A Dr. Consulta modernizou a plataforma de assinaturas com agentes de código.
A plataforma de desenvolvimento agentic leu o código que já atendia, construiu o substituto ao lado e trocou por partes — com humanos supervisionando e cada sessão registrada. O resultado público: menos custo de infraestrutura, feature que saía em semanas passando a sair em dias, e o time de volta a criar em vez de só apagar incêndio.
Para quem é esta página
Para o CTO e o head de engenharia que já ouviram promessa de “IA que escreve código” e querem um case concreto: o que mudou, o que foi medido, e o que a operação não prometeu. Também serve quem chegou por modernização de sistemas legados e quer a prova operacional antes de pedir uma implantação.
Não é página de metodologia completa — o método está no legado. Aqui está a prova pública: a Dr. Consulta, Desafio B (refatorar legado).
O problema
A plataforma de assinaturas da Dr. Consulta tinha oito anos em produção. Construir feature nova demorava. Mexer no que já rodava dava medo. Manutenção consumia o time. Uma mudança de texto pedia desenvolvedor. O custo de infraestrutura acompanhava o peso do legado.
Nada disso é exótico para quem opera sistema crítico em saúde. O risco não era “falta de ferramentas”. Era modernizar sem perder o que o negócio já dependia — e sem entregar o controle a uma caixa-preta.
O que foi feito
A Ithaca implantou a plataforma de desenvolvimento agentic no Desafio B: refatorar legado. O caminho é o mesmo descrito em Modernizar o legado sem parar a operação:
- Knowledge base — código, documentação e dados anonimizados entram antes de qualquer linha nova.
- Construir ao lado — o substituto nasce moderno e tipado, sem derrubar o que ainda atende.
- Conferir — cada parte é comparada ao comportamento do sistema antigo antes de entrar.
- Trocar por partes — uma fatia conferível vai para produção; a próxima começa depois.
Quem executa a maior parte da escrita são agentes de código. Quem define o limite, lê o que vai para produção e responde pelo resultado é o time do cliente. A plataforma para no nível 4 de autonomia (na escala que Dan Shapiro propôs em um post): não é dark factory. A tese está em Desenvolvimento de software com IA e supervisão humana e em Governança de IA no desenvolvimento.
Resultados publicados
Só entram números já públicos no site da Ithaca. Nada além disso.
| Dimensão | Antes | Com a plataforma | Nota |
|---|---|---|---|
| Uma feature | Duas semanas | Até três dias | Exemplo representativo — não medição do backlog inteiro |
| Uma mudança de texto | Um desenvolvedor | Um product manager | Já publicado na home e na página de legado |
| Manutenção | À mão | Supervisionando a IA | Sustentação com o time no controle |
| Custo de infraestrutura | — | −75% | Baseline anterior à modernização → −75% (número público do case) |
| Tempo em produção | — | Oito anos (sistema legado modernizado) | Já no ar em /modernizar-legado-sem-parar/ e na home |
Velocidade e custo aparecem primeiro. Exatidão decide se os dois valem: cada parte refatorada é conferida contra o comportamento do antigo antes de entrar.
Como supervisão e rastreabilidade entraram na operação
O case não é “IA mais rápida”. É velocidade com controle.
Limite de autonomia. O time define até onde os agentes de código vão sem aprovação prévia e o que exige aprovação humana antes de executar. A leitura do que entra em produção vale para tudo. A plataforma não promove para produção no escuro.
Leitura humana. Código que ninguém leu é código que ninguém sustenta quando quebra. Por isso a operação fica no nível 4 — não no nível 5 (dark factory).
Sessão registrada. Pedido, passos, modelo, custo, resultado e autoria ficam registrados. Sem essa trilha, o ganho de entrega não se audita nem se melhora. O detalhe do registro está em Observabilidade de agentes de código e no checklist de governança de IA no desenvolvimento.
Sustentação. Depois da troca, a manutenção deixa de ser só braço humano no legado: entram chamados, saem correções, com o time supervisionando a IA — o mesmo quadro já publicado na home.
O que este case não prova (e não promete)
- Não é medição do backlog inteiro. A feature de duas semanas → até três dias é um exemplo representativo.
- Não é risco zero. Uma falha continua possível; o que muda é o tamanho do estrago e a facilidade de achar a causa.
- Sobre a operação. O sistema atual segue atendendo enquanto o novo é construído ao lado. Cortes por partes podem exigir janela — isso é operação, não slogan. Sem promessa de zero downtime.
- Sobre compliance. Compliance segue a política do cliente e o desenho da implantação.
- Não há outro cliente publicado. Hoje a prova pública é este case.
Perguntas frequentes
O que a Dr. Consulta modernizou?
A plataforma de assinaturas — sistema com oito anos em produção — no Desafio B (refatorar legado), com a plataforma de desenvolvimento agentic da Ithaca.
Quais números estão publicados?
Redução de 75% no custo de infraestrutura; uma feature que levava duas semanas passando a levar até três dias (exemplo representativo); mudança de texto feita por product manager em vez de desenvolvedor; manutenção passando a supervisionar a IA.
Isso foi feito sem parar a operação?
O método é construir ao lado e trocar por partes, com o sistema atual seguindo em operação. O detalhe do método e dos riscos está em Modernizar o legado sem parar a operação. Não há promessa de zero downtime.
Quem supervisionava o que a IA escrevia?
O time do cliente. Agentes de código executam; humanos leem o que vai para produção e definem o limite. É o nível 4 — não dark factory. Ver Desenvolvimento de software com IA e supervisão humana.
O código saiu da rede da Dr. Consulta?
A plataforma é implantada no ambiente do cliente (nuvem controlada por ele ou data center). O repositório não vai para um SaaS da Ithaca. As chamadas aos modelos seguem a política do cliente (provedor, região e contrato). Hospedagem é detalhe de implantação — não é a tese de abertura deste case.
Por onde começa uma implantação parecida?
Por uma parte conferível de ponta a ponta — em geral a fatia que mais consome manutenção. O sistema inteiro fica para depois. A conversa começa em Solicitar implantação.
Solicitar implantação
Se o seu legado parece com esse — anos em produção, feature lenta, medo de tocar, infra cara — o próximo passo é escolher a primeira fatia conferível e implantar a plataforma lado a lado com o seu time.
