01Quando este trabalho faz sentido
Quando existe pressão para adotar IA, uma lista extensa de ideias ou um processo relevante com desempenho insatisfatório, mas ainda faltam prioridade, evidência e uma definição comum de sucesso.
- processos manuais, lentos ou sujeitos a retrabalho
- iniciativas de IA sem critério de priorização
- dúvidas sobre dados, viabilidade, risco ou retorno
02O que entra no diagnóstico
Examinamos o fluxo atual, os usuários envolvidos, as fontes disponíveis, as exceções, as permissões, o custo de erro e o resultado esperado. Tecnologia só entra na conversa depois que o problema está bem formulado.
- objetivo de negócio e resultado observável
- qualidade, acesso e sensibilidade dos dados
- dependências, controles e decisões que permanecem humanas
03Como priorizamos
Cada oportunidade é comparada por impacto potencial, esforço de validação, qualidade da evidência, exposição a risco e capacidade de adoção. O objetivo não é produzir uma lista maior, e sim tornar a decisão defensável.
04O que a empresa recebe
Uma visão executiva do cenário, hipóteses priorizadas, lacunas críticas, critérios de sucesso e um plano proporcional para validar a oportunidade mais promissora.
- mapa de oportunidades e dependências
- matriz de valor, viabilidade e risco
- recomendação: avançar, testar, adaptar ou não automatizar
05Decisão ao final
A etapa termina com uma decisão documentada e revisável. Se houver base para avançar, a próxima fase já começa com escopo, evidências necessárias e limites explícitos — sem confundir diagnóstico com promessa de resultado.