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Fluxos de ponta a
ponta, com IA
no processo

Case de processo
Função

Product Designer

Produto

Plataforma B2B de gestão operacional

Escopo

Fluxos, protótipos navegáveis, documentação e handoff

Sobre o projeto

Sou a designer de produto de uma plataforma B2B de gestão operacional. O que chega como briefing sai como jornada fechada, protótipo navegável e documentação de handoff.

Este case não mostra o produto. Ele mostra como eu uso IA no meu processo de design, do briefing ao handoff.

O produto está sob acordo de exclusividade. Por isso aqui não existe tela, nome de cliente nem dado do produto. Os diagramas desta página foram desenhados especificamente para esta apresentação e não reproduzem a interface do produto.

Background

Sou a única pessoa de design do time, e a demanda é maior do que uma pessoa entrega no ritmo do desenvolvimento.

Isso cria um gargalo previsível: tudo espera a mesma pessoa. Quando o desenho demora, o time fica parado numa suposição. Quando sai rápido e sem contexto, o time constrói a interpretação errada e o retrabalho volta dobrado.

Foi por isso que trouxe IA para dentro do processo: para dar conta do volume sem abrir mão de pesquisar, decidir e validar.

Processo

Estruturei o processo como um ciclo curto e repetível, da conversa com o stakeholder até o handoff documentado. A parte mais importante é a volta: validar cedo evita que o fluxo chegue errado no desenvolvimento.

01Conversa 02Fluxo 03Protótipo 04Validação 05Documentação 06Handoff

Diagrama feito para este case. Não reproduz a interface do produto.

Etapa 01

Converso com quem trouxe a demanda

Começo pela conversa com o stakeholder: o que a área precisa resolver, quem vai usar e o que já foi tentado antes. Saio dessa conversa com o problema escrito, e não com uma lista de telas para desenhar.

Etapa 02

Transformo o pedido em fluxo

Fecho a jornada inteira antes de abrir o Figma: por onde a pessoa entra, o que precisa decidir no caminho e o que acontece quando dá errado. Estado vazio, erro e falta de permissão entram aqui, e não depois que alguém reclama.

Etapa 03

Monto o protótipo navegável

Descrevo o fluxo e as regras para o Claude e para o Figma Make, e transformo isso em telas clicáveis em horas. Depois reviso tela por tela e ajusto o que não bate com a decisão que eu tomei. É a etapa que a IA mais mudou: a montagem deixou de ser o gargalo.

Etapa 04

Valido com stakeholder e com quem usa

Coloco o protótipo na mão de outra pessoa antes de qualquer linha de código. Em minutos aparece o que uma tela estática esconde por semanas: caminho que não fecha, passo que ninguém entende, decisão que tomei sem perceber. Ajusto e rodo de novo.

Etapa 05

Documento a decisão no mesmo dia

Cada mudança pedida entra na documentação do fluxo junto com o motivo. Uso o Claude para transformar o que foi decidido na conversa em documento estruturado, e reviso antes de publicar. A pergunta que sempre volta não é como era a tela, é por que decidimos assim.

Etapa 06

Entrego o handoff com critério de aceite

O time recebe fluxo, comportamento esperado, estados e critério de aceite, e não só o layout. Quando o desenvolvimento termina, comparo o que foi construído com o que foi desenhado e registro as diferenças.

Anatomia de um fluxo

Desenhar o fluxo de ponta a ponta significa cobrir o que costuma ficar de fora até o teste. O caminho feliz é a menor parte do trabalho.

Caminho feliz EntradaEscolha ConfirmaçãoProcessamentoFim O resto do trabalho Estado vazioErro CarregandoSem permissão …e as exceções

Diagrama feito para este case. Não reproduz a interface do produto.

Solução

Trouxe IA para as partes mecânicas do processo. O que ela mudou, e o que continuou igual.

O que muda

O ritmo

Montagem do protótipo, varredura de inconsistência entre telas, documentação das decisões e comparação entre o que foi desenhado e o que foi construído deixaram de ser gargalo.

O que continua

O trabalho de design

Definir o problema, escolher o que entra e o que fica de fora, interpretar o teste e assumir a decisão na frente do time.

Com uma pessoa só de design, o ganho não é entregar mais rápido a mesma aposta. É caber mais rodada de validação dentro do mesmo prazo.

Resultados

Volume produzido na plataforma até aqui, a maior parte antes de a IA entrar no processo. São números de produção, não de impacto no negócio: métricas do produto são confidenciais.

176

Telas desenhadas e conectadas em protótipos navegáveis

9

Fluxos de ponta a ponta, do briefing ao handoff

60

Documentos de decisão, especificação e handoff

75

Componentes no design system que sustenta essas telas

O que eu aprendi

Velocidade só vale se for usada para validar mais. Foi a primeira coisa que tive que segurar em mim mesma.

O protótipo navegável mudou a conversa com o time: a discussão deixou de ser sobre o que a tela parece e passou a ser sobre o que acontece quando a pessoa clica.

E documentar a decisão no mesmo dia foi o que mais economizou tempo. O custo é pequeno na hora e enorme quando não existe.