A maioria das Empresas acha que está no nível 4. Quase todas estão no nível 2. A distância entre as duas coisas custa um orçamento inteiro.
Medir a resistência do meu time Ver o diagnóstico5 perguntas · 2 minutos · sem cadastro de cartão
Em diagnósticos de 9 dimensões, mais de 40 tópicos, entrevistados em Empresas de diversas áreas, os resultados desenharam uma curva reconhecível: nota alta no que se discute em reunião, nota zero no que se opera.
Dados de projetos reais, não amostras estatística.
Só que com e-mail pessoal, sem log e com dado de cliente no prompt. Shadow AI não é hipótese: é diagnóstico.
Regras de negócio concentradas em poucos profissionais. Risco operacional que nenhuma ferramenta resolve sozinha.
Sem baseline, o ganho vira opinião no terceiro mês. E opinião não sobrevive a corte de orçamento.
Gartner, MIT, e os diagnósticos de mercado avaliam estratégia, dados, plataforma e governança. Nenhum deles pergunta se as pessoas têm medo. E é exatamente aí que o projeto morre.
A Prosci mediu, com 1.107 pessoas: a dificuldade de implantar IA é mais que o dobro humana do que técnica.
O MIT analisou 300 implantações: 95% não geraram impacto mensurável em P&L. A causa apontada não foi o modelo.
Em Empresas brasileiras, quase nove em cada dez citaram medo de substituição. Ninguém tinha perguntado antes.
5 perguntas anônimas, respondidas pela equipe, não pela liderança.
Sem dados estruturados, sem interesse formal. IA é assunto de notícia, não de reunião.
Dados existem, mas espalhados. Alguém já testou por conta própria. Não há política, dono nem orçamento.
Primeiros modelos em produção, dados estruturados. Ainda sem processo repetível.
MLOps estabelecido, múltiplos modelos em produção. Existe esteira de treino, deploy e monitoramento.
IA embarcada nos processos de decisão core. Não é projeto: é como a empresa funciona.
Nesta ordem. Pular a segunda etapa é o erro mais caro e mais comum de qualquer jornada de IA.
Os processos com alto volume, padrão claro e custo mensurável. Não os mais glamourosos, e sim os mais mensuráveis.
Baseline de produtividade, custo por transação e tempo de ciclo. Registrado hoje, do jeito que der. Sem baseline não há ROI.
Um piloto pequeno, com métrica de sucesso definida e review em 30 dias. Velocidade de aprendizado supera velocidade de planejamento.
A corrida não é entre você e a IA.É entre você com IA e quem entendeu isso antes de você.
Cinco perguntas anônimas respondidas pela sua equipe. O diagnóstico que nenhum framework faz.
Cinco módulos, do paradigma ao plano de 90 dias. Para quem decide, não para quem programa.
Entrevistas por área, avaliação das 9 dimensões mais a prontidão humana, mapa de gaps e roadmap sequenciado.
Faz, e é exatamente por isso. A maturidade de IA é limitada pela maturidade de dados e de processos. Começar pela ferramenta numa base desorganizada é a receita conhecida de licença cara e time frustrado. O diagnóstico serve justamente para dizer o que vem primeiro.
Não. O curso é sobre decisão: o que automatizar, o que não automatizar, como priorizar, como medir e como conduzir a mudança. Não há código. O público é diretoria e média gerência de TI, Dados, Operações, RH, Comercial e Controladoria.
Porque todos medem a mesma coisa: capacidade instalada. Nenhum mede resistência. O nosso acrescenta uma décima dimensão, a prontidão humana, respondida pela base, não pela liderança. É a diferença entre saber se a empresa pode adotar IA e saber se ela vai.
Ter a ferramenta é a parte fácil. A pergunta é quanto dela está sendo usada, por quem, para quê, e com que ganho medido. No que vemos em campo, a licença costuma estar paga e a adoção travada, porque faltou letramento por persona, champions nas áreas e um processo de intake.
Não prometemos prazo de ROI: quem promete está vendendo, não diagnosticando. O que estruturamos é o ciclo: piloto pequeno com baseline definido e review em 30 dias. A partir daí o próprio dado responde essa pergunta, com método de atribuição defensável na frente do CFO.
Os de score de maturidade e medo de substituição vêm de um projeto real conduzido em Empresas de médio-grande porte, apresentado de forma anonimizada. São reais, não de uma amostra estatística. Os dados de 38%/16% são da Prosci (estudo com 1.107 pessoas) e os 95% são do MIT NANDA, The GenAI Divide, 2025.
Não é "qual ferramenta de IA a gente compra". É "o que aconteceria com a nossa operação se 20% dos especialistas-chave saíssem amanhã".
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