IA deve ser camada do operating model, defende André Costa
André Costa, Technical Program Manager, defende que empresas redesenhem decisões, papéis e processos para capturar valor da inteligência artificial
A inteligência artificial precisa deixar de ser tratada como mais uma iniciativa no roadmap das empresas e passar a ser incorporada ao operating model, defendeu André Costa, Technical Program Manager e fundador da comunidade Agile Flow Curitiba, durante o Agile Trends São Paulo. Adotar IA sem redesenhar processos, papéis e critérios de decisão cria uma espécie de “dívida de operating model”.
A questão central, segundo ele, não é quantas iniciativas de IA serão entregues, mas como a tecnologia altera a forma como a organização toma decisões. “IA não é projeto no seu roadmap. É a próxima camada do seu operating model”, afirmou André. A mudança, é semelhante ao que ocorreu com tecnologias que passaram de projetos de implantação a componentes estruturais das organizações.
A dívida que fica escondida
André aponta três fontes principais desse passivo. A primeira são decisões que poderiam ser tomadas pela IA, mas continuam dependendo de humanos por hábito. A segunda são cadências — como sprints, reviews e outros rituais — desenhadas para um modelo de trabalho predominantemente humano. A terceira está nos papéis profissionais, que continuam estruturados para uma realidade anterior à IA.
André Costa propõe, por isso, três mudanças para quem lidera a entrega: sair da gestão direta da execução para a orquestração do sistema, trocar o reporte de status pela curadoria de contexto e substituir a coordenação de dependências humanas pela arquitetura da interação entre humanos e IA.
Uma das ferramentas apresentadas é uma matriz HITL (Human in the Loop), que classifica decisões conforme consequência e frequência. A proposta define quando uma decisão deve ser exclusivamente humana, assistida por IA ou tomada pela IA com exceção ou notificação. Em decisões de baixa consequência e alta frequência, por exemplo, a IA poderia decidir e apenas notificar o humano.
Da primeira para a segunda curva
A mudança também altera a rotina dos times. No modelo proposto por André, o planejamento de sprint pode passar a contar com priorização sugerida por IA; retrospectivas podem avaliar o que os agentes aprenderam; o refinamento de backlog pode se tornar contínuo; e o mapeamento de dependências pode usar sinais em tempo real.
“O trabalho é o desenho do fluxo, não a supervisão da tarefa”, resumiu. Para identificar se a organização já iniciou essa transição, André sugere observar quatro sinais: se a IA é tratada como camada ou iniciativa, se a governança distingue decisões humanas e de máquina, se os papéis foram redesenhados e se os indicadores acompanham a nova realidade.
André encerrou com uma pergunta para os participantes: qual percentual das decisões do portfólio, time ou empresa ainda é tomado por humanos sem qualquer aumento por IA? Para André, a resposta ajuda a indicar o quanto a organização ainda opera na “primeira curva” e o quanto já começou a construir a próxima.