StoAI

Metodologia

30 dias. Sete etapas. Zero improvisação.

Todo engajamento de consultoria de AI segue nosso framework SHIP-7, testado em batalha. Você sabe exatamente o que acontece em cada dia, o que vai receber e quais riscos estamos mitigando — antes de escrevermos uma única linha de código.

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Por que um framework repetível importa.

A maioria dos projetos de AI falha não porque a tecnologia não funciona — mas porque o processo é improvisado. Times pulam a fase de discovery, mergulham na implementação e passam meses corrigindo problemas que uma fase de arquitetura adequada teria prevenido.

Nosso framework de 7 etapas elimina isso. Cada etapa tem objetivos claros, entregáveis concretos e mitigação de riscos integrada. É o mesmo processo, seja construindo um copilot de AI, fortalecendo um sistema existente ou automatizando processamento de documentos.

O cronograma de 30 dias

D
TA
A
Implementação
Testes
De
H
Day 1Day 10Day 22Day 30
Etapa 1
Dias 1-3

Discovery

10% do engajamento

Objetivos

  • ✓Entender o problema de negócio, não apenas o pedido técnico
  • ✓Mapear o workflow atual e identificar onde AI gera o maior impacto
  • ✓Definir critérios de sucesso mensuráveis e benchmarks de aceitação
  • ✓Alinhar todos os stakeholders sobre escopo, prazo e resultados esperados

Atividades

  • ›Entrevistas com stakeholders (CTO, produto, engenharia, usuários finais)
  • ›Análise do workflow atual e mapeamento de pontos de dor
  • ›Avaliação de disponibilidade e qualidade de dados
  • ›Definição de métricas de sucesso com medição de baseline
  • ›Análise competitiva e de soluções anteriores

Entregáveis

  • ■Relatório de Discovery com contexto de negócio e requisitos técnicos
  • ■Documento de Critérios de Sucesso com KPIs mensuráveis
  • ■Avaliação de Prontidão de Dados
  • ■Resumo de Alinhamento com Stakeholders (assinado)

Ferramentas

Loom, Notion, Linear, questionário de intake customizado

Riscos e mitigação

  • Objetivos de negócio pouco claros → Questionário estruturado de intake preenchido antes do Dia 1
  • Falta de buy-in dos stakeholders → Exigir sign-off do CTO no relatório de discovery antes de prosseguir
  • Dados insuficientes → Gate de prontidão de dados: se a qualidade está abaixo do limiar, pausamos e aconselhamos
Etapa 2
Dias 4-6

Auditoria Técnica

10% do engajamento

Objetivos

  • ✓Avaliar o codebase, infraestrutura e pontos de integração existentes
  • ✓Identificar restrições técnicas, requisitos de segurança e necessidades de compliance
  • ✓Criar benchmark de performance atual como baseline para melhoria
  • ✓Revelar dívida técnica oculta que pode bloquear a integração de AI

Atividades

  • ›Revisão do codebase (arquitetura, padrões, dívida técnica)
  • ›Auditoria de infraestrutura (cloud, CI/CD, monitoramento, segurança)
  • ›Avaliação de APIs e pipelines de dados
  • ›Benchmarking de performance (latência, throughput, taxas de erro)
  • ›Revisão de segurança e compliance (SOC2, LGPD, HIPAA conforme aplicável)

Entregáveis

  • ■Relatório de Auditoria Técnica (arquitetura, lacunas, recomendações)
  • ■Scorecard de Prontidão de Infraestrutura
  • ■Documento de Baseline de Performance
  • ■Checklist de Segurança e Compliance

Ferramentas

GitHub, SonarQube, Datadog/Grafana, AWS Well-Architected Tool, scripts de auditoria customizados

Riscos e mitigação

  • Codebase grande demais para auditar em 3 dias → Foco nos módulos relevantes para integração, sinalizar o restante para auditoria futura
  • Sem monitoramento existente → Implantar observabilidade leve na fase de implementação
  • Bloqueios de compliance descobertos → Escalar imediatamente com plano de mitigação, ajustar escopo se necessário
Etapa 3
Dias 7-9

Arquitetura

10% do engajamento

Objetivos

  • ✓Projetar a arquitetura de integração de AI com restrições de produção em mente
  • ✓Selecionar modelos, frameworks e infraestrutura baseados em requisitos — não em hype
  • ✓Definir o pipeline de dados, estratégia de prompts e abordagem de avaliação
  • ✓Obter sign-off arquitetural antes de escrever qualquer código de implementação

