Implementação de Processo de Discovery de Produtos em Empresa de Tecnologia

Gian Lucca Guerreiro Chiodo; Sarah De Oliveira Silva Dos Santos

DOI: 10.22167/2675-6528-202602967

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

O avanço da transformação digital nas empresas brasileiras intensificou a necessidade de processos estruturados para o desenvolvimento de novos produtos digitais, visto que a ausência de etapas sistematizadas de descoberta compromete a assertividade e aumenta os riscos de lançamentos falhos. O estudo descreveu e avaliou a implementação de um processo estruturado de “Product Discovery” no time de produtos de uma empresa de tecnologia do segmento de Governança, Riscos e Compliance, analisando sua contribuição para a identificação de oportunidades, a composição do portfólio e a assertividade na definição do “roadmap” estratégico. A pesquisa foi descritiva, qualitativa-quantitativa e participante, conduzida em sete etapas organizadas em três macrofases: Governança, Opportunity Discovery e Product Discovery. Ferramentas de inteligência artificial foram aplicadas na pesquisa de mercado, e entrevistas exploratórias e testes de usabilidade com protótipos foram realizados. Os resultados demonstraram que o modelo anterior de definição de produtos não contemplava critérios essenciais de descoberta. A aplicação de IA revelou ganhos de eficiência na pesquisa de mercado. A etapa de validação antecipou um risco regulatório relacionado à LGPD não identificado previamente. O refinamento reduziu o banco de ideias a uma única oportunidade de alta qualidade, e a prototipação evidenciou problemas de usabilidade, validando o projeto. A adoção do processo estruturado de “Discovery” mostrou-se viável em empresas de médio porte com recursos limitados, elevando a maturidade na gestão de produtos e a assertividade na composição do portfólio e do “roadmap”.

Palavras-chave: Descoberta de oportunidades; Gestão ágil; Inovação digital; Roadmap; Validação de mercado.

1. Introdução

O cenário empresarial brasileiro, especialmente no segmento de pequenas e médias empresas, tem demonstrado uma crescente preocupação com a integração de tecnologias em suas operações e processos internos. Este movimento é amplamente caracterizado pela transformação digital, que representa uma mudança contínua impulsionada pela tecnologia e pela necessidade de adaptação a um ambiente de negócios em constante evolução. Tal transformação abrange não apenas aspectos tecnológicos, mas também culturais e organizacionais (Nunes et al., 2024).

Nesse contexto, a área de Compliance tem adquirido significativa relevância no ambiente corporativo, conforme apontado por Giovanini (2014). A literatura sugere que a integração do Compliance aos objetivos estratégicos e sistemas de gestão corporativos promove a coerência institucional. Contudo, essa abordagem pode, em certas situações, ser percebida como um obstáculo à inovação ou um entrave ao desenvolvimento comercial, dificultando o cumprimento das normas legais e regulatórias. Para empresas com programas de Compliance e gerenciamento de riscos, é fundamental direcionar esforços para a transformação digital de seus produtos, serviços e processos internos, adotando técnicas e tecnologias confiáveis para obter vantagem competitiva (Campos e Carreiro, 2024).

O cenário competitivo atual, marcado pelo avanço tecnológico contínuo, gera efeitos colaterais importantes para as empresas, como a redução do ciclo de vida dos produtos. Isso impulsiona a necessidade de acelerar o lançamento de novos modelos para manter a competitividade no mercado. Diante dessa realidade, as organizações precisam identificar oportunidades e adotar métodos inovadores que apoiem a gestão estratégica e o alinhamento com metas de curto, médio e longo prazo. No entanto, observa-se que muitas empresas nacionais ainda não incorporam em suas rotinas atividades estruturadas para o desenvolvimento de novos produtos, nem um foco sistemático em inovação (Danilevicz e Ribeiro, 2013).

A capacidade de inovar é intrínseca ao processo de desenvolvimento de novos produtos digitais. Nas etapas iniciais da gestão de produto, é essencial avaliar o grau de inovação e a adequação ao portfólio organizacional, considerando a diversidade para o mercado e a gestão de fabricação dentro de prazos e custos competitivos (Ensslin et al., 2012). A relevância de um processo estruturado de “Product Discovery” é evidenciada pela literatura, que aponta que lançamentos de novos produtos frequentemente não geram retornos financeiros satisfatórios, em parte devido à ausência de etapas sistematizadas de descoberta (Münch et al., 2020).

Organizações em ambientes de rápida mudança tecnológica necessitam de métodos estruturados para identificar oportunidades e garantir a competitividade a médio e longo prazo (Danilevicz e Ribeiro, 2013). Nesse contexto, a presente pesquisa busca contribuir com evidências sobre os impactos da implementação de um processo estruturado de “Product Discovery” em empresas de tecnologia de médio porte, oferecendo conteúdo científico e fluxos práticos para gestores de produto. O estudo foi realizado em uma empresa de tecnologia sediada em Porto Alegre, especializada no segmento de Governança, Riscos e Compliance (GRC), que reconheceu a necessidade de estruturar seu processo de desenvolvimento de produtos digitais, anteriormente conduzido de forma empírica.

A implementação de um processo de descoberta de produtos é, portanto, crucial para mitigar riscos e otimizar a composição do portfólio e do roadmap estratégico, justificando a relevância deste estudo. O objetivo geral deste trabalho foi descrever e avaliar a implementação de um processo estruturado de “Product Discovery” no time de produtos de uma empresa de tecnologia do segmento de Governança, Riscos e Compliance, analisando sua contribuição para a identificação de oportunidades, a composição do portfólio e a assertividade na definição do “roadmap” estratégico.

