# Lógica de negócio e conhecimento operativo
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language: pt-PT
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description: Sistemas que reconstroem e tornam examinável a lógica distribuída entre código, configurações, regras, documentação, dados e prática operativa.

O software executa decisões que a organização deveria poder voltar a compreender.

## De artefactos dispersos a lógica examinável

- **Reunir evidências** — Incorporar código, configurações, tabelas, procedimentos, modelos de processo, folhas de cálculo, tickets e outros artefactos relevantes.
- **Reconstruir estrutura** — Identificar entidades, estados, condições, decisões, ações, dependências e exceções.
- **Inferir lógica candidata** — Propor regras e percursos quando não estão expressos de forma direta, conservando a evidência e a incerteza.
- **Relacionar versões e contradições** — Distinguir que lógica está em vigor, duplicada, obsoleta ou em conflito entre sistemas e documentos.
- **Validar com pessoas e testes** — Confirmar, rejeitar ou delimitar cada inferência através de conhecimento de domínio, exemplos, dados e comportamento observável.
- **Representar e publicar** — Converter a lógica em mapas, decisões, tabelas, grafos, documentação, APIs ou conhecimento consultável.
- **Manter e reutilizar** — Versionar as alterações e ligar a lógica a modernização, automatização, auditoria, agentes e otimização.

## Quando surge esta necessidade

- quando ninguém consegue explicar de princípio a fim porque é que o sistema toma uma decisão
- quando uma migração depende de regras repartidas por várias tecnologias
- quando a documentação descreve o processo, mas não as suas exceções reais
- quando diferentes aplicações aplicam versões diferentes da mesma política
- quando um agente precisa de atuar e ainda não existe uma fonte fiável de lógica de negócio
- quando cada alteração exige localizar manualmente dependências e efeitos secundários
- quando uma exceção recorrente se resolve por experiência, mas nunca é incorporada no conhecimento partilhado

## Resultado

Um mapa versionado e consultável de decisões, condições, exceções e dependências, ligado à evidência que o sustenta e ao estado da sua validação.

Pode alimentar documentação, análise de impacto, modernização, testes, automatização, assistentes e agentes sem apresentar como verdade aquilo que o sistema apenas inferiu.

## Princípio

Cada regra candidata conserva a evidência que a sugere e o estado da sua validação: comportamento observado, lógica inferida, conhecimento validado ou decisão acordada.

## Qué podemos enseñar

- **Cómo funciona** — A ingestão processa artefactos de software e de operação; uma camada de análise identifica entidades, condições, ramos, decisões e efeitos; e uma representação comum relaciona cada elemento com a sua localização de origem. As regras inferidas são armazenadas como hipóteses, não como factos, e são contrastadas com documentação, dados, testes e conhecimento de domínio.
- **Qué podemos mostrar** — Pode examinar-se o inventário de artefactos, o mapa de dependências, uma regra com todas as suas evidências, uma contradição entre versões, o histórico de validação e a transformação de lógica confirmada em tabela de decisão, documentação ou interface consultável.
- **Cómo se evalúa** — Verificamos cobertura de artefactos, precisão de referências, consistência entre representações e capacidade de reproduzir comportamentos conhecidos através de testes. A revisão adversarial procura regras inventadas, condições omitidas, âmbitos mal generalizados e diferenças entre o que está documentado, o que está implementado e o que é observado.
- **Límites** — O comportamento existente não demonstra por si só a intenção correta: pode conter erros, exceções históricas ou acordos já obsoletos. Parte da lógica depende de contexto humano não registado. A validação de domínio e a decisão sobre o que deve manter-se continuam a ser responsabilidades organizativas.
- **Estado** — evaluation

## A lógica de negócio raramente vive num único lugar

Uma aplicação empresarial executa decisões continuamente: que dado é válido, que estado pode seguir-se a outro, que condição bloqueia uma operação, que cálculo se aplica, quem pode autorizar, que exceção muda o percurso e que efeitos produz cada ação.

