O custo de construir a solução errada

Há projetos de tecnologia que fracassam de forma evidente. Estouram o orçamento, acumulam atrasos, apresentam falhas críticas ou jamais chegam à produção. São problemas visíveis, acompanhados por comitês, relatórios de risco e planos de recuperação.

Há, porém, uma categoria mais perigosa de fracasso: o projeto que entrega exatamente o que foi solicitado.

O sistema entra no ar. A aplicação funciona. Os requisitos foram atendidos. A equipe conclui o roadmap e a implantação é celebrada. Ainda assim, a operação continua criando controles paralelos, os usuários adotam apenas uma pequena parte da solução e os indicadores de negócio permanecem praticamente inalterados.

Não houve necessariamente uma falha de engenharia. Houve uma falha de decisão.

Construir a solução errada custa mais do que o valor registrado no orçamento. O investimento inicial é apenas a primeira parcela. Depois dele vêm a integração, o treinamento, a mudança operacional, a sustentação, o retrabalho e o custo político de admitir que uma premissa importante estava equivocada. Quanto mais bem executada a solução, mais profundamente ela pode se incorporar à empresa — e mais caro se torna rever a direção.

Esse é um paradoxo frequente da Transformação Digital. Organizações desenvolvem capacidade para entregar software com velocidade, mas nem sempre desenvolvem a mesma capacidade para decidir o que merece ser construído. A execução melhora. A qualidade técnica evolui. A cadência de releases aumenta. Ainda assim, parte relevante do esforço continua concentrada em funcionalidades que produzem pouco efeito fora do ambiente de desenvolvimento.

Velocidade não corrige direção. Apenas reduz o tempo necessário para chegar ao lugar errado.

O erro mais comum não está na execução

Empresas não escolhem deliberadamente construir soluções desnecessárias. O erro surge de uma sequência de decisões que, isoladamente, parecem razoáveis.

Uma área identifica uma dificuldade e propõe um sistema. Um executivo observa um movimento do mercado e solicita uma iniciativa semelhante. Um fornecedor demonstra uma plataforma convincente. O orçamento precisa ser fechado antes que o problema esteja suficientemente estudado. Uma promessa feita ao conselho transforma uma hipótese em compromisso.

Quando a iniciativa recebe um nome — “novo portal”, “assistente de IA”, “automação comercial”, “aplicativo do cliente” — a organização tende a tratar a solução como um fato. As discussões seguintes se concentram em escopo, arquitetura, prazo e fornecedor. A pergunta original, “qual problema estamos tentando resolver?”, perde espaço para uma pergunta operacional: “como entregaremos isso?”.

Há razões estruturais para esse comportamento. Soluções são mais fáceis de financiar do que incertezas. Um projeto de software possui entregáveis, marcos e responsáveis. Uma investigação sobre causas, comportamentos e oportunidades parece menos concreta, mesmo quando pode evitar milhões em investimento mal direcionado.

Também existe pressão por demonstrar avanço. Tecnologia produz sinais visíveis de modernização. Um novo canal pode ser apresentado. Uma interface pode ser testada. Uma iniciativa de Inteligência Artificial comunica inovação ao mercado e à própria organização. Já a revisão de um processo, a consolidação de dados ou a eliminação de uma regra incoerente raramente produz o mesmo efeito simbólico.

O resultado é uma forma de pressa intelectual. A empresa começa a construir antes de compreender. O cronograma antecede a hipótese. O escopo antecede a evidência. O business case calcula benefícios sobre uma relação de causa e efeito que ainda não foi demonstrada.

Sem Product Thinking, necessidades são traduzidas diretamente em funcionalidades. “Precisamos reduzir o tempo de atendimento” vira uma demanda por chatbot. “Precisamos aumentar vendas” se converte em um novo site. “Precisamos de eficiência” resulta em automação. Cada solução pode ser válida, mas nenhuma decorre necessariamente do problema apresentado.

