Privacidade por arquitetura, não por política
Um agente Docker roda dentro da sua infraestrutura e mascara PII, segredos e dados sensíveis de debug antes da transmissão. Alinhado ao Artigo 25 do GDPR e à LGPD por design — não por promessa.
Sobre a CauseFlow
IA que investiga incidentes em produção, para seus engenheiros não precisarem.
Nossa missão
Tornar a confiabilidade de produção acessível para todo time de engenharia — não apenas para os que têm orçamentos de observabilidade na casa das seis cifras. Acreditamos que a próxima década de software será definida por quão rápido times entregam código gerado por IA e quão rápido conseguem se recuperar quando esse código quebra. A CauseFlow existe para fechar essa lacuna.
Por que construímos a CauseFlow
Por que uma máquina ainda espera um humano para correlacionar logs?
Passei 13 anos em engenharia, os últimos como Engineering Manager liderando times de SRE, Segurança e GenAI na Pagaleve, uma fintech brasileira. Incidentes em produção não eram um incêndio ocasional — eram um ritual semanal. Sistema caído. War call no Slack. Sete engenheiros vasculhando CloudWatch, commits do GitHub e dashboards desatualizados, tentando juntar as peças do que quebrou. Horas perdidas. Post-mortem escrito às pressas na manhã seguinte.
Uma pergunta continuava voltando: por que uma máquina ainda está esperando um humano para correlacionar logs?
As ferramentas que existiam foram construídas para empresas americanas com equipes de compliance, orçamentos de seis cifras e engenheiros que falam inglês. Para a maioria dos times no Brasil e na América Latina, eram inacessíveis ou — e essa é a parte de que ninguém fala — impossíveis de adotar porque exigiam enviar dados sensíveis de produção para a nuvem de um fornecedor. Times de financeiro, saúde e indústrias reguladas simplesmente não conseguiam dizer sim.
Então construímos a CauseFlow. Um agente de IA que investiga incidentes do jeito que seu melhor engenheiro de plantão faria — exceto que ele roda dentro da sua infraestrutura, mascara dados sensíveis antes de qualquer coisa sair do seu ambiente e entrega uma linha do tempo de causa raiz em minutos. Não é um chatbot. Não é um resumidor. É um investigador.
O que nos diferencia
Princípios, não slogans.
Preço por uso
Sem licença por assento. Sem contrato anual. Você paga pelo que usar, o que significa que só ganhamos quando você ganha.
Construída por engenheiros que viveram as 3 da manhã
Cada decisão de produto é comparada com resposta a incidentes real — não com o whiteboard de um PM.
Fundador
VC
Vinicius Carvalho
Co-Fundador & CEO
13+ anos em engenharia. Mais recentemente Engineering Manager liderando SRE, Segurança e GenAI na Pagaleve. Viveu o ciclo de war calls que a CauseFlow agora automatiza.
Baseado em São Paulo
Somos um time pequeno e deliberado. Vamos escalar quando o trabalho exigir — não antes.
Pare de caçar logs.
Comece a construir produto.
Conecte sua stack em minutos e investigue incidentes reais na sua infra. Sem contrato, sem cartão.