2. Material e Métodos

A presente pesquisa caracterizou-se como descritiva, de natureza qualitativa-quantitativa e participante, conforme a classificação de Schinaider et al. (2016) e Tripp (2005). O estudo buscou descrever a aplicação de um processo estruturado de “Product Discovery” em um contexto organizacional específico, visando identificar as características e os resultados dessa implementação. A abordagem qualitativa-quantitativa foi empregada para gerar conhecimento aplicado, analisando indicadores organizacionais e coletando informações por meio de entrevistas e análise de processo.

A unidade de análise correspondeu ao processo de implementação do “Product Discovery” no time de produtos de uma empresa de tecnologia de médio porte, especializada no segmento de Governança, Riscos e Compliance (GRC). A organização está sediada em Porto Alegre, Brasil. O autor atuou de forma participativa na implementação da melhoria organizacional, intervindo no contexto para resolver um problema prático e gerar conhecimento, o que justificou a escolha da organização pela viabilidade de intervenção direta e relevância do problema investigado.

Os procedimentos metodológicos foram conduzidos entre setembro de 2025 e fevereiro de 2026, organizados em sete etapas distribuídas em três macrofases: Governança, Opportunity Discovery e Product Discovery. Esta estrutura visou mapear o estado atual dos processos, explorar o mercado para identificar oportunidades viáveis e, por fim, validar e refinar a oportunidade selecionada até a prototipação, seguindo direcionamentos de estudos já aplicados (Oliveira, F.A.J., 2022).

A macrofase de Governança compreendeu a etapa (i), na qual se realizou o mapeamento do fluxo atual de desenvolvimento de produtos e a definição da aplicação das novas etapas. Para isso, elaborou-se um fluxograma e o sequenciamento da jornada do produto, utilizando o software Bizagi Modeler, que emprega recursos de Business Process Management (BPM) (Araújo e Gomes, 2022). O fluxograma resultante foi validado pelo Chief Technology and Product Officer (CTPO) da empresa, servindo como linha de base para o redesenho do processo.

A macrofase Opportunity Discovery iniciou-se com a etapa (ii), que consistiu na pesquisa de mercado, segmentos-alvo e tecnologias. Consultas foram realizadas em ferramentas de Inteligência Artificial (IA), como ChatGPT, OpenAI e Gemini, para mapear concorrentes e soluções de mercado. O mesmo “prompt” (Apêndice A do TCC original) foi submetido de forma paralela e independente às ferramentas, e as respostas foram consolidadas em uma tabela de categorias, incluindo Tamanho do mercado, Tendências, Concorrência, Problemas não resolvidos, Novas tecnologias, e Custos e viabilidade (Korzynski et al., 2023).

Na etapa (iii), de identificação e seleção de oportunidades, elaborou-se um formulário estruturado para coleta de ideias, disponibilizado por meio do Canal de Ideias do time de produtos. Adicionalmente, realizou-se um workshop estruturado com vinte e cinco colaboradores de diferentes áreas da empresa, organizados em cinco grupos multifuncionais. Paralelamente, o próprio time de produto, composto por oito profissionais (gestor, autor, CTPO, coordenador, três product owners e dois designers), conduziu sessões semanais de “brainstorming” ao longo de quatro rodadas.

A macrofase Product Discovery começou com a etapa (iv), de identificação e análise da(s) persona(s). A organização já dispunha de três personas previamente estabelecidas, as quais foram tratadas como dado secundário. Uma quarta persona foi construída como dado primário, a partir de hipóteses de dor formuladas na etapa (iii) e confirmadas nas entrevistas da etapa (v). A análise seguiu as etapas de coleta de dados de usuários, segmentação, agrupamento e síntese de perfis (Salminen et al., 2021), culminando na delimitação dos problemas a serem solucionados no documento de “Problem Statement” (Ulrich et al., 2015).

Na etapa (v), de validação do problema, realizaram-se três entrevistas exploratórias guiadas com colaboradoras de três áreas internas da organização: Administrativo e Infraestrutura, Jurídico e Contratos, e Governança e Compliance. As participantes foram selecionadas por corresponderem às personas mapeadas e por serem usuárias previstas da solução. As entrevistas seguiram um roteiro organizado em três blocos temáticos: perfil e contexto da entrevistada, validação do problema segundo os critérios do “First Customer Framework” (FCF) (Uamari, 2025), e exploração de riscos e requisitos não previamente mapeados.

A etapa (vi), de refinamento de ideias, foi conduzida em quatro rodadas iterativas pelo gestor da área e pelo coordenador de produtos. O banco de dados de ideias foi segregado em categorias brutas, possíveis e de alta qualidade, seguindo a lógica de estágios sucessivos de triagem (Cooper et al., 2002). Formulações de hipóteses testáveis foram aplicadas (Eisenmann et al., 2011), e as ideias foram submetidas a iterações (Ping et al., 2013). Na rodada final, utilizou-se o framework de priorização “Reach, Impact, Confidence, Effort” (RICE).

Por fim, na etapa (vii), de modelagem e prototipação, os dois designers do time desenvolveram “layouts” de alta fidelidade no software Figma. Após a prototipação, realizaram-se novos encontros com as mesmas três entrevistadas da etapa (v) para a execução de testes de usuários. Avaliaram-se os atributos de eficácia, eficiência e satisfação percebida na interação com o protótipo (Lorincz et al., 2026), com o objetivo de validar a proposta de solução dos problemas.

Em relação aos cuidados éticos, a pesquisa foi dispensada de registro e de análise pelo Comitê de Ética em Pesquisa (CEP) e pela Comissão Nacional de Ética em Pesquisa (CONEP), conforme o parágrafo único do art. 1º da Resolução CNS nº 510, de 7 de abril de 2016. O estudo enquadra-se no inciso VII, por se tratar de pesquisa realizada para aprofundamento teórico de situação surgida na prática profissional do pesquisador, sem revelar dados que permitam a identificação dos sujeitos participantes. Os colaboradores envolvidos foram referenciados exclusivamente por área funcional, e a organização não foi identificada pelo seu nome.

