O erro mais caro que um consultor de IA pode cometer é implantar a solução certa no problema errado. Não porque a tecnologia falhou — mas porque o diagnóstico foi superficial. Você entrou com uma solução pronta, sem entender de verdade como a empresa funciona, quem são as pessoas que vão usar a ferramenta, quais são as restrições reais do processo, e por que as coisas são feitas do jeito que são hoje.
Por isso, antes de qualquer linha de código, antes de qualquer ferramenta de IA, antes de qualquer proposta de solução, eu faço um mapeamento rigoroso do AS IS — o estado atual do processo. E a metodologia que uso para isso é o Design Thinking, adaptado para o contexto de projetos de inteligência artificial em empresas.
Neste artigo, vou te mostrar exatamente como eu conduz esse processo: as ferramentas, as perguntas, os workshops, os entregáveis. É o mesmo framework que aprendi na Trilion e que uso hoje em cada projeto de consultoria.
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Por que Design Thinking — e não apenas análise de requisitos
Quando falo em Design Thinking para mapeamento de processos, alguns consultores mais tradicionais ficam com cara de 'isso não é só para design de produto?'. Entendo o ceticismo — mas deixa eu explicar minha lógica.
A análise de requisitos tradicional, como feita em projetos de TI clássicos, parte do pressuposto de que você vai documentar o que o sistema precisa fazer. O problema é que em projetos de IA para processos de negócio, o 'sistema' é o comportamento humano dentro de um fluxo organizacional — e comportamento humano raramente segue o que está no manual de procedimentos.
O Design Thinking, por outro lado, começa com empatia. Você entende primeiro as pessoas — suas necessidades, frustrações, comportamentos, workarounds — antes de definir o problema e propor solução. Essa abordagem revela camadas do processo que nunca aparecem numa entrevista estruturada ou num fluxograma de procedimentos.
A combinação que uso: a estrutura metodológica do Design Thinking (empatia, definição, ideação, prototipagem, teste) aplicada ao mapeamento de processos operacionais com foco em identificar onde a IA cria valor real — não teórico.
Fase 1: Empatia — entendendo as pessoas, não só o processo
A maioria dos consultores começa o mapeamento perguntando: 'Como funciona esse processo?' Eu começo perguntando: 'Quem faz esse processo? Como é o dia a dia dessa pessoa? O que é mais frustrante? O que consume mais tempo? O que eles odeiam fazer e fazem assim mesmo?'
Conduz entrevistas de empatia com os executores diretos dos processos que pretendo otimizar. Não com os gestores — com quem está na operação. A diferença entre o que o gestor acredita que acontece e o que realmente acontece no campo é, invariavelmente, enorme.
As perguntas que uso nas entrevistas de empatia
- 'Me conta como é um dia típico seu nesse processo — do começo ao fim.'
- 'Qual parte desse processo você mais odeia fazer? Por quê?'
- 'Tem alguma coisa que você faz de um jeito diferente do que está no manual porque o jeito do manual não funciona na prática?'
- 'Se você pudesse eliminar uma tarefa do seu dia, qual seria?'
- 'Quando as coisas dão errado nesse processo, o que normalmente causou o problema?'
- 'Se esse processo fosse perfeito daqui a um ano, como seria?'
Essas perguntas revelam os workarounds — as gambiarras que as pessoas criaram para contornar as limitações do processo oficial. E os workarounds são ouro para o consultor de IA: eles mostram onde o processo foi desenhado sem considerar a realidade operacional, e onde uma solução bem desenhada vai ter adoção natural porque resolve um problema que as pessoas já sentem na pele.
'O workaround não é um problema de disciplina da equipe. É um sinal de que o processo foi desenhado sem empatia pelos executores. Quando você entende o workaround, você entende o problema real.'
Ferramentas que uso na fase de empatia
Além das entrevistas, uso duas ferramentas visuais que me ajudam a organizar e comunicar os achados da fase de empatia:
Mapa de Jornada do Processo
Similar ao Customer Journey Map de design de produto, mas aplicado ao processo interno. Mapeio cada etapa do processo na horizontal, e nas linhas verticais registro: o que a pessoa faz, o que pensa, o que sente, quais ferramentas usa, quais são as dores e oportunidades em cada etapa. Esse mapa cria uma visualização que é imediatamente compreensível para toda a equipe — incluindo a liderança que não estava presente nas entrevistas.
