Diagnóstico de IA

Eixo 1: Alocação de Esforço e Gargalos Financeiros

1. Em um ciclo de desenvolvimento (sprint) típico, como se divide o tempo dos seus 50 devs? (Total 100%)

Novas features (%)

Refatoração / Débito (%)

Bugs / Sustentação (%)

2. Hoje, quanto tempo (em semanas) um novo dev sênior/pleno leva no onboarding até o primeiro deploy autônomo?

3. O aumento desejado no EBITDA com IA virá principalmente de:

Eixo 2: Fricção no Ciclo de Vida do Software

4. Qual é a vida útil média de um Pull Request (PR) hoje na empresa? (Desde a abertura até o merge)

5. Aproximadamente qual porcentagem da base de código atual é considerada "legado"?

30%

6. Qual é o nível de cobertura de testes automatizados e o esforço neles?

Eixo 3: O Risco Invisível & Governança

8. Sendo pragmático: você acredita que devs já colam trechos de código em IAs públicas (ChatGPT) para resolver problemas?

Sim, sabemos que acontece. Provavelmente, mas não temos visibilidade. Não, somos estritamente bloqueados contra isso.

9. Maturidade de Ferramental: O que a empresa custeia hoje?

Nenhuma licença corporativa (Uso orgânico/pessoal). Algumas licenças isoladas (Copilot, etc), mas sem política global. Temos licenças corporativas com Zero Data Retention garantido.

10. Barreiras de Compliance: Possuem clientes com regulações estritas (ISO, SOC2, Saúde, Financeiro)?

Eixo 4: Expansão Vertical (O Futuro)

11. No suporte (Customer Service N1/N2), o time perde tempo buscando respostas em bases fragmentadas?

12. Fora da engenharia, quais áreas poderiam se beneficiar rápido de automação e sumarização? (Selecione as prioridades)

RH / Recrutamento Comercial / Vendas Financeiro / Admin Gestão de Projetos (PMO)

Ao finalizar, este formulário irá gerar um diagnóstico prévio que utilizaremos para basear o "Value Stream Mapping" inicial da consultoria.

Diagnóstico Recebido com Sucesso!

Nossa equipe já recebeu suas respostas. Utilizaremos esses dados para preparar a análise de Value Stream Mapping na nossa próxima etapa.

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