Quem pensa em usar inteligência artificial na empresa logo esbarra numa pergunta prática: quanto tempo isso leva? A dúvida faz sentido, porque em tecnologia prazo que estica costuma virar custo. Na Crosoften, empresa brasileira de engenharia de software que já entregou mais de 2.500 projetos, a resposta é de 60 dias, em média, para projetos com escopo, preço e prazo fechados.
O número é uma média: há projetos que ficam prontos antes e outros que levam mais tempo, conforme o tamanho do problema. Mas o prazo curto é proposital. “Prazo fechado obriga disciplina. Em 60 dias não cabe experimento sem fim. Cabe um problema real resolvido”, diz Rafael Melo, diretor técnico da empresa.
O que vem antes do desenvolvimento
Antes de o código começar a ser escrito, há uma etapa de preparação. Primeiro, as duas partes assinam um acordo de confidencialidade, o NDA, que protege as informações da empresa. Depois vem um diagnóstico técnico e de riscos, uma espécie de raio-x do problema. Só então sai a proposta, dizendo o que será feito, quanto vai custar e quando fica pronto. “Funcionamos como uma empreiteira de projetos digitais: a obra só sai do papel com o projeto fechado”, compara o executivo.
A lógica é simples: quanto mais bem delimitado o problema, menor a chance de o projeto se arrastar. Daí o diagnóstico vir antes de qualquer promessa de prazo, e não depois. Para o empresário, o efeito prático é previsibilidade: saber quando o projeto fica pronto ajuda a planejar a equipe que vai usar a solução e o momento de medir o resultado.
Por que tanto projeto se arrasta
Quem já viu um projeto de tecnologia não ter fim sabe o tamanho do problema. Um estudo da iniciativa NANDA, do MIT, concluiu que 95% dos projetos corporativos de IA generativa terminam sem ganho mensurável de receita ou eficiência. E, nas contas da Gartner, mais de 40% das iniciativas de IA agêntica devem acabar canceladas, pressionadas por custos que sobem, retorno pouco claro para o negócio e controle de risco deficiente.
Para Melo, o problema costuma nascer no começo. “A maioria dos projetos de IA não falha por causa do modelo. Falha porque começou sem escopo, sem dono e sem um contrato que proteja as duas partes”, afirma. O MIT também observou que projetos tocados com fornecedores especializados dão certo com mais frequência do que os feitos só dentro de casa.
Como saber se o prazo é realista
Para quem vai contratar, alguns sinais ajudam a separar prazo de promessa. O prazo só é confiável quando vem depois de um diagnóstico. Ele precisa aparecer na proposta junto com o escopo e o preço, e não sozinho. E os pagamentos devem acompanhar as etapas, o que dá ao cliente um instrumento concreto para cobrar o cronograma. Também vale desconfiar de prazo que aparece antes de qualquer conversa sobre o problema.
Durante e depois da entrega
Enquanto o projeto anda, o dinheiro sai do caixa por etapas, conforme o trabalho avança, e não de uma vez só. Na prática, o valor é dividido conforme as fases do projeto. Ao final, a entrega vem com cinco anos de garantia para a correção de bugs e defeitos de desenvolvimento. Fundada em 2003 como portal de buscas e hoje dedicada à engenharia de software, a Crosoften, avaliada em mais de R$ 120 milhões, atua no Brasil, no Chile e no Panamá, tem clientes em mais de 10 países e conta com uma estrutura de cerca de 800 desenvolvedores.
Para quem contrata, a régua vai além do prazo de implantação. “A inteligência artificial deixou de ser vitrine. O executivo hoje não pergunta se dá para fazer; pergunta em quantos meses o projeto se paga”, diz Melo.
Na conta da empresa, portanto, um projeto com diagnóstico feito e escopo fechado leva em média 60 dias para ficar pronto. O que faz o prazo caber é delimitar bem o problema logo no início, antes da primeira linha de código.
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