Esse otimismo se deve principalmente por eficiência, aumento de produtividade e agilidade nos processos que a inteligência artificial agrega aos negócios, além de trazer outras vantagens como:

• Melhora na qualidade do trabalho;
• Melhora na satisfação do cliente;
• Aumento na motivação e engajamento dos colaboradores;
• Redução de custos;
• Suporte em tarefas de alta complexidade;
• Auxílio na criação de produtos e serviços;
• Processamento de dados para tomadas de decisão;

Além disso, o alto índice de interesse de empresas de diferentes portes pela IA mostra a flexibilidade e capacidade da tecnologia em se adequar e impulsionar negócios de diferentes segmentos e realidades.

Entretanto, apesar do crescimento do interesse, muitas empresas ainda enfrentam barreiras significativas para implementar IA de forma eficiente e estratégica em suas operações.

Somado a isso, têm-se a infraestrutura tecnológica defasada do Brasil, a falta de mão de obra qualificada e o baixo investimento estratégico em inovação, que dificultam a adoção plena da ferramenta.

Para contornar esse cenário e acompanhar a evolução da IA de forma de forma ética, segura e inclusiva, é preciso que o país: modernize a infraestrutura de dados e sistemas, qualifique profissionais para operar, desenvolver e implementar IA e realize investimentos inteligentes e alinhados com a realidade de cada empresa.

Mas calma, não é porque o Brasil não possui a infraestrutura ideal, que as empresas brasileiras não podem aproveitar do melhor que a inteligência artificial tem a oferecer.

Neste artigo, contamos as principais dificuldades que as empresas encontram ao tentar incorporar a IA nos negócios e os caminhos para superá-las. Leia mais a seguir!

7 dificuldades enfrentadas pelas empresas na adoção da Inteligência Artificial (IA)

1. Falta de estratégia e visão a longo prazo

Muitas empresas ainda abordam a IA como uma iniciativa isolada ou experimental, sem um planejamento estratégico integrado aos objetivos do negócio. Isso leva a projetos desconectados, que geram pouco impacto e dificultam a obtenção de ROI (Retorno sobre Investimento).

Uma forma de contornar o uso sem propósito da IA é adotando uma visão de trabalho AI-First Business Transformation. O AI-First é um modelo estratégico que coloca a Inteligência Artificial como motor do negócio, em que a IA deixa de ser usada apenas como suporte e passa a ser a base da arquitetura de negócios.

Isso significa reconstruir produtos, serviços, processos e estruturas com IA como pilar principal — não apenas integrando tecnologias inteligentes, mas reimaginando o negócio com a IA desde a sua origem.

 2. Escassez de talentos qualificados

A falta de profissionais especializados em IA, como cientistas de dados, engenheiros de machine learning e especialistas em dados, é uma das barreiras mais presentes. Além disso, há carência de gestores que compreendam o potencial da IA para liderar projetos com foco no negócio.

O estudo da Microsoft, citado acima, também revela que 28% das MPMEs têm dificuldades para contratar talentos especializados.

Para contornar esse problema é recomendado:

• Investir na capacitação do time interno;
• Realizar parcerias com universidades e consultorias – o acesso a grandes talentos e a profissionais com a expertise certa se torna muito mais fácil;
• E fomentar equipes multidisciplinares que unam especialistas técnicos e profissionais de negócio.

3. Qualidade e Governança de Dados

A IA depende de dados estruturados, limpos e bem-organizados. Muitas empresas enfrentam problemas com bases de dados fragmentadas, informações desatualizadas ou ausência de governança, o que inviabiliza o uso eficaz de algoritmos.

Para que a IA opere com dados de qualidade, é preciso que a empresa invista em uma estratégia de dados corporativa, o que inclui: governança, catalogação, políticas de privacidade e integração entre sistemas (Data Lakes, Data Warehouses, MDM).

A empresa também pode contar com dados prontos para IA, que são conjuntos de dados preparados, estruturados e qualificados para o treinamento ou execução de modelos de IA. Simplificando, são dados que já passaram por processos que garantem qualidade, consistência e relevância, permitindo que a ferramenta aprenda ou opere com mais eficiência e segurança.

Esse método impede que a inteligência artificial se torne ineficiente, enviesada ou até mesmo perigosa.

 4. Resistência cultural e medo da Automação

Muitos profissionais temem que a IA “tome o seu lugar”, o que gera resistência na adoção de novas ferramentas. A cultura organizacional muitas vezes não está pronta para lidar com modelos baseados em dados ou decisões automatizadas.

Investir em programas de mudança cultural e comunicação é fundamental para mostrar que a IA é uma ferramenta de suporte e não de substituição. Dessa maneira, os  colaboradores conseguem entender que a tecnologia aumenta o seu desempenho, melhorando a produtividade e o liberando para tarefas mais estratégicas.

Essa tática não só faz os colaboradores perderem a desconfiança com a tecnologia, como também permite implementar uma cultura de transformação digital na empresa, com os funcionários cientes que estão inseridos em um ambiente que preza e valoriza a inovação tecnológica, o que torna a adoção de tecnologias disruptivas um processo menos espinhoso.

5. Infraestrutura tecnológica limitada

Implementar IA exige capacidade de processamento, armazenamento em nuvem, conectividade entre sistemas e integração com APIs. Empresas com infraestrutura defasada ou sem adoção de cloud computing enfrentam maiores dificuldades.

Para contar com uma infraestrutura apta a abrigar sistemas de IA, o primeiro passo é modernizá-la, priorizando soluções escaláveis como plataformas em nuvem, frameworks open source e ambientes seguros para desenvolvimento e testes de IA.

