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Design de Serviço para Entrega de IAService Design for AI Delivery

Cerca de 70% dos projetos de IA ficam presos em pilot purgatory. A empresa tinha esse número na pele: renovações caindo, modelos tecnicamente aprovados que ninguém usava. Quando olhei para a jornada de entrega como um serviço, o problema ficou evidente. Havia um colapso no front stage que ninguém estava nomeando: o cliente e o time técnico habitavam mundos diferentes desde o início do projeto, sem nenhum ator responsável por fazer essa ponte.

About 70% of AI projects get stuck in pilot purgatory. This company felt that number: declining renewals, technically approved models no one used. When I looked at the delivery journey as a service, the problem became clear. There was a front stage collapse no one was naming: the client and the technical team inhabited different worlds from the start, with no actor responsible for bridging them.

EmpresaStartup de IA aplicada a negócios, Brasil
Período2022–2023
PapelUX Research Lead e Design Manager
TimeDesigners, AI strategists e cientistas de dados
CompanyApplied AI startup, Brazil
Period2022–2023
RoleUX Research Lead & Design Manager
TeamDesigners, AI strategists, data scientists
O Problema RealThe Real Problem

O serviço tinha uma falha estrutural no momento de entrada. A interação inicial com o cliente era tratada como uma etapa comercial, não como um ponto de contato de serviço. O que o cliente verbalizava virava escopo. O que estava de fato em jogo no negócio e no contexto de uso do modelo nunca era investigado.

Isso criava um padrão previsível: a entrega técnica era concluída, o modelo performava bem em ambiente controlado, e o cliente não adotava. A falha não estava no back stage. Estava na lacuna entre o front stage e o back stage: ninguém tinha o papel de entender o problema antes de a solução ser construída.

O back stage estava otimizado para a solução errada. E o cliente, sem ferramentas para articular o que precisava, validava tudo ao longo do caminho sem perceber que o que estava sendo construído não resolvia o problema real.

The service had a structural flaw at the entry point. The initial client interaction was treated as a commercial step, not a service touchpoint. What the client verbalized became scope. What was actually at stake in the business and model use context was never investigated.

This created a predictable pattern: the technical delivery was completed, the model performed well in a controlled environment, and the client didn’t adopt it. The failure wasn’t in the back stage. It was in the gap between front stage and back stage: no one had the role of understanding the problem before the solution was built.

The back stage was optimized for the wrong solution. And the client, without tools to articulate what they needed, validated everything along the way without realizing that what was being built didn’t solve the real problem.
ResultadoResults
30%
crescimento em upsell nos projetos aplicados
1
ativo intelectual usado na aquisição da empresa
5
fases do serviço redesenhado
30%
upsell growth in applied projects
1
IP asset used in company acquisition
5
phases in the redesigned service

O serviço redesenhado foi adotado como forma de trabalho padrão da empresa. Nos projetos em que foi aplicado, houve crescimento de 30% em upsell: clientes que passaram pela nova jornada continuaram investindo. O modelo tornou-se um ativo intelectual reconhecido, usado como diferencial na negociação da aquisição da empresa por um grande grupo financeiro brasileiro.

The redesigned service was adopted as the company’s standard way of working. Projects using it saw 30% upsell growth: clients who went through the new journey kept investing. The model became a recognized intellectual asset, used as a differentiator in the company’s acquisition by a major Brazilian financial group.

A principal executiva da organização-cliente relatou que reposicionou a estratégia da empresa para os anos seguintes a partir do que foi revelado na fase de contextualização.
The client organization’s top executive reported repositioning the company’s strategy for the following years based on what was revealed during the contextualization phase.
Minha AbordagemMy Approach

Em Service Design, quando um serviço falha de forma consistente num mesmo ponto da jornada, a resposta não é treinar melhor as pessoas naquele ponto. É redesenhar o serviço.

O diagnóstico mostrava que o serviço não tinha uma fase de discovery estruturada. Havia uma entrada direta na produção técnica, com o cliente como fonte de requisitos e não como parceiro na definição do problema. Redesenhei o serviço a partir da jornada completa: atores, pontos de contato visíveis, atividades de back stage e momentos de handoff entre design, gestão e tecnologia.

