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Scorecard de Maturidade para adoção de agentes de IA

Responda e descubra se a sua empresa está pronta para colocar um agente em produção.

Etapa 1 de 4
1. Fundação de dados

Rastreabilidade que funciona mesmo depois de mais de dois sistemas intermediários, uma única fonte confiável por entidade e atualizações compatíveis com o horizonte de tempo de cada decisão.

Existe uma fonte única de verdade para as entidades centrais (cliente, conta, produto) que um agente vai consultar?
A rastreabilidade dos dados é documentada e sobrevive a mais de dois sistemas intermediários?
A atualização dos dados que o agente vai usar está alinhada ao horizonte de tempo da decisão?
Existe um processo formal de qualidade de dados (validação, reconciliação) para os dados que alimentam decisões automatizadas?
Etapa 2 de 4
2. Integração

APIs e fluxos de eventos que disponibilizam dados por meio de contratos sob governança, com identidade e limites próprios para chamadas entre sistemas.

As APIs que o agente vai chamar têm um contrato formal, versionado e documentado (schema, limites de taxa, classificação de dado)?
O agente age sob uma identidade própria e rastreável?
Cada credencial usada pelo agente é delimitada ao conjunto mais estreito de operações que a tarefa exige?
Os limites de taxa e a detecção de anomalia são dimensionados para padrões de chamada não humanos?
Etapa 3 de 4
3. Arquitetura de aplicação

Sistemas legados criados para processamento em lote e revisão humana não oferecem, por padrão, as interfaces necessárias para que agentes registrem alterações com segurança.

Os sistemas legados que o agente precisa tocar expõem interfaces de escrita seguras e governadas?
Existe um critério formal e documentado para decidir quais sistemas legados precisam de modernização antes de um agente ganhar acesso?
O mapa de acoplamento entre os sistemas que o agente vai atravessar é documentado e conhecido?
Existe um plano de mitigação de risco operacional para sistemas cujo conhecimento está concentrado em uma ou duas pessoas?
Etapa 4 de 4
4. Observabilidade

Se a organização não consegue acompanhar, em ordem, o que o agente leu, decidiu e executou, com data, hora e responsável por cada ação, a automação cria uma lacuna de controle.

Os SLOs de acurácia, latência e escalonamento são definidos e acordados antes do lançamento do agente?
Existe um responsável nomeado e com autoridade pelo comportamento do agente em produção?
A observabilidade cobre o comportamento e as decisões reais do agente, incluindo saídas e padrões de decisão?
Existe um caminho de resposta a incidente desenhado especificamente para falhas silenciosas do agente, uma decisão sutilmente errada repetida ao longo do tempo?
Dados
0/8
Integração
0/8
Aplicação
0/8
Observabilidade
0/8
-
Este scorecard reflete o framework de maturidade de quatro dimensões que a TreeID usa em revisões de arquitetura para Agentic Enterprise: dados, integração, aplicação e observabilidade. Como parceira Databricks, a TreeID traz governança de lakehouse e MLOps de nível produção para a dimensão de dados dessa avaliação.
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