Uma alternativa é contar com uma consultoria especializada em IA, prestadoras de serviços desse escopo possuem infraestrutura de alto nível, com tecnologias modernas, as melhores metodologias para desenvolvimento de projetos, especialistas qualificados e equipes multidisciplinares, para atender projetos de diferentes propostas e tamanhos. A empresa conta com os recursos e profissionais certos sem precisar investir grandes montantes de dinheiro e tempo.

6. Dificuldade de aplicação da IA

Embora o interesse pela IA esteja crescendo, muitas empresas ainda enfrentam dificuldades para identificar onde e como aplicá-la de maneira prática e estratégica.

Não é incomum que a jornada comece de forma desestruturada: algumas organizações não sabem exatamente quais problemas do negócio podem ser resolvidos com IA, enquanto outras optam por casos de uso excessivamente complexos ou de difícil mensuração, o que gera frustração, desperdício de recursos e baixa adesão.

Esse cenário é agravado pela falta de frameworks claros de priorização, ausência de benchmarks e desconhecimento dos benefícios tangíveis e mensuráveis que a IA pode trazer em diferentes áreas da empresa.

Para superar essa barreira, é essencial adotar uma abordagem estruturada e orientada ao valor de negócio. Isso significa:

1. Mapear processos críticos e recorrentes, onde há grande volume de dados e decisões repetitivas — são os melhores candidatos para automação inteligente.
2. Escolher casos de uso com ROI tangível e de rápida implementação, como:
3. Previsão de demanda para otimizar estoques e produção;
4. Análise de churn para reduzir a perda de clientes e aumentar a retenção;
5. Automação de atendimento via chatbots e assistentes virtuais para melhorar a experiência do cliente e reduzir custos;
6. Detecção de fraudes em transações financeiras e comportamentos atípicos em tempo real;
7. Classificação automática de documentos fiscais ou contratos para acelerar processos internos.

Além disso, é recomendável iniciar com projetos piloto (POCs) com escopo limitado, que permitam medir resultados e validar a tecnologia antes de escalar.

Por fim, o envolvimento de áreas de negócio desde o início e a construção de uma cultura baseada em dados e experimentação são fatores críticos para o sucesso da aplicação de IA de forma progressiva, sustentável e com impacto real nos resultados da empresa.

7. Aspectos éticos, regulatórios e de segurança

A adoção de IA nas empresas traz não apenas desafios técnicos, mas também a grande responsabilidade de lidar com questões éticas, legais e de segurança da informação relacionados à tecnologia.

Isso significa que empresas precisam se preocupar com a forma como os dados são utilizados, armazenados, processados e quais impactos as decisões algorítmicas podem gerar nas pessoas.

Caso uma empresa lide com dados pessoais, por exemplo, a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) exige que as informações sejam tratadas com finalidade legítima, transparência, segurança e respeito à privacidade – se o negócio quiser usar a IA de forma responsável e legal, ele precisa seguir essas diretrizes.

As empresas também enfrentam questões éticas delicadas, como:

1. Decisões automatizadas sem supervisão humana: que podem impactar diretamente pessoas (ex: negativas de crédito, demissões ou aprovações de benefícios);
2. Viés algorítmico: que pode perpetuar ou até amplificar desigualdades sociais, raciais ou de gênero;
3. Falta de explicabilidade: os próprios criadores da IA não conseguem justificar o resultado de certos modelos (o chamado “efeito caixa-preta”).

Esses fatores não apenas colocam a empresa em risco jurídico e reputacional, mas também afetam a confiança dos stakeholders (clientes, parceiros, reguladores e colaboradores).

Para mitigar esses riscos e garantir um uso ético e seguro da IA, é fundamental implementar práticas robustas de governança e conformidade, como:

Criação de comitês internos de ética em IA: compostos por profissionais multidisciplinares (jurídico, TI, RH, compliance, entre outros), responsáveis por definir diretrizes, supervisionar projetos e avaliar riscos;

Adoção de IA explicável (Explainable AI): que permite compreender e auditar como os algoritmos tomam decisões — essencial em setores regulados;

Anonimização e pseudonimização de dados sensíveis: conforme previsto na LGPD, para proteger a identidade dos indivíduos mesmo em análises avançadas;

Testes contínuos de viés e fairness: aplicação de métricas de equidade para garantir a diversidade nos conjuntos de dados usados para treinar os modelos;

Auditorias técnicas e jurídicas regulares: documentação completa dos ciclos de vida dos modelos de IA (dados usados, finalidade, impacto previsto, validação);

Implementação de políticas de “human-in-the-loop”: garantindo que decisões críticas sempre tenham supervisão humana, especialmente nos casos de alto impacto.

Comece a sua jornada com IA hoje! Fale com a Kron Digital

Incorporar a IA ao negócio não é uma tarefa simples, é um processo contínuo, que exige mudança de mindset, evolução tecnológica e alinhamento estratégico. Os desafios são grandes, mas superáveis com visão de futuro, parcerias certas e um plano sólido de transformação digital com foco em resultados.

Esses desafios não precisam ser enfrentados sozinhos, você pode e deve contar com o apoio dos especialistas certos para ajudar a direcionar o seu negócio. A sua empresa pode contar com a Kron Digital!

Somos uma digital software house com DNA jovem e inovador, que adota a abordagem AI-First Business Transformation para desenvolver soluções personalizadas impulsionadas por inteligência artificial para maximizar eficiência, inovação e resultados para sua empresa.