3. Resultados e Discussão

A implementação do processo estruturado de Product Discovery na empresa de tecnologia revelou uma série de achados significativos que transformaram a abordagem de desenvolvimento de produtos. Inicialmente, o mapeamento do fluxo de trabalho vigente evidenciou uma ausência completa de atividades de descoberta antes da solicitação de desenvolvimento, com a raia “Cliente / Persona” permanecendo inativa até as fases finais do processo. A única decisão relevante ocorria apenas após a elaboração do protótipo, o que representava um risco considerável de investimento em soluções não validadas. Esse cenário inicial, conforme ilustrado no processo antes das etapas sugeridas

, confirmou a premissa de que a qualidade das atividades de pré-desenvolvimento é crucial para o sucesso do produto, alinhando-se à literatura que aponta um investimento significativamente maior de tempo e recursos nessa fase inicial em projetos de inovação bem-sucedidos (Cooper e Kleinschmidt, 1988).

O redesenho do fluxo, incorporando as novas etapas de Product Discovery, demonstrou uma mudança fundamental na governança do processo, conforme apresentado no fluxo com as novas etapas

. A principal inovação foi o envolvimento mais próximo dos clientes desde o início, permitindo que suas necessidades validassem o projeto proposto. Essa nova estrutura possibilitou a desistência do processo em etapas iniciais, antes da alocação de recursos e tempo consideráveis, mitigando riscos e otimizando o investimento. A governança estabelecida e o fluxo redesenhado criaram as condições necessárias para a exploração de mercado, marcando uma transição de um modelo “top-down” para uma abordagem mais centrada no usuário e orientada por dados, essencial para a assertividade na definição do roadmap estratégico.

Pesquisa de mercado, segmentos-alvo e tecnologias

A etapa de pesquisa de mercado, segmentos-alvo e tecnologias foi crucial para estruturar o banco de oportunidades, contando com o suporte de ferramentas de Inteligência Artificial (IA). A qualidade dos resultados obtidos foi diretamente influenciada pela formulação precisa dos “prompts”, indicando que a competência central reside na habilidade de instruir as ferramentas de IA, e não apenas na escolha delas (Korzynski et al., 2023). Essa abordagem permitiu mapear o ecossistema competitivo de forma estruturada e eficiente, com ganhos de tempo e recursos em comparação com métodos tradicionais de pesquisa de mercado de grande escala (González-Padilla et al., 2025).

A análise de mercado, consolidada em categorias como Tamanho do Mercado, Tendências, Concorrência, Problemas Não Resolvidos, Novas Tecnologias e Custos e Viabilidade, revelou insights importantes. O TAM global de HRMS/People Analytics foi estimado em aproximadamente USD 22,9 bilhões em 2025, com um crescimento anual composto de 12,2% até 2030. No Brasil, o TAM para HR Tech + Compliance SaaS alcançou cerca de R$ 4,8 bilhões, com um SAM de R$ 1,1 bilhão para a empresa aplicada, considerando empresas médias e grandes com RH e Compliance estruturados. Essas projeções indicam um mercado robusto e em expansão para soluções de gestão de colaboradores.

As tendências identificadas incluíram a escalada da fiscalização da LGPD sobre dados de colaboradores, a consolidação do trabalho híbrido, a expansão do compliance de terceiros (Lei 14.611/23) e a adoção de People Analytics como padrão de mercado. Em termos de concorrência, foram mapeados oito players, com uma lacuna crítica identificada: nenhum concorrente nacional integrava, em uma única plataforma, histórico comportamental, treinamentos, pesquisas e incidentes de compliance do colaborador. Os problemas não resolvidos incluíam dados fragmentados entre cinco a nove ferramentas, dificuldade de comprovar treinamentos obrigatórios em auditorias, desligamentos de risco sem registro estruturado, ausência de score de risco individual consolidado e onboarding de compliance desconectado das demais bases.

As novas tecnologias relevantes para a solução incluíam IA generativa para sumarização de histórico e relatórios de auditoria, recuperação aumentada por geração (RAG) e bases vetoriais para consulta semântica, motores de fluxo low-code para automação de onboarding, e mascaramento/anonimização automatizada de dados sensíveis. O MVP foi estimado em seis a nove meses, com complexidade técnica média-alta e risco principal associado à qualidade e padronização dos dados de fontes externas. A análise de mercado, conforme detalhado na análise de mercado

Categoria	Dados coletados
Tamanho do mercado	TAM global de HRMS/People Analytics: ~USD 22,9 bi em 2025, com CAGR de 12,2% até 2030. TAM Brasil (HR Tech + Compliance SaaS): ~R$ 4,8 bi. SAM da empresa aplicada, considerando empresas médias e grandes com áreas de RH e Compliance estruturadas: ~R$ 1,1 bi
Tendências	Escalada da fiscalização da LGPD sobre dados de colaboradores; consolidação do trabalho híbrido, com dispersão de dados entre ferramentas de recrutamento, treinamento, folha e ponto; expansão do compliance de terceiros (Lei 14.611/23); adoção de People Analytics como padrão de mercado
Concorrência	Concorrentes 1 a 3 (HCM/HRMS): fortes em folha e ponto, fracos em compliance e rastreabilidade de ações disciplinares. Concorrentes 4 a 6 (GRC): canal de denúncias e treinamentos, sem gestão de dados de colaboradores. Concorrentes 7 e 8 (plataformas globais): sem foco em compliance brasileiro. Lacuna crítica: nenhum player nacional une, em uma única plataforma, histórico comportamental, treinamentos, pesquisas e incidentes de compliance do colaborador
Problemas não resolvidos	Dados fragmentados entre cinco a nove ferramentas distintas para montar o histórico completo de um colaborador; dificuldade de comprovar, em auditoria, a conclusão de treinamentos obrigatórios; desligamentos de risco sem registro estruturado; ausência de score de risco individual consolidado; onboarding de compliance desconectado das demais bases
Novas tecnologias	IA generativa para sumarização de histórico e geração de relatórios de auditoria; recuperação aumentada por geração [RAG] e bases vetoriais para consulta semântica de registros; motores de fluxo low-code para automação do onboarding; mascaramento e anonimização automatizada de dados sensíveis
Custos e viabilidade	MVP estimado em seis a nove meses, contemplando módulo de ficha unificada do colaborador integrado aos três produtos existentes; complexidade técnica média-alta, com o principal risco associado à qualidade e à padronização dos dados provenientes de fontes externas
Insights	A análise evidencia a existência de uma lacuna competitiva relevante, decorrente da ausência de soluções que integrem, de forma estruturada, dados comportamentais e históricos de conformidade dos colaboradores, informações que a empresa estudada possui em seus sistemas, e a presença de uma janela estratégica de oportunidade, devido ao aumento da pressão regulatória, que tende a direcionar as organizações a gerenciarem essas informações no curto prazo

