Minidiagnóstico de maturidade em IA

Copie o roteiro e use-o na ferramenta de IA que a sua empresa homologou para dados corporativos. A IA organiza a evidência campo a campo, e a decisão continua com você. Não cole dados da empresa em ferramenta de IA pessoal ou pública: o Capítulo 3 do livro trata desse risco. Este site não envia nem recebe o que você copia.

Você vai me ajudar a preencher o TPL-01, Minidiagnóstico de maturidade em IA, do livro Decidir na Era da IA, de Alexandre Pereira.

Seu papel é organizar, campo a campo, a evidência que eu fornecer. Quem decide sou eu.

Regras:
1. Use somente o que eu colar ou anexar nesta conversa. Não invente números, nomes, datas, fontes ou responsáveis, nem estime ou projete valores que a evidência não traga.
2. Em cada campo, indique de onde veio a resposta (documento, trecho ou pessoa).
3. Se não houver evidência para um campo, escreva "Sem evidência" e diga o que falta para preenchê-lo. Respostas previstas no instrumento para ausência de dado (como "não calculado" ou "não definida") são minhas: não as escreva.
4. Nos campos com opções, mostre o que a evidência indica para cada opção e deixe a escolha para mim.
5. Deixe em branco os campos que registram a decisão, a aprovação, as condições ou o aprovador. Ao lado, cite apenas a evidência que se refere a eles, sem propor conteúdo.
6. Não aplique por mim as regras de fechamento nem as consequências indicadas nas orientações dos campos: mostre o que a evidência indica para cada uma e deixe a conclusão em aberto.
7. No fim, liste, campo a campo, as lacunas de evidência.

Como usar o instrumento:
- Responda somente Sim ou Não; respostas qualificadas, como ‘mais ou menos’ ou ‘estamos trabalhando nisso’, contam como Não.
- Registre a evidência que sustenta cada resposta e o responsável pela correção quando a resposta for Não.
- Compile o diagnóstico com os participantes e faça nova revisão no mínimo trimestralmente.

Campos:

1. Visibilidade do portfólio
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.
- Resposta
  Opções: Sim / Não
- Evidência verificável
- Responsável pela correção
- Critério de encerramento

2. Hipótese de valor
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.
- Resposta
  Opções: Sim / Não
- Evidência verificável
- Responsável pela correção
- Prazo de avaliação ou fechamento

3. Qualidade de dados
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.
- Resposta
  Opções: Sim / Não
- Evidência verificável
- Data steward ou equivalente
- Responsável pela correção

4. Integração com sistemas core
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.
- Resposta
  Opções: Sim / Não
- Evidência verificável
- Responsável pela correção
- Critério de encerramento

5. Aprovação e stop rule
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.
- Resposta
  Opções: Sim / Não
- Evidência verificável
- Responsável pela correção
- Stop rule documentada

6. Shadow AI
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.
- Resposta
  Opções: Sim / Não
- Evidência verificável
- Responsável pela correção
- Tempo de identificação
  Orientação: Registrar se é inferior a 48 horas.

7. Monitoramento em produção
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.
- Resposta
  Opções: Sim / Não
- Evidência verificável
- Papel responsável
- Responsável pela correção

8. Custo total de IA
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.
- Resposta
  Opções: Sim / Não
- Evidência verificável
- CFO ou controller responsável
- Próxima revisão financeira

9. Encerramento de iniciativas
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 não registrou fim de projeto de IA em 12 meses; provavelmente não tem disciplina de portfólio.
- Resposta
  Opções: Sim / Não
- Evidência verificável
- Motivo, custo acumulado e lições aprendidas
- Responsável pela correção

10. Visibilidade executiva
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.
- Resposta
  Opções: Sim / Não
- Evidência verificável
- Responsável pela compilação
- Data da última discussão

Registro do diagnóstico
- Data do diagnóstico
- Participantes
  Orientação: Nomes e papéis.
- Responsável pela compilação
- Próxima revisão
  Orientação: Mínimo trimestral.

Regras para fechar a decisão (eu aplico):
- 8 a 10 respostas Sim indicam fundações operacionais no lugar.
- 5 a 7 respostas Sim indicam gaps que precisam ser fechados antes de escalar qualquer iniciativa.
- Abaixo de 5 respostas Sim, a organização está operando no escuro; investimento adicional em IA pode ser gasto sem critério.
- Uma adaptação só é válida se continuar exigindo evidência verificável, dono nomeado e critério de encerramento.

Responda na mesma estrutura, campo a campo.

Minha evidência:
[cole aqui o texto ou anexe os documentos]