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IA APLICADA #13 - Melhores práticas em gestão de times com suporte de IA · Os Agilistas

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  Oi pessoal, meu nome é Guilherme Mendonça, eu sou o product
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  manager aqui na DTIE. Eu já vim falar sobre um desafio
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  que a gente encarava, que era uma documentação muito dispersa,
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  o conhecimento muito difundido entre os membros do time e
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  vários documentos espalhados pelo Confluence em várias pastas
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  diferentes, e o quanto que isso prejudicava a gente.
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  Isso era muito impactante, principalmente na hora de
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  planejar próximos escopos e fazer refinamento desses.
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  Poucos que a gente viria a desenvolver e a gente
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  implementou uma solução que foi criar um agente que ele funciona
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  como uma documentação viva. A gente fez um trabalho de
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  ajuntar essa base de conhecimento e investir na
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  qualidade de tela, colocar num formato adequado para um agente
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  de IA. Pegamos vários documentos,
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  transcrições com reuniões com stakeholders, reuniões com
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  usuários, pegamos também os próprios tickets do gira e
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  colocamos tudo isso na base de conhecimento.
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  Claro que estruturado de uma maneira adequada para a leitura
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  de um agente de IA, nós colocamos tudo isso de.
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  Dentro da da base de conhecimento desse agente
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  estruturado em hierarquia, os documentos oficiais era a
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  principal fonte de confiança. Os tickets do gira entrariam ali
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  no segundo nível e as transcrições, as conversas com
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  stakeholders e com usuários, elas viriam nesse terceiro nível
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  de confiança. Então, ao invés de só acessar
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  isso de maneira isolada, quando a gente coloca isso dentro de um
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  agente de IA, aplica se um pensamento ali também, ele
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  consegue conectar essas coisas. E por essa hierarquia, caso ele
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  entra em algum conflito, ele consegue.
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  Pesar essa informação e saber qual que é a mais adequada para
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  é um possível input de um usuário.
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  Se eu vou, por exemplo, refinar um ticket sobre um escopo a, eu
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  vou interagir com esse agente, fazer as possíveis perguntas
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  sobre o escopo a falar, qual que é o ticket que eu estou
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  escrevendo, qual funcionalidade que eu quero desenvolver?
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  E ele vai tentar fazer toda essa conexão para mim.
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  Então, mapear dependências, entender regras de negócio que
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  já estão vigentes na aplicação, perpetuar padrões que a gente já
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  tem nessa aplicação para manter consistência e além disso,
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  nessa. Base de conhecimento a gente
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  colocou uma estrutura de organização por data.
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  Além dessa hierarquia de confiabilidade de qual data 7 é
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  mais relevante esses arquivos, eles também contêm uma estrutura
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  de data em que o agente é capaz de analisar a cronologia desses
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  arquivos. Então, o que é mais recente, ele
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  vai dar mais peso também, porque isso foi discutido mais recente
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  e foi revalidado revisitado num momento mais próximo desse
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  desenvolvimento. Inicialmente, a ideia era apenas
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  criar documentações de uma maneira mais rápida.
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  Não é todo mundo que teria. Acesso a esse agente então, as
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  pessoas responsáveis por criar documentos usariam desse agente
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  para conseguir fazer versões mais atualizadas desses
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  documentos, porque é difícil ficar dando manutenção nesses
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  vários documentos dispersos. E acabou que o resultado foi
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  muito mais do que o impacto só na documentação.
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  Se eu fosse gastar um dia, né, assim mais ou menos 56 horas
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  escrevendo um documento, porque eu teria que checar várias
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  Fontes, interagir com várias pessoas, isso foi reduzido para
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  coisa de 10 minutos, porque é um prompt, o agente processa esses
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  documentos. Ação e eu venho fazendo uma
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  revisão, fazendo pequenos ajustes com que eu já estou
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  habituado. Se eu tenho alguma dúvida do que
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  ele colocou naquele documento, eu posso pedir Pra Ele citar a
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  fonte dele, porque ele vai consultar a base de conhecimento
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  dele e ela tem o nome do arquivo, tem a data daquele
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  arquivo. Então, se eu estou em dúvida de
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  alguma coisa do meu resultado, eu ainda tenho como auditar esse
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  resultado olhando diretamente no arquivo ou interagindo
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  diretamente com o stakeholder que estava presente naquela
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  transcrição. O objetivo principal era a
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  documentação, mas ele serve para outros casos de uso também.
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  Então, na própria escrita de tickets também.
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  Mas isso tem. Tem ajudado muito no nosso time
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  de qualidade, nosso time de QAA fazer validações de bugs dos
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  tickets que precisam ser validados porque eles conseguem
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  checar no agente qual é a regra de negócio que deve ser aplicada
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  naquele ticket ou naquele naquele bug e conseguir cruzar
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  com o que está de fato implementado na aplicação.
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  Além disso, esse a gente tem ajudado muito também em roteiro
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  de testes, ou o próprio desenvolvedor ou o próprio QA
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  coloca o ticket ali para esse agente dar uma avaliada em qual
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  que é o escopo que está sendo trabalhado e o agente sugere um
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  roteiro de testes em que pode. Pode validar para ver se aquela
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  história foi de fato implementada, cobrindo todos os
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  casos de borda ou não. Um outro resultado legal de
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  comentar também é que os nossos clientes tiveram acesso a esse
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  agente e eles gostaram muito, tanto que eles replicaram esse
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  agente em um ecossistema interno deles.
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  E agora esse agente e todo o conhecimento que ele tem da
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  aplicação também atinge alguns Power users, que são uns
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  usuários com um nível de acesso um pouco mais elevado dentro da
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  aplicação e que como eles estão envolvidos em vários modos da
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  nossa aplicação, eles precisam estar a par ali de.
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  Todas as regrinhas de negócios, de todo o funcionamento, de
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  tudo, da aplicação, porque eles são envolvidos em todos os
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  fluxos. O nosso cliente replicando esse
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  agente, ele conseguiu prover para esse usuário também uma
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  maneira dele mesmo fazer trouble shoot de alguns problemas que
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  ele pode encontrar ou de pedir orientações de um passo a passo
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  para conseguir concluir um fluxo.
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  Nosso cliente e nossos usuários, eles ficaram muito satisfeitos
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  com o resultado desse agente. Obrigado a todos os ouvintes e
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  até uma próxima.