Para fazer o seu negócio avançar mais um passo e colocá-lo na prateleira de empresas que moldam o presente e criam o futuro, a nossa consultoria oferece as soluções:

Digital Delivery Center: fábrica de software que combina criatividade, tecnologia e inteligência artificial para criar soluções inovadoras que impulsionam a transformação digital das empresas. Nossa abordagem AI-First garante processos mais ágeis, inteligentes e alinhados às necessidades do mercado;

Inteligência Ativa Analítica e Generativa: modelo avançado de AI-Driven Business Intelligence que combina machine learning, automação e análise preditiva para transformar dados em insights estratégicos, promovendo decisões mais rápidas e assertivas em tempo real;

Digital Sustaining Center (AMS): nossos serviços de AMS adotam uma abordagem AI-First, utilizando inteligência artificial para otimizar o monitoramento, prever falhas e reduzir incidentes. Nossa operação inteligente melhora a eficiência dos sistemas, garantindo alta disponibilidade e resposta proativa a eventos críticos;

Squads & Resources Center: alocamos profissionais especializados e squads estruturadas com abordagem AI-Augmented Development para garantir entregas mais ágeis, qualidade superior e inovação contínua nos projetos.

Nosso diferencial está na inovação e no compromisso com resultados, impulsionados por um modelo AI-First Business Transformation, garantimos ROI otimizado, eficiência operacional e prazos cumpridos com previsibilidade aprimorada.

Entre em contato com o nosso time e conheça nosso modelo de trabalho inovador.

Para entender como avaliar o desempenho dos serviços de sustentação de TI, neste artigo, mostramos a importância de avaliar a solução, como avaliar o desempenho e as métricas usadas para mensurar a performance do serviço. Confira tudo abaixo. 

Por que avaliar o Desempenho de Serviços de Sustentação de TI? 

Mais do que prestar suporte, o time de sustentação de TI é um parceiro estratégico, é quem a empresa recorre em momentos de necessidade, ou quando deseja modernizar sua infraestrutura tecnológica. Por isso, avaliar a performance do serviço de sustentação de TI é fundamental para garantir a entrega contínua de um suporte de alto nível, verificar melhorias, eliminar gargalos nos processos, assegurar a satisfação dos clientes e aperfeiçoar a qualidade dos sistemas e hardwares. 

Como avaliar o desempenho do serviço 

Para fazer uma avaliação adequada, é preciso seguir alguns passos para extrair informações relevantes e gerar indicadores de desempenho. Veja a seguir como fazer isso: 

1 – Definir o objetivo de avaliação 

Serviços de sustentação de TI possuem diversos pontos a serem analisados, entretanto, não se deve buscar avaliar todos de uma vez, é preciso definir um objetivo de análise. Para definir esse objetivo, leve em consideração o que se deseja atingir com a avaliação, por exemplo, a atualização de ferramentas tecnológicas ou a redução de custos com TI, a partir disso, você consegue buscar os dados mais adequados e auxiliar a sua tomada de decisão. 

2 – Definir o escopo de análise 

Em vez de analisar o serviço de forma geral, é analisado um ponto em específico, o que ajuda a segmentar a avaliação e obter dados mais específicos. Por exemplo, se a intenção for avaliar a performance da equipe, logo, os indicadores de desempenho devem ser voltados para esse objetivo. 

3 – Coletar os dados 

Agora que o seu objetivo e escopo foram definidos, é hora de coletar os dados. A opinião dos colaboradores e o uso de ferramentas de monitoramento e de gerenciamento ajudam a reunir as informações necessárias e verificar as métricas de desempenho a serem analisadas. 

4 – Analisar os dados  

Mais do que quantificar, os dados ajudam a extrair insights valiosos, por isso, nesta etapa, as informações precisam ser analisadas de forma aprofundada, tantos os dados atuais quanto os anteriores, pois eles permitem compreender o real estado do que está sendo avaliado.  

5 – Usar os dados a favor do serviço 

Como falado no tópico anterior, os dados permitem extrair insights poderosos, ajudam a pensar em melhorias, mapear problemas, executar ações para otimizar o setor e identificar oportunidades. 

10 métricas de desempenho para avaliar a performance de serviços de Sustentação de TI 

Os indicadores de desempenho, ou KPIs (Key Performance Indicators), são métricas quantificáveis e específicas que ajudam os negócios a entenderem se as suas ações, estratégias e processos estão atingindo os resultados esperados.  

Em serviços de sustentação de TI, as métricas de desempenho ajudam a verificar se a performance do time ou de um projeto estão ocorrendo conforme o esperado, além de permitir mapear gargalos e pensar em ações de melhoria para o serviço. 

Veja abaixo os indicadores-chave para avaliar o desempenho de serviços de sustentação de TI: 

1 – Tempo Médio de Atendimento (TMA) 

Este indicador mensura a quantidade média de tempo que um cliente leva para ter seu chamado atendido. Com ele, é possível a verificar a produtividade e eficiência da equipe de suporte. 

É importante ressaltar que mesmo o usuário tendo a sua demanda solucionada, se o tempo de resposta for alto, a tendência é que o cliente não tenha uma experiência tão satisfatória. Por isso, é importante verificar se o time não está sobrecarregado ou se falta capacitação para lidar com determinadas demandas. 

2 – First Call Resolution (FCR) 

Também relacionado a atendimento, o FCR mensura a capacidade do time de TI em resolver chamados no primeiro contato. Um FCR alto indica a eficiência da equipe, enquanto um número baixo pode trazer alertas sobre a falta de capacitação dos profissionais ou possíveis problemas no processo de atendimento. 

3 – Ticket churn 

A métrica ajuda a entender a capacidade de atendimento do time de TI, em que é analisado a quantidade de chamados abertos e quantos foram encerrados antes de serem atendidos. Uma alta taxa de encerramentos pode indicar: insuficiência de profissionais para suprir a demanda, a falta de expertise para lidar com determinado problema, ou processo de atendimento ineficiente. 

4 – Taxa de reabertura de tickets 

Esta métrica verifica a quantidade de chamados resolvidos que foram reabertos. Ela é fundamental para medir a qualidade das soluções aplicadas, pois uma resolução que funciona apenas no curto prazo indica a falta de conhecimento do profissional, assim, requerendo da prestadora de serviço investir no treinamento e capacitação da sua equipe.  

