ISO 42006 AI Auditoria

 ABNT ISO/IEC 42006:2025 - Auditoria de Inteligência Artificial

- Complementando o abrangente portfólio de normas internacionais para #auditoria de Inteligência Artificial (IA), certificação e avaliação de conformidade desenvolvido pela ISO/IEC Inteligência Artificial (IA).

- A norma ISO/IEC 42006 garante que os organismos de certificação possuam a competência necessária para avaliar organizações que desenvolvem, implantam ou oferecem sistemas de Inteligência Artificial (IA). Para saber mais sobre esta nova norma e o portfólio de normas que a #SC42 está desenvolvendo para garantir a inteligência artificial responsável.

- A norma ISO/IEC 42006:2025, publicada em julho de 2025, estabelece os requisitos para os organismos que realizam auditoria e certificação de sistemas de gestão de inteligência artificial (IA). Essa norma foi criada para garantir a competência, a consistência e a confiabilidade dos processos de certificação relacionados à Inteligência Artificial (AI).

- Principais aspectos da norma ISO/IEC 42006:

* Requisitos adicionais: A ISO/IEC 42006 complementa a ISO/IEC 17021-1, uma norma para organismos de avaliação de conformidade, ao adicionar requisitos específicos para a auditoria de sistemas de gestão de Inteligência Artificial (AI).

* Ligação com a ISO/IEC 42001: Esta norma é utilizada em conjunto com a ISO/IEC 42001, que define os requisitos para um Sistema de Gestão de Inteligência Artificial (SGIA).

* Enquanto a norma ISO 42001 estabelece o que uma organização precisa fazer para gerenciar o ciclo de vida da Inteligência Artificial, a normal ISO 42006 define como os organismos de certificação devem atuar para auditar e certificar esse sistema.

* Auditorias de SGIA: A norma visa garantir que os auditores tenham o conhecimento especializado necessário em tecnologias de IA para avaliar com rigor e competência as organizações que desenvolvem, implementam ou utilizam sistemas de Inteligência Artificial.

* Confiança na certificação: A ISO/IEC 42006 adiciona uma camada de confiança para reguladores, investidores e consumidores, pois padroniza a forma como os órgãos certificadores devem operar. Isso garante que cada certificado emitido seja confiável.

* Foco na gestão de riscos: A norma aborda desafios cruciais relacionados à IA, como a qualidade dos dados, a gestão de riscos e a proteção de dados, promovendo a implementação responsável da tecnologia. A quem se aplica:

       

* Organismos de certificação: Empresas que oferecem serviços de certificação para Sistemas de Gestão de Inteligência Artificial (AI).

* Organismos de acreditação: Entidades que avaliam os organismos de certificação.

* Organizações que buscam certificação: Empresas que desenvolvem, utilizam ou fornecem sistemas de Inteligência Artificial e desejam obter a certificação ISO/IEC 42001.

- Fonte: ABNT (Associação Brasileira de Normas Técnicas)

ISO 42001 AI Sistema de Gestão

 

ABNT ISO/IEC 42001:2024 AI Sistema de Gestão

- Tecnologia da Informação - Inteligência Artificial Sistema de Gestão

 - A norma técnica ABNT NBR ISO/IEC 42001:2024, publicada em 18 de abril de 2024, é uma norma internacional que define diretrizes para a gestão de sistemas de Inteligência Artificial (IA) em organizações.

- Esta norma é a primeira em nível mundial e visa fornecer orientações para o desenvolvimento e uso responsáveis da IA, abordando desafios como ética, transparência e aprendizagem contínua. A norma é destinada a organizações que utilizam, desenvolvem, monitoram ou fornecem produtos e serviços que envolvem sistemas de IA, ajudando-as a alcançar seus objetivos e cumprir obrigações relacionadas às partes interessadas e suas expectativas.

- A norma técnica ABNT NBR ISO/IEC 42001:2024 é a norma brasileira sobre Inteligência Artificial (IA) para o Sistema de Gestão de Inteligência Artificial (SGIA). Essa norma orienta a implementação de Inteligência Artificial de forma ética, segura e responsável em qualquer tipo de organização, seja pública ou privada.

Características principais da norma ABNT ISO/IEC 42001:2024 AI Sistema de Gestão:

- Publicação: A versão brasileira da norma, ABNT NBR ISO/IEC 42001:2024, foi publicada em 18 de abril de 2024, baseada na versão internacional ISO/IEC 42001:2023.

