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AI Maturity Score — Otavio Silverio

Dimensão 1 de 5 — Uso individual de IA

Não conseguiria. Sabemos que o time usa IA, mas não temos como medir o impacto de forma objetiva. (1)

Conseguiria mostrar alguns exemplos pontuais, mas não temos uma medição consistente e sistemática. (2)

Sim. Temos indicadores claros de produtividade antes e depois da adoção, acompanhados regularmente. (3)

Fica com essa pessoa. O restante do time raramente fica sabendo — e se ela sair, o conhecimento vai junto. (1)

Às vezes é compartilhado no chat do time ou numa reunião, mas não existe um processo para isso virar padrão. (2)

Existe um processo claro: boas práticas são documentadas, revisadas e ficam disponíveis para todo o time usar. (3)

Não. Cada pessoa assina o que quer — a liderança não tem visibilidade clara do que está em uso nem do custo total. (1)

Temos uma lista parcial, mas com certeza existem ferramentas e custos que não estão mapeados. (2)

Sim. Existe um registro atualizado de todas as ferramentas, com custo, responsável e finalidade de cada uma. (3)

Cada um faz do seu jeito. Não existe nenhum padrão definido — ferramentas, formas de uso e qualidade variam muito. (1)

Temos algumas orientações informais, mas a aplicação é inconsistente. Depende muito da pessoa. (2)

Sim. Existem padrões documentados de como usar IA no time, e a maioria os segue de forma consistente. (3)

Raramente. A maioria usa o que a IA gera diretamente, sem revisão sistemática. (1)

Algumas pessoas revisam, outras não. Depende do contexto e do hábito de cada um. (2)

Sim. Existe um processo claro de revisão do que é gerado por IA antes de ir para uso real ou entrega. (3)

Dimensão 2 de 5 — Processos conectados por IA

Sim. A produção acelerou, mas revisão e aprovação viraram o novo gargalo. O time produz mais do que consegue validar. (1)

Em algumas áreas sim, mas ainda não é um problema crítico. Estamos percebendo a pressão aumentar. (2)

Não. Redesenhamos o processo de revisão para acompanhar o ritmo da produção com IA. (3)

Cada área cria o seu. Não existe visibilidade do que as outras já fizeram — e muito trabalho é duplicado sem que ninguém perceba. (1)

Às vezes alguém compartilha algo, mas não existe estrutura para reuso sistemático. Depende de iniciativa individual. (2)

Existe um repositório compartilhado onde as áreas publicam e encontram processos de IA prontos para reutilizar. (3)

Viraram o gargalo. Nossa capacidade de entregar cresceu, mas os processos de aprovação e os sistemas não acompanharam. (1)

Percebemos a pressão em algumas áreas, mas ainda não redesenhamos os processos para absorver o novo ritmo. (2)

Sim. Revisamos os processos críticos para que a velocidade de entrega não seja travada por aprovações mais lentas. (3)

Não. Sabemos que as pessoas estão mais rápidas individualmente, mas não conseguimos conectar isso ao resultado do time. (1)

Temos algumas percepções qualitativas, mas sem números que comprovem o impacto coletivo de forma consistente. (2)

Sim. Medimos o impacto da IA no nível do time — velocidade, qualidade, redução de retrabalho — com dados reais. (3)

Não. A IA ajuda em tarefas isoladas, mas alguém sempre precisa pegar o resultado e levar para o próximo passo manualmente. (1)

Temos alguns processos parcialmente conectados, mas ainda há etapas manuais no meio que dependem de uma pessoa. (2)

Sim. Temos pelo menos um fluxo completo onde a IA conecta as etapas automaticamente, com resultado mensurável. (3)

Dimensão 3 de 5 — Estrutura para construir com IA

Vai direto para uso. Não existe processo de revisão — quem criou decide se está bom e já coloca para funcionar. (1)

Existe alguma revisão informal em alguns casos, mas não é um processo consistente aplicado a todos os agentes. (2)

