Digital Business
16 de setembro de 2026
Design Sprint em Contextos Reais: Adaptações, Fatores Contingenciais e Uso de IA
Maylana Spricigo; Pablo Henrique Paschoal Capucho
DOI: 10.22167/2675-6528-202602282
Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.
Resumo
A crescente adoção de metodologias ágeis no desenvolvimento de software impulsionou a relevância do Design Sprint, um método para validação rápida de ideias. Este estudo analisou como profissionais de design, produto e desenvolvimento de software adaptam o Design Sprint em contextos organizacionais, considerando fatores contingenciais e o uso de Inteligência Artificial (IA). A pesquisa qualitativa, de caráter exploratório-descritivo, utilizou questionários estruturados e entrevistas semiestruturadas com oito profissionais válidos, dos quais cinco foram entrevistados em profundidade. Os dados revelaram que o Design Sprint é aplicado como um conjunto flexível de princípios, com adaptações motivadas por restrições de tempo, orçamento, contexto do projeto, envolvimento de stakeholders e formato de trabalho. A adesão estrita ao modelo original de cinco dias mostrou-se uma exceção, predominando ajustes pragmáticos. A IA foi utilizada como apoio operacional e analítico, principalmente na organização de informações, geração de alternativas e prototipação, mas levantou preocupações sobre segurança de dados, ética e impactos na criatividade. O ambiente presencial favoreceu a colaboração, enquanto o remoto comprometeu a qualidade das discussões. Concluiu-se que o Design Sprint mantém sua relevância ao preservar a colaboração e adaptar-se ao contexto e às novas tecnologias, com o facilitador desempenhando um papel crucial. A IA deve ser incorporada como ferramenta complementar, exigindo uso crítico para mitigar riscos e manter a essência criativa do método.
Palavras-chave: Design centrado no usuário; Design de produtos digitais; Facilitação; Metodologias ágeis.
1. Introdução
As metodologias ágeis são amplamente adotadas no desenvolvimento de software, reconhecidas pelo potencial de reduzir riscos e acelerar os ciclos de entrega de produtos (Beck et al., 2001; Highsmith, 2002). Nesse contexto, a integração de práticas de design centrado no usuário torna-se fundamental para assegurar que a perspectiva dos usuários oriente tanto o levantamento de requisitos quanto o planejamento do projeto (Lowdermilk, 2013; Knapp et al., 2016).
Um exemplo proeminente dessa integração é o Design Sprint, uma metodologia desenvolvida na Google Ventures. Ela propõe a imersão de stakeholders por cinco dias consecutivos, visando validar ideias rapidamente antes de investir tempo significativo no desenvolvimento e lançamento de um projeto (Knapp et al., 2016). Este formato é valorizado por seu potencial de alinhamento estratégico e agilidade na tomada de decisão.
Contudo, na prática, o método original do Design Sprint frequentemente passa por adaptações. Fatores contingenciais, como restrições de tempo, orçamento, o contexto específico do projeto e as características culturais da organização, influenciam diretamente a forma como os processos de design são executados (Figueiredo, 2019). Essas modificações são comuns em processos de design centrado no usuário, levando ao surgimento de diversas versões, como o Design Sprint 2.0 (InVision, 2018) e o Design Sprint 3.0 (Vetan, 2018), embora a metodologia de Knapp et al. (2016) permaneça como referência base.
Mais recentemente, o avanço da Inteligência Artificial (IA) tem impulsionado novas adaptações no Design Sprint, com o objetivo de potencializar e acelerar suas etapas. A IA generativa, por exemplo, tem otimizado processos, conforme demonstrado por estudos de caso (Brecht et al., 2023; Idkhafif et al., 2025). No entanto, a participação e a avaliação dos stakeholders continuam sendo elementos cruciais para a integração eficaz dessas ferramentas no processo.
Essas evoluções levantam a necessidade de investigar como empresas e profissionais adaptam o Design Sprint em seus contextos específicos. A introdução da IA adiciona uma nova camada a esse debate, prometendo ganhos de produtividade e criatividade, mas também suscitando preocupações relacionadas à segurança de dados, ética e o papel da participação humana nos processos de design (Idkhafif et al., 2025; Nudelman, 2025). Existe uma tensão evidente entre a busca por velocidade e a manutenção da profundidade necessária para a qualidade do design.
