Desenvolvimento Assistido por IA em Escala para Mineradora

Uma empresa de mineração queria usar inteligência artificial para desenvolvimento em escala, muito além do time de engenharia.

Havia dentro da organização um número grande de profissionais que entendiam do negócio e sabiam operar ferramentas de IA, mas não tinham formação em desenvolvimento. O que faltava não era capacidade de escrever código — a IA resolvia isso — e sim um caminho seguro entre o código gerado e a produção.

O projeto construiu a plataforma de developer experience que tornou esse caminho possível: um portal do desenvolvedor sobre infraestrutura padronizada, ambiente conteinerizado, distribuição interna de skills e pacotes, e uma esteira de revisão por IA antes do merge.

Adotar IA para desenvolvimento em escala esbarrava em problemas que nenhuma ferramenta isolada resolvia:

• Cada pessoa montava seu ambiente de um jeito, e o que funcionava em uma máquina falhava em outra. Resolver dependências consumia um dia inteiro por pessoa.
• Sem padronização de dependências, o código gerado por IA rodava contra versões imprevisíveis.
• Não havia forma segura de distribuir internamente os prompts, skills e pacotes que os times iam criando.
• Abrir a entrega de código a quem não é desenvolvedor exigia uma rede de proteção que ainda não existia.
• Cada novo projeto dependia de um time de plataforma para nascer, criando fila justamente onde a autonomia era o objetivo.
• Revisar manualmente tudo o que a IA produzisse anularia o ganho de velocidade.

O risco não era a IA escrever código ruim. Era código sem contexto do ambiente, sem revisão proporcional ao volume, chegando à produção.

A plataforma foi construída em quatro frentes:

• Portal: um ponto único de entrada onde cada pessoa provisiona o que precisa sem abrir chamado.
• Ambiente: desenvolvimento em contêiner, idêntico para todos, com dependências declaradas e versionadas.
• Distribuição: um canal interno e seguro para publicar e consumir skills, prompts e pacotes entre os times.
• Validação: branches de validação onde o código gerado é exercitado antes de qualquer proposta de merge.
• Revisão: uma esteira de code review assistida por IA, dimensionada para o volume que a adoção geraria.

A infraestrutura da plataforma foi padronizada em um conjunto pequeno de modelos, e o portal do desenvolvedor virou a porta de entrada para todos eles. Criar um projeto, provisionar um ambiente ou publicar um pacote deixou de exigir um chamado e passou a ser self-service, dentro de padrões que o portal garante.

O ambiente de desenvolvimento passou a ser um artefato conteinerizado, versionado junto do código. Quem começa a trabalhar recebe o mesmo ambiente que todos os outros, com as mesmas versões e as mesmas ferramentas de IA já configuradas.

Sobre essa base foi montado o canal interno de distribuição: skills, prompts e pacotes produzidos por um time ficam disponíveis aos demais sem sair do perímetro da empresa e sem depender de repositórios públicos.

O fluxo de entrega ganhou branches de validação como etapa obrigatória. O código produzido com apoio de IA é exercitado ali, e só então segue para a esteira de revisão, onde passa por análise automatizada antes de chegar a um revisor humano.

A implementação começou pela infraestrutura padronizada e pelo ambiente, porque nada acima disso se sustenta sem padronização: contêiner de desenvolvimento, dependências declaradas e ferramentas de IA distribuídas por padrão.

O portal do desenvolvedor veio logo em seguida, transformando esses padrões em opções que qualquer pessoa aciona sozinha — foi ele que converteu padronização em autonomia, em vez de em mais uma regra a cumprir.

Em seguida veio o canal interno de skills e pacotes, que transformou o conhecimento disperso — prompts que funcionavam, padrões que davam certo — em algo reutilizável e auditável.

As branches de validação e a esteira de code review por IA entraram por último, quando já havia volume suficiente para justificá-las.

A capacitação acompanhou cada etapa. Profissionais sem formação em desenvolvimento foram habilitados a entregar código produtivo, com a plataforma garantindo que o resultado passasse pelos mesmos controles de qualquer outra entrega.

• Claude
• OpenAI Codex
• Portal do desenvolvedor
• Contêineres de desenvolvimento
• Infraestrutura de plataforma padronizada
• Padronização e versionamento de dependências
• Registro interno de pacotes e skills
• Branches de validação
• GitHub Actions e Bitbucket Pipelines

O ganho não foi fazer os desenvolvedores existentes produzirem mais. Foi aumentar o número de pessoas capazes de entregar software.

Mais de cem pessoas passaram a entregar pela plataforma, e setenta por cento delas não são desenvolvedores. São profissionais que conhecem profundamente as operações da mineradora e passaram a construir as próprias soluções, sem depender de fila em um time central de tecnologia. O conhecimento de negócio e a capacidade de implementação deixaram de estar em pessoas diferentes.

A padronização tornou esse crescimento sustentável: como o ambiente é o mesmo para todos e a revisão é automatizada, admitir mais gente ao fluxo de entrega não multiplicou o esforço de manutenção nem o risco. O volume de PRs aceitos por mês subiu 40% sem aumento proporcional de esforço de revisão.

1 dia → instantâneoResolução de dependências do ambiente

• Mais de 100 pessoas entregando código pela plataforma, das quais 70% não são desenvolvedores.

• Portal do desenvolvedor em operação, com provisionamento self-service sobre infraestrutura padronizada, substituindo a fila no time de plataforma.

• Resolução de dependências de um dia para instantânea, com o ambiente conteinerizado e versionado junto do código.

• 40% mais PRs aceitos por mês, sem aumento proporcional do esforço de revisão.

• Claude e OpenAI Codex em uso produtivo, distribuídos por padrão no ambiente em vez de configurados caso a caso.

• Distribuição interna e segura de skills e pacotes, mantendo dentro do perímetro da empresa o que os times produziam.

• Code review por IA em GitHub Actions e Bitbucket Pipelines, precedido por branches de validação que exercitam o código antes da proposta de merge.