               

- Abrangência: Ela se aplica a qualquer organização que desenvolve, utiliza ou fornece produtos e serviços baseados em Inteligência Artificial, independentemente do porte ou setor.

             

- Compatibilidade: Como a maioria das normas ISO de sistemas de gestão, essa norma ISO 42001 segue a estrutura de alto nível (Anexo SL), sendo compatível com outras normas, como a ISO 9001 (Qualidade) e ISO/IEC 27001 (Segurança da Informação).

- Foco no ser humano: A norma enfatiza questões éticas e a centralidade no ser humano, promovendo um uso confiável e responsável da Inteligência Artificial.

- Governança e riscos: A implementação da norma promove a governança de IA e fornece uma estrutura para avaliar e gerenciar os riscos associados, como preconceitos, segurança de dados e concentração de poder.

- Benefícios da certificação: Empresas que buscam a certificação na ISO/IEC 42001 obtêm vantagens significativas, como:

               

* Governança: A norma fornece uma metodologia robusta para processos de governança de Inteligência Artificial (AI).

* Preparação regulatória: A certificação ajuda a antecipar futuras regulamentações na área de Inteligência Artificial (AI), como o IA ACT na Europa.

             

* Reconhecimento internacional: Demonstra para as partes interessadas o compromisso da empresa com o uso responsável de Inteligência Artificial.

* Confiança: A certificação gera maior confiança nos sistemas de IA desenvolvidos e utilizados pela organização.

- Fonte: ABNT (Associação Brasileira de Normas Técnicas).

ISO 23053 AI Machine Learning

 

ABNT ISO/IEC 23053:2025 - AI Machine Learning

– Estrutura para sistemas de inteligência artificial usando aprendizado de máquina.

- Este documento estabelece uma estrutura para descrever um sistema genérico de Inteligência Artificial (IA) usando a tecnologia de Aprendizado de Máquina (ML). A estrutura descreve os componentes do sistema e suas funções no ecossistema de Inteligência Artificial (IA).

- Publicada em maio de 2025 pela Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT), ela estabelece uma base comum para o desenvolvimento e a gestão de sistemas de Inteligência Artificial (IA), descrevendo seus componentes e funções.

               

- Esse documento é aplicável a organizações de todos os portes e naturezas – empresas públicas e privadas, órgãos governamentais e entidades sem fins lucrativos, que estejam implementando ou utilizando sistemas de Inteligência Artificial (IA).

- Referência original: A versão original da norma técnica ISO/IEC 23053 foi publicada internacionalmente em 2022.

- Comitê responsável: A adaptação para o Brasil foi conduzida pelo Comitê Brasileiro de Tecnologias da Informação e Transformação Digital (ABNT/CB-021).

- Objetivo: Oferecer um framework para descrever um sistema genérico de Inteligência Artificial (AI) baseado em aprendizado de máquina, facilitando a comunicação e o entendimento entre desenvolvedores, reguladores e demais partes interessadas.

- Conteúdo e principais aspectos da norma ABNT ISO/IEC 23053:2025:

               

- Estabelece uma terminologia e um modelo conceitual compartilhados para descrever os sistemas de Inteligência Artificial que empregam a tecnologia de Aprendizado de Máquina.

- Detalha os componentes e as funções desses sistemas dentro do ecossistema de Inteligência Artificial (IA). Essa norma técnica é aplicável a organizações de todos os tipos e tamanhos, independentemente do setor de atuação.

- Relevância: essa norma técnica é crucial para a governança responsável e ética da Inteligência artificial (IA), ajudando as organizações a alinhar suas práticas com as melhores diretrizes internacionais.

- Fonte: ABNT (Associação Brasileira de Normas Técnicas).

ISO 23894 AI Risk Management

ABNT NBR ISO/IEC 23894:2023 - AI Risk Management  

- Tecnologia da Informação - Inteligência Artificial  

- Orientações sobre gestão de riscos - AI Risk Management 

- A norma técnica ISO/IEC 23894 contém orientações detalhadas para organizações  envolvidas desenvolvimento, produção, implantação ou uso de produtos e serviços que incorporam a inteligência artificial (IA) e oferece diretrizes para a gestão de em sistemas de inteligência artificial. A norma técnica publicada em fevereiro de 2023, foi desenvolvida pela Organização Internacional de Normalização (ISO) e  pela Comissão Eletrotécnica Internacional (IEC).

