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A Sprint começa no futuro�Planejamento Ágil com GenAI preditiva

Danúbia Doná

Coordenadora de Sistemas

Agile Expert

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Danúbia Doná

Coordenadora de Sistemas

18 anos de carreira​

Algumas habilidades: 

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  • Projetos de alta escalabilidade
  • Gestão de squads de sistemas
  • Transformação ágil em grandes empresas
  • Educadora e mentora

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Danúbia Doná

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Quem já prometeu algo no Sprint Planning e não conseguiu entregar?

Sentimos a frustração quando o planejamento não se concretiza.

Comprometemos com mais do que conseguimos entregar.

Perdemos a confiança dos stakeholders

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IA como aliada ao planejamento preditivo

Os dados já existem em suas ferramentas:

  • Azure DevOps
  • JIRA
  • Tello
  • Monday

A diferença está na perspectiva:

Dois tipos de previsão com IA

Classificação de risco

Identifica histórias com alta

probabilidade de atraso

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A IA analisa padrões históricos para fazer previsões mais precisas obre o futuro.

Séries temporais

Prevê quanto o time conseguirá

entregar na sprint

Método Tradicional

IA Preditiva

  • Clickup
  • Notion
  • Rally
  • Taiga

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Case Real: Squad de E-commerce

  • Histórico utilizado: 6-8 sprints anteriores
  • Problemas recorrentes de planejamento

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Como transformar histórico em previsões

  • Treinamento com histórico de sprints (planejado x entregue).
  • Identificação de padrões de falha e capacidade real.
  • Previsão de risco e entrega futura.

Perguntas que a IA responde

Qual o impacto provável da funcionalidade?

Antecipação de resultados para priorização inteligente.

Quais histórias têm risco alto de atraso?

Identificação preventiva de pontos problemáticos.

Quanto realmente vamos conseguir entregar?

Previsão realista de capacidade baseada em dados.

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Prophet: o meteorologista do ágil

Assim como previsões meteorológicas mostram probabilidades, o Prophet:

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  • Prevê throughput com ranges de confiança

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  • Considera sazonalidade e tendências

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  • Ajusta previsões conforme novos dados chegam

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Do caos ao controle: o desafio inicial

Dados que coletei

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  • Histórico de 8 sprints
    • Datas das sprints
    • Pontos planejados x entregues
    • Throughput (quantidade de histórias entregues)
    • Anotações sobre fatores externos (bugs críticos, dependências, férias)

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A virada do jogo!�Previsões realistas que reergueram a squad

O que o Prophet me mostrou

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  • Tendência de entrega real: estabilizada em ~20 pontos por sprint.
  • Diferença clara entre o velocity calculado pela ferramenta (30+) e a capacidade real (~20).
  • Faixa de incerteza (yhat_lower/upper) evidenciou riscos: mesmo no melhor cenário não se chegava aos 30.

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O futuro como guia do planejamento

O Prophet não dita metas → ele mostra a capacidade real + riscos.

  • Validar (e respeitar) a realidade da squad;
  • Recalibrar expectativas com os stakeholders;
  • Atuar nos gargalos identificados (Bug crítico? Dependência externa? Histórias grandes demais?)

Cada ponto fora da curva é um insumo para retrospectiva.

  • Planejamento preventivo;
  • Melhoria contínua: refinamento melhor, limite de WIP, gestão de dependências.

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“Profecia” cumprida!

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Do Prophet à IA preditiva: ampliando o valor

Diagnóstico automático → IA cruza previsão do Prophet com bugs, dependências e históricos.

Explicações em linguagem natural → insights claros para time e stakeholders.

Simulação de cenários (“what if”) → prever impacto de mudanças no time ou no backlog.

Alerta proativo → notificações se a sprint planejada exceder a previsão Prophet.

Priorização inteligente → indicar histórias mais críticas para evitar falhas.

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Resultados práticos e próximos passos

Antes: opinião contra opinião

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Discussões baseadas em feeling e argumentação

Depois: decisão consciente com dados

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Planejamento realista apoiado por previsões

Comece pequeno

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Experimente com 6-8 sprints de histórico

Aprenda fazendo

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Integre a IA no seu ciclo ágil e evolua com os resultados

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Limitações e Cuidados com a IA no Planejamento

Viés do Passado

Modelos carregam os vícios do histórico. Se o time sempre atrasou, a IA pode prever atrasos eternos, perpetuando o problema.

Qualidade dos Dados

Se os dados históricos são ruins, a previsão da IA também será imprecisa ("Garbage in, garbage out").

IA não é uma sentença

O maior risco é o time ver a previsão da IA como uma verdade absoluta, em vez de um apoio à decisão.

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Conexão com carreira e futuro

Nova Skill Essencial

Não ser um cientista de dados, mas saber traduzir previsões da IA em decisões estratégicas.

Agile Coach Aumentado por IA

Um facilitador que também sabe promptar, interpretar e trazer previsões para a conversa.

Diferencial no Mercado

Um enorme benefício para quem busca transição de carreira ou deseja se destacar no campo ágil.

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A liderança ágil do futuro não é quem adivinha tudo sozinha.�É quem sabe usar IA para antecipar riscos e liberar o time para focar no que importa: entregar valor ao cliente.”

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