Perguntas frequentes

O seu retorno de IA é quanto do seu investimento em ferramentas de IA se converte, de fato, em software entregue. A fórmula é simples: (Resultado − Retrabalho) ÷ Investimento.

Hoje, a maioria dos times mede só um lado: quanto código é gerado, quantas licenças são usadas. Mas gerar não é entregar. Uma mudança escrita em vinte minutos que espera nove dias por uma revisão, ou que volta duas vezes por um critério de aceite ambíguo, consumiu orçamento de IA sem produzir valor.

Medir agora importa porque o gasto com IA já é uma linha visível do orçamento, e a pergunta “isso está se pagando?” chega antes de existir a evidência para respondê-la.

Um dashboard de DORA ou de engineering intelligence diz o que está errado. A Leanmote faz três coisas que um dashboard não faz.

Primeiro, corrige a medição antes de medir. Mapeamos os status do seu board para que as métricas sejam verdadeiras: é comum que status que, na prática, funcionam como fila sejam contados como trabalho ativo, e isso distorce tudo o que vem depois.

Segundo, não emitimos alertas soltos. Cada sinal chega classificado no padrão que o explica e acompanhado da ação que o corrige.

Terceiro, e essa é a diferença real: colocamos agentes para executar essa ação. Na nossa própria base instalada vimos o problema que isso resolve: de todos os sinais que um motor de insights emite em um mês, a imensa maioria nunca é acionada. Não por desinteresse, por falta de tempo. Detectar mais não move o ponteiro; executar, sim.

Um agente resolutor é uma unidade de trabalho, não uma funcionalidade do produto. Cada um assume um padrão concreto do seu fluxo: revisão de código, retrabalho, filas, risco de deploy. E executa a ação que esse padrão pede.

Existem três tipos, e a diferença importa:

Agentes de resolução. Fazem o trabalho: revisam uma mudança, cobram um item congelado, pontuam o risco de um deploy e geram o seu checklist.

Assistentes de decisão. Não executam: transformam um problema em uma decisão com dono e prazo, direcionada a quem tem autoridade para tomá-la. Limitar o trabalho em andamento, por exemplo, não é algo que um agente possa fazer: quem decide é um líder.

Agentes de base. Sustentam todo o resto: corrigem o mapeamento do board e registram o que foi recomendado, o que foi acionado e o que moveu a métrica.

Ser explícitos sobre qual é qual é deliberado. Vender como “agente autônomo” algo cuja alavanca está nas mãos de uma pessoa é a forma mais rápida de decepcionar.

O agente genérico traz o método. A sua operação traz o contexto, e é isso que é instalado.

Na prática: os últimos 30 dias dos seus workflows são o conjunto de calibração. As transições exatas onde o seu trabalho volta. Os status que no seu board funcionam como fila. Os tempos que no seu time são normais e os que não são. Os projetos onde cada padrão se concentra. Um agente de retrabalho instalado na sua conta procura as suas transições, não as de um manual.

E continua aprendendo: cada mês de operação recalibra limites e causas com a nova evidência.

Os agentes ganham autonomia por evidência medida, nunca por calendário e nunca sem a autorização de vocês. São quatro níveis:

Nível 0 · Observa. Lê e registra. Não interrompe ninguém.

Nível 1 · Propõe. Apresenta a mudança exata com a evidência por trás.

Nível 2 · Aplica com aprovação. Prepara a mudança e uma pessoa confirma. Sempre reversível, com simulação prévia e reversão em lote.

Nível 3 · Executa e audita. Age sozinho dentro de um domínio delimitado, registrando tudo.

Cada agente começa no nível mais baixo e sobe quando demonstra precisão. E há um limite rígido: nenhum agente chega ao nível 3 em decisões que afetam pessoas. É uma política de produto, não uma limitação técnica.

Antes de tudo: não armazenamos o seu código-fonte nem o conteúdo das suas mensagens. A Leanmote trabalha sobre metadados: atividade de commits e pull requests, itens de trabalho. O diff nunca sai do seu repositório. E o seu código e os seus dados não são usados para treinar modelos, nem nossos nem de terceiros. Isso fica por escrito no contrato.

Você se conecta via OAuth e autoriza os scopes. O nível base é somente leitura, tudo o que o diagnóstico precisa. A escrita é concedida por nível de autonomia do agente e habilita ações delimitadas: comentar uma revisão, mover um item. Nunca um acesso amplo. Cada ação de um agente fica registrada e é reversível.

Por baixo: criptografia TLS 1.2+ em trânsito e AES-256 em repouso, infraestrutura na AWS, e uma auditoria SOC 2® independente realizada por uma firma de CPA licenciada. O relatório completo é compartilhado sob NDA. A retenção é definida no seu contrato e, ao término, os dados são eliminados de forma segura.

Três fontes: o seu board (Jira, Azure Boards), o seu repositório (GitHub, GitLab, Azure Repos) e o seu pipeline de CI/CD. A conexão leva horas, não semanas.

Um aviso honesto: a cobertura determina o que podemos oferecer. Já vimos contas em que enxergamos o board completo, mas quase nada do código, e aí o agente de revisão não é candidato até o repositório ser conectado.

Por isso o diagnóstico também informa qual porcentagem do seu processo estamos enxergando, não só os achados. Antes de comprometer datas, validamos os acessos.

É uma análise sobre os seus dados, não uma demo genérica.

Você conecta as suas fontes e, na primeira sessão, trabalhamos sobre o que aparece: os padrões que se repetem nos seus times, em quais boards cada um se concentra, o impacto estimado em valor de entrega e qual agente resolveria cada padrão, já calibrado com os seus sinais.

Daí sai também a linha de base: os limites normais da sua operação, contra os quais as melhorias serão medidas depois. Essa linha de base é definida com os seus números, não com as nossas estimativas.

Não, pelo contrário. Essas ferramentas fazem exatamente o que prometem: o seu time gera mais rápido. O problema não está aí.

O problema é que a capacidade de gerar cresceu e a de revisar, integrar e fazer deploy, não. Toda essa velocidade extra termina em uma fila de revisão, em um ticket que volta, ou em um deploy que quebra a produção. É aí que o retorno do seu investimento em IA evapora, e isso não aparece no dashboard da sua ferramenta de IA.

A Leanmote trabalha nesse trecho. Quanto mais IA o seu time usar, mais valor tem consertar o harness ao redor dela.

O primeiro agente entrega na semana 3: a correção do mapeamento do board, que além disso é o que torna defensável tudo o que for medido depois. O agente de revisão de código, normalmente o de maior retorno, entra por volta da semana 6.

A primeira medição contra a linha de base chega aos 90 dias. Esse prazo não é arbitrário: é o mínimo para que uma mudança de fluxo se distinga do ruído normal da sua operação.

E algo que vale saber desde o início: se o seu time não acionar nada, o registro vai mostrar. Preferimos que o relatório diga “foi recomendado e não foi acionado” a que a conversa de renovação seja sobre percepções.