, evidenciou uma lacuna competitiva relevante e uma janela estratégica de oportunidade devido à crescente pressão regulatória, que direciona as organizações a gerenciar essas informações no curto prazo.

É importante ressaltar que, embora os modelos generativos de IA tenham fornecido respostas plausíveis, a ausência de garantia de correspondência com dados primários verificáveis limitou o alcance das estimativas obtidas. A contribuição da técnica não se deu pela precisão estatística, mas pela velocidade com que orientou a direção do ecossistema competitivo. A lacuna competitiva identificada foi, portanto, tratada como hipótese a ser confirmada nas etapas subsequentes de validação, e não como evidência conclusiva. O “Opportunity Brief” tornou-se um instrumento essencial para transformar a intuição sobre uma oportunidade em hipóteses verificáveis, embasando as decisões de investimento em evidências estruturadas.

Identificação e seleção de oportunidades

A etapa de identificação e seleção de oportunidades iniciou-se com a elaboração de um formulário estruturado para coleta de ideias via “Canal de Ideias”, com bonificação financeira para a ideia selecionada. Contudo, não houve nenhuma resposta dos 100 colaboradores do time de vendas, evidenciando a ausência de engajamento proativo de equipes não diretamente envolvidas com o processo de produtos. Esse resultado corrobora a literatura que aponta a necessidade de um ambiente organizacional favorável à inovação e práticas culturais que sustentem a geração de ideias, elementos que, quando ausentes, comprometem a adesão (Gerlach e Brem, 2017).

A taxa nula de respostas sugere que a simples disponibilização de um canal e uma recompensa financeira não são suficientes para mobilizar a participação espontânea de times cuja rotina não inclui a inovação como atribuição central. Adicionalmente, a teoria do “crowding-out” motivacional (Frey e Jegen, 2001) explica que incentivos monetários, quando percebidos como controladores, podem reduzir a motivação intrínseca para atividades extras de colaboração, como a submissão de ideias. Isso indica que a percepção de custo de oportunidade para os colaboradores, focados em metas de desempenho variáveis, superou o incentivo financeiro.

Em paralelo, um workshop estruturado reuniu aproximadamente 25 colaboradores de diferentes áreas, organizados em cinco grupos multifuncionais. O objetivo era identificar problemáticas não atendidas pelo ecossistema de produtos atual, alinhadas à análise de mercado. Ao final, cada grupo selecionou uma ideia representativa para o banco de oportunidades. Foram geradas 19 oportunidades no total, superando a meta inicial, com cinco ideias encaminhadas para refinamento, conforme detalhado nos resultados do Workshop de identificação de oportunidades

Grupo	Área(s) representada(s)	N° de oportunidades	Ideia selecionada para o banco
1	Gente e Gestão / Jurídico	5	Sim
2	Comercial	3	Sim
3	Centralidade do Cliente / TI	4	Sim
4	Administrativo / Jurídico	3	Sim
5	Misto	4	Sim
Total		19 oportunidades	Cinco ideias para refinamento

. A taxa de geração de oportunidades por grupo variou entre três e cinco, com o grupo de Gente e Gestão/Jurídico sendo o mais produtivo, corroborando a literatura sobre inovação orientada ao cliente (Lages e Piercy, 2012).

O resultado agregado de 19 oportunidades e uma média de 3,8 ideias por grupo reforça a eficácia do formato presencial e estruturado, onde o cruzamento de conhecimentos entre funções distintas ampliou a qualidade dos insumos da etapa inicial de inovação (Carlile, 2002). Complementarmente, o próprio time de Produto conduziu sessões semanais de “brainstorming” utilizando técnicas de “Design Thinking”. Ao longo de quatro semanas, o banco de oportunidades recebeu 11 novas contribuições, com uma distribuição crescente nas primeiras três semanas (uma, três, quatro ideias, respectivamente), seguida de uma pequena redução na quarta (três ideias). Esse padrão reflete o caráter cíclico da geração de ideias e a importância do aprofundamento do conhecimento sobre o tema para a produtividade criativa (Paulus e Brown, 2007; Anderson et al., 2014).

Identificação e análise da(s) persona(s)

A etapa de identificação e análise da(s) persona(s) não partiu do zero, pois a organização já possuía três personas estabelecidas para o escopo geral do negócio. Contudo, a etapa de identificação de oportunidades permitiu o mapeamento de uma nova persona, “O Vigilante”, correspondente ao auditor externo, que não havia sido previamente considerada, mas que exerce influência direta sobre o ecossistema de compliance. Esse achado é comum em processos de descoberta, onde hipóteses pouco trabalhadas sobre usuários podem levar a decisões equivocadas de design e desenvolvimento (Salminen et al., 2021).

