IA com governança (o ponto não é “automatizar tudo”)
Na Thinkwise, IA aparece como uma capacidade que precisa de controle: rastreabilidade, revisão humana e limites claros de acesso a dados e ações. Esse enquadramento é importante porque IA entra em áreas sensíveis do sistema — linguagem, regras, decisões e dados — e, sem governança, vira risco operacional.
A IA pode sugerir caminhos; a decisão e a publicação continuam sendo humanas.
Em termos práticos, isso se desdobra em dois lugares diferentes, com implicações distintas:
- No ciclo de desenvolvimento (Software Factory): enriquecer o modelo e o conteúdo que descreve o domínio.
- Na aplicação em execução: integrar serviços de IA para suporte a decisões e experiências assistidas, sem violar permissões.
Por que este conceito importa
Projetos empresariais sofrem com retrabalho, documentação que não se mantém e transferência difícil de conhecimento entre pessoas e equipes. IA pode ajudar quando o problema é repetitivo, textual ou de classificação, desde que não tente “tomar decisões” no lugar do domínio e que haja trilha de revisão. A implicação é reduzir atrito em tarefas de apoio sem abrir mão do que precisa ser auditável.
Como olhar na plataforma
A IA atua dentro da plataforma: a Software Factory facilita o uso de AutoML, LLMs e enriquecimentos baseados em IA para apoiar processos de negócio e desenvolvimento. O foco é reduzir atrito em tarefas repetitivas, textuais ou de classificação, mantendo rastreabilidade e revisão pela equipe como parte do fluxo.
Usos práticos
Antes de falar em “automação”, vale olhar para usos que tendem a ser controláveis e úteis no dia a dia:
- Geração assistida de modelo a partir de descrições em linguagem natural e de dados que você fornece.
- Descrição e documentação de objetos do modelo e partes de código, com linguagem mais clara e padronizada.
- Previsões com modelos de machine learning para apoiar decisões em processos de negócio.
- Revisões de lógica e sugestões de boas práticas para qualidade e segurança em pontos críticos do sistema.
Onde a complexidade continua
Mesmo com IA “bem encaixada”, alguns pontos continuam exigindo trabalho de engenharia e governança:
- Dados: qualidade, vieses e governança de acesso continuam determinando o que é seguro e útil.
- Risco: decisões assistidas em processos críticos exigem validação e auditoria, e isso precisa estar desenhado no fluxo.
- Integração: contratos e limites de execução (o que o assistente pode ver e fazer) precisam ser explícitos para evitar ações inesperadas.
Evolução (quando relevante)
Quando detalhes de roadmap alterarem decisões de arquitetura, vale confirmá-los diretamente nos canais oficiais e na Comunidade Thinkwise.