5 – Service Level Agreement (SLA) 

Não sendo exatamente um indicador, mas um recurso contratual, o SLA engloba diferentes KPIs e objetivos a serem alcançados dentro de um projeto. Dessa maneira, o Service Level Agreement é um importante métrica para verificar se a prestadora do serviço de sustentação está entregando o combinado em contrato, assim, blindando o contratante de entregas de baixa qualidade ou cobranças não condizentes com os resultados. 

6 – Retorno sobre o Investimento (ROI) 

Clássica métrica financeira, que também pode ser aplicada para avaliar o desempenho, o ROI avalia se determinado investimento está trazendo o retorno esperado. Através desse indicador, o cliente analisa se o custo empregado para contratar um serviço de sustentação de TI condiz com os benefícios e resultados proporcionados. 

7 – Net Promoter Score (NPS)  

Indicador usado em diversas áreas de negócios, o NPS mensura o nível de satisfação dos clientes e o quanto eles estão dispostos a indicar a marca para outras pessoas, ou seja, ser um promotor do serviço. O nível de satisfação também ajuda avaliar a qualidade do time de TI na resolução de chamados e suporte. 

8 – Mean Time To Repair (MTTR) 

Em português, tempo médio de reparo, o MTTR é um importante indicador que mensura a média de tempo que a equipe de sustentação leva para solucionar problemas sistêmicos. Mais do que resolver demandas, garantir que o tempo médio de reparo seja baixo permite que o cliente não sofra grandes danos devido à inatividade do seu sistema. 

9 – Custo por Ticket 

Fundamental para a gestão financeira do time de TI, o custo por ticket verifica o valor gasto, em média, com suporte de TI. O indicador permite otimizar recursos e identificar melhorias para trazer eficiência e economia nas operações. 

10 – Taxa de Bugs Críticos 

A Taxa de Bugs Críticos quantifica as falhas que comprometem o uso ou funcionamento de sistemas e aplicações. A métrica é primordial para monitorar a qualidade de softwares e aplicativos, garantindo a identificação e rápida resolução de problemas, além de minimizar a possibilidade de grandes danos para o cliente. 

Escolha a Kron Digital como parceira! 

Em um mundo impulsionado pela tecnologia e baseado em soluções cada vez mais poderosas e complexas, contar com o parceiro de TI certo faz toda a diferença na hora de alcançar as metas de negócio e manter a competitividade. 

Na Kron Digital, temos o serviço de Digital Sustaining Center (AMS), solução que oferece suporte à operação de TI eficaz e sem complicações, fornecendo à empresa a garantia de SLAs, o auxílio de uma equipe ágil, qualificada e responsável na condução de incidentes, a garantia da identificação de possíveis vulnerabilidades no sistema, aplicações de patches e ajustes quando necessário, além de boas práticas de segurança da informação. Tudo para que seus resultados não sejam impactados por processos interrompidos.  

 Entre em contato com nossos especialistas e conheça nosso modelo de trabalho inovador e criativo, voltado para o sucesso dos seus negócios. 

A contratação de profissionais da área de tecnologia tem sido um desafio para as empresas. De acordo com a Associação das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC), o Brasil forma apenas 53 mil pessoas na área por ano, mas são necessários 159 mil profissionais para suprir as necessidades do mercado. O relatório ainda prevê que as empresas de tecnologia demandem 797 mil especialistas até 2025.

A squad ágil é uma equipe de trabalho pequena, autônoma e multidisciplinar que realiza um ou mais projetos, utilizando metodologias ágeis. É a evolução da modalidade clássica de terceirização de tempo e material e apresenta diversas vantagens.

Compartilhamento de informações

Com certeza, uma das principais vantagens de ter squad ágil é a troca de informações que acontece dentro e entre os times. Isso contribui para que cada um presente no grupo esteja em constante evolução, pois permite o acesso a diferentes discussões e aprimora conhecimentos.

Além disso, as informações são transparentes, o que significa que todos têm acesso aos dados do produto, como a documentação do software, quem contribui em qual parte e quem é responsável por cada tarefa, regras de negócio, resultados, etc. Isso faz com que todas as pessoas do time realmente se sintam parte do projeto, uma vez que está envolvido e ciente de todo o processo.

Como bônus, um pode ajudar o outro a crescer. Ao saber o que cada um tem feito e quais são as dificuldades, outra pessoa do time pode trazer novas ideias e maneiras de solucionar o problema de uma forma que ainda não havia sido pensada.

Fluxo de trabalho e entregas contínuas

Com um time trabalhando inteiramente focado no desenvolvimento de um único produto, o backlog é resolvido de forma constante e dentro do prazo. A maioria, senão todos os projetos, funciona em um cronograma pré-existente e pré-estabelecido. O uso de Squads Ágeis reduz drasticamente o risco de atrasos devido à natureza multidisciplinar, criativa e motivacional da equipe.

Pesquisa recente, divulgada pela Zippia, aponta que equipes ágeis são 25% mais produtivas. Na verdade, elas também são 50% mais rápidas no mercado do que as não ágeis, tornando-as altamente eficazes a longo prazo.

Adaptabilidade e flexibilidade

O ponto central da squad ágil é a flexibilidade. As equipes ágeis respondem às mudanças, mesmo no último minuto, e podem se adaptar a elas sem muita interrupção. As entregas do projeto não são imutáveis, então é possível facilmente reavaliar os planos e ajustar as prioridades para se alinharem com as metas atualizadas. Ser adaptável significa que o grupo pode gerenciar os requisitos de mudança dos clientes de forma eficaz.