A construção da nova persona, detalhada nas personas e “Problem Statement”

Persona (Arquétipo)	Perfil e papel	Principais dores (Hipóteses)	Declaração do problema	Objetivos
O Mago (Compliance Officer)	Estrategista de GRC: Responsável pela integridade e governança.	Desconexão entre políticas internas, e denúncias e o comportamento real de colaboradores.	“Preciso de uma visão centralizada e imutável do histórico de conformidade dos colaboradores. para eliminar pontos cegos operacionais.”	Criar barreiras de saída e garantir armazenamento seguro de informações.
O Herói (Responsável Jurídico)	Defensor Legal: Validação de provas e mitigação de passivos.	Vulnerabilidade jurídica por falta de provas robustas de que o colaborador leu e aceitou normas específicas.	“Preciso provar juridicamente, com data e IP, que o colaborador teve ciência da norma vigente no momento de um incidente.”	Obter “blindagem jurídica” e o controle rigoroso de versionamento de normas e documentos internos.
O Cara Comum (Gerente de RH/Departamentos)	Operador do clima: Execução, adesão às normas da empresa e cultura operacional interna.	Processos manuais, burocráticos e ineficiência operacional por planilhas.	“Preciso automatizar o aceite e envio de políticas por cobranças de que meu time de pessoas, não em cobrar assinaturas.”	Otimizar o fluxo de distribuição, de usar templates e prontos e para monitorar a taxa de adesão dos colaboradores.
O Vigilante (Auditor externo)	Validador: Verificação de conformidade para certificações (ISO).	Dificuldade em acessar logs de sistema auditáveis e rastrear histórico de alterações.	“Preciso extrair relatórios detalhados e em tempo real que comprovem que a empresa está auditável a qualquer momento.”	Acessar timeline de versões e exportar trilhas de auditoria.

, refletiu uma transição estratégica de um modelo “one size fits all” para a personalização total, “one size fits one”, essencial em ambientes B2B onde a decisão de compra envolve múltiplos atores com necessidades distintas (Cortez et al., 2025). Para cada uma das quatro personas (O Mago, O Herói, O Cara Comum e O Vigilante), foram formuladas hipóteses sobre as principais dores, como a desconexão entre políticas e comportamento real dos colaboradores ou a vulnerabilidade jurídica por ausência de provas robustas. Essa abordagem alinha-se ao método de transformar suposições em hipóteses testáveis, validando premissas de negócio antes do desenvolvimento (Shepherd e Gruber, 2021).

Validação do problema

A validação do problema foi realizada por meio de três entrevistas exploratórias guiadas, conduzidas com colaboradoras de áreas internas (Administrativo e Infraestrutura, Jurídico e Contratos, e Governança e Compliance), que representavam as personas mapeadas e seriam usuárias da solução. O roteiro das entrevistas, conforme o roteiro de entrevistas da etapa de validação do problema e fundamentação teórica

N°	Bloco	Pergunta do roteiro	Objetivo / critério FCF	Referência
	Bloco Perfil contexto	1 Bloco não estruturado em perguntas únicas; o entrevistador solicitou que cada participante confirmasse seu cargo, suas responsabilidades principais e como seu trabalho se relaciona com o tema.	Identificar o arquétipo funcional do entrevistado e enquadramento como persona relevante para o produto.	Salminen et al., 2021; Oliveira, G.K., 2024.
1	Bloco Perfil contexto	1 Descreva como funciona hoje e qual é o processo.	Mapear o estado atual e identificar os sistemas, ferramentas e fluxos utilizados, criando base empírica para comparação com a solução proposta.	Brown, 2009; Ulrich et al., 2015.
2	Bloco Perfil contexto	1 Quais ferramentas ou sistemas você utiliza atualmente para gerenciar esse processo? Existe alguma integração entre elas?	Identificar soluções de contorno já adotadas, o que constitui evidência direta da existência de uma dor não atendida pelo mercado.	Eisenmann et al., 2011.
3	Bloco Validação do problema (critérios FCF)	2 Quais são as principais dificuldades ou pontos de dor que você enfrenta nesse processo atualmente?	Validar se o problema central identificado pelo time de produto é percebido como real pelo entrevistado.	Uamari, 2025; Binowo e Hidayanto, 2023.
4	Bloco Validação do problema (critérios FCF)	2 Com que frequência esse problema ocorre? Ele está presente no dia a dia ou aparece em situações pontuais?	Verificar a recorrência do problema distinguindo dores crônicas de eventos esporádicos.	Münch et al., 2020.
5	Bloco Validação do problema (critérios FCF)	2 Quanto tempo você ou sua equipe perdem por conta desse problema? Você consegue estimar em horas por semana ou por processo?	Quantificar o impacto em tempo e tornar a dor mensurável.	Binowo e Hidayanto, 2023.
6	Bloco Validação do problema (critérios FCF)	2 Existe algum custo direto ou indireto que você consiga associar a esse problema? (Ex.: uso de múltiplas ferramentas pagas, retrabalho, dependência da solução de terceiros.)	Dimensionar o impacto financeiro do problema e construir o argumento de retorno sobre investimento.	Uamari, 2025; Zabukovšek et al., 2023.
7	Bloco Validação do problema (critérios FCF)	2 Em uma escala de 1 a 5, como você avalia o nível de frustração da sua equipe ao lidar com esse processo? Por quê?	Medir a intensidade subjetiva da dor e correlacionar com a urgência de resolução percebida.	Uamari, 2025; Brown, 2009.
8	Bloco Exploração de riscos e requisitos	3 Você identifica algum risco regulatório, jurídico ou de conformidade associado ao processo atual ou a uma eventual centralização dessas informações?	Antecipar riscos não mapeados pela equipe de produto antes do avanço para o desenvolvimento.	Binowo e Hidayanto, 2023.
9	Bloco Exploração de riscos e requisitos	3 O que uma solução ideal precisaria oferecer para atender às suas necessidades e às da sua equipe? Quais funcionalidades indispensáveis seriam?	Coletar requisitos emergentes diretamente do usuário, evitando que o produto seja definido apenas pela visão interna do time.	Brown, 2009.

