A IA ajuda em trechos do trabalho, mas cada dev usa do seu jeito.
O ganho depende de quem sabe pedir melhor e o código varia mais do que deveria.
Resultado: ganho irregular, mais revisão e menos previsibilidade.
// ia improvisada
Veja o caminho para mais entregas com IA.
A IA já participa do trabalho real do time, mas a execução das demandas ainda varia demais.
Muito contexto ainda precisa ser reconstruído e a capacidade de entrega não cresce na mesma proporção do uso.
Resultado: a IA ajuda mais, mas o ganho ainda não escala como poderia.
// ia em uso no projeto
A IA já recebe um requisito claro de uma demanda específica, como pequenos bugs, junto com o contexto preparado do time.
O sistema executa boa parte da demanda e devolve uma entrega revisável por um dev, sem fugir dos padrões definidos.
Resultado: mais entregas com controle, previsibilidade e revisão humana.
// ia executando partes do trabalho