Risco reduzido

Os desenvolvedores avaliam regularmente o progresso durante os sprints, o que significa que eles têm melhor visibilidade do projeto e podem identificar rapidamente possíveis obstáculos. Esses problemas menores podem ser resolvidos antes que aumentem, criando um processo eficaz de mitigação de riscos, resultando em uma chance maior de sucesso.

A pesquisa Zippi aponta que apenas 9% dos projetos ágeis falham, o que é significativo e impressionante, principalmente quando comparado à metodologia em cascata que possui uma taxa de 29% de falha.

Apesar das inúmeras vantagens dessa metodologia, implementar novas práticas no ambiente de trabalho pode ter muitos desafios para as empresas e pessoas. Portanto, o ideal é sempre planejar todos os passos, considerando fatores como gastos, estrutura da empresa, preparação e treinamento dos colaboradores.

Para contornar essa dificuldade, uma saída é a locação dessas squads. Dessa forma, é possível garantir uma escolha assertiva dos perfis de profissionais, identificando em quais áreas e quais skills são necessárias dentro do seu projeto, podendo mesclar currículos da forma que encaixem melhor no modelo de negócio. Com isso, é possível garantir um alto nível de flexibilidade, assim como melhor controle nas entregas e horas.

Para saber mais, acesse: https://www.kron.digital/contato/.

Para manter a competitividade, é preciso estar atento ao novo, buscar soluções criativas que vão otimizar os processos de negócio. Mas a verdade é que geralmente as empresas não contam com os recursos necessários para implementar soluções inovadoras e criativas que vão gerar melhores resultados.

Nesse momento, as empresas se voltam para o modelo de outsourcing, em busca de otimização de custos, eficiência de processos, melhor time-to-market, agilidade, inovação e qualidade. Esse é um processo que pode dar muito certo, mas também pode ser um desastre.

Para o cliente, entender o que pode dar errado antes de adotar o modelo de outsourcing pode economizar tempo, dinheiro e preservar o bom humor. Para o provedor de serviços, é preciso entender as dores do cliente, identificar com precisão as suas motivações e objetivos já nas fases iniciais do projeto.

Selecionando o melhor parceiro

O mercado de outsourcing está repleto de empresas que afirmam que podem oferecer o melhor serviço pelo menor custo. Muitas usam frases de efeito para justificar suas propostas: uma longa lista de metodologias sólidas, inovações e empoderamentos. Depois de ler todas as páginas do seu site e admirar seus belos designs e testemunhos deslumbrantes, como você escolhe o melhor provedor, aquele que vai entender as suas dores?

E você, cliente, quando se trata de garantir uma parceria bem sucedida, tem um papel muito importante no processo, além da escolha do provedor. Especialistas da ISG, consultoria em outsourcing, destacam que tanto o provedor quanto o cliente são igualmente responsáveis pelo sucesso ou fracasso do relacionamento.

O fim das dores do cliente

Além da capacidade técnica da equipe de outsourcing, existem fatores extremamente importantes para criar um bom relacionamento: confiança e comunicação. Muitas das dores dos clientes provêm da falta de respostas em relação às expectativas, prazo, recursos e todo e qualquer fator que tenha um papel no desenvolvimento do produto. Você tem dúvidas sobre algo? Você não está entendendo uma etapa específica do processo? Pergunte, mas atenção: não tente microgerenciar as ações do seu provedor. É aí que entra a confiança.

Acredite no poder de inovação do seu parceiro, na capacidade de antecipar tendências e criar soluções e apps sob medida que façam a diferença em seus processos de negócio e permitam que sua empresa atenda efetivamente às demandas futuras. É certo que a redução de custos sempre foi uma força motriz para a adoção do outsourcing, mas, nos últimos anos, as empresas também começaram a focar em atividades de maior valor agregado, como capacitação digital.

Se o outsourcing é um modelo novo para a sua empresa, provavelmente você enfrentará alguns desafios, e é por isso que é tão importante escolher um provedor em que você possa confiar, com experiência, feedback positivo de seus clientes e uma equipe dedicada de profissionais que estarão lá para orientá-lo em cada etapa, entendendo e resolvendo cada uma de suas dores e atingindo os melhores resultados.

O agile é basicamente um modelo de processo iterativo que permite o aprimoramento contínuo do projeto até sua entrega em perfeitas condições de uso. Exatamente por ter essa natureza, a metodologia agile pode enfrentar dificuldades devido a possíveis falhas de infraestrutura e até mesmo no desenvolvimento do software.

Nesse ponto, a nuvem entra como um fator determinante para o sucesso, pois permite virtualização mais rápida e flexível para que o processo de desenvolvimento do software ocorra sem atritos.

A nuvem no processo de desenvolvimento agile

A metodologia agile aliada à computação na nuvem facilita a integração de vários ambientes de desenvolvimento e testes com outros serviços e aplicativos para tornar o desenvolvimento de software mais eficiente.

Redução de tempo de desenvolvimento

Para desenvolver um software, ficar restrito a um único servidor para o desenvolvimento, testes e produção pode tornar esse processo muito lento. Na nuvem existe a possibilidade de ter acesso a um número ilimitado de servidores virtuais, tornando o trabalho mais ágil.

Provisionamento de servidores

Em um ambiente físico, a dependência da TI para provisionar servidores ou instalar novos programas ou plataforma é enorme e pode atrasar o desenvolvimento de novos softwares. Na nuvem, os próprios desenvolvedores fazem esse trabalho, sem depender da TI e de acordo com sua necessidade.

Incentivo a inovação

A nuvem permite aos desenvolvedores a criação de instâncias sempre que for preciso. Dessa forma, podem codificar e testar instâncias experimentais simultaneamente, o que funciona como um incentivo a inovação, já que não há o risco de desperdiçar tempo em “experimentações”.