É possível administrar esse tipo de projeto com rigor. As cerimônias acontecem, o backlog está organizado, os testes são executados e os indicadores de entrega permanecem saudáveis. A disciplina operacional cria uma sensação de controle que encobre a fragilidade estratégica.

Uma solução pode estar perfeitamente construída e ainda assim não merecer existir.

O que deveria acontecer antes do investimento

A alternativa não é prolongar indefinidamente a análise ou exigir certeza antes de qualquer ação. Incerteza faz parte de decisões de produto. O que líderes precisam é distinguir fatos, hipóteses e preferências antes de comprometer recursos difíceis de recuperar.

O ponto de partida é formular o problema de forma que ele possa ser investigado. “Precisamos de um novo CRM” não é um problema; é uma solução proposta. “Nossa equipe comercial perde oportunidades porque não possui contexto confiável sobre interações anteriores” é uma formulação melhor. Ela permite observar o processo, analisar dados, conversar com usuários e testar intervenções diferentes.

Uma decisão consistente conecta cinco elementos: objetivo estratégico, comportamento atual, causa provável, mudança desejada e indicador de resultado. Se essa cadeia não pode ser explicada com clareza, a tecnologia ainda está sendo discutida cedo demais.

O negócio antes da funcionalidade

Todo investimento digital deveria responder a uma necessidade econômica ou estratégica reconhecível. A empresa pretende aumentar conversão, reduzir risco, melhorar margem, acelerar uma operação, elevar retenção ou criar uma nova fonte de receita? Objetivos genéricos como “ser mais digital” ou “usar IA” não oferecem critério suficiente para escolher entre alternativas.

Indicadores ajudam a tornar o objetivo concreto, mas precisam ser tratados com cuidado. Um número mostra que algo aconteceu; raramente explica por que aconteceu. Queda na conversão pode ter origem em preço, disponibilidade, confiança, experiência, política de crédito ou inadequação da oferta. Automatizar uma etapa sem compreender o sistema pode apenas deslocar o gargalo.

Por isso, a análise precisa atravessar processos e fronteiras organizacionais. A Experiência do Cliente é resultado de decisões que acontecem nos bastidores: regras, sistemas legados, incentivos, dados, responsabilidades e exceções operacionais. Muitas jornadas digitais falham não porque a interface seja ruim, mas porque expõem uma operação fragmentada.

Evidência proporcional ao risco

Nem toda hipótese exige um projeto extenso de pesquisa. O nível de investigação deve ser proporcional ao tamanho da aposta, à reversibilidade da decisão e ao custo de estar errado.

Uma mudança simples em uma comunicação pode ser testada rapidamente. A substituição de um sistema central, a criação de uma plataforma ou a automação de uma decisão sensível exigem evidências mais robustas. Quanto maior a dependência futura criada pela solução, maior deveria ser o cuidado antes da construção.

Esse raciocínio é particularmente importante em Inteligência Artificial. Uma demonstração tecnicamente promissora não comprova que o caso de uso é economicamente viável, operacionalmente aceitável ou seguro. Qualidade dos dados, frequência das exceções, necessidade de supervisão, impacto do erro e integração ao fluxo real definem o valor muito mais do que a capacidade isolada do modelo.

Inovação responsável não elimina apostas. Ela desenha apostas que geram aprendizado antes de consumir todo o investimento.

Product Management como gestão de risco

Product Management não existe apenas para coordenar desenvolvimento. Sua função estratégica é melhorar a qualidade das decisões ao longo de todo o ciclo do Produto Digital.

Isso envolve decidir quais problemas merecem atenção, quais hipóteses precisam ser testadas, qual é o menor investimento capaz de gerar evidência e quando uma iniciativa deve avançar, mudar ou ser interrompida. Gestão de Produto não remove a incerteza; torna a incerteza visível e administrável.

Discovery separa convicção de evidência

Discovery de Produto é frequentemente tratado como uma fase preliminar, composta por entrevistas, workshops e documentos. Seu valor, no entanto, não está nos artefatos produzidos. Está nas decisões que esses artefatos permitem tomar.