Com o tempo, essas decisões distribuem-se entre:

- código e procedimentos armazenados;
- configurações do ERP e motores de workflow;
- tabelas de decisão e regras;
- formulários, validações e interfaces;
- documentação funcional e técnica;
- folhas de cálculo e modelos;
- incidentes e tickets que explicam exceções;
- dados históricos e rastos de execução;
- conhecimento que determinadas pessoas conservam.

Quando a organização precisa de modernizar, integrar, automatizar ou auditar, descobre que conhece o sistema por fragmentos, mas não dispõe de uma representação comum da lógica que realmente governa o trabalho.

Construímos sistemas para reconstruir essa lógica, torná-la examinável e mantê-la ligada às suas evidências e às pessoas capazes de a validar.

## Não geramos uma explicação única e damo-la por certa

Um modelo pode ler código ou documentação e produzir uma descrição convincente. Esse resultado é útil como ponto de partida, mas não demonstra que a lógica seja completa, esteja em vigor nem seja correta.

Distinguimos vários estados:

- **observado:** aparece de forma direta num artefacto;
- **inferido:** deduz-se de vários sinais, mas precisa de validação;
- **confirmado:** uma pessoa ou um teste suficiente valida-o dentro de um âmbito definido;
- **contraditado:** outra evidência mostra uma versão incompatível;
- **obsoleto:** pertenceu ao sistema, mas já não deveria aplicar-se;
- **desconhecido:** falta evidência para representar a decisão.

Esta distinção permite utilizar modelos para acelerar a investigação sem converter a sua fluência em autoridade.

## O que pode ser reconstruído

Consoante as fontes disponíveis, o sistema pode identificar e relacionar:

- entidades e atributos de negócio;
- estados e transições;
- condições, limiares e validações;
- cálculos e transformações;
- permissões e segregação de funções;
- decisões e alternativas;
- dependências entre módulos e aplicações;
- chamadas, eventos e efeitos secundários;
- exceções e percursos de recuperação;
- versões e âmbitos de aplicação;
- regras duplicadas ou potencialmente contraditórias;
- perguntas em aberto que precisam de conhecimento de domínio.

A representação pode adotar formas distintas: mapas navegáveis, grafos, tabelas de decisão, modelos de processo, fichas de regra, documentação ligada, APIs ou contexto estruturado para assistentes e agentes.

## A proveniência faz parte de cada regra

Uma regra sem origem é difícil de discutir e perigosa de reutilizar.

Cada elemento deve conservar:

- o artefacto e a localização de onde procede;
- o fragmento de código, configuração, documento ou rasto relevante;
- a versão e o âmbito;
- o método com que foi extraída ou inferida;
- as evidências que a apoiam e a contradizem;
- o seu estado de validação;
- as pessoas ou testes que intervieram;
- as relações e dependências conhecidas;
- as perguntas ainda em aberto.

Assim, uma pessoa pode passar de uma explicação de alto nível ao detalhe que a sustenta e corrigir o conhecimento sem refazer toda a investigação.

## A intervenção humana valida significado, não copia resultados

As pessoas de domínio não deveriam rever uma lista interminável de regras isoladas. O sistema deve agrupar e priorizar aquilo que merece atenção:

- contradições entre fontes;
- inferências com evidência fraca;
- regras com grande impacto ou muitas dependências;
- diferenças entre documentação e execução;
- exceções frequentes;
- comportamentos sem responsável claro;
- decisões que afetam autoridade, cumprimento ou risco;
- âmbitos onde uma regra pode ter sido demasiado generalizada.

A revisão deve permitir confirmar, rejeitar, editar, limitar o âmbito, acrescentar uma exceção ou declarar que a intenção organizativa deve mudar ainda que o software atual faça outra coisa.

## O sistema existente nem sempre representa o sistema desejado

Reconstruir lógica não equivale a preservá-la toda.

