IA em 90 Dias: Plano de Ação Para Resultados Rápidos

90 dias. Três meses. É o tempo que separa sua empresa de ter uma solução de inteligência artificial funcionando em produção e gerando resultados mensuráveis.

Não é promessa vazia. É um plano concreto, testado na prática, com milestones claros para cada fase. Não vamos fingir que é fácil. Mas vamos mostrar que é perfeitamente possível quando o processo é bem estruturado e a execução é disciplinada.

Este plano é para empresas que querem resultados reais em um prazo real. Sem enrolação, sem fases intermináveis de "estudo", sem paralisia de análise. Planejamento eficiente, execução focada, resultados medidos.

Premissas: O Que Precisa Estar No Lugar

Antes de iniciar os 90 dias, algumas premissas precisam ser verdadeiras:

• Existe um problema de negócio identificado (mesmo que ainda não refinado) que a IA pode resolver.
• Existem dados relevantes (mesmo que em estado bruto) para alimentar a solução.
• Há um sponsor executivo com autoridade para tomar decisões e alocar recursos.
• Há orçamento aprovado (ou em vias de aprovação) para o projeto.
• Existe um parceiro técnico (interno ou externo) capaz de executar.

Se alguma dessas premissas não está no lugar, os primeiros dias devem ser usados para resolvê-las. Não há atalho para isso.

Dias 1-30: Discovery e Estratégia

O primeiro mês é sobre entender profundamente o problema e desenhar a solução certa. É a fundação sobre a qual tudo será construído. Cortar tempo aqui é a forma mais garantida de desperdiçar os 60 dias seguintes.

Semana 1: Imersão no Problema (Dias 1-7)

Objetivo: Entender o problema em toda a sua profundidade.

Atividades:

• Reuniões com stakeholders-chave (negócio, operação, TI)
• Mapeamento do processo atual que será impactado pela IA
• Identificação das dores específicas e do impacto financeiro
• Coleta de exemplos concretos de como o problema se manifesta
• Definição das métricas de sucesso (KPIs)

Entregáveis da semana:

• Documento de definição do problema
• Mapa do processo atual
• Lista de KPIs com baselines (valores atuais) e targets (valores desejados)

Milestone: Todos os stakeholders concordam com a definição do problema e as métricas de sucesso.

Semana 2: Avaliação de Dados (Dias 8-14)

Objetivo: Entender o que você tem para trabalhar.

Atividades:

• Inventário completo de fontes de dados relevantes
• Análise exploratória dos dados (qualidade, volume, completude)
• Identificação de gaps e plano de tratamento
• Avaliação de requisitos de segurança e privacidade (LGPD)
• Definição do pipeline de dados

Entregáveis da semana:

• Relatório de avaliação de dados
• Plano de preparação de dados
• Documentação de requisitos de segurança

Milestone: Dados avaliados, gaps identificados e plano de tratamento definido.

Semana 3: Arquitetura e Planejamento (Dias 15-21)

Objetivo: Definir como a solução será construída.

Atividades:

• Escolha da abordagem técnica (ML, NLP, LLM + RAG, etc.)
• Desenho da arquitetura do sistema
• Definição da stack tecnológica
• Planejamento de integrações com sistemas existentes
• Estimativa de custos de infraestrutura
• Cronograma detalhado dos próximos 60 dias

Entregáveis da semana:

• Documento de arquitetura técnica
• Cronograma de desenvolvimento com milestones semanais
• Estimativa de custos (desenvolvimento + infraestrutura)

Milestone: Arquitetura aprovada, cronograma definido.

Semana 4: Setup e Preparação de Dados (Dias 22-30)

Objetivo: Preparar tudo para que o desenvolvimento comece a todo vapor.

Atividades:

• Setup de infraestrutura (ambientes de desenvolvimento e staging)
• Início da preparação e limpeza de dados
• Configuração de ferramentas de desenvolvimento e monitoramento
• Criação do pipeline de dados (ingestão, processamento, armazenamento)
• Preparação do dataset de treinamento inicial
• Definição de critérios de aceitação para o MVP

Entregáveis da semana:

• Infraestrutura configurada e operacional
• Dataset de treinamento preparado
• Pipeline de dados funcional
• Critérios de aceitação do MVP documentados

Milestone: Ambiente pronto, dados preparados, equipe alinhada. Tudo pronto para desenvolver.