Um Discovery consistente investiga se o problema é relevante, se ocorre com frequência suficiente, quem é afetado, como as pessoas lidam com ele hoje e quais restrições moldam uma solução possível. Também examina riscos de valor, usabilidade, viabilidade técnica e sustentabilidade para o negócio.

Personas contribuem quando representam diferenças reais de contexto e comportamento. Uma segmentação demográfica genérica pouco ajuda a decidir. Já distinguir um usuário que executa uma tarefa diariamente de outro que a realiza uma vez por ano pode alterar completamente a experiência necessária.

A Jornada do Usuário cumpre papel semelhante. Ela não deveria ser apenas uma sequência elegante de etapas, mas um instrumento para localizar fricções, decisões, esperas, transferências entre áreas e pontos nos quais a informação perde qualidade. Ao conectar a experiência visível aos processos internos, a jornada revela onde uma intervenção digital realmente pode produzir efeito.

Priorização começa nos problemas

Boa parte das empresas prioriza funcionalidades. As áreas apresentam demandas, estimativas são produzidas e algum método de pontuação organiza a fila. O processo parece racional, mas começa tarde demais.

A primeira priorização deveria ocorrer entre problemas e oportunidades. Qual deles possui maior impacto potencial? Onde há evidência suficiente? Qual se conecta à Estratégia Digital? Que dependências precisam ser resolvidas? Qual aprendizado seria útil mesmo se a hipótese inicial não se confirmar?

Quando esse trabalho não acontece, o Roadmap se torna uma negociação de capacidade entre áreas. A equipe entrega uma distribuição politicamente aceitável de outputs, sem necessariamente criar outcomes relevantes.

Outcome é a mudança observável que a solução pretende produzir. Output é aquilo que foi entregue. Um novo fluxo de cadastro é output. Redução de abandono com qualidade de dados preservada é outcome. Um agente de IA é output. Aumento da resolução no primeiro contato, sem elevar risco ou insatisfação, é outcome.

A distinção obriga a organização a explicitar por que acredita que uma entrega produzirá determinado efeito. Essa relação é uma hipótese, não uma garantia. E hipóteses precisam ser medidas.

MVP como instrumento de aprendizado

Um MVP não é uma versão barata de uma visão já fechada. É um mecanismo para testar a parte mais arriscada da ideia antes que a empresa construa todo o restante.

Se a principal dúvida é a disposição dos clientes em adotar um novo serviço, um teste operacional pode gerar mais aprendizado do que uma plataforma completa. Se o risco está na integração, uma prova técnica delimitada é mais adequada. Se a incerteza envolve compreensão, um protótipo pode revelar problemas sem uma linha de código em produção.

O formato deve seguir a pergunta. Quando o MVP é definido apenas pela redução de escopo, a empresa pode lançar uma experiência insuficiente, obter baixa adoção e concluir incorretamente que a oportunidade não existe. Mínimo não significa precário. Significa suficiente para produzir evidência confiável.

Experimentação cria pontos de decisão. Antes do teste, a equipe define o que espera observar e quais resultados justificariam avançar, revisar ou interromper. Sem esses critérios, qualquer sinal pode ser interpretado como confirmação, especialmente quando já existe investimento emocional e político na iniciativa.

O objetivo do Discovery não é provar que a ideia é boa. É descobrir, cedo, se ela não é.

Três formas de investir no problema errado

Os exemplos a seguir são fictícios, mas refletem padrões recorrentes em empresas de diferentes setores.

O portal que digitalizou a complexidade

Uma empresa B2B decidiu substituir pedidos enviados por e-mail por um portal de autosserviço. O objetivo era reduzir trabalho manual e oferecer mais autonomia aos clientes. A iniciativa recebeu investimento relevante em experiência, integrações e comunicação.