Diante desse cenário, este estudo busca analisar como profissionais de design, produto e desenvolvimento de software, atuando em diferentes organizações, adaptam o processo do Design Sprint diante de fatores contingenciais e do uso de ferramentas de Inteligência Artificial. Para tanto, a pesquisa visa identificar os principais fatores contingenciais que levam às adaptações metodológicas do Design Sprint; compreender como profissionais estão utilizando a IA no Design Sprint; e apontar oportunidades de melhoria que possam contribuir para a aplicação mais eficaz do Design Sprint.
2. Material e Métodos
A presente pesquisa é de natureza aplicada, com abordagem qualitativa e caráter exploratório-descritivo, buscando compreender as percepções e práticas de profissionais que aplicam o método Design Sprint no desenvolvimento de produtos digitais (Gil, 2019; Harbs et al., 2024).
A coleta de dados envolveu um questionário direcionado a profissionais com experiência em Design Sprint, seguido de entrevistas semiestruturadas com participantes selecionados a partir do questionário. O questionário foi divulgado em grupos de negócios e design no WhatsApp e LinkedIn, sendo estruturado em cinco seções: Experiência com Design Sprint, Adaptações no Design Sprint, Uso de IA, Perfil Profissional e Encerramento. Algumas perguntas eram condicionais, servindo como filtro para garantir que os respondentes tivessem experiência com Design Sprint e para otimizar a dinâmica do questionário.
As perguntas do questionário estão detalhadas na Tabela 1.
Tabela 1. Perguntas do questionário
| Seção | ID | Perguntas |
|---|---|---|
| Experiência | Q1 | Quantos Design Sprints você já participou? |
| Experiência | Q2 | Há quanto tempo você tem contato com Design Sprints? |
| Experiência | Q3 | Atualmente, com que frequência você participa de Design Sprints? |
| Experiência | Q4 | Em quais formatos você já participou de Design Sprints? |
| Experiência | Q5 | Você já atuou como facilitador(a) de um Design Sprint? |
| Adaptações | Q6 | Os Design Sprints que você participou seguiram o modelo original (Google Ventures) ou utilizaram adaptações? |
| Adaptações | Q7 | Na sua opinião, quais fatores mais influenciaram as adaptações? |
| Uso de IA | Q8 | Você já utilizou ferramentas de IA em alguma etapa de um Design Sprint? |
| Uso de IA | Q9 | Em quais etapas do Design Sprint você costuma utilizar ferramentas de IA? |
| Uso de IA | Q10 | Qual o papel principal da IA nesses casos? |
| Perfil profissional | Q11 | Qual é sua função atual? |
| Perfil profissional | Q12 | Em que tipo de organização você atua? |
| Encerramento | Q13 | Você estaria disposto(a) a participar de uma entrevista de aproximadamente 45 minutos para aprofundar sua experiência com Design Sprints? |
| Encerramento | Q14 | Você conhece outros profissionais que atuam com Design Sprints e que poderiam se interessar em participar desta pesquisa? |
Fonte: Dados originais da pesquisa
Para a etapa de entrevistas, buscou-se selecionar respondentes por amostragem por intencionalidade (Gil, 2019), com base nas respostas do questionário sobre experiência e envolvimento com Design Sprints. Seis participantes aceitaram colaborar e foram entrevistados, sendo dois indicados por outros participantes em uma lógica de bola de neve (Gil, 2019; Harbs et al., 2024). As entrevistas foram semiestruturadas (Gil, 2019), com roteiro semelhante ao questionário, mas com aprofundamento reflexivo sobre a organização e experiências com Design Sprint, modificações do processo conforme fatores contingenciais, uso de ferramentas de inteligência artificial e perspectivas futuras.
O roteiro de entrevista está apresentado na Tabela 2.
