Design thinking na inovação: como começar pelo problema certo (e não pela tecnologia da moda)

Muitos projetos de inovação falham por um motivo simples: a empresa se apaixona pela solução antes de entender o problema.

O ponto de partida costuma ser uma tecnologia nova, uma ideia da diretoria ou uma suposição interna. O time desenvolve o conceito, monta o business case, investe tempo e dinheiro — e só no fim descobre que o cliente (ou a própria operação) não precisava daquilo. Com a inteligência artificial, o risco ficou ainda maior: é muito fácil começar pela pergunta "onde a gente pode usar IA?".

O design thinking ajuda a evitar essa armadilha. Em vez de perguntar "o que podemos fazer?", ele começa com outra pergunta: "do que as pessoas realmente precisam?". Neste artigo, mostramos seis formas de aplicar essa abordagem e como ela aparece, na prática, no case do Grupo Hipólito Monte.

O que é design thinking

Design thinking é uma abordagem de inovação centrada nas pessoas: primeiro se entendem as necessidades, os comportamentos e as dificuldades de quem vai usar a solução; depois se desenvolvem e testam alternativas.

Os modelos variam de nome, mas quase todos passam por cinco atividades:

• Entender as pessoas e o contexto em que elas trabalham ou compram;
• Definir (ou redefinir) o problema;
• Gerar alternativas de solução;
• Prototipar as ideias mais promissoras;
• Testar com pessoas reais, aprender e ajustar.

Não é uma sequência rígida: é um ciclo. E é ao mesmo tempo criativo e analítico. A razão de ter se espalhado para muito além do design — produtos, serviços, atendimento, processos, modelos de negócio — é que toda inovação começa em incerteza: ninguém sabe exatamente o que o cliente precisa, qual solução vai funcionar ou se as pessoas vão adotá-la. O design thinking oferece formas práticas de reduzir essa incerteza antes de investir pesado.

1. Começar pela necessidade, não pelo produto

Empresas olham o mundo de dentro para fora. Conhecem seus produtos, sistemas, concorrentes e restrições, e por isso as conversas de inovação começam com perguntas como "que funcionalidade podemos adicionar?" ou "o que dá para fazer com essa tecnologia?".

O design thinking inverte o olhar, de fora para dentro:

• O que o cliente (ou o colaborador) está tentando fazer?
• O que o frustra?
• Que "gambiarras" ele faz hoje para dar conta?
• O que acontece antes, durante e depois de ele usar o serviço?

Entrevistas ajudam, mas observar costuma revelar mais. As pessoas nem sempre descrevem com precisão o que fazem — muitas vezes já se acostumaram tanto a um incômodo que nem o mencionam. Ouvir gravações de ligações, ler conversas de WhatsApp, acompanhar um atendente ou uma equipe de campo por um dia mostra necessidades que nenhum questionário captura.

É isso que o design thinking chama de empatia: não é ser simpático com o cliente, é se esforçar de verdade para entender a situação do ponto de vista dele.

Boa inovação começa com curiosidade sobre pessoas, não com entusiasmo pela sua solução.

2. Reformular o problema

Encontrar um problema não significa ter encontrado o problema certo.

Muitos projetos começam com um desafio já enquadrado internamente. Um exemplo comum no nosso dia a dia:

"Como melhorar a nossa URA?"

A pergunta já pressupõe que a resposta é uma URA. Ao olhar para os clientes, o desafio real pode ser outro:

"Como fazer o cliente resolver o que precisa no primeiro contato, pelo canal que ele preferir?"

De repente, o espaço de soluções fica muito maior. A resposta pode até passar por uma URA com inteligência artificial, mas também pode envolver WhatsApp, um agente de IA, roteamento por histórico do cliente ou a correção de um processo que gera ligações desnecessárias.

Perguntar "por quê?", "e se?" e "como poderíamos...?" evita que o time passe meses otimizando a solução de um problema que o cliente nem considera importante.

Uma solução brilhante para o problema errado continua sendo a solução errada.

3. Gerar mais (e melhores) alternativas

Com o problema bem entendido, o design thinking estimula o time a explorar várias soluções possíveis antes de escolher uma — porque é natural se apaixonar pela primeira ideia promissora.

O processo alterna dois momentos:

• Divergir: criar alternativas, combinar ideias, questionar o óbvio, sem julgar cedo;
• Convergir: só depois, escolher as direções mais promissoras com critérios claros.