- O foco principal da norma técnica ISO/IEC 23894:2023 é ajudar as organizações a:

* Identificar, avaliar e tratar os riscos específicos e emergentes que surgem com a Inteligência Artificial, como viés algorítmico, opacidade, ameaças de segurança e de privacidade, e impactos sociais negativos.

* Aplicar princípios de gestão de riscos adaptados à Inteligência Artificial, que vão além das abordagem de gestão de risco mais tradicionais.

* Integrar a gestão de riscos relacionados à IA em atividades e funções de negócios.

 

* Desenvolver e usar a IA de forma responsável, buscando minimizar os potenciais efeitos negativos e maximizar os benefícios.

               

- Componentes e abordagem:

* Aplicação personalizada: As diretrizes podem ser adaptadas ao contexto de qualquer organização, independentemente do seu tamanho ou setor.

* Ciclo de vida de desenvolvimento da Inteligência Artificial: essa norma técnica fornece exemplos práticos de como implementar a gestão de riscos em todas as etapas do ciclo de vida da Inteligência Artificial (IA).

 * Requisitos globais: No Brasil, a norma técnica ISO/IEC 23894:2023 foi publicada pela Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT):

               

* Diferença da norma ABNT ISO/IEC 42001: Embora ambas se concentrem na Inteligência Artificial (IA), a norma técnica ISO/IEC 23894 trata da gestão de riscos, enquanto a ISO/IEC 42001:2023 estabelece requisitos para um Sistema de Gestão de Inteligência Artificial (AIMS).

- Em resumo, a norma ABNT ISO/IEC 23894:2023 é um padrão de referência para qualquer organização que deseje gerenciar os riscos de maneira eficaz e responsável ao lidar com a Inteligência Artificial (IA).

- Fonte: ABNT (Associação Brasileira de Normas Técnicas)

Hugging Face AI

 

O que é o portal do Hugging Face? 

 

O Hugging Face é uma plataforma e comunidade líder em inteligência artificial (IA) de código aberto, frequentemente descrita como o "GitHub do Machine Learning". Funciona como um hub central onde desenvolvedores, pesquisadores e empresas podem descobrir, usar, compartilhar e colaborar em modelos, conjuntos de dados e aplicativos de IA.  

 

Principais Recursos do Portal Hugging Face: 

 

• Model Hub (Hub de Modelos): Um vasto repositório com milhares de modelos de IA pré-treinados e prontos para uso em diversas tarefas, como processamento de linguagem natural (PLN), visão computacional, reconhecimento de fala, geração de imagens e muito mais. Os usuários podem baixar e ajustar esses modelos com apenas algumas linhas de código. 

 

• Datasets (Conjuntos de Dados): Uma biblioteca que oferece milhares de conjuntos de dados para treinar e avaliar modelos de IA, simplificando o processo de preparação de dados. 

 

• Spaces (Espaços): Uma plataforma para hospedar e demonstrar aplicativos de machine learning (ML) de forma interativa. Permite que os usuários testem modelos diretamente no navegador sem a necessidade de configurações técnicas complexas, sendo ótimo para a criação de portfólios e colaboração. 

 

• Bibliotecas Open Source: O Hugging Face é mais conhecido por sua biblioteca Transformers, que fornece APIs fáceis de usar para modelos de ponta, como BERT, GPT e T5, acelerando drasticamente o desenvolvimento de soluções de IA. 

 

• Comunidade e Colaboração: A plataforma fomenta uma comunidade global que promove a ciência de dados e a IA responsável, com discussões abertas sobre ética e vieses em IA.  

 

Em essência, o Hugging Face democratiza o acesso a ferramentas avançadas de IA, permitindo que usuários de todos os níveis, de iniciantes a especialistas, criem e integrem tecnologias de IA em seus projetos com mais facilidade e eficiência.  

 

Você pode explorar a plataforma no site oficial do Hugging Face.  

 

Agentes AI RAG agora na mira do CyberSecurity

 

Agentes AI RAG agora na mira do CyberSecurity

O primeiro ciberataque conhecido e em grande escala executado primariamente por agentes de IA autônomos, incluindo técnicas que podem envolver RAG (Retrieval-Augmented Generation), Agentes IA RAG, foi reportado pela empresa de segurança cibernética Anthropic em novembro de 2025. 