Tabela 2. Roteiro de entrevista
| Seção | ID | Perguntas |
|---|---|---|
| Experiência | P1 | Recapitular respostas do questionário sobre experiência |
| Experiência | P2 | Tipos de projetos e clientes em que aplica Design Sprints |
| Experiência | P3 | Planejamento do Design Sprint |
| Experiência | P4 | Fatores que considera importante antes de começar |
| Adaptações | P5 | Tipo de adaptação recorrentes |
| Adaptações | P6 | Maiores influências para adaptações |
| Adaptações | P7 | Uso de frameworks complementares |
| Adaptações | P8 | Diferenças na dinâmica da equipe em presencial, híbrido ou remoto |
| Uso de IA | P9 | Ferramentas de IA usadas |
| Uso de IA | P10 | Benefícios da IA |
| Uso de IA | P11 | Limitações ou riscos da IA |
| Uso de IA | P12 | IA como gatilho de adaptação |
| Percepções | P13 | Relevância do Design Sprint |
| Encerramento | P14 | Espaço para outras observações |
Fonte: Dados originais da pesquisa
Os dados obtidos nas entrevistas foram organizados e analisados sistematicamente em três etapas: codificação das respostas, tabulação dos dados e análise interpretativa. Esta análise visou estabelecer conexões entre as percepções dos entrevistados e os conceitos teóricos ou evidências empíricas sobre metodologias ágeis, Design Sprint e desenvolvimento de produtos digitais (Harbs et al., 2024).
3. Resultados e Discussão
Caracterização da Amostra e Contexto Profissional
A pesquisa iniciou com um questionário exploratório, que resultou em 14 respostas de profissionais. Destas, nove indicaram experiência prévia em Design Sprint, e oito foram consideradas válidas. Essa amostra demonstrou diversidade em maturidade e tempo de contato com a metodologia, oferecendo uma visão abrangente sobre o uso do método em diferentes estágios de carreira. A Figura 1 ilustra a relação entre o tempo de experiência e a quantidade de Design Sprints participados, com a cor de cada círculo indicando a frequência de uso da metodologia.
Figura 1. Nível de experiência entre os participantes
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Dois participantes estão representados de forma conjugada na Figura 1, pois ambos participaram de um a dois Design Sprints em um período de três a cinco anos. No entanto, eles se diferenciam na frequência de uso atual: um indicou uso raro, enquanto o outro não participa mais.
Os participantes concentram-se principalmente em cargos de gestão e design de produto (62,5%), sendo estes os únicos perfis que relataram experiência na facilitação de Design Sprint, conforme a Figura 2. O facilitador é um agente central na condução e adaptação do método, responsável por gerenciar o tempo, as conversas e o processo (Knapp et al., 2016). Embora houvesse um facilitador de processos na amostra, este apenas participou de Design Sprints, sem atuar como facilitador.
Figura 2. Atuação como facilitador de Design Sprint por perfil profissional
Fonte: Resultados originais da pesquisa
A maioria dos participantes atua em consultoria, agência ou fábricas de software, como mostra a Figura 3. Isso reflete a predominância do Design Sprint em contextos de prestação de serviço e desenvolvimento de produtos digitais, embora seu potencial de aplicação se estenda a diversas soluções.
Figura 3. Perfil profissional, por tipo de empresa
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Durante a análise qualitativa, verificou-se que a experiência de uma das participantes estava, na verdade, relacionada a sprints do framework Scrum. Essa confusão de termos, já apontada por Knapp et al. (2016), sugere que, no contexto organizacional, os métodos ágeis podem ser misturados ou usados de forma genérica, o que compromete a compreensão e aplicação adequada de cada metodologia. Esse achado indicou um conhecimento limitado sobre o Design Sprint. Diante disso, os dados do questionário e da entrevista dessa participante (Entrevista #2) foram desconsiderados para a análise das adaptações do Design Sprint e do uso de IA.
A Figura 4 representa visualmente a amostra válida, consolidando o perfil profissional e a experiência dos participantes, além de identificar quem foi entrevistado.