Times multidisciplinares fortalecem muito essa etapa. TI enxerga possibilidades técnicas; operações conhece as restrições práticas; vendas sabe o que os clientes pedem; o atendimento convive com as frustrações todos os dias. Diversidade de perspectivas amplia as soluções — desde que haja boa facilitação para transformar opiniões diferentes em colaboração.

O objetivo não é produzir uma montanha de post-its. É ampliar o espaço de soluções antes de decidir.

4. Tornar as ideias tangíveis

Ideias que existem só em palavras são difíceis de avaliar: cada pessoa ouve a mesma descrição e imagina uma coisa diferente.

O design thinking torna as ideias concretas: esboços, jornadas do cliente, fluxos desenhados, telas simuladas, roteiros de conversa, simulações de atendimento. E o protótipo não precisa ser sofisticado — no começo, deve ser propositalmente simples:

• Um fluxo em papel pode testar uma nova URA;
• Um roteiro de conversa pode testar um agente de IA no WhatsApp antes de qualquer integração;
• Um painel com dados de uma semana pode testar se a informação certa muda a decisão do gestor.

O objetivo não é mostrar como a solução final será bonita, e sim deixá-la concreta o bastante para discutir e testar. De quebra, as reuniões mudam: em vez de debater opiniões abstratas, as pessoas reagem a algo visível.

Se você consegue tornar uma ideia tangível, já consegue aprender com ela.

5. Testar cedo, quando errar ainda é barato

O processo tradicional cria uma sequência perigosa:

Ideia → desenvolvimento → lançamento → feedback do cliente.

Quando o retorno real chega, boa parte do dinheiro já foi gasta. O design thinking antecipa o aprendizado:

Ideia → protótipo → teste → aprendizado → melhoria.

Versões simples vão para a frente de usuários reais, e o time observa:

• As pessoas entendem a proposta?
• Ela resolve o problema?
• O que gera valor e o que confunde?
• Quais suposições estavam erradas?

Testar não é perguntar se o cliente "gostou" — as pessoas costumam ser educadas. É muito mais útil observar o comportamento, pedir que realizem uma tarefa e entender por que reagem de determinado jeito.

Isso muda o significado do fracasso: quando um protótipo simples falha, você não fracassou na inovação; aprendeu algo importante enquanto mudar de rumo ainda custa pouco. Errar cedo num experimento evita errar caro no mercado.

6. Criar uma cultura de aprendizado

Talvez a maior contribuição do design thinking não seja uma ferramenta ou um workshop, mas uma mentalidade: manter a curiosidade por mais tempo, questionar suposições, ouvir antes de decidir e aceitar que a primeira solução raramente será a final.

Inovação não é uma linha reta que a gestão consegue prever no início. Surgem informações novas, o cliente reage de forma inesperada, a tecnologia evolui — e o conceito muda. O design thinking torna a iteração normal, em vez de tratar cada mudança de rumo como prova de que o plano original fracassou.

E a conversa entre as áreas fica mais saudável. Em vez de "quem está certo?", a pergunta passa a ser "o que estamos aprendendo?".

Na prática: o case Grupo Hipólito Monte

O Grupo Hipólito Monte é uma rede de clínicas que precisava atender seus clientes com qualidade, agilidade, segurança e eficiência nos seus canais oficiais: voz e WhatsApp.

À primeira vista, o desafio era de canal: "como atender melhor pelo telefone e pelo WhatsApp?". Mas atender bem era só metade do problema. O gargalo maior estava na gestão dos atendimentos: sem informação confiável, as decisões dependiam de suposições, e não de dados. É exatamente o tipo de reformulação que o design thinking propõe — a pergunta deixa de ser só "como atender?" e passa a ser também "como decidir melhor sobre o atendimento?".

A solução respondeu às duas perguntas ao mesmo tempo:

• O LógicPBX, PABX em nuvem, para o atendimento por voz das clínicas;
• O LógicZAP, plataforma omnichannel, para organizar o atendimento pelo WhatsApp.

Com voz e WhatsApp sob gestão, cada atendimento passou a gerar informação — e essa informação passou a orientar as decisões sobre a rotina que mais importa para o paciente: a marcação de exames, o agendamento de coletas domiciliares e a organização das equipes de atendimento. É o ciclo de aprendizado do design thinking funcionando no dia a dia: observar o que acontece de verdade, ajustar e observar de novo.