Diagrama de Sombra (Shadow Diagram)
Quando o processo é complexo ou quando as entrevistas me deram respostas contraditórias, peço para 'ser sombra' de um operador durante 2 a 4 horas — observo ele trabalhando sem interferir, anotando o que ele faz, quanto tempo cada tarefa leva, quais ferramentas usa e quais interrupções acontecem. Essa observação direta revela detalhes que a pessoa não conseguiria articular numa entrevista porque são tão automáticos que ela nem percebe mais que está fazendo.
Fase 2: Definição — o problema real, não o problema aparente
Depois das entrevistas e da observação, tenho um volume grande de informação qualitativa. A fase de definição é onde eu organizo isso numa formulação precisa do problema real — que, na minha experiência, raramente é o problema que o cliente articulou na primeira reunião.
O cliente chega com: 'Preciso de um chatbot para atendimento.' Depois da fase de empatia, eu descubro que o problema real é: 'A equipe de atendimento gasta 70% do tempo em tarefas que não precisam de julgamento humano, o que faz com que os clientes com problemas complexos fiquem esperando e abandonem — causando churn silencioso.'
Perceba que o chatbot é uma solução possível, mas não necessariamente a melhor. O problema real poderia ser resolvido de múltiplas formas — e só depois de definir o problema com essa precisão é que você pode escolher a solução mais adequada.
Para essa fase, uso o framework 'Point of View' do Design Thinking: '[Usuário] precisa de [necessidade] porque [insight].' É uma forma de formular o problema que mantém o foco nas pessoas, não na tecnologia.
A matriz de priorização de problemas
Em processos complexos, há sempre múltiplos problemas para resolver. Para priorizar, uso uma matriz simples que cruza duas dimensões: impacto no resultado de negócio (alto/baixo) e viabilidade de solução com IA dentro do prazo/budget do projeto (alta/baixa).
Os problemas no quadrante 'alto impacto alta viabilidade' são as quick wins que devem ser endereçadas primeiro. Os de 'alto impacto baixa viabilidade' entram no roadmap de médio prazo. Os de 'baixo impacto' ficam fora do escopo, independente da viabilidade.
Fase 3: Mapeamento do AS IS — o fluxo que realmente existe
Com os problemas definidos e priorizados, faço o mapeamento formal do AS IS — o fluxo como ele realmente acontece hoje, não como deveria acontecer segundo o manual.
Uso Miro como ferramenta de mapeamento. O diagrama que crio segue o formato de swimlane: cada linha horizontal representa um ator ou sistema envolvido no processo (pessoa, departamento, ferramenta). Cada coluna representa uma etapa temporal. Nas intersecções, coloco as ações, decisões e transferências que acontecem.
O que incluo no mapa AS IS que a maioria dos mapeamentos ignora:
- Handoffs: momentos de transferência entre pessoas ou sistemas — é onde a maioria das falhas e atrasos acontece
- Workarounds documentados: as gambiarras identificadas na fase de empatia, marcadas em destaque no mapa
- Ferramentas paralelas: planilhas Excel informais, WhatsApp, post-it, cadernos — coisas que a empresa usa além dos sistemas oficiais
- Tempos de processo: quanto tempo cada etapa leva, em média e no pior caso
- Taxas de erro: em quais etapas os erros são mais frequentes e qual o impacto quando acontecem
Esse nível de detalhe cria um AS IS que é honesto — não o fluxo ideal que nunca acontece, mas o fluxo real que acontece todos os dias. E é a partir desse fluxo real que você vai desenhar o TO BE com IA.
'Nunca confie no mapa de processos que o cliente te manda antes do projeto. Ele mostra como o processo deveria funcionar. O que eu preciso é de como ele realmente funciona.'
Fase 4: Identificação das oportunidades de IA no AS IS
Com o mapa AS IS em mãos, faço a análise de oportunidades de IA. Para cada etapa do processo, avalio quatro perguntas:
- Essa etapa é baseada em regras previsíveis ou exige julgamento humano genuíno?
- Essa etapa manipula dados estruturados, texto ou imagem — que são os domínios onde a IA tem maior maturidade?
- Essa etapa é executada repetidamente em alto volume?
- Essa etapa tem impacto significativo no resultado de negócio (custo, qualidade, velocidade)?
Quanto mais 'sim' para essas quatro perguntas, maior o potencial de IA naquela etapa. Etapas que exigem julgamento humano complexo, criatividade ou relacionamento interpersonal raramente são boas candidatas a substituição por IA — mas podem ser apoiadas por IA (sugestões, resumos, análises).
