GenAI copilot para desenvolvedores

Contexto

TI de um grande grupo (200+ desenvolvedores) com um LLM generalista (ChatGPT/Copilot) utilizado de forma não controlada pelas equipes. Os riscos estão identificados: vazamento de código proprietário para serviços cloud, alucinações no código gerado, ausência de padrões de qualidade. A produtividade dos desenvolvedores estagna apesar da adoção crescente de ferramentas de IA.

Problema & Desafio

Uso não controlado de LLMs públicos: risco de vazamento de código proprietário e dados sensíveis. Alucinações: código gerado por IA com bugs sutis não detectados pelos desenvolvedores juniores. Nenhum padrão de qualidade: o código de IA não é sistematicamente revisado nem testado. Documentação técnica desatualizada: os desenvolvedores não a consultam mais pois é muito antiga. Produtividade dos desenvolvedores estagnada apesar de 60% de adoção do Copilot.

Solução & Entregas

Copilot de código IA interno ativado em ambiente seguro (nenhum dado sai do SI). Arquitetura RAG conectada aos repositórios de código, documentação técnica e padrões internos. Code review por IA automatizada: detecção de bugs, vulnerabilidades e não conformidades com os padrões. Agente de documentação: geração e atualização automática da documentação a partir do código. Métricas de produtividade: tempo de desenvolvimento, qualidade do código, adoção, satisfação dos desenvolvedores.

Tecnologias