Figura 4. Representação dos participantes
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Análise das Adaptações frente aos Fatores Contingenciais
Um achado central da pesquisa foi que a adesão estrita ao modelo original de Knapp et al. (2016) é a exceção. Apenas um dos participantes que atuaram como facilitadores indicou seguir o roteiro clássico de cinco dias. A maioria relatou a necessidade de adaptações, com quatro menções para adaptações significativas e três para adaptações pontuais, conforme a Figura 5. Esse resultado corrobora as proposições de Figueiredo (2019), que indicam a influência de fatores contingenciais, como características organizacionais, restrições de tempo e orçamento, na execução dos processos de design.
Figura 5. Adaptações utilizadas nos Design Sprints
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Um participante inicialmente afirmou usar o modelo original, mas a entrevista revelou adaptações deliberadas em sua prática, evidenciando um conhecimento limitado sobre a estrutura do Design Sprint. Isso sugere uma apropriação informal do método, mais guiada pela experiência do que por um entendimento teórico da estrutura proposta por Google Ventures (Knapp et al., 2016).
A diversidade de formatos de participação também se mostrou relevante, com equilíbrio entre experiências presenciais e remotas, demonstrando a adaptação do método a ambientes digitais (Figura 6). Embora o formato remoto amplie o acesso e reduza a logística, as entrevistas indicaram limitações importantes, como a dificuldade de manter o engajamento e a atenção da equipe em períodos prolongados.
Figura 6. Formatos de Design Sprints
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Os relatos indicam que o ambiente presencial favorece o Design Sprint, com percepções positivas de engajamento, colaboração e criatividade. O formato remoto, por sua vez, apresenta predominantemente aspectos negativos, como dispersão, desalinhamento e baixa qualidade das entregas. A Figura 7 consolida essas percepções dos entrevistados. Isso confirma que a presença física sustenta elementos centrais do método, como foco e decisões coletivas, enquanto o remoto fragiliza a qualidade das discussões e resultados.
Figura 7. Percepções sobre formatos presencial e remoto
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Esse achado dialoga com a formulação original de Knapp et al. (2016), que concebe o método como uma dinâmica intensiva, colaborativa e baseada em decisões rápidas. A presença física não é apenas um detalhe operacional, mas parte da estrutura que sustenta o engajamento, o foco e a qualidade das discussões. O ambiente remoto tende a fragilizar esses elementos, impactando a qualidade das entregas e a profundidade das discussões.
Além da adaptação para o formato digital, os participantes relataram principalmente a redução do tempo de imersão, a adaptação de ferramentas e o ajuste de etapas. Os fatores que mais influenciaram essas adaptações incluem tempo disponível, contexto do projeto, engajamento da equipe, habilidades do facilitador, integração com próximos passos e orçamento. Esses achados se alinham às categorias de fatores contingenciais de Figueiredo (2019), conforme apresentado na Figura 8.
Figura 8. Fatores contingenciais com mais influência
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Embora as características da organização tenham sido mencionadas no questionário, esse fator não se destacou nas entrevistas, sugerindo uma percepção mais abstrata do que operacional. Os participantes focaram em elementos mais condicionantes à execução do Design Sprint, como contexto do projeto, tempo disponível, envolvimento de stakeholders e o papel do facilitador, reforçando a dimensão pragmática das adaptações.
A redução do tempo de execução do Design Sprint está diretamente associada ao tempo disponível para sua realização. Esse tempo é influenciado por fatores organizacionais mais amplos, como restrições de orçamento, negociações internas sobre alocação da equipe e dificuldade de engajamento contínuo de stakeholders. A redução temporal reflete uma lógica empresarial em que o custo de manter profissionais dedicados à imersão influencia a configuração do processo.
Contudo, a compressão temporal pode gerar efeitos adversos quando não há planejamento adequado e facilitação robusta. Em alguns casos, o processo demandou mais tempo do que o previsto, com sobrecarga de atividades fora do período formal de imersão. Isso sugere que a redução do tempo, por si só, não otimiza o processo e, sem estruturação prévia, pode comprometer a fluidez e ampliar a carga operacional.
