Avaliação de IA em Engenharia
Entenda o nível de preparação do seu ciclo de desenvolvimento de software e da sua base de código para...
Saiba maisACELERADORES

| Are your systems exposing clean, well-documented APIs that AI agents can call reliably — or are they hidden inside monolithic platforms designed for human users?
| Are you investing in AI features that aren't delivering because the underlying platform wasn't designed for machine consumption?
| Do your teams know how to design, scope, evaluate, and govern AI agents — or are you deploying tools without the engineering discipline to make them reliable?
| Have an AI mandate from your C-suite but no clear picture of what your software and data actually need to look like before agents can work safely?
| Is your data accessible, real-time, and trustworthy enough for an AI agent to act on it — or just accurate enough to report on it?
| Are your customers or investors demanding AI-powered capabilities, with no clear internal roadmap for how to deliver them safely at scale?

Generative AI has the potential to create $2.6 to $4.4 trillion in value across industries and automate activities that absorb 60–70% of employees’ time.
Source: The economic potential of generative AI, McKinsey June 2023
Seus sistemas disponibilizam APIs limpas e bem documentadas que os agentes de IA conseguem utilizar de forma confiável — ou elas estão escondidas dentro de plataformas monolíticas projetadas para usuários humanos?
Você está investindo em funcionalidades de IA que não entregam os resultados esperados porque a plataforma subjacente não foi projetada para consumo por máquinas?
Suas equipes sabem como projetar, definir o escopo, avaliar e governar agentes de IA — ou vocês estão implementando ferramentas sem a disciplina de engenharia necessária para torná-las confiáveis?
Existe uma demanda de IA vinda da alta liderança, mas sem uma visão clara de como seu software e seus dados precisam estar estruturados antes que os agentes possam operar com segurança?
Seus dados são acessíveis, estão disponíveis em tempo real e são confiáveis o suficiente para que um agente de IA possa agir com base neles — ou são apenas precisos o suficiente para gerar relatórios?
Seus clientes ou investidores estão exigindo recursos baseados em IA, mas sua empresa ainda não tem um roadmap interno claro de como entregá-los com segurança e em escala?
A IA generativa tem o potencial de gerar US$ 2,6 a US$ 4,4 trilhões em valor em diversos setores e automatizar atividades que consomem 60% a 70% do tempo dos funcionários
Fonte: The economic potential of generative AI, McKinsey, junho de 2023.
DARA avalia sua organização em seis áreas críticas que determinam se um investimento em agentes de IA terá sucesso — desde o caso de negócio até a infraestrutura, os dados e a capacidade da equipe necessários para torná-lo realidade.
Utilizamos técnicas de Lean Product Management para identificar e priorizar agentes de IA alinhados à sua estratégia de negócio. Para cada caso de uso prioritário, definimos o escopo do agente, ferramentas, entradas, saídas e critérios de sucesso — transformando uma oportunidade de negócio em um sistema projetável. Os casos de uso identificados são categorizados e priorizados de acordo com sua complexidade, valor e nível de prontidão da infraestrutura.
Agentes de IA precisam acessar seus sistemas de forma confiável, interpretar respostas corretamente e reagir a mudanças em tempo real. Avaliamos se suas plataformas disponibilizam APIs limpas, versionadas e bem documentadas, adequadas ao consumo por máquinas; se sua arquitetura é orientada a eventos, permitindo que os agentes respondam a mudanças; e se você já possui — ou poderia implementar — servidores MCP para oferecer aos agentes acesso estruturado, seguro e auditável aos seus sistemas e dados.
Agentes não precisam apenas de dados precisos — precisam de dados acessíveis, em tempo real e consumíveis por agentes. Avaliamos se os dados necessários para seus agentes estão disponíveis, estruturados e são confiáveis o suficiente para permitir ações autônomas, e não apenas análises. Também analisamos seus pipelines, processos de qualidade de dados, características de latência e até que ponto sua arquitetura de dados consegue atender aos agentes com a velocidade e granularidade necessárias.
Uma governança de dados sólida é essencial para a adoção de agentes de IA — especialmente no contexto de autonomia que eles assumem. Avaliamos seus frameworks de governança a partir das necessidades específicas dos agentes: o que um agente pode acessar, quais ações pode executar, quem autoriza essas ações e como as decisões dos agentes são registradas e auditadas. Identificamos lacunas que podem expor sua empresa a riscos regulatórios ou reputacionais quando agentes atuam de forma autônoma em seu nome.
Construir agentes de IA é uma disciplina de engenharia, não apenas uma decisão sobre ferramentas. Avaliamos se suas equipes têm capacidade para projetar, construir, avaliar e iterar agentes de forma confiável — incluindo engenharia de prompts, design de ferramentas, implementação de RAG, orquestração de agentes e frameworks de avaliação que permitam verificar se um agente está realmente funcionando com segurança antes de disponibilizá-lo aos usuários ou conceder acesso a sistemas reais.
Avaliamos a capacidade da sua organização para executar iniciativas com agentes de IA, analisando o conhecimento, as competências e os recursos disponíveis nas equipes de engenharia e negócios.Analisamos a experiência das equipes especificamente com IA agêntica, revisamos os roadmaps e as restrições de capacidade existentes e identificamos onde conhecimento especializado adicional, treinamento ou parcerias externas serão necessários para implementar os casos de uso prioritários no ritmo que o negócio exige
Converse por 30 minutos com um de nossos especialistas e entenda como avaliar a prontidão da sua organização para iniciativas de IA.
RESULTADO DO ASSESSMENT
Você recebe um relatório completo, específico e baseado em evidências, construído a partir dos seus sistemas e casos de uso reais. Não é um documento genérico de estratégia de IA, mas uma análise das lacunas e um roadmap baseado no que encontramos.