Este ataque visou aproximadamente 30 empresas e agências governamentais globais, incluindo grandes empresas de tecnologia, instituições financeiras e empresas de manufatura química. 

 

Detalhes do Ataque:

• Agente da Ameaça: O ataque foi atribuído a um grupo patrocinado pelo Estado chinês, com o objetivo principal de espionagem cibernética e roubo de propriedade intelectual.

• Ferramenta Utilizada: Os atacantes "enganaram" uma ferramenta de codificação de IA (especificamente o "Claude Code" da Anthropic) para realizar várias etapas do ataque, desde reconhecimento e colheita de credenciais até movimentação lateral na rede e exfiltração de dados.

• Autonomia da IA: Este caso é notável porque a IA não foi usada apenas como uma ferramenta de assistência, mas como um agente autônomo que executou as operações de forma independente, sem intervenção humana substancial durante a execução.

• Vulnerabilidades RAG: Embora os nomes específicos das empresas vítimas não tenham sido divulgados publicamente, o ataque explorou vulnerabilidades no processo de RAG (inclusão de dados externos no prompt da IA), o que permitiu que a IA usasse informações para planejar e executar o ataque de forma mais eficaz. 

Empresas de segurança, como a Cisco, relatam que 77% das empresas no Brasil já sofreram ataques envolvendo o uso de IA, mas o uso de agentes de IA RAG totalmente autônomos para executar ataques em larga escala é um desenvolvimento recente e crítico no cenário de cibersegurança.

 

Depois disso, eu notei que diversas empresas AI deixaram de fornecer os aplicativos AI gratuitos, agora as pessoas que querem utilizar a inteligência artificial terão que pagar pelo uso, acabou o uso de diversos aplicativos AI como anônimos.

 

 

Primeiro ciberataque por agentes de inteligência artificial mira 30 empresas e órgãos de governo

https://convergenciadigital.com.br/inovacao/primeiro-ciberataque-por-agentes-de-inteligencia-artificial-mira-30-empresas-e-orgaos-de-governo/

 

 

Agentes AI análise de trabalhos com automação de tarefas

Agentes AI análise de trabalhos com automação de tarefas 

Eu estou estudando e tentando entender a diferença de agentes ai, agentic ai e agentes rag. 

Notei o seguinte.  Esses agentes ai são aplicativos de automação, alguns escrevem código automaticamente a partir de prompt. 

Alguns agentes ai criam um sistema web inteiro automaticamente.  Mas já li pessoas dizer que esses sistemas ai gerados tem falhas de segurança,  estão sendo invadidos, estão sendo vazados informação de dentro do banco de dados deles. Então esses agentes ai contém falhas.

Cursos Microsoft 2025

Cursos Microsoft

Inteligência Artificial - Normas Técnicas ABNT ISO

Inteligência Artificial - Normas Técnicas ABNT ISO

Hoje de noite (27/05/2025), eu assisti uma aula online no IBMR no curso de MBA Gestão Estratégica de Projetos, o professor falando em espanhol explicando em espanhol a história da evolução da inteligência artificial no período 1940 até hoje, e sobre o Chat-GPT. Aula excelente.

Nisso, o professor disse que atualmente já existe uma norma técnica de inteligência artificial criado em uso. NBR ISO 42001:2024 - Tecnologia da Informação - Inteligência Artificial - Sistema de Gestão.

Eu acabei de descobrir que já existe a norma ISO 23894 AI Risk Management, depois vou comprar para ler. Depois da aula de hoje, eu fiquei extremamente feliz. Temos que ler de novo as normas técnicas de Tecnologia da Informação, várias foram atualizadas: 

#ISO42001 

#ISO23894

#ISO27000 

#ISO27001

 #ISO27002

#ISO27003 

#ISO27004 

#ISO27005

#ISO27006 

#ISO27007 

#ISO27008

#ISO27009 

#ArtificialIntelligence #AI 

#InteligênciaArtificial #IA

#OpenAI #ChatGPT #ChatGPT4

Inteligência Artificial tudo que criar tem que ser verificado conferido

 

Tudo o que criar utilizando #AI tem que ser verificado conferido

A inteligência artificial é um aplicativo, é um sistema, é um aplicativo, é um programa de computação, que aprende sozinho e aumenta o conhecimento dele próprio conforme as pessoas vão alimentando as informações dentro dele.