Checkpoint do Mês 1

Ao final dos 30 dias, você deve ter:

• Problema claramente definido com KPIs e baselines
• Dados avaliados, preparados e acessíveis
• Arquitetura definida e infraestrutura configurada
• Cronograma detalhado para os próximos 60 dias
• Equipe alinhada e engajada

Decisão go/no-go: Se algum elemento crítico não está no lugar (ex: dados insuficientes, problema mal definido), é melhor resolver agora do que avançar sobre uma base fraca. Atrasar 1-2 semanas aqui pode economizar meses de retrabalho depois.

Dias 31-60: Desenvolvimento e Integração

O segundo mês é pura execução. Aqui é onde a solução ganha forma. O ritmo é intenso, com iterações semanais e feedback constante.

Semana 5: Modelo Inicial (Dias 31-37)

Objetivo: Ter um primeiro modelo funcional, mesmo que imperfeito.

Atividades:

• Treinamento do modelo inicial com o dataset preparado
• Avaliação quantitativa (precisão, recall, F1-score ou métricas relevantes)
• Análise qualitativa dos resultados (os erros fazem sentido? onde o modelo falha?)
• Identificação de oportunidades de melhoria nos dados e no modelo

Entregáveis da semana:

• Modelo v0.1 funcional
• Relatório de performance com métricas
• Lista de melhorias identificadas

Milestone: Primeiro modelo funcional com métricas de baseline.

Semana 6: Iteração e Melhoria (Dias 38-44)

Objetivo: Melhorar significativamente o modelo com base nos aprendizados da semana anterior.

Atividades:

• Ajustes no modelo (hiperparâmetros, arquitetura, dados de treinamento)
• Adição de dados complementares ou tratamento de casos problemáticos
• Implementação de guardrails e regras de negócio
• Re-avaliação de performance

Entregáveis da semana:

• Modelo v0.2 com performance melhorada
• Comparativo de métricas v0.1 vs v0.2
• Guardrails implementados

Milestone: Modelo atinge ou se aproxima do threshold de performance definido.

Semana 7: Integrações e Interface (Dias 45-51)

Objetivo: Conectar o modelo aos sistemas reais e criar uma interface utilizável.

Atividades:

• Desenvolvimento das integrações com sistemas existentes (CRM, ERP, etc.)
• Criação da interface do usuário (pode ser web, API, integração com ferramenta existente)
• Implementação do fluxo end-to-end (do input ao output)
• Testes de integração

Entregáveis da semana:

• Integrações funcionais com sistemas-chave
• Interface utilizável para testes
• Fluxo end-to-end operacional em ambiente de staging

Milestone: Sistema integrado e funcional de ponta a ponta em staging.

Semana 8: Refinamento e Preparação para Testes (Dias 52-60)

Objetivo: Polir a solução para que usuários reais possam testá-la.

Atividades:

• Correção de bugs identificados nos testes de integração
• Otimização de performance (latência, throughput)
• Implementação de logging e monitoramento
• Preparação de documentação para testadores
• Seleção e briefing dos usuários piloto

Entregáveis da semana:

• MVP completo em ambiente de staging
• Documentação de uso para testadores
• Plano de teste com cenários definidos
• Usuários piloto selecionados e briefados

Milestone: MVP pronto para validação com usuários reais.

Checkpoint do Mês 2

Ao final dos 60 dias, você deve ter:

• MVP funcional com performance mensurável
• Integrações operacionais com sistemas-chave
• Interface utilizável
• Ambiente de staging estável
• Plano de teste pronto para execução

Decisão go/no-go: Se o modelo não atingiu o threshold mínimo de performance, avalie se mais dados ou ajustes de abordagem podem resolver. Se a arquitetura fundamental está errada, melhor pivotar agora.

