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Antes de colocar agentes de IA para trabalhar no seu sistema, você precisa saber se o codebase está pronto para isso. O AI-Readiness Score avalia seis dimensões e indica onde focar o esforço de reestruturação.
Em um codebase AI-Native, o AGENTS.md é o documento que um agente lê primeiro. Ele comprime em texto o que levaria dias de onboarding para um desenvolvedor humano. Veja como escrever um AGENTS.md eficaz.
Não foi a IA que barateou o desenvolvimento — foi a Arquitetura AI-Native. Um sistema projetado para agentes autônomos permite que uma equipe pequena entregue o que antes exigia 10 engenheiros em 6 meses. Entenda o mecanismo.
Uma fintech em São Paulo tinha 50 engenheiros. Adotou GitHub Copilot, Cursor e Claude. O cycle time caiu de 3 semanas para 2 semanas e meia. Então redesenharam a arquitetura seguindo os 6 princípios AI-Native. Resultado: 5 engenheiros, 3 dias. Entenda o que mudou.
Uma fintech em São Paulo tinha 50 engenheiros e cycle time de 3 semanas. Reestruturou para Arquitetura AI-Native. Resultado: 5 engenheiros, cycle time de 3 dias, mesma plataforma — mais rápida. Este é o modelo que aplicamos.
