IBM e o futuro do CMMI com Inteligência Artificial: o que muda para as empresas brasileiras?

A ISACA anunciou que a IBM será patrocinadora fundadora do CMMI AI Working Group, iniciativa que promete revolucionar a aplicação de Inteligência Artificial em modelos de maturidade como o CMMI.

O foco é integrar práticas emergentes ao ciclo de vida de software e processos corporativos, incluindo:

Machine Learning (ML): aprendizado de máquina para previsões, classificações e reconhecimento de padrões.

Deep Learning: ramo do ML baseado em redes neurais profundas para tarefas complexas como reconhecimento de voz, imagens e linguagem natural.

IA Generativa: criação de conteúdo (texto, código, imagens) com base em padrões aprendidos.

RPA (Automação Robótica de Processos): execução autônoma de tarefas repetitivas.

A proposta é integrar o CMMI com contextos de engenharia de software, DevSecOps, segurança da informação e análise de vulnerabilidades, tornando-o mais ágil e alinhado às demandas digitais.

O que muda com a chegada da Inteligência Artificial ao CMMI

Com o envolvimento direto da IBM e outras organizações líderes, o CMMI AI Working Group já apresenta pesquisas, protótipos e processos que servirão de base para futuras atualizações do modelo.

O objetivo é ajudar empresas a medir, auditar e orientar o uso de tecnologias com Inteligência Artificial que impactam profundamente o ciclo de vida de sistemas e serviços.

Domínio CMMI	Capability Area	Practice Areas	Aplicações de IA / ML / RPA / GenAI
Data (DATA)	Managing Data (MD)	Data Management (DM); Data Quality (DQ)	ML aprimora data lineage e qualidade preditiva RPA automatiza catálogos, metadados e cargas entre sistemas GenAI cria perfis de dados e playbooks de saneamento
Development (DEV)	Engineering and Developing Products (EDP)	Technical Solution (TS); Product Integration (PI)	GenAI para geração de alternativas de solução ML para predição de falhas RPA para automação de integração e testes
People (PPL)	Managing the Workforce (MWF)	Organizational Training (OT); Workforce Empowerment (WE)	ML para alocação/capacitação guiada por dados GenAI para conteúdos de treinamento personalizados RPA para trilhas e lembretes automatizados
Suppliers (SPM)	Selecting and Managing Suppliers (SMS)	Supplier Agreement Management (SAM)	GenAI para sumarização de RFPs e bases ML para padrões de desempenho de terceiros RPA para sincronização de cadastros/contratos
Security (SEC)	Managing Security and Safety (MSS)	Enabling Security (ESEC); Managing Security Threats & Vulnerabilities (MST)	ML para detecção de anomalias em tempo real RPA para execuções de backup/contingência GenAI para apoio a planos e políticas
Safety (SAF)	Managing Security and Safety (MSS)	Enabling Safety (ESAF)	Avaliação de riscos funcionais/ocupacionais Definição de requisitos de segurança para produtos/serviços
Services (SVC)	Delivering and Managing Services (DMS)	Service Delivery Management (SDM); Strategic Service Management (STSM)	Apoio a operação e melhoria de SLAs Gestão de catálogo/portfólio Continuidade e eficiência de serviços com ML, RPA e GenAI
Virtual (VRT)	Managing the Workforce (MWF)	Enabling Virtual Work (EVW)	RPA para provisionamento e acesso remoto ML para análise de uso e desempenho GenAI para políticas de home office/BYOD e boas práticas

Não é só sobre IA, o processo é a base de tudo

Como afirmou Simona Rollinson, COO da ISACA: “Melhorias consistentes e mensuráveis são exigência mínima em um ambiente de negócios global acelerado e conectado 24 horas por dia.”

O CMMI nunca foi um modelo para documentar por documentar. Ele existe para melhorar o desempenho real, com menos risco, mais qualidade e mais entrega.

A introdução da IA não muda esse princípio, apenas amplia seu alcance. Se sua empresa está em busca de transformação, esse é o momento de garantir que a base esteja pronta. E agora, mais do que nunca, o processo precisa estar pronto para receber inovações.

Resultados comprovados do CMMI: o que os dados dizem

Estes números dizem respeito ao modelo atual, sem ainda considerar as futuras integrações com IA. O que se espera é que essas melhorias possam ser ainda mais acentuadas à medida que práticas inteligentes forem incorporadas ao ciclo de vida das soluções.

Imagem que apresenta resultados médios de melhoria com o CMMI, incluindo aumento na produtividade geral e na satisfação do cliente, além de redução de defeitos e prazos.

Os próximos passos para a sua empresa

Buscar orientação técnica qualificada: é necessário garantir que a estrutura organizacional esteja madura, com processos bem definidos, medidos e controlados. Sem essa base, a automação corre o risco de amplificar ineficiências em vez de resolvê-las.

Mapear onde a IA já está sendo usada (ou poderia ser): atendimento, testes automatizados, análise de dados, entre outros.

Avaliar a maturidade antes de escalar a automação: frameworks como o CMMI ajudam a identificar riscos e orientar decisões.

Acompanhar as entregas do AI Working Group: serão incorporadas progressivamente, e quem se atualiza primeiro tende a sair na frente.

O que está sendo feito lá fora pode, e deve, inspirar ações aqui… Mas as empresas brasileiras estão preparadas?

A resposta depende do setor. Organizações que já trabalham com CMMI (ou MPS.BR com alinhamento ao CMMI) têm vantagem, uma vez que seus times já compreendem os fundamentos de melhoria contínua, rastreabilidade e governança de processos.

No entanto, poucas empresas brasileiras discutem IA como um componente de melhoria de processos. O desafio está em incluir a IA como parte da estratégia e buscar consultoria especializada para garantir resultados sustentáveis.

A Promove trabalha com uma consultoria especializada em Governança de TI, Qualidade e Segurança da Informação, com experiência na implantação integrada de COBIT 2019, CMMI, MPS.BR e normas ISO 27001/20000/9001.

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