Alfonso Álvarez Prieto
General Manager & Founder da Scenmate by dsm-Firmenich, a primeira plataforma de fragrâncias habilitada por IA do mundo.
Apresentamos um relatório completo com os resultados da avaliação, incluindo uma pontuação, uma arquitetura de referência para seus casos de uso prioritários e um roadmap sequenciado, desde a prontidão da plataforma até a implementação dos agentes em produção.
Está com pouco tempo? Não tem a capacidade interna necessária para fechar as lacunas identificadas pela avaliação?
Após a DARA, a Codurance pode trabalhar com você na implementação do roadmap — modernizando as plataformas que precisam se tornar preparadas para agentes, construindo as bases de engenharia de dados das quais eles dependem e projetando e implementando os próprios agentes. Você passa da avaliação à implementação em produção mais rapidamente do que conseguiria trabalhando sozinho.
PRÓXIMOS PASSOS
Redesenho de APIs, adoção de arquitetura orientada a eventos e implementação de servidores MCP — tornando suas plataformas consumíveis por agentes de IA em escala.
Construção de bases de dados em tempo real e de alta qualidade para que os agentes de IA possam atuar de forma confiável em seu nome.
Projetamos, desenvolvemos, avaliamos e implementamos seus agentes de IA prioritários — do primeiro protótipo à produção, com o rigor de engenharia necessário para mantê-los seguros.
Um relatório completo e consolidado, contendo uma avaliação pontuada dos seis pilares, uma análise de lacunas de plataformas e APIs, um relatório de prontidão da engenharia de dados, uma arquitetura de referência para os principais casos de uso de agentes de IA e um roadmap priorizado de adoção de IA, com o business case e a projeção de ROI para cada etapa. Você também recebe um resumo executivo para apresentação ao conselho.
A maioria das iniciativas com agentes de IA falha antes mesmo de começar porque as plataformas, os dados e as capacidades das equipes não foram projetados para o consumo por máquinas. A Avaliação de Maturidade de Dados e IA ajuda as empresas a investir em soluções de IA que realmente possam funcionar de forma segura e confiável, evitando pilotos construídos sobre bases que não têm estrutura para sustentá-los.
O roadmap apresenta um conjunto claro e sequenciado de prioridades, e a Codurance pode ajudar sua empresa a colocá-las em prática. Começamos pela engenharia de dados, construindo as bases das quais os agentes dependem. Em seguida, atuamos na modernização do software, preparando suas plataformas para agentes de IA, além de apoiar o design, desenvolvimento e implementação dos agentes, desde o primeiro protótipo até a produção.
A Codurance é uma parceira ideal para realizar a Avaliação de Prontidão de Dados e IA porque sua abordagem é baseada em engenharia de software, um fundamento essencial para implementar agentes de IA com segurança e em escala. Não vendemos ferramentas de IA ou soluções específicas de um produto. Avaliamos o que sua organização realmente precisa, de forma independente e baseada em evidências. A avaliação é sustentada por mais de 13 anos de experiência em engenharia de software, conduzida por especialistas do setor, e analisa se seus sistemas, dados e equipes estão preparados para suportar agentes de IA de forma confiável.
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Saiba maisUma avaliação aprofundada e estratégica da qualidade do código do seu software sob medida...
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