Pesquisa de contexto, mercado e personas feita com agentes. Protótipos funcionais entram cedo, e a decisão sobre o que construir acontece em cima de algo que já dá para usar.

Discovery

Produto, design e engenharia escrevem juntos a especificação funcional e técnica, numa só sessão. A viabilidade técnica é validada enquanto a solução é concebida.

Collaborative Elaboration

A IA planeja, implementa e verifica, guiada pela especificação. O desenvolvedor orquestra e valida. O código nasce com testes e passa por sensores de aderência arquitetural.

Construction

Gates automáticos de qualidade e segurança barram o que sai do padrão antes do merge e do deploy.

Deployment & Monitoring

No ciclo tradicional, cada disciplina trabalha nos próprios artefatos e passa adiante. No AI-native flow, produto, design, engenharia e qualidade trabalham sobre os mesmos artefatos. Protótipo, especificação, código e teste vivem no mesmo repositório, e a especificação orienta a geração. A IA executa boa parte das atividades, e as decisões humanas ficam nos pontos em que fazem diferença.

Todas as disciplinas no mesmo repositório.

Um grupo pequeno de gente experiente que entra no seu negócio, entende onde está o valor e responde por apontar o que compensa construir.

Núcleo de inteligência

Capacidade AI-native instanciada conforme a demanda, com volume de entrega muito acima do modelo tradicional.

Célula de execução

Somos agnósticos, com visão crítica sobre as ferramentas do mercado e compromisso com a melhor escolha para cada projeto, sem lock-in.

IDEs agênticas, sem lock-in

ai-native.kit, ai-refactor.kit e ai-ops.kit: o harness que faz as IDEs trabalharem com o nosso método, com guias antes da geração e sensores depois.

Kits dti

Um núcleo que decide. Células que escalam com a demanda. 

Um Núcleo de Inteligência fixo, pequeno e experiente, aponta o que compensa construir e acompanha o resultado.
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Quando há volume de construção pela frente, entra a Célula de Execução, AI-native do primeiro artefato ao merge e dimensionada pela demanda e pelo apetite do negócio.

A dti responde por capacidade de entrega e métricas de resultado.

Regras de arquitetura, segurança e contexto definem o que cada agente pode fazer antes de qualquer linha ser gerada.

Guias antes da geração

Sensores verificam comportamento, aderência arquitetural e manutenibilidade. Gates automáticos barram o que sai do padrão e garantem que o que foi gerado atende aos requisitos definidos pela dti e pelo cliente.

Sensores e gates antes do merge

Como o kit delimita o que cada agente faz, com qual escopo e contexto, o consumo de tokens fica previsível e observável.

Custo previsível

Usar IA em projeto corporativo exige rigor. Os sistemas que construímos operam em ecossistemas tecnológicos complexos, onde velocidade sem controle produz software frágil e difícil de sustentar.

Velocidade só se sustenta com governança.

O dti evolve é o guarda-chuva metodológico que a dti constrói há anos. Hoje ele reúne o AI-native flow e os kits que aplicam esse processo em cada projeto, com governança, qualidade e segurança.

O Núcleo de Inteligência trabalha o problema antes de ele virar demanda, formula o business case e define como o resultado vai ser medido.

Decidir o que construir

Os kits carregam as decisões que a dti já tomou sobre como se constrói software bem feito e as aplicam em todo projeto, sem depender de quem está no time.

O jeito dti de construir

Com a IA acelerando a construção, verificar o que foi construído virou o ponto crítico do ciclo. Governança, qualidade e segurança acompanham cada entrega, e a verificação deixa de depender só de revisão humana, que seria o primeiro gargalo a aparecer com a velocidade nova.

Verificação em cada entrega

O Núcleo acompanha o cliente ao longo de toda a transformação, mesmo quando não há frente de construção aberta, e continua medindo o resultado depois que a solução entra no ar.

Acompanhar o resultado

O método que já opera na era da IA.

Nossa metodologia que guia entregas há quase duas décadas, agora com desenvolvimento AI-native.

O jeito de construir software mudou.

Curadoria do nosso time de engenharia para avaliar e adotar ferramentas de IA sem adoção precipitada nem atraso.

dti radar

Construir bons ativos digitais sempre exigiu equilíbrio entre produto, design, engenharia e operação. Com IA, a construção ficou rápida o bastante para deixar de ser o limite. O trabalho decisivo passou a ser escolher o que construir e verificar o que foi construído.
Colocar IA no processo antigo traz ganho marginal. Tirar proveito dela exige mudar três coisas ao mesmo tempo: a topologia de time, o processo e o ferramental.

O gargalo mudou de lugar.

Veja o modelo em operação nos nossos clientes.

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dti radar

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