Sim. Todo agente passa por um processo de revisão antes de ser usado — com critérios claros e pelo menos outra pessoa envolvida. (3)

Não. Os agentes existem, mas ninguém tem responsabilidade formal sobre eles. Quando algo quebra, não está claro quem resolve. (1)

Informalmente sim — as pessoas sabem quem criou cada agente, mas não existe responsabilidade formal documentada. (2)

Sim. Existe um registro atualizado com o responsável, a finalidade e o histórico de cada agente em uso na empresa. (3)

Provavelmente dias — ou nunca, dependendo do agente. Não temos como detectar erros automaticamente. Descobrimos pelas consequências. (1)

Depende. Em alguns agentes percebemos rápido, em outros só sabemos quando alguém reclama do resultado. (2)

Horas. Temos um conjunto de testes de comportamento que roda a cada mudança e alerta o time se algo sair do esperado. (3)

Vivem na cabeça de quem criou, ou em arquivos soltos sem controle. Se a pessoa sair, perdemos o histórico de tudo. (1)

Algumas coisas estão documentadas, mas de forma inconsistente — sem versionamento claro ou processo de atualização. (2)

Sim. Tudo está registrado em um repositório de versões (ex: Git), com histórico de mudanças e revisão antes de qualquer alteração. (3)

A maioria é misturada. Os agentes acumulam funções com o tempo — mudar uma parte quebra outra sem que ninguém perceba. (1)

Alguns são mais focados, outros não. Não existe uma orientação clara sobre como um agente deve ser estruturado. (2)

Os agentes são construídos com foco único. Cada um faz uma coisa, tem entrada e saída claras, e pode ser alterado sem risco de quebrar outro. (3)

Não. Cada pessoa sabe dos agentes que ela mesma criou. Não existe visibilidade centralizada do que existe na empresa. (1)

Existe algo informal — uma planilha, um canal no chat — mas está desatualizado e incompleto. (2)

Sim. Existe um registro centralizado e atualizado, com descrição clara de cada agente, seu responsável e como utilizá-lo. (3)

Dimensão 4 de 5 — IA além das fronteiras da área

Não. Quando algo dá errado, não temos como rastrear o que o agente fez. Descobrimos o erro, mas não a causa. (1)

Em alguns sistemas temos registros básicos, mas sem visibilidade consolidada que permita entender o que aconteceu de verdade. (2)

Sim. Toda ação de agente é registrada com contexto suficiente para reconstruir o que aconteceu e corrigir o problema na origem. (3)

Não. Cada área decide como lidar com isso. Não existe uma política definida e aplicada de forma consistente. (1)

Existe uma preocupação com o tema, mas a política ainda é informal ou não está sendo aplicada de forma sistemática. (2)

Sim. Existe uma política clara de uso de dados em IA, conhecida pelo time, aplicada em todos os processos e revisada periodicamente. (3)

Cada área opera de forma isolada. Não existe integração automatizada entre as iniciativas de IA de áreas diferentes. (1)

Existem algumas integrações pontuais, mas a maioria dos processos ainda depende de alguém para passar informação entre áreas. (2)

Sim. Temos processos que cruzam áreas automaticamente, com rastreabilidade e responsabilidade clara em cada etapa. (3)

Não temos clareza. O assunto regulatório de IA ainda não foi avaliado de forma sistemática pela empresa. (1)

Temos consciência do tema, mas ainda não existe um processo formal para avaliar e garantir conformidade nas iniciativas de IA. (2)

Sim. As regulamentações aplicáveis foram mapeadas e existe um processo de avaliação de conformidade integrado ao ciclo de adoção de IA. (3)

Não existe visão unificada. As iniciativas acontecem em paralelo, sem coordenação central, e a liderança não tem o quadro completo. (1)

A liderança tem conhecimento de algumas iniciativas, mas não de todas. Não existe um processo formal de consolidação. (2)

Sim. Existe uma visão consolidada de todas as iniciativas de IA, com responsável, status e impacto esperado visíveis para a liderança. (3)

AI Maturity Score — Otavio Silverio

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