Dias 61-90: Testes, Lançamento e Otimização

O terceiro mês é sobre validar com o mundo real, lançar e começar a gerar valor. É também onde a disciplina de medição mostra seu valor.

Semana 9: Validação com Usuários Piloto (Dias 61-67)

Objetivo: Confirmar que a solução funciona no mundo real, não apenas no laboratório.

Atividades:

• Deploy do MVP para grupo piloto (5-15 usuários)
• Acompanhamento próximo do uso (sessões de observação)
• Coleta de feedback estruturado (o que funciona, o que não funciona, o que confunde)
• Medição de KPIs definidos no Mês 1
• Documentação de todos os casos de falha

Entregáveis da semana:

• Relatório de feedback dos usuários piloto
• Métricas de performance em cenário real
• Lista priorizada de ajustes necessários

Milestone: Feedback do piloto coletado e priorizado.

Semana 10: Ajustes Baseados no Piloto (Dias 68-74)

Objetivo: Resolver os problemas mais críticos identificados no piloto.

Atividades:

• Correção dos problemas de maior impacto
• Retreinamento do modelo com dados de correção (se aplicável)
• Ajustes na interface baseados no feedback de usabilidade
• Otimização das integrações que apresentaram problemas
• Re-teste com usuários piloto para confirmar melhorias

Entregáveis da semana:

• MVP v1.0 com ajustes do piloto implementados
• Confirmação de melhoria pelos usuários piloto
• Métricas atualizadas

Milestone: Usuários piloto validam que os principais problemas foram resolvidos.

Semana 11: Preparação para Produção (Dias 75-81)

Objetivo: Preparar a solução para uso em escala real.

Atividades:

• Hardening de segurança (autenticação, autorização, criptografia)
• Implementação de monitoramento e alertas em produção
• Criação de processo de rollback
• Documentação operacional (runbook)
• Preparação de materiais de treinamento para usuários finais
• Planejamento do rollout gradual

Entregáveis da semana:

• Sistema pronto para deploy em produção
• Monitoramento e alertas configurados
• Documentação operacional e de treinamento
• Plano de rollout com cronograma

Milestone: Aprovação para go-live.

Semana 12: Lançamento e Primeiros Resultados (Dias 82-90)

Objetivo: Colocar a solução em produção e medir os primeiros resultados reais.

Atividades:

• Deploy em produção (rollout gradual, começando com 20-30% dos usuários/casos)
• Treinamento dos usuários finais
• Monitoramento intensivo de performance e estabilidade
• Coleta de métricas de negócio (comparação com baseline do Mês 1)
• Expansão gradual da cobertura conforme estabilidade é confirmada
• Documentação de resultados e próximos passos

Entregáveis da semana:

• Sistema em produção e operacional
• Relatório de primeiros resultados com métricas vs. baseline
• Plano de evolução para os próximos 90 dias

Milestone: IA em produção, gerando valor mensurável.

Checkpoint do Mês 3

Ao final dos 90 dias, você deve ter:

• Solução de IA em produção
• Métricas de negócio mostrando impacto
• Equipe treinada e usando o sistema
• Monitoramento operacional funcionando
• Plano de evolução definido

Milestones Consolidados

Para visualização rápida, aqui estão os 12 milestones semanais:

| Semana | Milestone | |--------|-----------| | 1 | Problema definido, KPIs estabelecidos | | 2 | Dados avaliados, plano de tratamento definido | | 3 | Arquitetura aprovada, cronograma definido | | 4 | Infraestrutura pronta, dados preparados | | 5 | Primeiro modelo funcional com métricas | | 6 | Modelo atinge threshold de performance | | 7 | Sistema integrado end-to-end em staging | | 8 | MVP pronto para validação | | 9 | Feedback do piloto coletado | | 10 | Ajustes do piloto implementados | | 11 | Aprovação para go-live | | 12 | IA em produção, resultados mensuráveis |

O Que Pode Dar Errado (e Como Se Proteger)

Transparência é fundamental. Aqui estão os riscos mais comuns em cada fase:

Mês 1 - Riscos de Discovery

• Stakeholders desalinhados: Resolva divergências antes de avançar. Consenso sobre o problema é não-negociável.
• Dados piores do que o esperado: Ajuste o escopo do MVP para trabalhar com o que tem. Não paralise esperando dados perfeitos.
• Escopo inflado: A tentação de resolver "mais um probleminha" é forte. Resista. Foco no escopo definido.