Entrega contínua

Automatizar o desenvolvimento de software pode levar muito tempo e quando códigos não dão o resultado esperado durante a automação, eles precisam ser codificados e testados a mão. A nuvem permite que máquinas virtuais sejam utilizadas para esse fim, tornando a correção de erros mais ágil, o que também acelera o processo de entrega.

Acesso a plataformas de desenvolvimento

Diversas plataformas na nuvem, como a Salesforce, AWS e instâncias de PaaS, oferecem um ambiente que facilita a gestão de projetos, gestão de problemas e testes automatizados, auxiliando no desenvolvimento de projetos.

Testes paralelos

Como a nuvem permite a criação de vários ambientes, o desenvolvedor pode isolar versões de código para realizar testes em diferentes recursos ao mesmo tempo, o que permite que diversas pessoas trabalhem em partes diferentes do código.

Ramificação de código

O método agile é focado nas histórias de usuários. Cada história fica dentro de uma ramificação, permitindo o monitoramento de tarefas e quais processos estão finalizados. No desenvolvimento de software, versões do código podem precisar ser refeitas para serem aprimoradas enquanto o código principal está em processamento. Portanto, a ramificação do código é necessária. A infraestrutura na nuvem permite a adoção de servidores virtuais para que essa refação seja realizada facilmente.

Combinar a metodologia agile com a computação em nuvem permite às empresas otimizar o lançamento de aplicativos e também monitorar com maior eficiência padrões de qualidade e o feedback dos usuários.

Dessa forma, é possível ganhar maior agilidade nos negócios, lançar novos aplicativos mais rapidamente, reduzir custos e melhorar a produtividade da equipe ao mesmo tempo em que entrega mais valor e flexibilidade ao oferecer produtos inovadores para os clientes.

A Kron Digital entende as necessidades específicas de cada cliente e também sua forma de trabalhar. Pensando nisso, oferecemos soluções sob medida para o seu negócio. Fale com um dos nossos especialistas.

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• Quais as diferenças entre metodologias ágeis e tradicional

Tradicionalmente, na gestão de projetos, você precisa preparar um conceito para isso, fazer o planejamento, passar pela execução e monitoramento e, em seguida, chegar à fase de fechamento.

No entanto, no mundo acelerado dos negócios de hoje, as coisas não acontecem tão facilmente — especialmente em um ambiente de trabalho dinâmico, onde mudanças podem ocorrer de uma hora para a outra em todas as fases do processo.

A metodologia ágil surgiu exatamente para resolver esses problemas. Se trata de uma abordagem iterativa criada inicialmente para o desenvolvimento de software e que hoje é aplicada em diversas áreas de uma empresa.

No artigo de hoje, você irá entender definitivamente o que é metodologia ágil e para que ela serve tanto no desenvolvimento de software quanto na gestão de projetos como um todo. Acompanhe!

O que é metodologia ágil?

A metodologia ágil é um novo modelo de desenvolvimento de software que oferece uma abordagem iterativa para a gestão de projetos de desenvolvimento.

Ao contrário do seu predecessor, o modelo em cascata, o ágil (como também é chamado o pensamento que deu lugar à metodologia) trabalha a partir de pequenos pedaços do projeto, chamados de sprints, que permitem gerenciar e adaptar um projeto ao longo de todo o seu ciclo de vida.

Basicamente, os projetos ágeis devem exibir valores e comportamentos centrais de confiança, flexibilidade, capacitação e colaboração. Em suma, a metodologia ágil está muito mais ligada a uma mudança de comportamento do que uma linha de ação em si, e pode ser resumida da seguinte forma:

• trabalho em pequenos lotes;
• visualização de processos para criar transparência;
• trabalho colaborativo com o cliente; e
• obtenção de feedback ao longo do caminho.

O resultado final é que a equipe pode se adaptar prontamente aos requisitos em constante mudança e produzir produtos ou serviços de alta qualidade para melhor atender às necessidades do cliente final.

Metodologia ágil vs. modelo em cascata (Waterfall): quais as diferenças?

A metodologia ágil é a evolução do desenvolvimento de software, que antes se baseava em modelos em cascata (Waterfall). Abaixo, você confere as diferenças entre as duas metodologias:

Benefícios da metodologia ágil: por que utilizar?

Quando você adota práticas de desenvolvimento ágeis, geralmente obtém aplicativos de melhor qualidade, finalizados mais rapidamente.

O principal motivo é que a metodologia ágil foi projetada para oferecer flexibilidade e adaptabilidade. Você não define todas as respostas antecipadamente como faz no método em cascata, mas divide o problema em componentes digeríveis que desenvolve e testa com os usuários.

Se algo não estiver funcionando bem ou conforme o esperado, ou se o esforço revelar algo que não foi considerado, você pode adaptar rapidamente para voltar aos trilhos — ou até mesmo mudar de linha se for necessário. A metodologia ágil permite que cada membro da equipe contribua para a solução e exige que cada um assuma a responsabilidade pessoal por seu trabalho.

Além disso, no desenvolvimento ágil, os princípios, estruturas e práticas são projetados em torno das condições operacionais de hoje. Estruturas ágeis e processos de desenvolvimento que priorizam a entrega de software funcional de forma iterativa e buscam ativamente o feedback para melhorar o aplicativo são mais adequados para o mundo atual.

A metodologia ágil também é melhor porque incentiva um processo contínuo de melhoria. Qualquer software precisa constantemente de atualização, suporte e aprimoramento; processos ágeis de natureza iterativa estabelecem uma mentalidade e um processo que permitem isso.

Por fim, no desenvolvimento ágil, as pessoas da equipe são mais produtivas e felizes. Isso porque a metodologia torna o trabalho mais dinâmico e dá voz para que todos tenham suas opiniões consideradas ao longo de um projeto.

