Os Projetos de IA Não São Projetos de TI Comuns
A implementação de IA difere fundamentalmente de um projeto de TI tradicional. Isto requer uma abordagem diferente à gestão — iterativa, orientada por experimentos e focada na validação rápida de hipóteses.
Escolher a Metodologia Certa
- Scrum com sprints de 2 semanas — para equipas que precisam de cadência regular e progresso visível.
- Kanban — para equipas que trabalham em múltiplas tarefas menores em paralelo.
- Dual Track Agile — descoberta e entrega a correr em paralelo. Ideal para projetos de IA onde a fase de experimentação é crítica.
MVP — Produto Mínimo Viável
O primeiro marco de cada projeto de IA deve ser um MVP — produto mínimo viável. A IA acelera o desenvolvimento do MVP — os agentes de IA geram código, testes e documentação. O protótipo é construído em semanas, não em meses.
Testes Automatizados em Projetos de IA
Os projetos de IA requerem uma estratégia de testes expandida, incluindo testes de qualidade de modelo, testes de regressão de modelo, testes de casos extremos, testes de desempenho e testes de segurança.
Escalabilidade — Do MVP à Produção
Escalar um projeto de IA significa a transição de "funciona num laptop" para "corre em produção, 24/7, sob carga". Requer containerização, orquestração, auto-scaling, monitorização e alertas.