A resistência interna era esperada. Conduzi conversas individuais com os principais atores internos, mapeei dores e resistências, e tratei a adoção interna como um desafio de gestão de mudança dentro do próprio redesign de serviço.

O que descartei

Treinar melhor as pessoas no ponto de falha. Quando um serviço falha de forma consistente no mesmo ponto da jornada, o problema não é execução — é design.

In Service Design, when a service fails consistently at the same point in the journey, the answer isn’t to train people better at that point. It’s to redesign the service.

The diagnosis showed the service had no structured discovery phase. There was a direct entry into technical production, with the client as a requirements source rather than a problem-definition partner. I redesigned the service from the complete journey: actors, visible touchpoints, back stage activities, and handoff moments between design, management, and technology.

Internal resistance was expected. I ran individual conversations with key internal actors, mapped pain points and resistance, and treated internal adoption as a change management challenge within the service redesign itself.

What I ruled out

Training people better at the failure point. When a service consistently fails at the same point in the journey, the problem isn’t execution—it’s design.

Ferramentas e métodosTools & methods
Service Blueprint (AS-IS e TO-BE) — mapeamento completo de atores, linhas de interação, front e back stage
Value Stream canônico — artefato central que tornou o serviço visível para toda a organização
Repositório de evidências de atrito interno — coletado em lições aprendidas e 1:1s
Gestão de mudança como parte do redesign — adoção interna tratada como problema de design
Service Blueprint (AS-IS and TO-BE)—full mapping of actors, interaction lines, front and back stage
Canonical Value Stream—central artifact making the service visible across the organization
Internal friction evidence repository—collected through retrospectives and 1:1s
Change management as part of redesign—internal adoption treated as a design problem
O que eu fizWhat I did
Diagnóstico da jornada AS-IS: mapeamento de pontos de falha, atores e lacunas entre front e back stage
Redesenho da jornada em cinco fases: Contextualização, Immersão, Protipação, Implantação e Amplificação
Desenvolvimento do Value Stream canônico com rituais, papéis e condições de entrada e saída por fase
Estruturação do repositório de dores de adoção interno com classificação por causa-raiz
Piloto em projeto sem pressão comercial, com entrevistas multi-stakeholder e mapeamento de dores por área
AS-IS journey diagnosis: mapping failure points, actors, and gaps between front and back stage
Journey redesign into five phases: Contextualization, Immersion, Prototyping, Implementation, Amplification
Development of canonical Value Stream with rituals, roles, and entry/exit conditions per phase
Internal adoption pain repository structured by root cause classification
Pilot in a low-pressure commercial project with multi-stakeholder interviews and pain mapping by area
ArtefatosArtifacts

Mapa de Stakeholders — Stakeholder Map

Mapa de stakeholders — ecossistema de atores da experiência de entrega de IA
Mapa de stakeholders — ecossistema de atores da experiência de entrega de IA

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Hipótese de Problema — Problem Hypothesis

Hipótese de problema — diagnóstico que deu origem ao framework, estrutura How Might We + evidência
Hipótese de problema — diagnóstico que deu origem ao framework, estrutura How Might We + evidência

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Mapa de Oportunidades — Opportunity Map

Mapa de oportunidades — priorização por impacto no serviço × viabilidade de implementação
Mapa de oportunidades — priorização por impacto no serviço × viabilidade de implementação

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Repositório de Evidências — Evidence Repository

Repositório de evidências — dores classificadas por dimensão, coletadas em lições aprendidas e 1:1s
Repositório de evidências — dores classificadas por dimensão, coletadas em lições aprendidas e 1:1s

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Processo de Entrega — AS-IS — Delivery Process — AS-IS

Customer Journey Map AS-IS — como o serviço de IA era conduzido antes do redesign
Customer Journey Map AS-IS — como o serviço de IA era conduzido antes do redesign

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Framework TO-BE — TO-BE Framework

Experience-Driven AI — Framework TO-BE: como o serviço de entrega de IA passou a funcionar
Experience-Driven AI — Framework TO-BE: como o serviço de entrega de IA passou a funcionar

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