Além da dimensão temporal, o contexto do projeto influencia diretamente as adaptações, levando à substituição ou customização de ferramentas e ao ajuste de etapas. Os participantes indicaram que o objetivo central de cada fase do Design Sprint é preservado, mesmo com as adaptações.
No entanto, quando as adaptações ocorrem sem planejamento prévio e sem orientação estruturada da facilitação, a qualidade das entregas tende a ser comprometida. A compreensão superficial do método original favorece adaptações específicas de cada equipe, dificultando a padronização e a comparação de resultados entre projetos. Isso pode gerar frustração, quando o problema reside na implementação incompleta ou equivocada, e não no método em si. Habilidades de gestão do tempo, alinhamento de expectativas e condução do grupo foram mencionadas como cruciais, indicando que a qualidade da mediação influencia diretamente a efetividade do método.
Esse achado reforça a importância das etapas iniciais de alinhamento, como o “Set the Stage” (Knapp et al., 2016). Na prática, essa fase é frequentemente subestimada, possivelmente por não estar explicitamente representada no diagrama mais difundido do processo. A clareza de objetivos e a organização prévia são condições essenciais para o bom desempenho do processo. A ausência de menções a abordagens mais recentes, como o Problem Framing (Vetan, 2018) ou The Foundation Sprint (Vetan, 2025), pode indicar que a adaptação do Design Sprint, embora motivada por fatores contingenciais, ocorre de forma pragmática e pouco estruturada, com uso de ferramentas e ajustes pontuais definidos conforme o andamento do processo. Isso pode refletir limitações de tempo ou um repertório metodológico restrito, levando a adaptações mais intuitivas do que planejadas.
A única adaptação com abordagem mais estruturada foi a inclusão da engenharia de requisitos no Design Sprint, motivada pela falta de integração com o processo de desenvolvimento. Mesmo quando o Design Sprint é comercializado como um serviço independente, os clientes costumam esperar que um dos entregáveis seja o orçamento completo do projeto, incluindo desenvolvimento e implementação, ainda que esse resultado não esteja previsto originalmente no método. Esse aspecto evidencia a necessidade de articular o caráter exploratório do Design Sprint com etapas mais técnicas, garantindo continuidade entre as soluções concebidas e sua efetiva materialização.
O Uso da Inteligência Artificial no Processo de Design
A introdução da IA no Design Sprint foi verificada em cinco dos oito respondentes válidos do questionário. O uso concentrou-se principalmente na etapa de prototipagem (Figura 9), desempenhando tanto funções operacionais quanto de apoio à análise e co-criação.
Figura 9. Etapas do Design Sprint onde se utiliza ferramentas de IA
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Embora apenas três dos cinco entrevistados tenham indicado utilizar IA diretamente no processo de Design Sprint, todos se mostraram favoráveis à sua adoção. Os principais motivos foram a otimização de tempo, o aumento de produtividade e o apoio à geração de ideias, conforme representado na Figura 10.
Figura 10. Papel da IA nas etapas de Design Sprint
Fonte: Resultados originais da pesquisa
A Figura 11 apresenta as principais palavras-chave associadas aos benefícios da adoção de ferramentas de IA mencionadas nas entrevistas: redução de tempo, apoio à geração de ideias e produtividade. O conceito de produtividade, nesse contexto, não se limita à eficiência temporal, mas também à capacidade de aumentar o volume de entregas, o que nem sempre implica melhoria na qualidade do trabalho. A geração de ideias está diretamente associada à co-criação ativa, onde a IA é utilizada para explorar hipóteses e cenários de forma rápida e iterativa. Esses achados sugerem que os profissionais estão abertos à incorporação da tecnologia, reconhecendo seu potencial para apoiar práticas alinhadas às metodologias ágeis (Beck et al., 2001; Highsmith, 2002), especialmente ao reduzir o esforço em tarefas repetitivas e permitir maior foco em atividades estratégicas (Idkhafif et al., 2025).
