Mini-diagnóstico de maturidade em IA

Existe um inventário atualizado de todas as iniciativas de IA na organização, com dono nomeado, status (piloto, produção, encerrado) e custo acumulado? Se Não: a organização não tem visibilidade do próprio portfólio; qualquer decisão de investimento é aposta cega.

Toda iniciativa de IA ativa tem uma hipótese de valor registrada antes do início, com métrica de sucesso definida e prazo de avaliação? Se Não: pilotos acumulam sem critério de sucesso; o default é continuar, e continuar tem custo.

Os dados usados pelas iniciativas de IA em produção passam por processo documentado de qualidade, com responsável identificado (data steward ou equivalente)? Se Não: modelos operam sobre dados sem garantia de consistência; decisões automatizadas herdam a inconsistência em escala.

Os sistemas core (ERP, CRM, plataformas de dados) têm APIs documentadas e operacionais que permitem integração com soluções de IA sem intervenção manual recorrente? Se Não: cada piloto cria sua própria camada de integração; a dívida técnica se acumula em silêncio.

Existe um processo formal de aprovação para novas iniciativas de IA que inclua avaliação de risco, requisitos de governança e critério de encerramento (stop rule)? Se Não: qualquer área pode iniciar um projeto sem controle; o portfólio cresce por inércia, não por decisão.

A organização consegue identificar, em menos de 48 horas, quais ferramentas de IA estão sendo usadas por funcionários fora do inventário oficial? Se Não: shadow AI já é a condição padrão; é o risco mais imediato.

Existe pelo menos um papel formal responsável por monitorar o comportamento de modelos de IA em produção (acurácia, drift, incidentes)? Se Não: modelos degradam em produção sem que ninguém perceba; a empresa confia em sistemas que ninguém inspeciona.

O custo total de IA (licenças, infraestrutura, consultoria, horas internas) é rastreado separadamente no orçamento e revisado ao menos trimestralmente pelo CFO ou controller? Se Não: o custo real está diluído em ‘inovação’ ou ‘transformação digital’; ninguém sabe quanto a empresa gasta em IA.

Pelo menos uma iniciativa de IA encerrou nos últimos 12 meses com registro formal do motivo, do custo acumulado e das lições aprendidas? Se Não: a organização nunca matou um projeto de IA; provavelmente não tem disciplina de portfólio.

O comitê executivo ou o conselho discutiu, ao menos uma vez nos últimos 6 meses, o status consolidado das iniciativas de IA com dados de custo e resultado? Se Não: IA é tema de TI, não de negócio; sem visibilidade no board, sem accountability no topo.