Um piloto bem-sucedido é só o começo. Para ganhar escala em utilities e operações críticas, é preciso passar pela fase de Productization: transformar um experimento em um produto que aguenta rotina, auditoria e governança.
1) O que entra no pacote de Productization
- Hardening de infra e aplicação (conexões seguras, limites, backups).
- Autenticação e SSO integrados ao diretório do cliente (IdP corporativo).
- Controle de acesso por função (RBAC/ABAC) e segregação de ambientes.
- Logs e auditoria para dados sensíveis, decisões de IA e ações críticas.
- Relatórios executivos de resultado (KPIs, SLA, eventos relevantes).
- Gestão de modelos (versionamento de prompts, modelos e parâmetros).
2) IA aplicada com governança
Quando há componentes de IA no fluxo, productizar significa tornar:
- Reprodutível: qual modelo, versão e configuração geraram um determinado laudo ou insight?
- Auditável: é possível explicar a cadeia de dados que levou à recomendação?
- Controlável: quem pode treinar, ajustar ou aprovar mudanças em prompts e modelos?
3) Multi-cliente e multi-site, sem virar um monstro
Utilities e grandes operações raramente existem em um único site. A arquitetura de produto precisa suportar:
- Ambientes isolados por cliente (dados, configurações, integrações).
- Configurações por site (regras locais, SLAs, catálogos de tags).
- Camadas compartilhadas (motor de dashboards, pipelines, modelos de IA) com segurança.
O segredo está em separar o que é core do que é configurável, evitando “ramificações” de código difíceis de manter.
4) Métricas que importam para a fase de Produto
- Disponibilidade do serviço (SLA de uptime).
- Tempo de resposta para casos críticos.
- Confiabilidade dos dados (lacunas, atrasos, retrabalho).
- Aderência de uso (usuários ativos, uso de features-chave).
Productization não precisa ser sinônimo de burocracia: feita em ciclos curtos, dá o “acabamento corporativo” necessário sem matar o espírito experimental que fez o piloto funcionar.