📈 AI Maturity Assessment (escala 1-5)
Todo diagnóstico começa por uma pergunta: onde a empresa está hoje? A Fábrica responde com a curva de maturidade da BCG — cinco estágios — e uma nota de 1 a 5 em sete dimensões. Sem esse retrato, roadmap e ROI flutuam no ar.
💡 As 7 dimensões avaliadas
Estratégia & Visão · Dados & Infraestrutura · Tecnologia & Ferramentas · Talento & Skills · Governança & Ética · Cultura & Mudança · Casos de Uso & Valor. Cada uma recebe nota 1-5 com evidência da pesquisa — é o que torna o diagnóstico defensável, não um chute.
5 estágios
nota 1-5
prontidão
da pesquisa
⚡ Quick Wins (esforço × impacto)
Diagnóstico sozinho não vende. O que destrava orçamento é a prova de valor rápida: iniciativas de IA que rodam em menos de 60 dias, custam pouco e mostram ROI. A matriz esforço × impacto prioriza o que atacar primeiro.
✓ É um Quick Win quando
- ✓Implementa em < 60 dias
- ✓Investimento < US$50K (ou recursos internos)
- ✓Risco baixo e pré-requisitos mínimos
- ✓ROI demonstrável e mensurável
✗ NÃO é Quick Win quando
- ✗Depende de migração de dados longa
- ✗Precisa de modelo customizado treinado
- ✗Exige reorganização de equipe
- ✗Valor é difuso e não tem KPI claro
tempo curto
baixo custo
pouca incerteza
prova de valor
⚖️ Build vs Buy
Para cada caso de uso, uma pergunta de milhões: construir ou comprar? O framework não decide por gosto — pondera fatores e dá uma nota. A decisão fica defensável diante do conselho.
// matriz de decisão ponderada (peso × nota)
| Fator | Peso | Construir | Comprar |
|---|---|---|---|
| Tempo até valor | 25% | lento | rápido |
| Custo total (3 anos) | 20% | variável | previsível |
| Necessidade de customização | 15% | total | limitada |
| Capacidade interna | 10% | exige time | terceirizada |
| Risco de lock-in | 5% | baixo | alto |
✓ Tende a COMPRAR quando
- ✓Precisa de valor rápido
- ✓O caso de uso é comum (não diferencia)
- ✓Não tem time de ML in-house
→ Tende a CONSTRUIR quando
- →É vantagem competitiva estratégica
- →Customização é alta e o dado é sensível
- →Quer evitar lock-in de fornecedor
peso × nota
custo real
não no atacado
risco de saída
💵 ROI de IA
O entregável que convence o financeiro. Número fala mais alto que slide bonito. O framework parte de quatro fontes de valor e chega em ROI simples, payback e VPL de 3 anos — com as premissas sempre explícitas.
⏱️ Ganhos de eficiência
Horas e custos economizados, menos erros. O ganho mais fácil de medir.
📈 Aumento de receita
Conversão, velocidade de negócio, retenção de cliente.
🛡️ Redução de risco
Custos evitados de compliance, segurança e operação.
🚀 Valor estratégico
Vantagem competitiva e capacidade de inovar.
// as três contas que todo cliente quer ver
ROI simples = (Benefícios − Investimento) / Investimento × 100 Payback = Investimento total / Benefício mensal → em meses VPL (3 anos) = Σ fluxo / (1 + 0,10)^ano (taxa de desconto 10%)
💡 Dica prática
Entregue sempre três cenários: conservador, base e otimista (análise de sensibilidade). Mostra que você pensou no risco — e blinda você contra a pergunta "e se não der certo?".
de valor
em meses
3 anos, 10%
sensibilidade
🗺️ Roadmap 30/60/90/180/360
É o que transforma "use IA" num plano executável. Cinco fases temporais, cada uma com objetivo claro, atividades com dono e marcos verificáveis. O cliente abre na segunda e sabe exatamente o que fazer.
Fundação
Comitê de IA, auditoria de dados, priorizar quick wins, shortlist de fornecedores.
Quick Wins
Lançar 2-3 iniciativas, primeira ferramenta no ar, primeiras métricas de ROI capturadas.
Escalar
Expandir pilotos que deram certo, 3+ iniciativas em produção, Centro de Excelência se formando.
Otimizar
Refinar implementações, expandir para novos departamentos, dashboard executivo no ar.
Transformar
IA no core dos processos, vantagem competitiva mensurável, capacidade auto-sustentável.
💡 Indicadores líderes vs atrasados
Acompanhe os dois: líderes (taxa de conclusão, adoção, treinamentos) preveem o futuro; atrasados (ROI, ganho de eficiência, impacto na receita) provam o passado. Só líder vira teatro; só atrasado vira surpresa.
30 → 360 dias
com checkbox
por atividade
líder + atrasado
🛡️ Governança de dados & política
É o entregável que tira o medo do jurídico e do conselho. Sem governança, nenhum piloto vira produção. Ela define o que pode virar treino, input e output de IA — e quem responde por isso.
// classificação de dados e uso em IA
| Nível | Treino IA | Input IA | Output IA |
|---|---|---|---|
| Público | permitido | permitido | permitido |
| Operacional | permitido | permitido | permitido |
| Cliente / PII | proibido | restrito | revisar |
| Transação | com consentimento | anonimizado | permitido |
✓ Uma boa política tem
- ✓Classificação clara (Público → Restrito)
- ✓Papéis definidos (CDO, data stewards)
- ✓Conformidade mapeada (LGPD, GDPR, CCPA)
- ✓Regras de uso aceitável das ferramentas
✗ Sinais de governança fraca
- ✗PII jogada em ferramenta pública de IA
- ✗Ninguém é dono do dado
- ✗Sem trilha de auditoria nas decisões
- ✗"Resolvemos depois" — e nunca resolvem
4 níveis
regras claras
dono do dado
conformidade
✅ Resumo do módulo
🎯 Missão 2.1 — Quick Wins de um setor
Escolha um setor que você conhece (varejo, clínica, escritório de advocacia…) e aplique o framework:
- Liste 3 vitórias rápidas de IA para ele (<60 dias, baixo custo).
- Para cada uma: departamento, esforço (baixo/médio), impacto e um KPI.
- Ordene as três numa mini-matriz esforço × impacto.
Sucesso: 3 quick wins priorizados. O que você ganhou: o esqueleto do entregável de quick wins — pronto para colar num diagnóstico real.
Próximo módulo:
2.2 — RAG preguiçoso: PDF gigante → cheat sheet (como destilar os playbooks que alimentam estes frameworks)