Mês 2 - Riscos de Desenvolvimento

• Performance do modelo abaixo do esperado: Itere. Mais dados, abordagem diferente, features adicionais. Se após 2-3 iterações não melhora, reavalie a abordagem fundamental.
• Integrações mais complexas que o previsto: É o risco mais comum. Reserve buffer de tempo. Se necessário, simplifique integrações no MVP e evolua depois.
• Mudanças de escopo: Congele o escopo no início do Mês 2. Qualquer mudança vai para o backlog pós-lançamento.

Mês 3 - Riscos de Lançamento

• Resistência dos usuários: Envolva-os desde o piloto. Ouça genuinamente. Adapte a solução, não force a adoção.
• Problemas de performance em produção: Monitore intensivamente e tenha um plano de rollback testado.
• Expectativas desalinhadas: Se os KPIs não são atingidos imediatamente, comunique que IA melhora com tempo e dados. Mostre a tendência, não apenas o snapshot.

Depois dos 90 Dias: O Que Vem A Seguir

Os 90 dias colocam a IA em produção. Mas o valor real se constrói nos meses seguintes:

Meses 4-6: Estabilização e Otimização

• Monitoramento contínuo de performance
• Retreinamento com novos dados
• Expansão para 100% dos usuários/casos
• Ajustes finos baseados em dados de produção

Meses 7-12: Expansão

• Adição de novas funcionalidades
• Aplicação do mesmo modelo para problemas adjacentes
• Automação de processos de retreinamento
• Medição de ROI acumulado

Após 12 meses: Escala

• Novos projetos de IA baseados nos aprendizados
• Construção de capacidade interna (se desejado)
• IA como parte integral da operação

Para Quem Este Plano Funciona

Este plano de 90 dias funciona para:

• Empresas que têm um problema claro e dados relevantes
• Projetos de complexidade baixa a média (um problema, integrações limitadas)
• Organizações com disposição para alocar tempo dos stakeholders durante o processo
• Empresas que trabalham com um parceiro técnico experiente

Para projetos de alta complexidade (múltiplos modelos, dezenas de integrações, requisitos regulatórios severos), o timeline pode ser 120-180 dias. A estrutura em fases permanece a mesma, com mais tempo alocado para desenvolvimento e validação.

Como a Felgor Executa Este Plano

Na Felgor, este plano de 90 dias não é teoria. É o framework que usamos com nossos clientes. Cada projeto segue essa estrutura, adaptada para o contexto específico.

O que nos diferencia na execução:

• Discovery rigoroso: Não temos pressa de começar a codar. Investimos tempo real entendendo o problema, porque sabemos que isso economiza tempo depois.
• Comunicação constante: Reports semanais com métricas, bloqueios e próximos passos. Sem surpresas.
• Foco em resultados, não em tecnologia: Escolhemos a abordagem mais eficiente para o problema, não a mais impressionante no paper.
• Transferência de conhecimento: Ao final dos 90 dias, sua equipe entende o que foi construído e como manter.

Se a sua empresa está pronta para colocar IA para funcionar em 90 dias, entre em contato com a Felgor. Vamos começar pelo dia 1.

Conclusão

90 dias para IA em produção não é uma fantasia. É um plano de execução disciplinada com milestones claros, decisões estruturadas e foco implacável no resultado.

O primeiro mês constrói a fundação certa. O segundo mês constrói a solução. O terceiro mês valida e lança. Cada semana tem um entregável concreto. Cada fase tem um checkpoint de go/no-go.

O único ingrediente que este plano não fornece é a decisão de começar. Essa é sua.

90 dias a partir de agora, sua empresa pode ter uma solução de inteligência artificial sob medida funcionando, gerando resultados e construindo vantagem competitiva. Ou pode ter 90 dias a mais de discussão sobre "quando vamos começar com IA".

A escolha, como sempre, é sua.