Atividades

  • ›Design de arquitetura (diagramas de sistema, fluxo de dados, pontos de integração)
  • ›Seleção e avaliação de modelos (Claude, GPT, open-source, trade-offs de custo/performance)
  • ›Estratégia de prompt engineering e design de templates
  • ›Design de cadeia de fallback e tratamento de erros
  • ›Modelagem de custos em escala 1x, 5x e 10x
  • ›Documentação de Architecture Decision Record (ADR)

Entregáveis

  • ■Architecture Decision Record (ADR) com justificativa para cada escolha
  • ■Diagrama de Arquitetura do Sistema (modelo C4)
  • ■Relatório de Seleção de Modelo com benchmarks
  • ■Modelo de Projeção de Custos (1x, 5x, 10x)
  • ■Documento de Estratégia de Prompts

Ferramentas

Excalidraw, LangSmith/Braintrust para avaliação de modelos, calculadora de custos customizada, templates ADR no Notion

Riscos e mitigação

  • Seleção errada de modelo → Executar avaliação estruturada com 50+ casos de teste antes de decidir
  • Over-engineering → Aplicar princípio YAGNI: projetar para requisitos atuais, documentar extensibilidade futura
  • Estimativas de custo fora da realidade → Incluir buffer de 40% nas projeções, validar com spike durante implementação
Etapa 4
Dias 10-22

Implementação

43% do engajamento

Objetivos

  • ✓Construir a feature de AI no codebase do cliente, não isoladamente
  • ✓Seguir o processo de PR, padrões de código e pipeline de deploy do cliente
  • ✓Implementar com hardening de produção desde o dia um — não como algo posterior
  • ✓Manter visibilidade diária do progresso através de updates assíncronos

Atividades

  • ›Desenvolvimento core da feature de AI (no repositório do cliente)
  • ›Prompt engineering, iteração e otimização
  • ›Integração com APIs, bancos de dados e autenticação existentes
  • ›Tratamento de erros, cadeias de fallback e circuit breakers
  • ›Implementação de respostas em streaming (quando aplicável)
  • ›Updates assíncronos diários de progresso (Slack/Loom)
  • ›Call de checkpoint no meio do projeto (Dia 16)

Entregáveis

  • ■Código de produção no repositório do cliente (via PRs)
  • ■Biblioteca de prompts com controle de versão
  • ■Camada de integração com tratamento de erros
  • ■Relatório de status do meio do projeto

Ferramentas

Stack do cliente (Java/Python/Node.js/Go), SDKs OpenAI/Anthropic, pgvector, Redis, pipeline de CI/CD do cliente

Riscos e mitigação

  • Scope creep durante implementação → Aderência estrita ao documento de arquitetura assinado, mudanças passam por processo formal
  • Rate limits de API ou degradação de modelo → Construir cadeia de fallback multi-provider desde o dia um
  • Conflitos de integração com código existente → PRs diários com mudanças pequenas e revisáveis em vez de merges grandes
  • Time do cliente indisponível para reviews → Definir SLA de review no kickoff, escalar bloqueios em 24 horas
Etapa 5
Dias 23-26

Testes

13% do engajamento

Objetivos

  • ✓Validar qualidade da AI com suíte de avaliação estruturada, não checagem manual
  • ✓Testar carga sob condições realistas para verificar performance em escala
  • ✓Executar testes adversariais para encontrar edge cases antes dos usuários
  • ✓Verificar que todos os critérios de aceitação da fase de discovery foram atendidos

Atividades

  • ›Criação da suíte de avaliação (50-100+ casos de teste em categorias)
  • ›Pipeline de testes de regressão automatizados
  • ›Testes de carga e profiling de latência sob tráfego realista
  • ›Testes adversariais e de edge cases (injeção de prompt, inputs inesperados)
  • ›Validação de critérios de aceitação contra documento de discovery
  • ›Testes de aceitação do usuário com stakeholders do cliente

Entregáveis

  • ■Suíte de Avaliação (50-100+ casos de teste com outputs esperados)
  • ■Relatório de Resultados de Testes com taxas de aprovação/falha por categoria
  • ■Relatório de Teste de Carga (throughput, latência em p50/p95/p99)
  • ■Resultados de Testes Adversariais com mitigações aplicadas
  • ■Documento de Sign-Off dos Critérios de Aceitação

Ferramentas

Braintrust/LangSmith para avaliação, k6/Locust para teste de carga, harness de teste adversarial customizado, pytest/Jest

