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CLIENTE IDENTIFICADO · GESTÃO EMPRESARIAL · ERP, CRM, FINANCEIRO E RH

Scalegrid: a engenharia virou parte da infraestrutura

Em uma estrutura convencional, uma mudança pequena passa por seis mãos. O trabalho aqui foi transformar conhecimento, processos e padrões em infraestrutura operacional — com limites e aprovação humana onde importa.

CONTEXTO

A Scalegrid precisava manter uma estrutura tecnológica capaz de continuar evoluindo sem depender permanentemente de uma equipe tradicional de desenvolvimento. O produto cobre gestão empresarial em várias frentes — ERP, CRM, financeiro e RH —, o que multiplica a superfície a manter e faz com que cada decisão de padrão se pague ou se cobre em todos os módulos ao mesmo tempo.

setor
Sistema de gestão empresarial — ERP, CRM, financeiro e RH
time
~10 desenvolvedores no início do trabalho
squads
múltiplos módulos de produto

O PROBLEMA

Em uma estrutura convencional, até uma mudança pequena passa por desenvolvedor, revisor, qualidade, infraestrutura, deploy e documentação. Isso cria custo recorrente e faz a evolução do produto depender da disponibilidade de pessoas específicas. O objetivo nunca foi substituir desenvolvedores, e sim transformar conhecimento, processos e padrões de engenharia em infraestrutura operacional.

DIAGNÓSTICO

Não houve score AI-Ready formal antes deste trabalho: a ferramenta pública de diagnóstico é posterior a ele. A leitura inicial foi qualitativa e apontou os mesmos três gargalos que o diagnóstico deriva hoje — conhecimento concentrado em pessoas, ausência de contrato arquitetural legível por máquina e trabalho repetitivo consumindo a capacidade do time. Um score reconstruído agora pareceria medição e seria memória.

O SISTEMA INSTALADO

estado do repositório no kickoff → estado ao fim do cenário

@@ Scalegrid · gestão empresarial @@
context/produtos, arquitetura e regras de negócio centralizados
.rules/padrões de desenvolvimento versionados
agents/planejamento, revisão, testes, banco e infraestrutura
workflows/implementação, testes e validação de padrões
pipelines/build, qualidade, segurança e deploy
governance/limites e aprovação humana para decisão crítica

SEQUÊNCIA DE IMPLEMENTAÇÃO

MÊS 1Camada de contextoprodutos, arquitetura, regras de negócio e padrões em um lugar só
MESES 1–3Camada de agentesplanejamento, desenvolvimento, revisão, testes, arquitetura, banco e infraestrutura
MESES 2–4Camada de desenvolvimentoimplementação assistida, geração de testes, validação de padrões e documentação da mudança
MESES 3–5Camada de DevOpsbuild, testes, análise de qualidade e segurança, deploy, verificação e rollback
MESES 4–6Camada de governançalimites da automação e aprovação humana obrigatória em mudança de alto risco
DEPOISOperação contínuamudanças de baixa e média complexidade percorrem a esteira; a decisão difícil continua humana

SOBRE OS NÚMEROS

Estes cases descrevem o que foi feito e em que ordem, sem publicar indicadores. Os resultados existem e são discutidos no processo comercial, com a fonte de cada número — mas só vão para esta página com baseline, janela de medição e forma de apuração declarados. É a mesma regra que a AIUBY aplica às métricas dos clientes: número com metodologia, ou número nenhum.

METODOLOGIA

Os indicadores acima descrevem a evolução dentro deste cenário e não constituem medição agregada de base instalada. O cálculo do AI-Readiness Score, os pesos de cada dimensão e a regra de derivação de gargalos estão publicados em metodologia.

Quanto do seu ciclo já poderia ser esteira?

O diagnóstico aponta o gargalo antes de qualquer proposta.

Medir prontidão AI-Ready