Um framework de design de Saulo B_ para tornar visível o que importa.
Três camadas que trabalham juntas: o processo, as lentes pelas quais cada passo olha, e o repertório que ele consulta. Não é metodologia para seguir — é como eu penso, posto em ordem.
01 · Processo
Cada passo tem uma pergunta, o que sai dele e as lentes que usa. Clique para abrir; arraste o quadro ou use ⌘ + scroll para dar zoom.
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02 · Lentes
Os modelos mentais pelos quais cada passo olha. Abra para ver o modelo inteiro.
Adaptado de Goldratt
Resolver um ponto isolado sem mapear o fluxo completo desloca o problema, não resolve. O resultado de um sistema é determinado pelo elo que mais limita.
Entender o todo antes de intervir em qualquer parte
Original, Ackoff, 1989
Como um dado bruto se transforma em decisão. Cada nível exige mais contexto e interpretação do que o anterior. É aí que a maioria dos diagnósticos falha.
Ponto de partida
Qual decisão precisa tomar?
Quais perguntas precisa responder para tomar essas decisões com confiança?
O que precisa saber para responder essa pergunta com confiança?
Autoral
Um vocabulário para saber em qual estágio de conhecimento estou a cada momento. O eixo é o quanto sei versus o quanto estou afirmando.
| Camada | Termo | O que representa | Definição objetiva |
|---|---|---|---|
| 01 Coleta | Dado / Observação | O que você registrou | Fato bruto, sem interpretação. O que foi visto, medido ou dito. |
| 02 Interpretação | Dor | O que você inferiu | Friction point confirmado, relatado ou observado. Fato sobre o estado atual. |
| 02 Interpretação | Necessidade | O que você inferiu | O "por quê" subjacente à dor. Inferência sobre motivação ou objetivo real. |
| 02 Interpretação | Insight | O que você inferiu | Conexão não óbvia entre observações. Reframe que muda como você entende o problema. |
| 02 Interpretação | Oportunidade | O que você inferiu | Lacuna entre estado atual e estado desejável, avaliada como estrategicamente relevante. Exige evidência. Não é só uma ideia sua. |
| 03 Teste | Hipótese | O que você está testando | Afirmação estruturada e testável. "Acreditamos que [usuário] tem [problema], portanto [solução] resultará em [outcome]." |
| 03 Teste | Experimento | O que você está testando | Método estruturado para testar uma hipótese. Define o que será testado, como, com quem, e qual métrica confirma ou refuta. |
| 04 Geração | Ideia | O que você está propondo | Resposta generativa a um problema. Baixo compromisso epistêmico, pode nascer sem validação prévia. |
| 04 Geração | Conceito | O que você está propondo | Ideia desenvolvida com forma, contexto e lógica mínima. Pronta para ser avaliada. |
| 04 Geração | Possível solução | O que você está propondo | Conceito filtrado contra o problema real. Você acredita que resolve, mas ainda não testou. |
| 04 Geração | Solução | O que você está propondo | Possível solução validada por experimento. O nível de validação deve ser explicitado. |
Autoral
Inovação não começa com uma ideia nova. É resolver uma fricção que ninguém está olhando direito, e essa fricção vive na camada de interpretação do modelo anterior: dor, necessidade, insight, oportunidade.
Entender se a inovação é disruptiva ou de sustentação (Christensen) ajuda a alinhar estratégia e expectativas. "Inovação de valor" (Kim & Mauborgne) é na prática uma matriz de priorização simples: o menor esforço que gera o maior impacto positivo, sem quebrar o que já funciona. Ambos como lentes de diagnóstico, não como receita.
Isso vale para um fluxo industrial, um produto financeiro ou uma jornada de consumidor.
Autoral
Quando o processo de discovery está claro, a próxima pergunta é estrutural: como o produto funciona? Este modelo mapeia a maioria dos produtos digitais orientados a dados em sete categorias e muda o que você pergunta antes de propor qualquer solução.
Original, CMU HCII, 2023
Este vocabulário trata IA como infraestrutura cognitiva, não como feature. A pergunta não é "usar IA". É qual capacidade cognitiva resolve o problema específico, com quais dados, gerando qual ação mensurável.
Mais do que IA: é sobre externalizar cognição humana para sistemas.
Um uso de IA é um fato cortado por dimensões independentes, como um gasto é cortado por centro de custo e por conta contábil. Quatro famílias — tarefa, sistema, relação, interface — e as medidas (custo, tempo, acerto, retrabalho). O "depende" vira depende de quê. Modelo completo na base: Mapa dimensional de IA.
03 · Repertório
Cada passo consulta uma base que cresce com o trabalho. Aqui ficam os nomes; o conteúdo fica na minha base de conhecimento.
Framework estável > feature novaA resposta a cada capacidade nova de IA é manter o processo e usar a IA como parceira de raciocínio, não reescrever o método a cada lançamento
Como tudo isso se conecta
Captar o que está acontecendo. Interpretar o que isso significa para o negócio e para quem o usa. Chegar a uma ação que o problema justifica.
"A menor versão de um produto que permite obter o máximo de conhecimento validado sobre o cliente" — isso é rigoroso. O problema é o vídeo do Dropbox, amplamente citado como referência de MVP: o usuário não recebeu nada de valor. Apenas viu uma ideia. Satisfaz o critério de aprendizado do negócio, mas não entrega valor ao usuário.
Experimento ≠ Produto. MVP tem duas condições simultâneas: mínimo para aprender (negócio) e mínimo viável para entregar valor real (usuário). Quando só a primeira existe, é experimento.
Estes modelos não são metodologia para seguir.
São o mapa do raciocínio.
Uso eles para navegar ambiguidade, comunicar decisões para quem precisa de clareza diferente em cada nível e construir produtos onde o custo do erro é alto e o tempo para descobrir é curto.
O que entrego não é só UX. É redução do custo de estar errado.
Referências