Nós ajudamos times de software a usar IA para produzir e entregar de verdade.
Com método, métricas e governança, transformamos IA em mais produtividade, menos retrabalho e entregas mais consistentes.
IA sem método amplifica o que já estava errado.
Adotar IA sem estrutura não é neutro. É arriscado. Os dados mostram isso.
Cada dev faz do seu jeito
Ferramentas diferentes, prompts diferentes, zero padrão. Ganhos individuais que não escalam para o time.
IA clandestina sem controle
40-60% dos devs usam ferramentas não aprovadas. Código proprietário colado em ChatGPT. Risco real de vazamento e conformidade.
Ninguém mede o impacto
Produção individual sobe 21%, mas métricas da organização ficam estagnadas. Sem medição padronizada, é impossível saber o retorno real.
Dívida técnica silenciosa
Refatoração caiu de 25% para menos de 10% com IA. Código copy-paste subiu 48%. Bugs aumentaram 41% com adoção não-estruturada.
Estabilidade cai com adoção
A cada 25% de aumento em adoção de IA, estabilidade cai 7,2%. Sem governança, IA amplifica disfunções.
O Paradoxo da Produtividade
Output individual sobe 21% e PRs merged aumentam 98%. Mas as métricas de entrega da organização ficam flat. É o AI Productivity Paradox.
IA amplifica forças. E amplifica fraquezas.
Esses números não são opinião. São dados de pesquisas com milhares de empresas. A pergunta é: seu time está do lado que mede e corrige, ou do lado que improvisa e torce?
dos desenvolvedores já usam IA
Stack Overflow 2025
das organizações têm governança formal de IA
Stack Overflow 2025
mais lentos com IA sem método (devs experientes)
METR 2025
de queda em estabilidade a cada 25% de aumento na adoção de IA
DORA 2024
de aumento em bugs com adoção não-estruturada de IA
Uplevel 2024
Para quem lidera ou faz parte de times de software.
CTOs e Diretores de Tecnologia
Que precisam provar retorno da adoção de IA para o board, não têm métricas confiáveis, e sabem que devs de ponta estão evitando empresas sem estrutura de IA.
Tech Leads e Gestores de Engenharia
Que vêem cada dev usando IA do seu jeito e sabem que isso não escala.
Empresas com 3+ devs
Que já adotaram IA mas não viram o impacto real nas métricas de entrega.
Times sem governança de IA
Que têm devs usando ferramentas não aprovadas e risco de vazamento de código.
Do diagnóstico ao time rodando com autonomia.
Cada fase é um entregável concreto. Você sabe exatamente o que recebe, quando e como medir.
Do nível 1 ao 5. Onde você está agora?
O diagnóstico identifica exatamente o seu nível e define o caminho mais direto para o próximo.
Autônomo
Fronteira do que é possível hojeA IA trabalha de forma independente: cria funcionalidades, roda testes e publica atualizações. O time define as regras e supervisiona.
exemplos
Sistema se auto-corrige quando detecta problemas, testes rodam sozinhos, deploys automáticos com validação
Integrado
Onde empresas maduras estão chegandoIA presente em todas as etapas do desenvolvimento. O time já pensa com IA desde o início de cada projeto.
exemplos
Claude Code rodando agents em paralelo. Times merged 1.300+ PRs/semana via agentes autônomos.
Assistido
Onde a maioria deveria estarIA gera código, testes e documentação. O desenvolvedor revisa tudo. Existem regras claras de uso e qualidade.
exemplos
IA sugere código que o dev revisa, testes gerados automaticamente, padrões configurados nas ferramentas
Exploratório
Onde a maioria está hojeDevs usam ChatGPT e ferramentas de IA por conta própria, sem padrão do time. Cada um usa do seu jeito.
exemplos
Perguntar dúvidas ao ChatGPT, copiar e colar código sem revisão, sem regras compartilhadas
Tradicional
Ponto de partida do assessmentSem uso de IA no desenvolvimento. Tudo é feito manualmente, da forma tradicional.
exemplos
Documentação manual, testes manuais, busca por soluções no Google e fóruns
A ferramenta muda. Os princípios não.
Claude Code, Cursor, Copilot ou qualquer outra: nosso framework de governança e medição se aplica a todas.
Agente de IA no terminal para desenvolvimento autônomo e programação em par
IDE com IA nativa, regras customizadas por projeto e modo agente multi-arquivo
Autocomplete, chat contextual, revisão de código e geração de PR automatizados
Agente open-source do Google no terminal com janela de 1M tokens
Agente da OpenAI no terminal, open-source, com modelos o3 e o4-mini
IDE com IA da Codeium, foco em fluxo contínuo e entendimento de codebase inteiro
Editor mais usado do mundo com IA integrada via extensões e chat contextual
Plataforma no navegador para criar apps completos com IA, do zero ao deploy
Protocolo aberto que conecta IA a GitHub, Slack, Jira e ferramentas internas
Governança por projeto, convenções e regras versionadas no repositório
Tempo de entrega, frequência de publicação, taxa de falhas e tempo de recuperação
IDE agêntica do Google com orquestração de múltiplos agentes simultâneos
Ferramentas todo mundo tem. Método, quase ninguém.
A maioria das empresas adotou IA no desenvolvimento acreditando que produtividade viria por osmose. O que veio foi outra coisa: mais código gerado, mais PRs abertos, mais sensação de velocidade. Na hora de medir, os números contam uma história diferente.
O problema nunca foi a ferramenta. O problema é adoção sem estrutura, uso sem governança e resultado sem medição.
Existimos pra resolver exatamente isso. Não vendemos ferramenta, não fazemos palestra motivacional e não entregamos PDF bonito que ninguém implementa. Sentamos com o time, medimos onde está, desenhamos pra onde ir e implementamos junto.
“Consultoria que não prova resultado é palestra cara.”
Primeiro, medimos. Depois, agimos.
O Diagnóstico é a porta de entrada. Você descobre exatamente onde está, para onde ir e qual o retorno esperado.
Perguntas frequentes.
Cada mês sem governança de IA custa horas de retrabalho invisível.
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