Essa análise resulta num mapa AS IS anotado, onde cada oportunidade de IA está marcada com seu potencial de impacto e tipo de solução recomendada. Esse mapa é o documento central do meu relatório de diagnóstico.
O workshop de cocriação com a equipe do cliente
Uma das coisas que aprendi com a metodologia Trilion é o valor de envolver a equipe do cliente no processo de mapeamento — não apenas como fonte de informação, mas como cocriadores do diagnóstico.
Organizo um workshop de meio dia onde apresento o mapa AS IS para a equipe que participou das entrevistas. O objetivo não é validar meu trabalho — é criar espaço para correções, adições e debate sobre o que realmente acontece. Nesse workshop, geralmente surgem informações novas que eu não tinha capturado nas entrevistas individuais.
Além de melhorar a qualidade do diagnóstico, esse workshop tem um efeito colateral muito valioso: ele começa a criar senso de ownership na equipe sobre as mudanças que vão vir. Pessoas que participaram do diagnóstico têm muito mais chance de adotar as soluções recomendadas do que aquelas que foram simplesmente notificadas de uma mudança.
Esse aspecto de gestão de mudança é algo que o método Trilion trata com muita atenção. A tecnologia é a parte mais fácil de um projeto de IA. A parte difícil é a adoção — e a adoção começa no diagnóstico, não na entrega.
O entregável: o relatório de AS IS
Ao final do mapeamento, entrego um relatório de AS IS que inclui:
- Sumário executivo com os principais achados
- Mapa de processo AS IS completo (versão visual no Miro versão simplificada em PDF)
- Lista de workarounds identificados e o que eles revelam sobre o processo
- Análise de oportunidades de IA por etapa, com potencial de impacto
- Pré-recomendações para o TO BE (que serão detalhadas na fase de design da solução)
Esse relatório é entregue antes de qualquer proposta de solução. O cliente recebe primeiro o diagnóstico, entende o que eu encontrei, valida ou corrige, e só então recebo proposta de solução. Essa sequência garante que a solução vai ser construída sobre uma base sólida de entendimento — não sobre suposições.
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Um exemplo prático: varejo de moda com omnichannel problemático
Para tornar tudo isso mais concreto, deixa eu compartilhar um exemplo real (com dados alterados para preservar o cliente).
Uma rede de lojas de moda com 12 unidades e e-commerce próprio me contratou para 'melhorar o atendimento ao cliente com IA'. Na primeira reunião, a gerente de customer success disse que o problema era 'tempo de resposta alto no chat'.
Depois do processo de empatia e mapeamento AS IS, o que descobri foi diferente:
- Os atendentes passavam 40% do tempo buscando informações em três sistemas diferentes que não se comunicavam (ERP, OMS e plataforma de e-commerce)
- 40% das perguntas recebidas eram sobre status de pedido — informação disponível em sistema, mas inacessível sem login que os clientes não tinham
- A equipe tinha um grupo de WhatsApp informal onde compartilhavam 'respostas prontas' para as perguntas mais comuns — um sistema paralelo não oficial que funcionava bem mas era frágil
- Os atendentes de loja física e de e-commerce eram os mesmos, alternando canais ao longo do dia, o que criava conflito de prioridade constante
O problema real não era 'tempo de resposta'. Era fragmentação de informação e ausência de self-service para demandas simples. A solução que desenhamos não foi só um chatbot — foi uma reformulação do fluxo de atendimento com camada de IA para self-service integração entre sistemas base de conhecimento formalizada para substituir o WhatsApp paralelo.
O resultado foi uma redução de 55% no volume de atendimento humano e aumento de 28% na satisfação do cliente nos 60 dias pós-implantação. Nada disso teria sido possível sem o diagnóstico rigoroso pelo Design Thinking.
Conclusão: o diagnóstico honesto é o projeto
Qualquer consultor de IA pode implantar uma ferramenta. Poucos conseguem garantir que a ferramenta certa está sendo implantada no processo certo, pelo motivo certo, para as pessoas certas.
O Design Thinking aplicado ao mapeamento AS IS é o que cria essa garantia. Ele me obriga a começar pelas pessoas antes de pensar em tecnologia, a entender o problema real antes de propor solução, e a criar um diagnóstico tão completo que a solução quase se desenha sozinha.
Se você quer elevar a qualidade dos seus projetos de consultoria de IA e aumentar sua taxa de sucesso na entrega, comece pelo AS IS. E comece com empatia — não com tecnologia.
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