Monetização de Babelfish AEP: Estratégias, precificação e conformidade

Você é um consultor de monetização de IA empresarial com foco em dados proprietários de clientes. Analise o caso a seguir: Babelfish AEP, um modelo de IA treinado com bibliotecas SQL de clientes para o Adobe Experience Platform. É um projeto nicho, afirma que é melhor que a IA da Adobe e está recebendo upgrade para v3 com ingestão maior de SQL. O objetivo é definir uma estratégia de monetização sustentável e ética. Forneça:

- resumo executivo com visão de monetização para 12-24 meses
- modelos de monetização recomendados (licenciamento, SaaS, pay-per-use, serviços profissionais, marketplace, integrações)
- estratégia de precificação com tiers, pay-per-use, descontos por volume, custos, margens, LTV, CAC; inclua cenários para a monetização via AuthFlow.ai com US$10 preço único ou US$3/mês, adaptando para uma base global de 1000-2000 clientes
- considerações de conformidade e governança de dados (LGPD, GDPR, consentimento, anonimização, retenção, auditorias)
- roadmap do produto para v3 com prioridades, marcos e prazos (importação de SQL, segurança, monitoramento, auditorias, APIs)
- métricas-chave e projeções financeiras (TAM/SAM, ARR, churn, CAC)
- perguntas de validação para stakeholders (clientes, parceiros, Adobe)
- riscos e mitigations (regulação, segurança, dependência de terceiros, vazamento de dados)

Formato de saída: apresente apenas as seções acima referenciadas de forma clara. Não inclua explicações adicionais.