Riscos e mitigação

  • Avaliação mostra qualidade abaixo do limiar → Dias de buffer integrados para iteração de prompts e correções
  • Performance degrada sob carga → Implementar cache, streaming e fila de requests antes do deploy
  • Edge cases descobertos tardiamente → Testes adversariais rodam em paralelo com testes funcionais desde o Dia 23
Etapa 6
Dias 27-28

Deployment

7% do engajamento

Objetivos

  • ✓Deploy em produção com monitoramento e observabilidade completos desde o minuto um
  • ✓Configurar regras de alerta para custo, latência, taxa de erro e drift de qualidade
  • ✓Validar que comportamento em produção corresponde aos resultados do staging
  • ✓Estabelecer procedimentos de rollback e protocolos de resposta a incidentes

Atividades

  • ›Deploy em produção via pipeline de CI/CD do cliente
  • ›Setup de dashboards de monitoramento (latência, custo, taxa de erro, uso, métricas de qualidade)
  • ›Configuração de alertas (limiares PagerDuty/Slack/email)
  • ›Configuração de feature flag ou rollout gradual
  • ›Verificação do procedimento de rollback
  • ›Smoke tests em produção

Entregáveis

  • ■Feature em produção com monitoramento
  • ■Dashboards de Monitoramento (4+ dashboards: performance, custo, qualidade, uso)
  • ■Documento de Configuração de Alertas
  • ■Playbook de Procedimento de Rollback
  • ■Playbook de Resposta a Incidentes para falhas específicas de AI

Ferramentas

Datadog/Grafana/CloudWatch, PagerDuty/OpsGenie, LaunchDarkly/feature flags customizados, CI/CD do cliente

Riscos e mitigação

  • Ambiente de produção difere do staging → Deploy em staging-prod primeiro, rodar suíte completa de testes antes do tráfego de usuários
  • Pico inesperado de custos em escala → Rastreamento de custo por request com alertas automáticos em 80% do orçamento projetado
  • Degradação silenciosa de qualidade → Amostragem automatizada de qualidade (5% dos requests) com alertas de detecção de drift
Etapa 7
Dias 29-30

Handoff

7% do engajamento

Objetivos

  • ✓Transferir propriedade completa e conhecimento operacional para o time do cliente
  • ✓Garantir que os engenheiros do cliente consigam manter, modificar e expandir o sistema de forma independente
  • ✓Documentar tudo — decisões de arquitetura, procedimentos operacionais e guias de troubleshooting
  • ✓Estabelecer a janela de 30 dias de suporte assíncrono para perguntas pós-handoff

Atividades

  • ›Sessão gravada de transferência de conhecimento de 90 minutos com o time de engenharia
  • ›Revisão e walkthrough da documentação completa
  • ›Revisão do playbook operacional (monitoramento, alertas, resposta a incidentes)
  • ›Sessão de Q&A com o time de engenharia
  • ›Kickoff do suporte assíncrono de 30 dias (canal Slack ou email)

Entregáveis

  • ■Sessão de Handoff Gravada (90 minutos, pesquisável, com timestamps)
  • ■Documentação Técnica Completa (arquitetura, código, prompts, avaliação)
  • ■Runbook Operacional (monitoramento, alertas, resposta a incidentes, gestão de custos)
  • ■Guia de Manutenção (como atualizar prompts, retreinar avaliações, escalar infraestrutura)
  • ■Acordo de Suporte Assíncrono de 30 Dias

Ferramentas

Loom para gravação, Notion/Confluence para docs, Slack para suporte assíncrono, GitHub para documentação de código

Riscos e mitigação

  • Lacunas de conhecimento no time do cliente → Sessão gravada permite re-aprendizado assíncrono, documentação cobre todos os cenários operacionais
  • Problemas descobertos após handoff → 30 dias de suporte assíncrono incluídos, problemas críticos resolvidos em 24 horas
  • Turnover no time pós-handoff → Toda documentação é auto-contida e não depende de conhecimento tribal

Nossa garantia.

Todo engajamento segue exatamente este framework. Sem atalhos. Sem etapas puladas. Se não conseguirmos cumprir o prazo de 30 dias para seu projeto, diremos antes de começar — não depois.

Escopo fixo. Preço fixo. Prazo fixo. O risco é nosso, não seu.

Quer ver como este framework se aplica ao seu projeto?

Agende uma avaliação técnica de 30 minutos. Vamos analisar sua arquitetura, identificar onde AI se encaixa e mostrar exatamente como o framework de 30 dias mapeia para seus requisitos específicos.

Agende uma Avaliação Técnica

Sem compromisso. Você vai conversar diretamente com o engenheiro que vai conduzir o engajamento.