IA Generativa na Rampa de Operações Complexas
Meu papel:
Atuei como liderança estratégica de produto e design, sendo responsável desde o Product Discovery e alinhamento estratégico com stakeholders (Upstream) até a mitigação de riscos, refinamento técnico e governança de métricas para o deploy final (Downstream).
Abordagem Estratégica & Processo:
Adotei uma abordagem de Design de Serviço, garantindo que o desenho do futuro estivesse firmemente ancorado nas realidades e dores do presente.
Ideação e Cocriação:
Estruturei e facilitei workshops colaborativos integrando os times. O objetivo foi conectar as metas de negócio (redução de DSAT) com as ineficiências dos processos vigentes. Através dessa facilitação e de um olhar focado em viabilidade e usabilidade, definimos o escopo do MVP: um Simulador de Atendimento interativo, dinâmico e proprietário, alimentado por Inteligência Artificial Generativa.
Validação/Prototipagem:
Como líder de Produto, gerenciei o refinamento técnico e mitiguei preventivamente riscos de valor, viabilidade e usabilidade antes do desenvolvimento em larga escala. Implementamos ciclos rápidos de validação em produção, testando o simulador de IA em cenários controlados com grupos de usuários recém-contratados. Isso permitiu calibrar as respostas da IA e o realismo das simulações antes da implementação definitiva.
Imersão e Diagnóstico:
Para mapear a raiz do problema, liderei um processo de discovery que cruzou dados quantitativos operacionais com as dores qualitativas do dia a dia dos novos colaboradores. Identificamos um paradoxo: embora houvesse alta motivação para o aprendizado, o estresse inicial e a falta de ferramentas interativas geravam fricção no atendimento.
Lição aprendida:
Projetar para IA generativa em ambientes corporativos exige que o papel do designer vá além da interface de tela. O design estratégico precisa atuar intensamente na governança dos dados que alimentam a IA e na mitigação de riscos de viabilidade técnica ao lado da engenharia, garantindo que o comportamento do sistema seja previsível, seguro e verdadeiramente centrado no ecossistema do usuário.
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Redução total do DSAT nos
30 primeiros dias.
Contexto:
O projeto foi desenvolvido para o maior ecossistema de tecnologia imobiliária da América Latina, um player de alto crescimento focado em transformar e digitalizar toda a jornada de moradia através de inovação contínua.
Desafio:
Em operações internas complexas, o tempo de rampa (time-to-ramp) e a curva de aprendizado de novos colaboradores impactavam diretamente a experiência do cliente final. O desafio de negócio consistia em conter os picos do indicador de insatisfação (DSAT) concentrados nos primeiros 30 a 90 dias de operação de novos contratados, causados por ferramentas que não permitiam simular cenários reais de atendimento e pela alta carga cognitiva das regras de negócio.
A Solução (The Deliverable):
A solução final consistiu em um Simulador de Atendimento baseado em IA Generativa, desenhado como uma plataforma proprietária de capacitação e redução de fricção.
[Base de Conhecimento]
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[IA Generativa]
[Simulador de Cenários Reais]
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[Colaborador Seguro]
A ferramenta simula conversas realistas e complexas com clientes de ponta a ponta, permitindo que o novo colaborador treine suas habilidades e absorva as regras de negócio em um ambiente seguro (sandbox), livre de riscos reais à marca. A solução resolveu a dor do negócio ao escalar o treinamento de forma padronizada e diminuiu o estresse do operador ao substituir o aprendizado puramente teórico por uma abordagem "hands-on" interativa.
Resultado para o negócio:
O projeto gerou autonomia escalável e mensurável no treinamento de talentos. A tecnologia reduziu drasticamente o tempo de rampa e blindou a jornada do cliente, resultando na marca histórica de 0% de DSAT (insatisfação) no grupo de novos colaboradores avaliado durante o período piloto, superando as metas iniciais da companhia.
