CI&T e Itaú Unibanco tornaram open source o BCP (Business Complexity Points), framework que mede a complexidade funcional de projetos de software e agora disponível gratuitamente no GitHub sob licença MIT, com automação por IA generativa integrada.
BCP com IA: resultados no Itaú Unibanco
| Indicador |
Resultado |
| Taxa de acerto na classificação de histórias |
83% |
| Redução na variação média por demanda |
10% |
| Cobertura interna |
Todas as squads elegíveis (2025) |
Resultados do uso de IA generativa no BCP dentro do Itaú Unibanco. Fonte: IT Forum
De 2015 ao GitHub
Desenvolvido pela CI&T em 2015 como alternativa mais objetiva à análise de escopo em projetos digitais, o BCP calcula complexidade funcional a partir de três dimensões: regras de negócio, elementos de interface e limites de informação. A metodologia usa histórias de usuário e requisitos de negócio como entrada, com o objetivo de criar um parâmetro comum entre áreas de negócio e tecnologia no planejamento e priorização de projetos.
Ao longo dos anos, o framework foi aprimorado em parceria com o Itaú Unibanco e gerou a métrica H/BCP (horas por BCP), que relaciona esforço e tempo de desenvolvimento à complexidade de cada iniciativa. O banco, que opera mais de 1,3 mil modelos de IA em produção, usa o indicador para acompanhar a evolução da capacidade produtiva das equipes e apoiar decisões de alocação.
A calculadora com IA generativa
A versão mais recente do BCP inclui uma “calculadora simplificada” que usa modelos de linguagem para interpretar automaticamente histórias de usuário a partir de título, descrição e critérios de aceite. O processo que antes exigia análise manual de cada demanda passa a ser automatizado, com implantação expandida para todas as squads elegíveis de tecnologia do banco em 2025.
“O BCP ajuda […]: transforma complexidade em informação estruturada, permitindo decisões melhores sobre priorização, alocação de esforços e evolução dos nossos processos […]. Também nos ajuda a entender com mais clareza onde o uso de IA tem gerado mais eficiência e valor, orientando nossas prioridades”, disse Carlos Eduardo Mazzei, diretor de Tecnologia do Itaú Unibanco. O banco cortou 300 mil horas de trabalho com agentes de IA e vê na metodologia uma camada de planejamento que organiza a entrada de demandas no processo de desenvolvimento.
“Com a abertura da metodologia em modelo open source, nosso objetivo é democratizar o acesso a uma abordagem já validada em milhares de cenários, capaz de apoiar organizações na tomada de decisões […] orientadas por dados e alinhadas aos ganhos concretos proporcionados pela IA no desenvolvimento de software”, afirmou Fulvio Parmejjani, head de AI transformation da CI&T.
O que observar
A abertura de uma metodologia de engenharia de software por uma grande instituição financeira posiciona a ferramenta como potencial padrão setorial. Se outras organizações adotarem e contribuírem com o projeto, a curva de evolução tende a acelerar e o risco de dependência de um único mantenedor se dispersa. O movimento transforma o que era vantagem competitiva interna em infraestrutura compartilhada, uma aposta em influência de mercado no lugar de exclusividade.
A métrica que relaciona horas a pontos de complexidade merece atenção particular. Se adotada como referência mais ampla, pode se tornar base para contratos de terceirização de tecnologia, criando parâmetros objetivos para medir produtividade de fornecedores externos. O papel da IA generativa no processo é duplo: automatiza a contagem e, ao reduzir variação, torna a métrica mais auditável. Vale acompanhar se a abertura do código gera adoção real fora do ambiente que a originou, ou funciona principalmente como sinal de maturidade técnica e instrumento de atração de talentos.
Fontes: IT Forum • CI&T • Let’s Money