O código pode conter um defeito. Uma configuração pode refletir uma decisão antiga. Um atalho operativo pode ser razoável num contexto e perigoso se for generalizado. Uma exceção frequente pode indicar que a regra principal está mal desenhada.

Por isso separamos duas perguntas:

1. **Que lógica parece o sistema executar hoje?**
2. **Que lógica quer a organização conservar ou mudar?**

A primeira pode investigar-se com artefactos e comportamento. A segunda precisa de responsabilidade e decisão humana.

## Casos de uso

### Modernização e migração

Antes de substituir um ERP, um módulo ou uma aplicação, permite inventariar regras, dependências e exceções que devem conservar-se, transformar-se ou retirar-se.

### Análise de impacto

Liga uma proposta de alteração aos processos, dados, interfaces, testes e decisões que poderiam ser afetados.

### Automatização e agentes

Fornece uma fonte de lógica e contexto mais fiável para que um bot ou um agente saiba o que pode fazer, sob que condições e quando deve consultar.

### Documentação viva

Relaciona explicações com código, configurações, decisões e testes, de forma que uma atualização possa propagar-se e ser discutida.

### Auditoria técnica e funcional

Permite examinar onde se aplica uma política, que variantes existem e que evidência sustenta cada afirmação sobre o sistema.

### Otimização de processos

Torna visíveis regras duplicadas, ramos com muito retrabalho, exceções recorrentes, dependências desnecessárias e pontos onde o processo perde contexto.

## Do inventário ao conhecimento operativo

O resultado não deveria ser um relatório que envelhece a partir do momento em que é entregue.

Deve poder manter-se como uma camada de conhecimento operativo:

- versionada;
- consultável por pessoas;
- acessível por software através de contratos;
- ligada a testes e observabilidade;
- capaz de representar contradições;
- explícita sobre aquilo que ainda não sabe;
- útil para a decisão de mudança seguinte.

Esta linha de trabalho alimenta-se da experiência de DocuLogic: investigar como converter artefactos de sistemas empresariais numa representação mais auditável da sua lógica, sem confundir extração, inferência e aprovação.

## Observado, inferido, validado e acordado

A representação distingue quatro estados de uma mesma regra:

- **comportamento observado**: aquilo que o software executa hoje e que os rastos permitem verificar;
- **lógica inferida**: a explicação candidata que uma análise propõe, com a sua evidência e a sua incerteza;
- **conhecimento validado**: aquilo que uma pessoa com autoridade de domínio confirmou e delimitou;
- **decisão organizativa**: aquilo que a organização acorda que deve acontecer a partir de agora.

Esta distinção permite utilizar o software existente como fonte conservando a autoridade onde ela corresponde. Uma implementação pode conter uma adaptação histórica, uma inconsistência ou um comportamento que a organização deseja mudar.

## DocuLogic, KIR e tecnologias semânticas

DocuLogic mantém o conhecimento reconstruído como uma camada de autoria e revisão humana: exprime conceitos, regras, cálculos e exceções em formatos legíveis e versionáveis, juntamente com proveniência, estado de verificação, vigência, âmbito, ciclo de vida e relações. Uma pessoa pode lê-lo, discuti-lo e corrigi-lo sem trabalhar sobre uma base de dados nem sobre uma representação de execução.

KIR — Knowledge Intermediate Representation — é a representação intermédia tipada e canónica que recebe esse conhecimento e o projeta para bases relacionais, grafos, índices semânticos, motores de regras, APIs, MCP e agentes.

Consoante o caso, a estrutura pode apoiar-se em LinkML para definir esquemas, TypeDB ou outros grafos tipados para relações complexas, PostgreSQL e pgvector para conhecimento relacional, lexical e semântico, Datalog para dedução, DMN para decisões, CEL para validações e Tree-sitter e LSP para estrutura de código.

Esta página aprofunda uma capacidade da inteligência informacional: tornar examinável a lógica que hoje vive repartida entre software, configurações, documentação e experiência.

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