Como pensamos IA nas empresas, como enxergamos cada nível de maturidade e por que construímos agentes do jeito que construímos.
Começar a usar IA ficou fácil. Difícil é repetir o resultado quando muda o problema, o time ou a pessoa que começou. Para nós, maturidade em IA é exatamente isso: repetir resultado, com controle, sem depender de quem começou.
Faz um prato incrível. Quando ele sai de férias, o prato some junto. É a empresa em que uma ou duas pessoas fazem milagres com IA, e ninguém mais sabe como.
Tem receita, fornecedor, padrão e equipe. O prato sai igual toda noite, e o próximo do cardápio sai mais fácil. É a empresa que transformou IA em forma de trabalhar.
A pergunta que resume tudo
O segundo caso sai melhor que o primeiro, mesmo sem a pessoa que puxou o primeiro?
A IA amplifica o que a empresa já é. Um processo claro ganha velocidade. Um processo confuso erra mais rápido. Na nossa experiência, quando a IA trava, falta uma destas quatro coisas.
Ninguém escolheu qual problema resolver, nem quem responde por ele.
Automatizou-se um fluxo que ninguém mapeou, com dados de que ninguém cuida.
Nada foi combinado antes. Depois, ninguém consegue dizer se funcionou.
Só uma pessoa ou um fornecedor entende como funciona. Quando sai, tudo para.
Quem também enxerga assim
"A IA não conserta um time; ela amplifica o que já existe." (tradução nossa)
DORA, relatório de 2025As empresas que lideram partem da clareza sobre onde a IA gera valor, redesenham o trabalho e medem o efeito no resultado.
BCG, setembro de 2026Mais de 40% dos projetos de agentes devem ser cancelados até o fim de 2027, por custo, valor pouco claro ou falta de controle de risco.
Gartner, previsão de junho de 2025Dos 103 profissionais de TI que ouvimos em um evento, 76% só usariam código gerado por IA com revisão antes de produção.
DB1 Itênex, Pesquisa APIX 2026O nível é o que a empresa já faz de forma repetível. Ter feito uma vez ainda não conta.
Cada pessoa testa por conta própria.
A empresa escolheu onde atuar e sabe quem cuida de quê.
O valor foi medido em um teste, com critério para seguir ou parar.
Funciona no dia a dia, e o segundo caso saiu melhor que o primeiro.
As frases são exemplos para reconhecer cada nível, e não citações de clientes.
Fazer a prévia de maturidadePor isso a prévia aponta o seu pilar mais fraco. É por ele que costuma valer a pena começar.
| Pilar | A pergunta | O que fazemos |
|---|---|---|
| Mercado e clientes | Sabemos onde a IA geraria mais valor? | Priorizamos os casos de uso pelo retorno e mostramos onde um agente compensa. |
| Recursos e investimentos | Existe verba e gente para construir e manter? | Dimensionamos o que o primeiro agente exige, e o seu time constrói em par com o nosso. |
| Tecnologia e infraestrutura | A IA consegue consultar os dados e sistemas? | Mapeamos o que o agente vai consultar e o que precisa ser arrumado antes. |
| Cultura e liderança | Quem puxa o assunto, e com qual meta? | Definimos com a liderança um dono, uma meta e um primeiro caso visível. |
| Processos e governança | Quem controla o que a IA decide e faz? | Escrevemos as regras de escopo e limite, com aprovação humana e trilha de auditoria. |
Um olhar só não basta
Diretoria, gestão e operação costumam ver a mesma empresa de formas diferentes. Por isso, um diagnóstico completo ouve as três.
Cada um existe para evitar um dos motivos que fazem a IA travar.
Primeiro o processo que mais toma tempo ou o erro que mais custa. Só depois falamos de tecnologia.
Mapeamos o fluxo, os dados e os sistemas. O que precisa ser arrumado vem antes do agente.
Taxa de acerto, tempo de resposta e casos que passam para uma pessoa ficam definidos antes de ir para produção.
Cada agente segue regras escritas de escopo e limite, com aprovação humana e trilha de auditoria.
Seu time constrói junto e fica com a arquitetura, as regras e o playbook.
Se o processo muda toda semana ou depende de negociação, um agente ainda não é a resposta. Se uma ferramenta pronta resolve, também falamos isso.
Porque um agente de IA em produção é engenharia de software: precisa conversar com os seus sistemas, respeitar regras e continuar funcionando depois da entrega. É o nosso trabalho há 26 anos.
Engenheiros de IA aplicada escrevem o agente com o seu time. Não há repasse para um time júnior depois da venda.
O Clovis Agentic e o Harness são ferramentas nossas, usadas nos nossos projetos, com as mesmas regras escritas e aprovações humanas.
Ligar um agente ao ERP, ao CRM ou a um sistema antigo sem API é rotina para quem vem de legado e missão crítica.
CMMI DEV/3, ISO/IEC 27001 e ISO/IEC 27701: controle de acesso, trilha de auditoria e proteção de dados desde o primeiro dia.
Você vê como trabalhamos antes de contratar. Estes materiais são públicos:
Arquitetura, regras e playbook ficam no seu ambiente. Você assume quando quiser.
Quem trabalha com a gente
"Uma coisa que me chamou a atenção desde o início da parceria com a DB1 é a relação, a forma como se relacionam com o cliente, estando sempre próximos, tentando perceber quais são as nossas necessidades."
BRK, XP, Omni, Avenue, AL5 Bank e CNA estão entre os nossos cases.
Ver os casesÉ um ponto de partida para a conversa. São respostas de uma pessoa, e os pontos e cortes são escolha nossa. Não é certificação nem ranking. Para uma leitura firme, um diagnóstico ouve mais pessoas da empresa.
Não. Cada nível tem um próximo movimento, e é por ele que começamos. Se a base ainda não está pronta, arrumar a base é o primeiro trabalho.
Não necessariamente. Saber tecnologia é diferente de repetir resultado como organização.
Quase sempre. Avaliamos arquitetura, dados e governança do que já existe, identificamos por que não escalou e definimos o caminho para produção.
Não. Seu time constrói junto e assume quando quiser. Se preferir, um squad nosso segue evoluindo os agentes com vocês.
