Checklist de Diligência de Projetos de IA

Use este checklist para avaliar uma startup, empresa do portfólio, fornecedor ou projeto interno de IA.

Este material estará disponível às 11h45.

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Pergunta central

Esse projeto aumenta a inteligência da empresa ou apenas adiciona uma ferramenta de IA?

Pontuação

0 / 27 pontos

0 de 9 seções avaliadas

01 Tarefa 02 Métrica 03 Contexto 04 Workflow 05 Avaliação 06 Risco 07 Portabilidade 08 Operação 09 Aprendizado

Tarefa

O que exatamente muda no trabalho?

O projeto resolve uma tarefa concreta, não uma abstração genérica.
A tarefa já existe hoje e tem custo, fricção ou risco conhecido.
Está claro quem executa essa tarefa atualmente.
Está claro o que a IA passa a fazer, sugerir ou acelerar.
O projeto não depende apenas de “usar IA” como justificativa.

Sinal bom

A empresa consegue explicar em uma frase qual trabalho muda.

Sinal de alerta

A resposta começa com “vamos usar IA para transformar...” mas não define uma tarefa específica.

Pontuação da seção

Métrica

Como saberemos se melhorou?

Existe uma métrica de sucesso antes do projeto começar.
A métrica está ligada a negócio, operação ou qualidade.
O projeto mede impacto, não apenas uso.
Existe linha de base para comparar antes e depois.
A métrica não incentiva comportamento ruim.

Métricas possíveis

tempo economizadoredução de custoaumento de conversãoredução de erroaumento de margemmelhora de retençãoqualidade de atendimentovelocidade de decisãoredução de retrabalhoaumento de capacidade operacional

Sinal bom

A empresa mede resultado, não apenas quantidade de tokens, prompts, usuários ativos ou automações criadas.

Sinal de alerta

A principal métrica é “uso de IA”.

Pontuação da seção

Contexto proprietário

Que conhecimento da empresa alimenta o sistema?

O projeto usa dados, documentos, histórico ou processos próprios.
O contexto usado pela IA não é facilmente replicável por qualquer concorrente.
A empresa sabe onde esse contexto está.
Existe controle sobre quem pode acessar o quê.
O sistema melhora quando aprende com a operação da empresa.

Exemplos

CRMtickets de suportehistórico de vendasdocumentos internospolíticascontratosreuniõesdecisões anterioresbase de conhecimentodados operacionaiscódigo e arquiteturaplaybooks comerciais

Sinal bom

O projeto fica melhor porque conhece a empresa.

Sinal de alerta

A empresa poderia trocar o cliente, o setor ou o contexto e o projeto continuaria igual.

Pontuação da seção

Fluxo real de trabalho

A IA está dentro da operação ou fora dela?

O projeto entra no fluxo real de trabalho.
A pessoa usuária não precisa copiar e colar manualmente entre sistemas.
A IA aparece no momento certo da decisão.
Existe integração com sistemas relevantes.
O projeto reduz fricção em vez de criar mais uma tela.

Sinal bom

A IA aparece onde o trabalho acontece.

Sinal de alerta

O projeto é uma interface isolada que depende de disciplina manual para ser usada.

Pontuação da seção

Avaliação

Como a empresa sabe se aquilo presta?

Existem critérios claros de qualidade.
Existem exemplos de respostas boas e ruins.
Existem testes, evals ou revisão humana.
A empresa mede erro, alucinação, retrabalho ou falha.
O sistema registra o que foi feito e por quê.
Existe processo para corrigir e melhorar.

Perguntas úteis

Quem valida o output?Como o erro é detectado?O erro é reversível?Qual é o custo de um erro?O sistema sabe quando pedir ajuda?Existe amostra auditável de decisões?

Sinal bom

A empresa tem capacidade de avaliação proporcional à capacidade de geração.

Sinal de alerta

A empresa confia no output porque “o modelo é bom”.

Pontuação da seção

Risco

O que acontece se der errado?

O projeto classifica riscos por impacto.
Existe diferença entre erro barato e erro caro.
Existe aprovação humana onde o risco é alto.
Dados sensíveis são tratados com cuidado.
Existe política para privacidade, segurança e compliance.
Existe plano para incidentes.

Áreas de risco alto

saúdecréditosegurosjurídicofinanceirodados pessoaissegurançaatendimento críticodecisões automatizadas sobre pessoas

Sinal bom

A empresa sabe onde a IA pode agir sozinha e onde precisa de supervisão.

Sinal de alerta

A mesma regra vale para todos os casos, independentemente do risco.

Pontuação da seção

Portabilidade

O projeto sobrevive à troca de modelo?

A empresa consegue comparar modelos.
O projeto não depende de um único fornecedor.
Prompts, evals, dados e workflows estão sob controle da empresa.
Existe plano para mudança de preço, acesso ou política de uso.
O sistema consegue evoluir sem recomeçar do zero.

Sinal bom

O modelo é uma peça substituível dentro de uma arquitetura maior.

Sinal de alerta

Se o modelo muda, o produto quebra.

Pontuação da seção

Operação

Isso está pronto para produção?

Há logs.
Há monitoramento.
Há controle de permissão.
Há versionamento.
Há rollback.
Há sandbox.
Há trilha de auditoria.
Há responsáveis internos.
Há processo de melhoria contínua.

Sinal bom

Agentes e automações são tratados como software de produção.

Sinal de alerta

O projeto ainda é uma demo, mas já atua sobre sistemas reais.

Pontuação da seção

Aprendizado acumulado

O que fica dentro da empresa depois de seis meses?

A empresa acumulou exemplos melhores.
A empresa melhorou seus critérios de avaliação.
A empresa organizou melhor seus dados e documentos.
A empresa reduziu dependência de fornecedor.
A empresa criou playbooks reutilizáveis.
A empresa formou pessoas internamente.
O sistema melhora com correções e feedback.

Sinal bom

Cada uso deixa a empresa mais capaz.

Sinal de alerta

Depois de seis meses, só ficaram gasto com tokens, licenças e algumas automações soltas.

Pontuação da seção

Pontuação rápida

Para cada seção, marque:

0 inexistente ou improvisado
1 existe parcialmente
2 bem definido e operando
3 maduro, medido e melhorando

Interpretação

0 a 8 pontos Projeto cosmético Pode ser uma boa demo, mas ainda não há base para escala.
9 a 16 pontos Projeto promissor Com riscos claros de execução, governança ou operação.
17 a 23 pontos Projeto sério Há tarefa, métrica, contexto, avaliação e operação.
24 a 27 pontos Capacidade estratégica A empresa está transformando IA em aprendizado acumulado.

Pergunta final

Se todos os concorrentes tiverem acesso ao mesmo modelo, o que ainda diferencia esta empresa?

Ações

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