, foi estruturado em blocos para coletar evidências sobre a realidade, frequência, impacto e intensidade da dor investigada, utilizando o “First Customer Framework” (FCF) (Uamari, 2025). A recorrência do problema em perfis distintos (operacional, jurídico e estratégico) reforçou a confirmação de que a dor é compartilhada na organização.

Os resultados consolidados das entrevistas, apresentados nas entrevistas de validação do problema

Critério de validação	Entrevista 01 – Administrativo e Infraestrutura	Entrevista 02 – Jurídico, Comercial e Contratos	Entrevista 03 – Governança e Estratégia
Perfil	Analista Administrativa e de Infraestrutura; Analista de Contratos	Analistas Jurídicas	Analistas de Compliance
Problema central	Controle manual de documentos e aceites, sem centralização entre RH e ADM	Fragmentação documental no processo admissional e fornecedores; LGPD não mapeado	Ausência de recorrência configurável e falta de integração entre risco documentos e obrigações corporativas
O problema é real?	Sim, processo manual com uso de outras ferramentas, cobranças recorrentes e múltiplos sistemas sem integração	Sim, alto volume de documentos no processo admissional com controle fragmentado (físico + digital)	Sim, processo físico de onboarding demorado; RH aguarda assinaturas manualmente
O problema é recorrente frequente?	Sim, ocorre em todo onboarding e no envio de políticas internas	Sim, presente em cada admissão e a cada novo relacionamento com fornecedor	Sim, documentos com vencimento anual (exemplo a política de segurança) exigem reenvio periódico
Impacto em tempo (horas perdidas)	Processo de onboarding lento; envio individual por documento; cobrança manual de assinatura	RH perde tempo aguardando retorno de documentos; sem SLA definido para conclusão	Alto tempo gasto no processo físico atual; RH fica parado aguardando assinatura
Impacto em custo	Dependência de múltiplos sistemas (Clicksign + Drive + controle manual)	Uso de Clicksign para todos os contratos, mesmo os de baixo risco onde aceite simples seria suficiente	Custo implícito na ineficiência do processo físico e retrabalho por falta de recorrência automatizada
Nível de frustração / dor	Alto, necessidade de cobrança recorrente e armazenamento descentralizado	Alto, preocupação com LGPD ainda não mapeada na plataforma; risco jurídico considerado latente	Alto, e-mail ignorado como canal de notificação; processo físico obsoleto e ineficiente

, confirmaram que as hipóteses do problema eram reais, frequentes e geradoras de dor. A primeira entrevista revelou um cenário de controle manual e descentralizado, com armazenamento fragmentado, cobranças recorrentes e dependência de múltiplos sistemas sem integração. Esse achado corrobora a literatura que associa baixos níveis de maturidade na gestão de documentos digitais a processos redundantes e descentralizados, comprometendo a produtividade e aumentando custos operacionais (Zabukovšek et al., 2023).

A segunda entrevista trouxe à tona um risco jurídico crítico não mapeado anteriormente: a ausência de governança documental em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). As entrevistadas indicaram que a centralização de informações exigiria o processamento de dados pessoais sem políticas de privacidade ou termos de uso definidos, o que representa uma reestruturação estratégica e operacional profunda para adequação à LGPD (Lima e Garrido, 2022). A identificação desse risco na fase de entrevistas permitiu sua antecipação, evitando problemas futuros no desenvolvimento do produto.

A terceira entrevista consolidou a validação do problema em nível estratégico, demonstrando que seu impacto transcende a ineficiência operacional e atinge a governança corporativa. Documentos com obrigatoriedade periódica, como políticas de segurança da informação, não possuíam mecanismo automatizado de recorrência, e o processo físico de “onboarding” representava um gargalo para o RH. Processos de “onboarding” digital, em contraste com os manuais, produzem resultados superiores em engajamento e produtividade (Sani et al., 2023). Em conjunto, as entrevistas confirmaram que o problema é real, frequente e doloroso o suficiente para justificar o avanço da análise, embora o número reduzido de entrevistas não buscasse representatividade estatística, mas sim a redução da incerteza a um custo compatível com a decisão de prototipar (Uamari, 2025).

Refinamento de ideias

O processo de refinamento de ideias foi conduzido em quatro rodadas iterativas, partindo de um banco inicial de dezesseis ideias (doze brutas e quatro possíveis) levantado na etapa anterior. A sequência de execução priorizou as ideias possíveis nas primeiras rodadas, seguindo a lógica de redução de incerteza (Eisenmann et al., 2011). A movimentação das ideias entre as categorias ao longo das rodadas, detalhada na movimentação de ideias por categoria ao longo das rodadas de refinamento

Rodada	Foco	Método aplicado	Ideias brutas	Ideias possíveis	Ideias alta qualidade	Descartadas na rodada
Estado inicial			12	4	0
1ª	Ideias possíveis	Teste de Hipótese Eisenmann et al. (2011)	12	0	2	2
2ª	Ideias brutas	Triagem de Viabilidade – Ping et al. (2013)	0	4	2	8
3ª	Ideias possíveis (oriundas da 2ª rodada)	Teste de Hipótese Eisenmann et al. (2011)	0	0	4	2
4ª	Ideias alta qualidade	Priorização RICE	0	0	1	3
Total acumulado descartado						12
Total direcionado para banco						3
Total encaminhado à etapa vii						1

, permitiu analisar o processo decisório adotado.

Na primeira rodada, focou-se nas quatro ideias inicialmente classificadas como possíveis. Após a aplicação de testes de hipóteses estruturados, duas foram reclassificadas para alta qualidade, apresentando maior consistência com as dores das personas e o tema de mercado. As outras duas foram descartadas, evidenciando que mesmo ideias potenciais podem perder relevância com a validação estruturada, reforçando a importância de questionar suposições antes de comprometer recursos (Eisenmann et al., 2011).