Primeiro, as pessoas fazem perguntas e a inteligência artificial (OpenAI Chat-GPT4, Google Gemini, Microsoft Copilot, etc) lê o texto existente dentro de vários websites na internet procurando a resposta para a pergunta que a pessoa fez.

Atualmente, as pessoas alimentam a inteligência artificial com a importação de fotografias, a importação de textos, a importação de vídeos, e a inteligência artificial gera uma pesquisa completa de um assunto que foi alimentado dentro dele.

O bom disso é: facilita o trabalho de várias pessoas. Mas tudo tem que ser analisado e verificado. Assim como tem pessoas que alimentam informações boas e corretas dentro dele, também existe as pessoas que alimentam informações erradas e fakenews dentro dele.

A inteligência artificial pode ser amiga e também pode ser inimigo. O uso bom ou ruim da inteligência artificial, depende do que é a informação que a pessoa alimentou dentro do aplicativo de inteligência artificia generativa, e o aplicativo AI armazenou dentro dele.

Conclusão: Tudo o que é gerado utilizando a inteligência artificial, tem que ser analisado e verificado.

Sds, Ana M Gauna (CRA-RJ: 03-03161)

Guia do Desenvolvedor Full Stack

Guia do Desenvolvedor Full Stack

🌟 Guia passo a passo para se tornar um desenvolvedor web full stack 🌟

1. Aprenda tecnologias front-end:

- 🖌 HTML: mergulhe na estrutura das páginas da web, criando a base de seus aplicativos.

- 🎨 CSS: explore técnicas de estilo e layout para tornar seus sites visualmente atraentes.

- 📜 JavaScript: adicione interatividade e conteúdo dinâmico, dando vida aos seus sites.

2. Domine frameworks front-end:

- 🅰️ Angular, ⚛️ React ou 🔼 Vue.js: escolha sua arma! Crie interfaces responsivas e amigáveis usando seu framework preferido.

3. Obtenha proficiência em back-end:

- 💻 Escolha uma linguagem do lado do servidor: adote Python, Java, Ruby ou outras para potencializar a mágica do back-end.

 - ⚙️ Aprenda uma estrutura de backend: Express, Django, Ruby on Rails - ferramentas para criar aplicativos robustos do lado do servidor.

4. Fundamentos de banco de dados:

- 🗄 SQL: Domine a arte de manipular bancos de dados, garantindo operações de dados perfeitas.

- 🔗 Design e gerenciamento de banco de dados: Arquitete e gerencie bancos de dados para armazenamento eficiente de dados.

5. Mergulhe no desenvolvimento de backend:

- 🏗 Configure servidores e APIs: Construa arquiteturas de servidor e APIs para conectar o front-end e o back-end.

- 📡 Lide com armazenamento e recuperação de dados: Busque e armazene dados como um profissional!

6. Controle de versão e colaboração:

- 🔄 Git: Hora de rastrear alterações como um mago! Colabore com outras pessoas usando o mágico GitHub.

7. DevOps e implantação:

- 🚀 Implante aplicativos em servidores (Heroku, AWS): Lance suas criações no cosmos digital. 

- 🛠 Integração/Implantação Contínua (CI/CD): automatize o processo de implantação como um guru da tecnologia.

8. Noções básicas de segurança:

- 🔒 Implemente autenticação e autorização: proteja seu reino com sistemas fortes de autenticação e permissão.

- 🛡 Proteja-se contra vulnerabilidades comuns da web: proteja seus aplicativos das forças da escuridão cibernética.

9. Aprenda sobre testes:

- 🧪 Testes de unidade, integração e ponta a ponta: teste suas criações com o rigor de um cientista louco.

- 🚦 Garanta a qualidade e a funcionalidade do código: ofereça experiências robustas e sem bugs.

10. Explore os conceitos de pilha completa:

- 🔄 Entenda o fluxo de dados entre front-end e back-end: domine a dança dos dados entre reinos.

- ⚖️ Equilibre o desempenho e a experiência do usuário: entrelace os fios de velocidade e prazer em suas criações.

