do PWA com suporte a câmera e GPS. Qual caminho você prefere seguir agora?
Decidi então definir a arquitetura inicial do sistema. E como pretendo utilizar micro serviços, criei o seguinte post para a IA:
Defina por favor sua sugestão para a arquitetura inicial de nosso sistema. Nessa arquitetura gostaria de usar micro serviços. O que voce acha?
Ótima escolha, Fabio! Usar microserviços para esse tipo de sistema é uma decisão estratégica que traz escalabilidade, modularidade e segurança — especialmente relevante quando lidamos com IA, dados biométricos e geolocalização. Aqui vai minha sugestão para a arquitetura inicial, pensada para um app PWA de controle de ponto com reconhecimento facial e geolocalização:
Microserviços Sugeridos
| Serviço | Função | Tecnologias sugeridas |
|---|---|---|
| Auth Service | Autenticação, autorização e gestão de tokens | OAuth2, JWT, Node.js ou Go |
| User Service | Cadastro e gerenciamento de usuários | PostgreSQL, Express.js |
| Facial Recognition Service | Processamento de imagens e validação facial | Python, FastAPI, OpenCV ou AWS Rekognition |
| Geolocation Service | Validação de coordenadas e geofencing | Node.js, MongoDB (para logs), Google Maps API |
| Point Logging Service | Registro de ponto com timestamp, localização e status facial | Kafka (event stream), PostgreSQL |
| Privacy & Consent Service | Gestão de consentimento e LGPD compliance | Node.js, Redis (para logs rápidos) |
| Notification Service | Envio de alertas e confirmações (e-mail, push) | Firebase, SendGrid |
| Frontend PWA | Interface do usuário responsiva e instalável | React.js + Vite + Workbox (PWA toolkit) |
| API Gateway | Roteamento, autenticação e rate limiting | Kong, NGINX ou AWS API Gateway |
🛡️ Segurança e LGPD Compliance
Cada serviço deve ter controle de acesso baseado em escopo e função.
Dados sensíveis (biometria, localização) devem ser criptografados e trafegar via HTTPS.
O consentimento deve ser registrado e auditável, com opção de revogação.
Logs de acesso e registros de ponto devem ser imutáveis e rastreáveis.
⚙️ Infraestrutura e DevOps
Docker para empacotar cada serviço.
Kubernetes para orquestração e escalabilidade.
CI/CD com GitHub Actions ou GitLab CI.
Observabilidade com Prometheus + Grafana + ELK Stack.
Essa arquitetura é flexível: você pode começar com 3 ou 4 serviços principais e ir expandindo conforme o projeto evolui. Se quiser, posso desenhar um fluxograma visual dessa arquitetura ou te ajudar a montar os primeiros containers. Quer seguir por esse caminho?
Podemos notar uma série de serviços associados às necessidades legais desse projeto. ESSA É A MARAVILHA DA IA!
Quando pensamos em algo que pode ser necessário para nosso app, em poucos prompts, ela nos orienta a fazer certo da primeira vez.
Se não fosse por ela, talvez tivéssemos começado a programar, enquanto alguém ou o próprio programador levantaria as necessidades legais do app.
Vocês já imaginaram a dor de cabeça e a correria para reprogramar nosso app se esses requisitos legais fossem ignorados antes de começar?
Desde que decidimos criar este webapp, submetemos para a IA 4 prompts.
Como podemos ver, com apenas 4 prompts, evoluímos bastante. Temos agora uma arquitetura do sistema e quais tecnologias usar, considerando as necessidade dos usuários e os aspectos legais desse app.
Em nosso próximo Post, pediremos para a IA nos dar um passo a passo para a programação e instalação deste app.