A segunda rodada analisou as doze ideias brutas, aplicando critérios de alinhamento estratégico, viabilidade técnica e potencial de mercado. O resultado foi uma alta taxa de descarte: oito das doze ideias foram retiradas do refinamento por não atenderem aos critérios de viabilidade, e apenas quatro foram reclassificadas como possíveis. Essa taxa de descarte de aproximadamente 67% está dentro da média esperada para funis bem estruturados, que varia entre 55% e 67%, sinalizando rigor analítico e não desperdício de esforço (Cooper et al., 2002).

A terceira rodada retomou as quatro ideias classificadas como possíveis na rodada anterior, submetendo-as novamente ao teste de hipóteses. Duas foram reclassificadas como de alta qualidade e duas foram descartadas, resultando em quatro oportunidades de alta qualidade disponíveis para a rodada final. Na quarta e última rodada, o objetivo foi priorizar entre as quatro ideias de alta qualidade remanescentes aquela com maior potencial de impacto e retorno financeiro. Uma ideia foi selecionada e encaminhada para a etapa de prototipação, enquanto as três demais foram preservadas no banco de oportunidades para avaliação futura, alinhando-se ao conceito de “recycle” (Cooper et al., 2002).

O processo iniciou com dezesseis ideias e encerrou com uma ideia encaminhada para a etapa de modelagem e prototipação, e três preservadas para análise futura. A taxa de conversão final de aproximadamente 6% situou-se abaixo do parâmetro de funis de inovação maduros (uma em cada sete ideias). Contudo, essa diferença é interpretada com cautela, pois o funil analisado corresponde à primeira aplicação formal do método na empresa, ainda em calibração, e partiu de um banco reduzido de ideias. O alinhamento efetivo com a literatura manifesta-se no rigor da triagem, com a taxa de descarte de 67% na segunda rodada, que reproduz o padrão descrito por Cooper et al. (2002).

Modelagem e prototipação (validação da proposta)

Com a oportunidade selecionada e o protótipo de alta fidelidade desenvolvido pela equipe de design, foram realizados novos encontros com as mesmas entrevistadas da etapa de validação do problema para coletar avaliações e levantar melhorias. Os resultados, consolidados nos testes de usabilidade e avaliação do protótipo

Ponto de “UX/UI” / origem	Entrevista de “Feedback”	Análise
Baixa visibilidade do canal de comunicação gestor-colaborador (chat)	Entrevista 01 O chat entre gestor e colaborador foi considerado um diferencial do produto, porém não foi percebido de forma imediata durante a navegação. Indicou-se necessidade de maior destaque e clareza sobre a geração de notificação ao colaborador	A dificuldade de localizar funcionalidades relevantes na primeira interação com um sistema é classificada como problema de “discoverability”, um dos atributos centrais avaliados em testes de usabilidade com protótipos Figma (Lorincz et al., 2026)
Inexistência de biblioteca de políticas com acesso e contínuo	Entrevista 01 Foi identificada a necessidade de um mural centralizado de políticas vigentes com acesso contínuo mesmo após o aceite, com potencial de substituir a intranet como repositório institucional	A criação de ambientes de acesso centralizado ao conhecimento organizacional está associada ao avanço de maturidade em gestão documental digital, com impacto direto na experiência de acesso à informação pelos usuários (Zabukovšek et al., 2023)
Ausência de SLA configurável com notificações automáticas	Entrevista 02 Sugeriu-se a possibilidade de definir prazo para conclusão de aceites (exemplo: cinco dias úteis), relevância e frequência das notificações automáticas e alertas antes do início das atividades do colaborador	A efetividade de sistemas de notificação digital está diretamente relacionada ao equilíbrio entre relevância e frequência das mensagens, sendo que notificações contextualizadas e oportunas produzem comportamentos mais positivos nos usuários (Suleiman et al., 2024)
Recorrência de documentos não configurável	Entrevista 03 Identificou-se que alguns documentos exigem aceite único (ex: termos de confidencialidade) enquanto outros demandam renovação periódica (ex: política de segurança da informação anual), sem que o produto oferecesse essa distinção de forma configurável	A ausência de configurabilidade em fluxos recorrentes representa uma lacuna de usabilidade para perfis administrativos e gestores, comprometendo a eficiência do sistema no contexto de obrigações corporativas (Weichbroth, 2024)
Canal de notificação por e-mail e Estratégia considerado ineficaz	Entrevista 03 As entrevistadas relataram que o e-mail é frequentemente ignorado no ambiente corporativo, tendem a ser ignoradas ou a gerar experiências negativas, enquanto o WhatsApp como canal mais efetivo e canais alinhados ao padrão de uso sinalizando a notificação do mobile como ideal para o futuro do produto	Notificações enviadas por canais inadequados ao comportamento e ao contexto diário do usuário indicando o WhatsApp como canal mais efetivo e canais alinhados ao padrão de uso do público-alvo produzem maior taxa de resposta e engajamento (Suleiman et al., 2024)
Avaliação geral de usabilidade	Entrevistas 01, 02 e 03 O protótipo foi descrito nas três entrevistas como intuitivo, de fluxo simples e com potencial operacional e estratégico elevado, sem relatos de dificuldades estruturais de navegação	Avaliações positivas de usabilidade coletadas em protótipos, apresentam alta correlação com os resultados obtidos no sistema final implantado, indicando que percepções favoráveis na fase de teste têm potencial preditivo do desempenho do produto em produção (Lorincz et al., 2026)

, evidenciaram aspectos da experiência do usuário que dificilmente teriam emergido apenas em entrevistas exploratórias sem apoio visual, conferindo autenticidade aos dados.