Após o lançamento, a adoção permaneceu baixa. Clientes acessavam o portal, mas continuavam recorrendo aos executivos de conta para concluir pedidos. A reação inicial foi adicionar tutoriais e reforçar campanhas de uso.

Uma análise mais próxima mostrou que o problema não estava na compreensão da interface. As regras comerciais variavam por cliente, parte dos produtos exigia validação técnica e as informações de disponibilidade não eram confiáveis. O e-mail funcionava como mecanismo informal para resolver exceções que o processo oficial não reconhecia.

O portal havia digitalizado a etapa visível sem redesenhar o sistema que a sustentava. Um Discovery anterior teria mapeado exceções, segmentado tipos de pedido e identificado quais jornadas estavam maduras para autosserviço. A empresa poderia começar por um grupo de transações previsíveis, medir adoção e ampliar gradualmente a cobertura.

A automação que acelerou erros

Uma operação financeira implantou automação para reduzir o tempo de análise de solicitações. A tecnologia executava regras com velocidade e eliminava atividades repetitivas. Nos primeiros meses, o indicador de produtividade melhorou.

Ao mesmo tempo, aumentaram as revisões manuais e os contatos de clientes. As regras de entrada continham inconsistências históricas, e dados críticos chegavam incompletos de sistemas diferentes. A automação não criou o problema, mas ampliou sua escala.

A solução havia sido avaliada pelo volume processado, um output, e não pela qualidade do resultado. Uma abordagem orientada a Produto teria definido outcomes combinados: tempo, precisão, taxa de exceção e impacto na Experiência do Cliente. Antes de automatizar, teria analisado a variabilidade do processo e a confiabilidade dos dados.

O assistente de IA que ninguém incorporou ao trabalho

Uma organização desenvolveu um assistente de Inteligência Artificial para apoiar especialistas na produção de documentos. A solução apresentava boa qualidade em demonstrações e foi disponibilizada para centenas de profissionais.

O uso inicial foi alto, impulsionado pela curiosidade, mas caiu rapidamente. O assistente não estava integrado às fontes internas, exigia que o usuário reconstruísse o contexto a cada interação e gerava dúvidas sobre confidencialidade. Economizava tempo em uma parte pequena da tarefa, mas adicionava revisão e ajustes nas etapas seguintes.

O projeto mediu acesso e volume de interações, não mudança no trabalho. Um Discovery de Produto teria acompanhado a jornada completa, identificado onde o tempo era realmente consumido e testado diferentes níveis de integração. Talvez a melhor oportunidade não fosse gerar o documento, mas localizar referências, verificar consistência ou apoiar a revisão.

Nos três casos, a tecnologia funcionava. O problema estava na relação presumida entre a solução e o resultado.

O custo invisível se acumula depois do lançamento

O orçamento inicial captura licenças, desenvolvimento, infraestrutura e implementação. Pouco registra sobre o custo de convivência com uma solução errada.

Retrabalho é a consequência mais imediata. Funcionalidades são redesenhadas, integrações precisam ser refeitas e dados migram mais de uma vez. Como raramente existe liberdade para recomeçar, as correções são construídas sobre decisões anteriores, aumentando complexidade e dívida técnica.

Os atrasos também assumem uma forma menos visível. Não se limitam à postergação do lançamento. Cada ciclo gasto ajustando uma solução de baixo valor adia iniciativas que poderiam gerar impacto. É tempo de liderança, tecnologia e operação que não pode ser aplicado duas vezes.

A perda de foco se espalha. Quando um projeto estratégico demanda recuperação constante, ele absorve atenção executiva e capacidade de decisão. Outras prioridades passam a competir com um compromisso que sobrevive, em parte, porque já consumiu muito investimento. O custo afundado se transforma em argumento para continuar.

Baixa adoção raramente significa custo zero. Sistemas pouco utilizados ainda exigem suporte, segurança, atualização, monitoramento e conhecimento especializado. Contratos permanecem ativos. Dependências técnicas limitam mudanças futuras. A manutenção prolonga uma decisão cuja justificativa original já desapareceu.

