01
Primeiro
Tirar o uso do improviso
O primeiro passo é parar de depender de tentativas soltas e dar um jeito mais claro para a IA entrar no trabalho real.
Mapa de diagnóstico
Descubra em que ponto o uso de IA do seu time está e como avançar
Agendar diagnósticoEvolução
Como o avanço normalmente acontece
02
Depois
Tornar o ganho repetível no time
O que funciona deixa de ficar na cabeça de poucos e vira referência do time, com exemplos reutilizáveis e checagens simples.
03
Só então
Fazer a IA tocar boa parte da demanda
Nesse ponto, a IA começa a levar demandas bem definidas, como pequenos bugs, até uma entrega revisável. O que sustenta isso é contexto preparado, limites claros e revisão humana.
Nível 1
Nível 1 — IA improvisada
A IA já entra no dia a dia, mas o ganho ainda depende demais de quem usa melhor.
Como reconhecer este nível
Copilot, Cursor, Claude Code, Codex CLI ou similares já aparecem no fluxo real, mas cada pessoa conduz de um jeito. O mesmo tipo de tarefa pode sair muito bem com um dev e muito mal com outro.
Impacto nas entregas
Existe ganho pontual, mas ele se perde em tentativa e erro, revisão, correção e reconstrução de contexto. Em alguns momentos o time codifica mais rápido, sem necessariamente entregar mais no fim do ciclo.
O que precisa existir para evoluir
O uso precisa ganhar um jeito mais claro de entrar nas tarefas reais, com workflow básico, técnicas de contexto, critérios simples de saída e rotina mínima de checagem antes de integrar.
Serviço indicado
Workshop prático para transformar uso de IA em mais entrega
Aqui o objetivo é criar um jeito comum de usar IA em tarefas reais, com menos tentativa e erro.
Quando entra
Quando a IA já entra no dia a dia do time, mas o ganho ainda depende demais de quem sabe usar melhor e tarefas maiores geram tentativa e erro demais.
O que eu implanto
- Tarefas reais do projeto como treino guiado.
- Workflow
explorar -> planejar -> implementar. - Técnicas de contexto e critérios simples de checagem.
- Artefatos úteis, como
AGENTS.md,skillseMCPs, quando fizer sentido.
O que muda depois
- O time passa a ter exemplos aplicados no próprio contexto do projeto.
- Menos esforço perdido em tentativa e erro para sair do zero.
- Mais capacidade de avançar entregas sem depender tanto de habilidade individual.
Nível 2
Nível 2 — IA guiada pelo projeto
A IA já participa do trabalho real do time, mas ainda não aumenta as entregas na proporção esperada porque a execução varia demais e muito contexto ainda precisa ser reconstruído.
Como reconhecer este nível
IA participa de implementações, testes e correções, mas a qualidade da entrega ainda oscila demais entre as pessoas. Existem artefatos como AGENTS.md, skills, MCPs, guias ou instruções no repositório, mas eles estão pouco calibrados, pouco usados ou pouco úteis para as demandas reais do time.
Impacto nas entregas
O time economiza esforço em partes do fluxo, mas perde velocidade quando precisa compensar instruções fracas, contexto mal distribuído ou artefatos pouco otimizados. A IA ajuda mais, mas a capacidade de entrega ainda não cresce na mesma proporção.
O que precisa existir para evoluir
O próximo salto exige otimizar os artefatos que orientam a IA, implantar componentes que faltam e consolidar um workflow mais robusto para tarefas maiores, com exemplos do próprio projeto, checagens e validações mais fortes.
Serviço indicado
Otimizar como a IA trabalha no projeto para aumentar entregas
Aqui o objetivo é calibrar artefatos, contexto e fluxo para a IA trabalhar melhor no projeto real.
Quando entra
Quando o time já usa IA com frequência e até toca tarefas maiores, mas os artefatos e instruções do repositório ainda não orientam bem o trabalho real.
O que eu implanto
AGENTS.md,skills,MCPse instruções calibrados para o fluxo real.- Tamanho, foco, granularidade e responsabilidade dos artefatos ajustados.
- Workflow para tarefas maiores com guias reaproveitáveis.
- Validações estáticas, guardrails e lições aprendidas na operação.
O que muda depois
- A IA chega mais preparada nas demandas do fluxo real.
- O time perde menos tempo reconstruindo contexto.
- Mais demandas conseguem avançar com qualidade e previsibilidade.
Nível 3
Nível 3 — Sistema de agentes em demandas bem definidas
Já existe um sistema de agentes capaz de levar uma demanda com requisito claro até uma PR pronta no fluxo do time.
Como reconhecer este nível
Já existe um sistema que recebe o requisito, usa o contexto preparado do time, implementa a demanda e devolve uma PR pronta no padrão do projeto.
Impacto nas entregas
Pequenos bugs, ajustes repetitivos e outras demandas com requisito claro deixam de começar do zero. Essas demandas passam a avançar até uma PR pronta com muito menos esforço manual no meio do caminho.
O que precisa existir para evoluir
Ampliar com segurança exige cobrir mais tipos de demanda sem perder contexto preparado, checkpoints claros e revisão humana consistente.
Serviço indicado
Implementar sistema de agentes para levar uma demanda até uma PR pronta
Aqui o objetivo é fazer um sistema de agentes assumir demandas com requisito claro, desde o requisito até uma PR pronta, com limites claros e checagens no caminho.
Quando entra
Quando o time já orienta bem a IA no projeto e quer fazer um sistema de agentes assumir demandas com requisito claro, como pequenos bugs, desde o requisito até uma PR pronta.
O que eu implanto
- Seleção da demanda inicial com baixo risco, boa repetição e requisito claro para o piloto.
- Um sistema de agentes preparado para ler o requisito, usar o contexto do projeto e implementar a demanda.
- Regras, contexto e checkpoints para o sistema seguir o padrão técnico do time com controle.
- Integração com lint, testes e validações para devolver uma PR pronta no fluxo normal do time.
O que muda depois
- Bugs pequenos, ajustes repetitivos e outras demandas com requisito claro deixam de começar do zero.
- Essas demandas passam a avançar dos requisitos até uma PR pronta com muito menos esforço manual no meio do caminho.
- O time ganha mais tempo para revisar exceções, decidir trade-offs e ampliar o que funciona com segurança.
Diagnóstico
Descubra em que ponto seu time está hoje
No diagnóstico, eu avalio como a IA já entra no trabalho do time, o que isso já melhora nas entregas e o que precisa existir antes do próximo salto.
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