O que antes parecia um caos, por falta de informação, se transformou na maior força da empresa. Hoje o grupo toma decisões de forma assertiva e segura para entregar qualidade no atendimento, agilidade na marcação de exames e nas coletas domiciliares e eficiência operacional, com custos sob controle. Detalhamos como a IA amplia esse tipo de operação no artigo sobre IA no atendimento de clínicas e laboratórios.

"Conto sempre com o apoio da Lógic para tomar decisões cruciais em tecnologia de comunicação. É um parceiro que está sempre trabalhando em inovação." — Glauber Gurgel, Gestor de TI do Grupo Hipólito Monte

Repare que a inovação não começou por uma tecnologia da moda, e sim por uma pergunta melhor sobre o problema. E não terminou na implantação: são mais de 10 anos de parceria, evoluindo a cada ciclo — que é, no fim das contas, o que uma cultura de aprendizado significa.

Design thinking não é o processo de inovação inteiro

O design thinking é especialmente forte para entender clientes, reformular problemas, gerar alternativas, prototipar e testar. Mas inovar com sucesso exige mais:

• Foco estratégico: quais problemas merecem investimento agora;
• Viabilidade financeira: um business case que se sustente;
• Patrocínio: decisores comprometidos, com recursos e responsáveis definidos;
• Implementação e escala: levar a solução do piloto para a operação.

Um conceito pode ser desejável para o cliente e tecnicamente viável, e ainda assim fracassar porque a empresa não encontrou um modelo de negócio viável ou não garantiu o compromisso interno. Por isso o design thinking funciona melhor quando anda junto com visão de negócio e disciplina de execução — desejabilidade, viabilidade técnica, viabilidade financeira e compromisso da organização, ao mesmo tempo.

Erros comuns

• Fazer um workshop de post-its e voltar a decidir tudo como antes;
• Entrevistar clientes, mas nunca observar o uso real;
• Começar pela ferramenta (inclusive pela IA), e não pelo problema;
• Construir o "protótipo" já como produto final, caro demais para jogar fora;
• Pedir opinião ("você gostou?") em vez de observar comportamento;
• Não definir o indicador de sucesso antes de testar.

Como a Lógic Digital ajuda

A Consultoria em IA da Lógic Digital funciona como uma célula de inovação: começamos pelos desafios críticos da sua operação, reformulamos o problema com o seu time, quebramos em pequenos projetos com indicador definido e entregamos tecnologia em produção — do diagnóstico à escala. Quando a inovação passa pelo atendimento e pela comunicação, o LógicGPT, o LógicZAP e o LógicPBX já estão prontos para virar protótipo — e depois, solução.

Não comece se apaixonando pela sua ideia. Comece se apaixonando pelo problema.

Perguntas frequentes

O que é design thinking na inovação?

É uma abordagem centrada nas pessoas que ajuda times a entender usuários, definir o problema certo, gerar alternativas, criar protótipos e testar ideias antes de fazer grandes investimentos.

Como o design thinking melhora a inovação?

Ajudando a empresa a entender melhor as necessidades dos clientes, questionar suposições, reformular problemas, explorar várias soluções e aprender com protótipos e testes rápidos, quando mudar de rumo ainda custa pouco.

Quais são as etapas do design thinking?

Os modelos usam nomes diferentes, mas as atividades mais comuns são entender os usuários, definir o problema, gerar ideias, prototipar e testar. Na prática, elas formam um ciclo, e não uma sequência rígida.

Por que prototipar é tão importante?

Porque o protótipo torna a ideia concreta o bastante para ser testada. Ele permite coletar feedback real, descobrir pontos fracos e melhorar o conceito antes de investir no desenvolvimento completo.

Design thinking funciona em projetos de inteligência artificial?

Sim, e ajuda a evitar o erro mais comum desses projetos: começar pela tecnologia. Partir do problema real, testar em pequenos projetos e medir o resultado é o caminho que usamos na célula de inovação em IA.

Como reformular um problema na prática?

Perguntando "por quê?" até chegar à causa e trocando perguntas sobre a solução ("como melhorar a URA?") por perguntas sobre a necessidade ("como resolver no primeiro contato?"). No case do Grupo Hipólito Monte, o desafio parecia ser de canal, mas o gargalo maior estava na gestão: decisões tomadas por suposição, e não por dados.

Design thinking é suficiente para inovar com sucesso?

Não. Ele é muito valioso para entender o cliente, enquadrar o problema e experimentar, mas inovar também exige foco estratégico, viabilidade financeira, patrocínio dos decisores, implementação e escala.