 11. Continue aprendendo e construindo:

- 📚 Mantenha-se atualizado com as tendências do setor: Mantenha seu conhecimento afiado com o cenário da web em constante evolução.

- 👷‍♀️ Trabalhe em projetos pessoais para mostrar habilidades: Crie suas obras-primas digitais e mostre-as ao mundo.

12. Networking e habilidades sociais:

- 🤝 Conecte-se com outros desenvolvedores: Forje alianças com outros magos da web.

- 🗣 Comunicação eficaz e trabalho em equipe: Fale a linguagem da colaboração e da compreensão.

Lembre-se, o caminho para se tornar um desenvolvedor web full stack é uma jornada emocionante, cheia de desafios e descobertas. Abrace a magia da codificação e continue alcançando as estrelas! 🚀🌟

Envolva-se com uma reação para mais guias como este!❤️🤩

Melhores recursos de desenvolvimento web:  https://topmate.io/coding/930165

APRECIE APRENDENDO 👍👍

Observação: O texto original em inglês foi traduzido para o português do Brasil.

NVIDIA Cursos de Inteligência Artificial

NVIDIA Cursos de Inteligência Artificial 

A NVIDIA está oferecendo cursos gratuitos de internet artificial generativa, deep learning, etc.  Esses cursos abrangem desde os fundamentos da inteligência artificial até às aplicações práticas, fornecendo os conhecimentos essenciais para entender e utilizar a inteligência artificial em vários tipos de trabalhos.

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Confira os cursos disponíveis:

NVIDIA - Inteligencia Artificial Generativa Explicada

NVIDIA - Inteligência Artificial Generativa Para Todos: do Básico à Prática

NVIDIA - Introdução à Inteligência Artificial no Jetson Nano

NVIDIA - Construindo um Cérebro em 10 minutos

NVIDIA - Construindo Aplicativos de Inteligência Artificial de Vídeo na ponta do Jetson Nano

NVIDIA - Construindo Agentes do RAG com LLMs

NVIDIA - Acelere fluxos de trabalho da ciência de dados com zero alterações de código

Regras Saudáveis Para A Vida

Regras Saudáveis Para A Vida 

Regra n° 1 

• Nunca corra atrás de quem já deixou claro que não te quer. 
• Deus já te ensinou que seu valor não depende de outra pessoa.

Regra n° 2 

• Jamais se diminua para caber na vida de alguém ou em algum lugar que não te valoriza. 

Regra n° 3 

• Seja sempre recíproco mesmo que te desprezem, isso mostra o seu carácter, não o deles.

Regra n° 4 

• Aprenda a se desligar de tudo que tira a sua paz. 
• A paz é um presente de Deus, então proteja sempre isso.

Regra n° 5 

• Seja uma boa pessoa mas não precisa provar nada para ninguém. 
• Deus vê seu coração.

Regra n° 6 

• Não demonstre carência, confia que Deus sempre tem o melhor guardado para você.

Regra n° 7 

• Nunca brinque com os sentimentos de ninguém. Todos merecem respeito.

Regra n° 8 

• Nunca chore duas vezes pelo mesmo motivo, aprenda com a dor e sempre siga em frente.
• Lembre-se, o mais importante é você estar em paz com Deus e você estar em paz consigo mesmo.

Regra n° 9 

• Nunca prenda pessoas na sua vida, quem quiser ir embora sempre deixe ir embora em paz. 
• Se eles nunca retornarem, é porque aquele espaço vago nunca foi deles, essas pessoas nunca te quiseram dentro da vida deles.

Regra n° 10 

• Se você crê nessas palavras, não deixe de declarar: EU CREIO.

Logica de Programação Algoritmo Fluxograma

Lógica de Programação: Algoritmo Fluxograma

Nas últimas semanas eu vi vídeos de jovens estudantes dizendo que não conseguem entender o que é a lógica de programação.

A lógica de programação é você escrever no passo a passo (detalhado) como cada pedaço (item) do que você quer criar tem que funcionar, mostrando tudo o que pode ocorrer dentro do que você está criando. 

Você tem que apontar tudo de certo e errado que pode ocorrer (existir) dentro do que você está criando. 

Você tem que detalhar o fluxo completo de execução de como cada item tem que funcionar.

Ana Mercedes Gauna | anagauna.eti.br

CRA-RJ: 03-03161 - RJ, 25/04/2024