// CASES

Cases

> Operações reais entregues por agentes autônomos. Cada case é verificável e inclui modelo de precificação.

> 6 operações · outcome-verified · status: archived

Como medimos resultados

Cada case abaixo inclui métricas DORA coletadas diretamente do pipeline de CI/CD do cliente. Os resultados são auditáveis e vinculados a commits, PRs e deploys reais — não são estimativas ou projeções.

→ Lead Time — tempo entre commit e deploy em produção
→ MTTR — tempo médio para recuperação de incidentes
→ Change Fail Rate — percentual de deploys que causam falhas
→ Precificação — modelo outcome-based por operação entregue

Destaque

Migração Autônoma de Monolito para Microsserviços

Fintech Series B · Fintech

Migração manual estimada em 15 consultores por 12 meses. Budget de R$ 2.4M. Time interno recusava o projeto.

-80% lead time de migração · 12 microsserviços em 6 semanas

Modelo: Por microsserviço migrado e validado em produção

Destaque

Debugging Autônomo & Resolução Zero-Touch

E-commerce Top 10 BR · E-commerce

Time de 14 devs gastava 40% do tempo debugando produção. Backlog de features atrasado 3 sprints. MTTR de 4.2 dias.

73% dos bugs L2/L3 resolvidos antes do daily · MTTR de 4.2 dias → 47 min

Modelo: Por Pull Request de correção merged com sucesso

Destaque

Deploy & Observabilidade Autônoma — AIOps

LogTech Scale-up · Logistics

Equipe de 3 SREs gastava 60% do tempo em deploys manuais e firefighting. Uptime de 99.2% — cada hora de downtime custava R$ 85k em SLA penalties.

MTTR de 3.5h → 4 min · 99.97% uptime sem intervenção humana

Modelo: Base mensal + bônus atrelado à redução do MTTR

CI/CD & QA Autônomo — Pipeline Inteligente

Banco Digital · Banking

Equipe de QA de 5 pessoas não cobria 200+ endpoints. Testes de regressão manuais levavam 2 semanas. Cada deploy era uma roleta russa.

Change fail rate de 15% → 1.8% · Lead time de 18 dias → 3 dias

Modelo: Base mensal + bônus atrelado à redução da Change Fail Rate

Eliminação de Dívida Técnica — Refatoração Contínua

HealthTech Series A · HealthTech

Cada feature nova levava 3x mais tempo por conta de código legado emaranhado. 6 incidentes/mês causados por efeitos colaterais em módulos acoplados. O time tinha medo de refatorar.

-65% de débito técnico em 8 semanas · 0 regressões em produção

Modelo: Por módulo refatorado e validado (zero regressões)

Geração de Features End-to-End — Do PRD ao Deploy

SaaS B2B · SaaS

8 desenvolvedores entregavam 4 features/mês. O roadmap tinha 24 features prometidas a clientes. Churn subiu 3 pontos percentuais por entregas atrasadas.

4x mais features/mês · tempo médio de entrega de 14 dias → 3 dias

Modelo: Por feature entregue e aceita pelo product owner

FAQ

Como as métricas dos cases são verificadas?

Cada case inclui métricas DORA (lead time, deploy frequency, MTTR, change fail rate) coletadas diretamente do pipeline de CI/CD do cliente. Os números são auditáveis e vinculados a commits e deploys reais.

Qual o modelo de precificação dos serviços?

Outcome-based: você paga por resultado entregue, não por hora. Migração cobra por microsserviço validado, debugging por PR merged, CI/CD por redução mensurável na change fail rate. Se o agente não entrega, você não paga.

Posso ver uma demo antes de contratar?

Sim. O assessment operacional é gratuito e inclui análise da sua codebase, pipeline de CI/CD e identificação de quick wins. Agendamos uma sessão técnica para mostrar o pipeline em ação no seu repositório.