Para usuários, a consequência é frustração. Uma ferramenta que não respeita a realidade do trabalho gera contornos: planilhas, mensagens, controles pessoais e etapas duplicadas. A empresa passa a operar dois processos — o oficial e o que efetivamente permite concluir a tarefa.

Existe ainda um custo de confiança. Quando sucessivas iniciativas digitais prometem transformação e entregam pouco resultado, a liderança se torna cética, as áreas resistem a novos projetos e as equipes aprendem a tratar lançamentos como eventos passageiros. Bons investimentos futuros passam a carregar o histórico dos anteriores.

A oportunidade perdida pode ser o maior custo de todos. Enquanto a organização aperfeiçoa uma resposta inadequada, mudanças no mercado, no comportamento do cliente ou na tecnologia alteram o problema. Quando a solução finalmente amadurece, a oportunidade que justificava o projeto pode já não ser a mesma.

O custo de uma solução errada não termina quando o projeto acaba. É nesse momento que ele começa a se espalhar pela organização.

Construir menos pode produzir mais resultado

Organizações orientadas a Produto não são aquelas que evitam erros. São aquelas que tornam os erros menores, mais rápidos e mais informativos.

Elas separam compromisso com o problema de apego à solução. Mantêm clareza sobre o outcome desejado, mas preservam flexibilidade sobre como alcançá-lo. Utilizam Discovery, validação e experimentação não como rituais, mas como mecanismos de alocação de capital.

Essa postura exige maturidade executiva. Interromper uma iniciativa que não demonstrou valor pode parecer perda, embora frequentemente seja a decisão que protege o investimento seguinte. Revisar uma hipótese não representa falta de convicção. Representa disposição para responder às evidências.

O Roadmap, nesse contexto, deixa de ser uma promessa inflexível de funcionalidades. Torna-se uma comunicação de direção, problemas prioritários, resultados esperados e apostas em andamento. Tecnologia e negócio passam a compartilhar não apenas entregas, mas critérios de sucesso.

Há também uma mudança na definição de eficiência. Uma equipe não é eficiente apenas porque entrega muito. É eficiente quando transforma capacidade limitada em aprendizado e resultado. Às vezes, isso significa desenvolver software. Em outras, significa simplificar um processo, corrigir dados, alterar uma regra ou concluir que a solução imaginada não é necessária.

Construir menos não é falta de ambição. É recusar o desperdício de usar tecnologia para compensar decisões que ainda não foram suficientemente pensadas.

A decisão mais importante vem antes do código

Software amplia capacidades. Pode reduzir custos, conectar operações, personalizar experiências e criar modelos de negócio que antes não eram possíveis. Inteligência Artificial expande ainda mais esse campo. Mas nenhuma tecnologia escolhe, sozinha, qual problema merece investimento.

Essa responsabilidade continua sendo humana e estratégica.

Antes de aprovar uma solução, líderes precisam compreender a oportunidade, as pessoas afetadas, o processo real, as evidências disponíveis e a mudança que esperam produzir. Precisam saber quais premissas estão assumindo e qual é a forma mais responsável de testá-las.

Product Management contribui justamente nesse espaço: entre a ambição e o investimento, entre o problema e o código, entre aquilo que a organização acredita e aquilo que ainda precisa aprender.

Quando essa disciplina está ausente, desenvolvimento se torna o primeiro momento em que as hipóteses encontram a realidade — e, a essa altura, mudar já custa caro. Quando está presente, tecnologia deixa de ser uma resposta automática e passa a ser uma escolha consciente.

O valor de um Produto Digital não está na quantidade de software que contém. Está na importância do problema que resolve, na qualidade da decisão que o originou e no resultado que consegue sustentar.

O software mais caro não é necessariamente aquele que exigiu o maior orçamento. É aquele que foi bem construído para resolver o problema errado.