Figura 11. Benefícios do uso de IA no Design Sprint
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Contudo, emergiram também limitações éticas e operacionais relevantes. Apesar dos ganhos de eficiência, os relatos indicam que a IA não substitui a capacidade humana necessária para a tomada de decisão coletiva e para a compreensão aprofundada do problema, elementos centrais do Design Sprint. Assim como ressaltado por Idkhafif et al. (2025), os entrevistados alertam para riscos como erros factuais, vieses inerentes aos dados de treinamento da IA, dependência excessiva e redução da criatividade (Figura 12), o que pode comprometer a qualidade e relevância das soluções desenvolvidas.
Figura 12. Riscos do uso de IA no Design Sprint
Fonte: Resultados originais da pesquisa
Apesar desses desafios, os dados indicam que a IA deve ser incorporada ao Design Sprint como ferramenta complementar, não substituta. Embora já esteja sendo utilizada para acelerar etapas, automatizar atividades operacionais e gerar protótipos, sua integração exige uso crítico para mitigar riscos e preservar a essência colaborativa e criativa do método.
Percepções para o Futuro
Na visão dos participantes, o Design Sprint tende a permanecer relevante, especialmente por seu papel na promoção da colaboração, da criatividade e da redução de riscos no desenvolvimento de produtos. Um dos entrevistados destacou que “a ferramenta nunca vai ser capaz de sentir a complexidade individual humana”, evidenciando o valor intrínseco do método para dinâmicas de grupo.
No entanto, sua continuidade está condicionada à capacidade de adaptação às novas tecnologias, como a IA generativa, que já influencia adaptações no processo. Os participantes reconhecem que a IA pode acelerar etapas operacionais, mas alertam para a necessidade de manter o foco na interação humana. Foi apontado o risco de perda de relevância em contextos onde o valor do Design Sprint não é plenamente compreendido, especialmente frente a abordagens automatizadas ou mais rápidas. Essa percepção reforça a necessidade de evolução contínua do processo, equilibrando sua essência colaborativa com inovações que ampliem sua aplicabilidade e eficiência.
Os resultados desta pesquisa indicam que o Design Sprint é utilizado como um conjunto flexível de princípios, com adaptações motivadas principalmente por restrições de tempo, orçamento e contexto de cada projeto. A adesão estrita ao modelo original de cinco dias é a exceção, predominando ajustes pragmáticos. Nesse contexto, o facilitador é essencial para orientar a estrutura e preservar as etapas centrais, contribuindo diretamente para o sucesso do Design Sprint na prática. O ambiente presencial favorece a colaboração essencial ao método, enquanto o ambiente remoto compromete a qualidade das discussões e entregas. A redução temporal reflete uma lógica empresarial de custo-benefício, mas exige estruturação prévia para evitar sobrecargas operacionais. No que se refere à Inteligência Artificial, sua incorporação ocorre de forma complementar, acelerando tarefas operacionais e prototipagem, mas exige supervisão crítica para mitigar riscos éticos, vieses e perda de criatividade. Os profissionais reconhecem seu potencial, desde que preservada a essência colaborativa do Design Sprint.
4. Conclusão
O presente estudo analisou como profissionais de design, produto e desenvolvimento de software adaptam o processo do Design Sprint diante de fatores contingenciais e do uso de ferramentas de Inteligência Artificial. Verificou-se que o Design Sprint é empregado como um conjunto flexível de princípios, com a adesão estrita ao modelo original de cinco dias sendo uma exceção. As adaptações foram motivadas principalmente por restrições de tempo, orçamento, contexto do projeto, envolvimento de stakeholders e formato de trabalho. Observou-se que o ambiente presencial favorece a colaboração e a qualidade das discussões, enquanto o remoto tende a comprometer esses aspectos. A redução temporal, embora comum por razões de custo-benefício, exige planejamento prévio e facilitação robusta para evitar sobrecargas operacionais. No que tange à Inteligência Artificial, identificou-se sua incorporação complementar, sobretudo nas etapas de prototipagem, organização de informações e geração de alternativas, contribuindo para a otimização de tempo e aumento da produtividade. Contudo, emergiram preocupações com segurança de dados, ética, vieses e a potencial redução da criatividade, reforçando que a IA não substitui a capacidade humana de tomada de decisão e compreensão aprofundada do problema. A principal contribuição do estudo reside em evidenciar a natureza pragmática das adaptações do Design Sprint em contextos organizacionais reais e em fornecer um panorama inicial da integração da IA, sublinhando a necessidade de um uso crítico para preservar a essência colaborativa e criativa do método.