Hoje, as empresas precisam de um alto nível de competência de software para fornecer experiências digitais excepcionais em um mundo hipercompetitivo, ao mesmo tempo que atraem e mantém grandes talentos para construir um ótimo software. A metodologia ágil ajuda as empresas a fazer as duas coisas.

Para continuar aprendendo como digitalizar sua empresa, veja também nosso conteúdo sobre a transformação digital e veja os passos básicos para implementá-la!

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O método tradicional mais utilizado é popularmente conhecido como “cascata” e segue uma  ordem sequencial e, portanto, a equipe de desenvolvimento do projeto só passa para a próxima fase se a anterior for concluída com êxito.

Já as metodologias ágeis adotam práticas  que permitem uma iteração contínua de desenvolvimento e teste no processo de desenvolvimento de software. Ou seja, várias etapas são realizadas de forma simultânea.

Mas, as diferenças não param por aí. Continue a leitura para saber mais!

Modelo Cascata

A abordagem em cascata para o desenvolvimento de software é altamente sequencial e pode ser dividida em sete fases distintas. Há uma série de fases, uma após a outra, que precisa ser concluída uma a uma. Ou seja, a fase dois não pode ser iniciada até que a etapa um seja concluída.

As fases da metodologia em cascata são:

• Concepção: o estágio da ideia, quando os desenvolvedores decidem o que desejam projetar e por quê.
• Análise e definição dos requisitos: este estágio envolve reunir e documentar o que o projeto de desenvolvimento de software exigirá, incluindo requisitos de sistema e software para o projeto.
• Design: neste estágio, os desenvolvedores determinam como desejam que seu software funcione e determinam quais partes são necessárias para codificar.
• Construção e codificação: esta etapa envolve a codificação de cada unidade do software e o teste ao longo do caminho, bem como a integração das unidades de acordo com a arquitetura do software desde a fase de design.
• Teste: envolve testar o software em um ambiente que se assemelhe àquele em que, de fato, eles será executado. Pode incluir teste de usuário, teste de bug, etc. Identificado qualquer problema de execução, o projeto retorna à fase anterior.
• Implementação: em muitos casos, isso significa entregar o produto “acabado” ao cliente ou distribuir o software em todo o sistema.

Benefícios da Metodologia em Cascata

Apesar de cada vez perder mais espaço para as metodologias ágeis, esse modelo também apresenta algumas vantagens, tais como:

• Estrutura clara: há uma compreensão clara do cronograma e das entregas do projeto antes de seu início. O escopo completo do projeto é previamente acordado entre a equipe de desenvolvimento e o cliente.
• Documentação: cada fase do processo é documentada em detalhes para eliminar quaisquer mal-entendidos ou atalhos.
• Carga compartilhada: essa abordagem nem sempre consome todo o tempo e atenção da equipe de desenvolvimento. Dependendo da fase, os membros individuais da equipe podem se concentrar em outros aspectos de seu trabalho.
• Abordagem hands-off: esta metodologia permite uma abordagem mais hands-off do cliente. Uma vez que o design inicial e o plano do projeto estejam aprovados, há poucos requisitos exigem a participação do cliente até a fase de revisão. Assim, as equipes ganham mais liberdade para executar suas tarefas.

Possíveis desvantagens 

Apesar de alguns aspectos positivo, o método cascata também conta com fatores que pesam contra a sua adoção:

• Menos envolvimento do cliente: apesar de aparecer também como uma vantagem, uma abordagem sem intervenção não é adequada para todos os tipos de produto. Alguns clientes deseja ter mais envolvimento à medida que o projeto avança. Se não houver uma estrutura para esse envolvimento, a abordagem em cascata pode levar à frustração de ambas as partes.
• Mudanças podem ser difíceis: o objetivo da metodologia em cascata é seguir etapas claras em um prazo definido. Uma vez que esses elementos estão acordados e planejados, pode ser difícil fazer quaisquer alterações. A adaptabilidade é uma parte crucial do desenvolvimento de software a ser considerada, principalmente porque pode ser difícil para os clientes ter uma compreensão total do projeto antes de ele começar.
• Teste de última hora: Outra grande desvantagem do modelo de cascata em comparação com as metodologias ágeis é que uma etapa só pode ser iniciada após a outra ser concluída e os testes são a última fase. Assim, em caso de erros, é necessário retomar as fases anteriores e cada modificação pode desencadear novos problemas. Isso pode fazer com que o projeto entre em um loop interminável, causando atrasos consideráveis na entrega.

Metodologias ágeis

A principal diferença entre metodologias ágeis e tradicionais pode ser resumida dizendo que a abordagem em cascata valoriza o planejamento futuro, enquanto a abordagem ágil valoriza a adaptabilidade e o envolvimento.

Existem diferentes tipos de desenvolvimento ágil que compartilham algumas semelhanças básicas. Esses incluem:

• Processo Unificado Ágil (AUP – Agile Unified Process)
• Programação Extrema (XP – Extreme Programming )
• Kanban
• Scrum
• Smart
• Lean

Todas essas metodologias ágeis têm dois elementos principais: trabalho em equipe e tempo.

Em vez de criar uma linha do tempo para um grande projeto de desenvolvimento de software, os métodos ágeis dividem o projeto em partes individuais de entrega. Essas fases de “tempo limitado” são chamadas de “sprints” e duram apenas algumas semanas ou mesmo dias.

Depois que cada sprint é concluído, o feedback da fase anterior é usado para planejar a próxima.

Princípios fundamentais do desenvolvimento ágil

Com essa abordagem de equipe e sensível ao tempo, existem vários princípios básicos que qualquer projeto de desenvolvimento ágil deve seguir.