Foram identificados pontos de melhoria, como a baixa visibilidade do chat gestor-colaborador, classificada como problema de “discoverability” (Lorincz et al., 2026). A necessidade de um mural centralizado de políticas vigentes foi apontada, com potencial para substituir a intranet como repositório institucional (Zabukovšek et al., 2023). A ausência de SLA configurável para notificações automáticas foi destacada, indicando que a efetividade de sistemas de notificação digital depende do equilíbrio entre relevância e frequência das mensagens (Suleiman et al., 2024). A recorrência de documentos não configuráveis para aceite único, como termos de confidencialidade ou políticas de segurança da informação, também foi um ponto crítico, comprometendo a eficiência (Weichbroth, 2024).

Apesar dos pontos de melhoria, a avaliação geral do protótipo foi positiva nas três entrevistas, com percepções de intuitividade e simplicidade do fluxo. Os dados empíricos coletados, articulados à análise crítica da literatura, confirmaram a prototipação como um instrumento estratégico de tomada de decisão no processo de “Discovery”, e não apenas uma etapa estética (Oliveira, M.S.A., 2024). Essa fase final de validação da proposta de valor, baseada em evidências diretas dos usuários, é fundamental para elevar a competitividade e a satisfação no mercado digital, garantindo que o desenvolvimento do produto esteja alinhado às necessidades reais do público-alvo.

Os achados da pesquisa convergem com a literatura de desenvolvimento de produtos, reforçando a importância das atividades de pré-desenvolvimento na redução de incertezas (Cooper e Kleinschmidt, 1988; Münch et al., 2020). A transição de um fluxo “top-down” para etapas com validação antecipada, a maior efetividade do workshop presencial em relação ao canal passivo de ideias (Gerlach e Brem, 2017; Frey e Jegen, 2001), a identificação de uma nova persona (Salminen et al., 2021), a antecipação de um risco regulatório antes do desenvolvimento e a redução do banco de ideias a uma única oportunidade de alta qualidade, dentro dos padrões de atrito esperados para funis estruturados (Cooper et al., 2002), confirmam que o processo cumpriu sua função de reduzir riscos antes do comprometimento de recursos.

A eficácia do uso de Inteligência Artificial na pesquisa de mercado, condicionada à qualidade dos “prompts” elaborados, confirmou o surgimento de novas competências organizacionais (Korzynski et al., 2023). A prototipação, por sua vez, revelou problemas de usabilidade não identificados nas fases anteriores, consolidando-se como um instrumento de validação prática e não meramente estética (Soares et al., 2022). O processo de Product Discovery demonstrou ser viável em empresas de médio porte com recursos limitados, capaz de transformar ideias e suposições em oportunidades com potencial comprovado e de reduzir os riscos de lançamentos sem validação prévia, elevando a maturidade na gestão de produtos e a assertividade na composição do portfólio e do roadmap estratégico.

4. Conclusão

O presente estudo descreveu e avaliou a implementação de um processo estruturado de Product Discovery no time de produtos de uma empresa de tecnologia do segmento de Governança, Riscos e Compliance, analisando sua contribuição para a identificação de oportunidades, a composição do portfólio e a assertividade na definição do roadmap estratégico. Verificou-se que o modelo anterior de desenvolvimento de produtos carecia de etapas sistematizadas de descoberta, expondo a organização a riscos significativos de investimento em soluções não validadas. A aplicação do processo redesenhado demonstrou uma transformação fundamental, com o envolvimento antecipado de clientes e a possibilidade de descontinuação de projetos em fases iniciais, mitigando o comprometimento de recursos. Identificou-se que o uso de ferramentas de inteligência artificial na pesquisa de mercado proporcionou ganhos de eficiência, embora a qualidade dos resultados estivesse intrinsecamente ligada à precisão dos prompts. A etapa de validação antecipou um risco regulatório crítico relacionado à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, não identificado previamente. O refinamento de ideias, por sua vez, reduziu um banco inicial de dezesseis oportunidades a uma única de alta qualidade, enquanto a prototipação revelou problemas de usabilidade que não emergiriam em fases anteriores, validando a proposta de valor. A principal contribuição do estudo reside em evidenciar a viabilidade da adoção de um processo estruturado de Discovery em empresas de médio porte com recursos limitados, elevando a maturidade na gestão de produtos e a assertividade na composição do portfólio e do roadmap estratégico.

Contudo, o estudo apresentou algumas limitações, concentrando-se exclusivamente no processo de descoberta e não abrangendo o desempenho do produto após o lançamento. A validação do problema e os testes de protótipo foram realizados com colaboradoras internas, representando as personas e usuárias previstas da solução, o que assegurou a correspondência funcional, mas restringiu a variedade de contextos observados e a validade externa dos achados de usabilidade. Sugere-se que pesquisas futuras estendam o escopo de análise para incluir o desempenho pós-lançamento do produto, mensurando indicadores como taxa de adoção, receita incremental e satisfação dos usuários externos. Adicionalmente, estudos futuros poderiam explorar a aplicação deste processo em diferentes setores ou com uma amostra mais ampla de usuários para fortalecer a generalização dos resultados.

Referências Bibliográficas

Campos, D.; Carreiro, F.R. 2024. Compliance e gestão de riscos em tempos de inovação e disrupção digital. Revista de Gestão e Secretariado 15(4): e3743. Disponível em: <https://doi.org/10.7769/gesec.v15i4.3743>.

Danilevicz, Â.M.F.; Ribeiro, J.L.D. 2013. Um modelo quantitativo para a gestão da inovação em portfólio de produtos. Gestão & Produção 20(1): 59-75. Disponível em: <https://doi.org/10.1590/S0104-530X20

Giovanini, W. 2014. Compliance: A Excelência na Prática. São Paulo, SP, Brasil.

Nunes, E.N.; Franqueira, A.S.; Bitencourt, C.A.L.; Melo Júnior, H.G.; Santos, S.M.A.V.; Viana, S.C. 2024. Transformação digital: desafios e oportunidades para pequenas e médias empresas. Observatório de la Economía Latinoamericana 22(4): e4224. Disponível em: <https://doi.org/10.55905/oelv22n4-128>.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Digital Business do MBA USP/Esalq

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