As limitações deste estudo incluem o número reduzido de participantes, com oito respondentes válidos no questionário e cinco entrevistas em profundidade, o que restringe a generalização dos achados. Além disso, foram notadas lacunas no conhecimento conceitual do Design Sprint entre os participantes, evidenciadas pelas inconsistências entre as respostas do questionário e das entrevistas. A amostra concentrou-se majoritariamente em profissionais de consultorias, agências e fábricas de software, limitando a representatividade de outros setores. Para pesquisas futuras, sugere-se ampliar a diversidade e o tamanho da amostra, incorporando diferentes contextos organizacionais para aumentar a robustez dos resultados. Recomenda-se também a realização de estudos longitudinais para acompanhar a efetividade das adaptações do Design Sprint ao longo do tempo, considerando os avanços da Inteligência Artificial. Por fim, destaca-se a importância de investigar o nível de conhecimento e apropriação do Design Sprint no contexto brasileiro, dada a predominância de referências internacionais e as inconsistências conceituais observadas.
Referências Bibliográficas
Beck, K.; Beedle, M.; van Bennekum, A.; Coockburn, A.; Fowler, M.; Grenning, J.; Highsmith, J.; Hunt, A.; Jeffries, R.; Kern, J.; Marick, B.; Martin, R.C.; Mellor, S.; Schwaber, K. Sutherland, J.; Thomas, D. 2001. Principles behind the Agile Manifesto. Disponível em: . Acesso em: 23 set. 2025.
Brecht, P.; Keller, S.; Niever, M.; Hahn, C.; Pfaff, F.; Albers, A. 2023. Product Digital-Platform-Business Co-Design: A Systematic Sprint Approach. Procedia CIRP 119(2023): 495-500. Disponível em: . Acesso em: 09 fev. 2026.
Figueiredo, L.B. 2019. Up-front design no desenvolvimento ágil de software centrado no usuário. Dissertação em Mestrado Engenharia de Produção. Universidade de São Paulo, São Paulo, SP, Brasil.
Gil, A.C. 2019. Métodos e técnicas de pesquisa social. 7ed. Editora Atlas Ltda, Rio de Janeiro, RJ, Brasil. Disponível em: . Acesso em: 22 out. 25.
Harbs, R.; Flores, D.; Bigaton, A. 2024. Metodologias de pesquisa para trabalhos de conclusão de curso. Editora PECEGE, Piracicaba, SP, Brasil.
Highsmith, J.A. 2002. Agile Software Development Ecosystems. Addison-Wesley, Boston, MA, United States of America.
Idkhafif, H.H.; Lauer, J.; Brecht, P.; Hahn, C.H. 2025. Unleashing the power of generative Al-tools ins SPDS – Smart Plataform Design Sprint. In: ISPIM Innovation Symposium, 2025, Bergen, Norway. Anais… p. 1-17. Disponível em: . Acesso em: 02 out. 2025.
InVision. 2018. The Design Sprint 2.0. Inside Design. Disponível em: . Acesso em: 23 set. 2025
Knapp, J.; Zeratsky, J.; Kowitz, B. 2016. Sprint: How to Solve Big Problems and New Ideas in Just Five Days. Simon and Schuster, New York, NY, United States of America.
Lowdermilk, T. 2013. Design Centrado no Usuário: Um guia para o desenvolvimento de aplicativos amigáveis. Novatec Editora, São Paulo, SP, Brasil.
Vetan, J. 2018. Design Sprint 3.0. Disponível em: . Acesso em: 2 out. 2025.
Vetan, J. 2025. What is the Foundation Sprint?. Disponível em: . Acesso em: 4 abr. 2026.
Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Digital Business do MBA USP/Esalq
Para saber mais sobre o curso, clique aqui e acesse a plataforma MBX Academy
