Glossário
Definições dos conceitos usados na transformação em IA.
Maturidade em IA
AI-Assisted – A IA é uma ferramenta pessoal; nada estrutural muda se ela desaparecer. Veja o framework de referência.
AI-Integrated – A IA está integrada aos fluxos de trabalho; os papéis passam de fazer para dirigir. Veja o framework de referência.
AI-Native – O design do trabalho pressupõe a IA como recurso de primeira classe; papéis definidos por julgamento, não execução. Veja o framework de referência.
AI-Supportive – A liderança endossa a IA pessoalmente sem impulsionar a adoção organizacional. Veja o framework de referência.
AI-Operational – A liderança define expectativas baseadas em papéis e financia a automação antes de contratar. Veja o framework de referência.
AI-Strategic – A liderança redesenha a organização em torno da IA e faz da literacia em IA uma condição de liderança. Veja o framework de referência.
AI-Aware – O indivíduo usa IA de forma ad hoc sem mudar os fluxos de trabalho. Veja o framework de referência.
AI-Augmented – O indivíduo integra a IA em fluxos de trabalho recorrentes de forma sistemática. Veja o framework de referência.
Engenharia de IA
Produção autônoma (Rung 5)
Modelo de engenharia onde a spec entra e o software sai sem intervenção humana no código. O humano define arquitetura, restrições e cenários; a IA produz, testa e itera o código. Também conhecido como dark factory. Veja o Lab de IA.
Codificação assistida (Rung 0)
Modo de desenvolvimento onde o humano codifica e a IA sugere completações. O nível mais baixo de assistência de IA em engenharia de software.
Desenvolvimento não interativo
Modo de trabalho onde especificações e cenários conduzem agentes autônomos. O humano não codifica e não conversa com o agente durante a execução. Veja o Lab de IA.
Cenários
Jornadas de usuário de ponta a ponta que descrevem o comportamento esperado da perspectiva do usuário. Preferidos aos testes unitários porque são mais difíceis de contornar por agentes. Veja o Lab de IA.
Métrica de satisfação
Abordagem de avaliação que mede a fração de trajetórias em todos os cenários que satisfazem o usuário, em vez de um resultado binário verde/vermelho. Veja o Lab de IA.
Ingenuidade deliberada
A postura de remover as convenções tradicionais de desenvolvimento e perguntar sistematicamente: "Por que estou fazendo isso? O modelo deveria estar fazendo isso." Veja o Lab de IA.
Greenfield
Um projeto iniciado do zero, sem código existente. O terreno mais natural para o desenvolvimento não interativo. Veja o Lab de IA.
Brownfield
Um projeto com código e hábitos existentes, em transição para o modelo de produção autônoma. Mais difícil do que greenfield, mas mais impactante. Veja o Lab de IA.
Habilidades em IA
Literacia em IA – Uso estruturado de ferramentas de IA e capacidade de distinguir uso ad hoc de integração em fluxos de trabalho. Veja o guia do colaborador.
Criação de prompts – Instruções claras, formato especificado, exemplos, ambiguidade resolvida. Veja os padrões de execução.
Engenharia de contexto – Arquivo de contexto estruturado carregado antes das tarefas de IA. Veja os padrões de execução.
Engenharia de intenção – Hierarquia de objetivos definida, regras de trade-off e condições de escalada. Veja os padrões de execução.
Engenharia de especificação – Toda tarefa não trivial tem uma especificação escrita completa construída a partir de cinco primitivos. Veja os padrões de execução e o Guia de Especificação para exemplos práticos.
Especificação – Um documento que define um problema com precisão suficiente para que um agente o resolva autonomamente. Veja os padrões de execução e o Guia de Especificação.
Declarações de problema auto-suficientes – Problema declarado com contexto suficiente para ser solucionável sem informações adicionais. Veja os padrões de execução.
Critérios de aceitação – Como é o "pronto", verificável por um observador independente. Veja os padrões de execução.
Arquitetura de restrições – Quatro categorias por tarefa: Deve, Não Deve, Prefira, Escale. Veja os padrões de execução.
Decomposição – Tarefas divididas em componentes independentemente executáveis, testáveis e integráveis. Veja os padrões de execução.
Design de avaliação – Casos de teste com outputs conhecidos e bons para validar e detectar regressões. Veja os padrões de execução.
Design de costuras
A prática de estruturar o trabalho para que as transições entre fases humanas e de agente sejam limpas, verificáveis e recuperáveis. Uma boa costura define o artefato de handoff, permite verificar o output do agente no ponto de transição e possibilita intervenção sem recomeçar do zero. As costuras mudam conforme as capacidades evoluem. Veja o guia do colaborador.
Economia da Transformação
Migração de valor
A tecnologia redistribui valor para a camada mais escassa. Na transformação em IA, o valor deixa a execução (commodity) e se concentra em julgamento, enquadramento e propriedade do risco (premium). Veja a visão.
As 5 funções humanas
Direção, Julgamento, Gosto, Relacionamento, Responsabilidade. As funções que permanecem insubstituíveis em uma organização nativa em IA. Veja a visão.
Evolução dos Papéis
Convergência – Múltiplos papéis se fundem porque a IA remove a sobrecarga de coordenação que justificava separá-los. O papel convergido retém a superfície de julgamento combinada. Veja Evolução dos Papéis.
Especialização – Um papel se estreita para seu núcleo humano irredutível à medida que a IA absorve a camada de rotina. O papel fica mais nítido, não menor. Veja Evolução dos Papéis.
Elevação – Os humanos passam de produzir artefatos para especificá-los e avaliá-los. Mapeia diretamente para a Regra de Tradução Universal do framework. Veja Evolução dos Papéis.
Absorção – As responsabilidades de um papel são absorvidas por papéis adjacentes ou sistemas. As responsabilidades se redistribuem; o papel se contrai ou desaparece. Veja Evolução dos Papéis.
Emergência – Papéis estruturalmente novos surgem da estrutura organizacional nativa em IA. Nomeados por sua responsabilidade, não pela tecnologia. Veja Evolução dos Papéis.
Matriz de Decisão de Papéis – Uma ferramenta estruturada que mapeia condições observáveis para o padrão de evolução mais provável e a ação recomendada. Veja Evolução dos Papéis.
Adoção e Transição
Curva J de adoção
A queda de produtividade previsível durante a adoção de IA. A produtividade cai antes de subir. As organizações que sobem são as que redesenham seus fluxos de trabalho em torno das capacidades da IA. Veja o guia do gestor.
Briefing de transição
Um documento estruturado entregue por um colaborador que descreve seu papel atual, visão AI-first, lacuna, sistemas a construir, métricas e plano de 30/60/90. Veja o guia do colaborador.
Clínicas de IA
Sessões regulares (semanais ou quinzenais) onde a equipe compartilha descobertas, bloqueadores e fluxos de trabalho. Formato curto (30 min). O objetivo é aprendizado entre pares. Veja o guia do gestor.
Parede dos seis meses
Padrão de falha onde projetos conduzidos por IA sem forte envolvimento humano (specs, cenários, arquitetura) acumulam dívida estrutural que explode por volta dos seis meses. Os cenários são a principal defesa. Veja o Lab de IA.
Decaimento de calibração
As habilidades em IA expiram conforme as capacidades evoluem. Uma pessoa que calibrou sua percepção do limite humano-agente há seis meses está agora ou confiando demais ou subutilizando os modelos atuais. O antídoto é a densidade de feedback: ciclos frequentes de delegar-avaliar-ajustar com modelos atuais, não treinamento pontual. Veja o guia do gestor.
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