• Adaptabilidade: as metodologias ágeis destacam a importância de serem capazes de mudar o design, a arquitetura, os requisitos e as entregas ao longo do caminho.
• Envolvimento do cliente: devido às constantes mudanças no design e nas unidades de entrega, o desenvolvimento ágil de software requer uma colaboração próxima entre o cliente e a equipe de desenvolvimento.
• Desenvolvimento enxuto: as metodologias ágeis visam a entregar o produto final da forma mais simples possível. Se o mesmo resultado final puder ser alcançado com duas etapas em vez de cinco, o desenvolvimento ágil projetará o software de acordo.
• Trabalho em equipe: Como mencionamos acima, o ágil valoriza o trabalho em equipe quase acima de tudo. As equipes devem avaliar continuamente como podem se tornar mais eficazes e ajustar o projeto ágil à medida que avançam. A Extreme Programming, por exemplo, determina que os desenvolvedores trabalhem em pares, com base no princípio de que duas cabeças pensam melhor do que uma.
• Sustentabilidade: Em vez de exigir prazos mais rápidos em troca de um projeto inacabado, o desenvolvimento ágil valoriza a definição de um ritmo sustentável de desenvolvimento.
• Teste: ao contrário das abordagens em cascata, onde há uma fase de teste distinta, as abordagens ágeis insistem em testar em todas as fases do projeto.

Benefícios das metodologias ágeis

Os benefícios do desenvolvimento ágil têm tudo a ver com a satisfação do cliente e experiência do usuário aprimorada. Isso deve-se aos seguintes fatores:

• Envolvimento das partes interessadas: adotar uma abordagem ágil para o desenvolvimento permite e incentiva o envolvimento contínuo entre a equipe de desenvolvimento e o cliente.
• Entregas flexíveis: as metodologias ágeis permitem que as partes interessadas definam as entregas por ordem de importância. Em outras palavras, se um cliente deseja lançar o software básico antes do pacote completo, isso é exatamente o que será feito.
• Adaptabilidade:  conforme já mencionado, a adaptabilidade é um elemento crucial do desenvolvimento ágil e também é um de seus principais benefícios. À medida que os clientes têm uma ideia melhor do que precisam para um software ou produto, os desenvolvedores podem adaptar os sprints planejados de acordo as novas solicitações.
• Produto de alta qualidade e fáceis de usar: Como os clientes podem fornecer feedback após cada sprint, os produtos desenvolvidos com as metodologias ágeis geralmente possuem melhor usabilidade.

Metodologias ágeis ou tradicionais: qual a escolha certa?

A metodologia de desenvolvimento certa depende de vários fatores-chave. A cascata pode ser melhor quando não há nenhum ou acesso limitado a um cliente para fornecer feedback constante. Ela também se adequa melhor a projetos com equipe dispersa e escopo e orçamento fixos.

Por outro lado, as metodologias ágeis são mais adequadas para projetos maiores e mais complexos, onde há fácil acesso ao feedback do cliente. Por causa da flexibilidade inerente da abordagem ágil, ela é preferível para projetos com requisitos em constante mudança.

Uma pesquisa do Instituto PMI mostrou que, em 2018, 73% das organizações em todo mundo optavam por gerenciar seus projetos utilizando metodologias ágeis.

A tendência é que esse número aumente ano após ano, visto que, à medida que as empresas avançam em suas estratégias de transformação digital, as mudanças se tornaram uma constante e ocorrem em uma velocidade cada vez maior.

Agora você já conhece as principais diferenças entre metodologias ágeis e tradicionais.

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Essa abordagem geralmente se opõe à metodologia tradicional em cascata. Pretende ser mais flexível e adaptável e coloca as necessidades do cliente no centro das prioridades do projeto.

Originalmente, ela foi desenvolvida para projetos de desenvolvimento de TI e web. Entretanto, hoje, os métodos ágeis estão cada vez mais difundidos e aplicados em muitos tipos de projetos, nos mais diferentes setores.

Mas, afinal, o que é a metodologia ágil e quando convém utilizá-la na sua empresa? Confira a seguir!

O que é a Metodologia Ágil?

A metodologia ágil é uma abordagem voltada a gerenciamento de projetos. Na verdade, existem várias metodologias ágeis, mas todas têm uma coisa em comum: derivam do Manifesto Ágil.

Após a observação de uma alta taxa de falha de projetos na década de 1990, 17 especialistas em desenvolvimento de software se reuniram nos Estados Unidos, em 2001, para reunir seus respectivos métodos.

O “Manifesto Ágil” surge a partir deste encontro e determina os valores e princípios fundamentais do Metodologia Ágil.

Maior envolvimento do cliente e melhor resposta das equipes às suas solicitações estão no centro dessa, na época, nova abordagem.

O manifesto defende 4 valores fundamentais da metodologia:

• A aplicação, ou seja, funcionalidades operacionais em vez de documentação exaustiva;
• A equipe, ou indivíduos e interações, em vez de processos e ferramentas;
• Colaboração com o cliente ao invés da contratualização de relações;
• Aceitar mudanças em vez de seguir um plano.

A partir desses valores, derivam os seguintes 12 princípios gerais:

• Ajuste seu comportamento e processos em intervalos regulares para ser mais eficiente;
• Entregue versões operacionais do aplicativo com a maior frequência possível;
• Garanta a cooperação permanente entre o cliente e a equipe do projeto;
• Meça o progresso do projeto em termos de funcionalidade do aplicativo;
• Avance o projeto em um ritmo sustentável e constante;
• Preste atenção contínua à excelência técnica e design;
• Construa projetos em torno de pessoas motivadas;
• Tenha a satisfação do cliente como prioridade;
• Concentre-se na conversa cara a cara;
• Recebendo pedidos de mudança;
• Mantenha simples;
• Capacite equipes.

Uma metodologia ágil, seja ela qual for, prevê a divisão das etapas de desenvolvimento de software.

Manifesto Ágil no estabelecimento de objetivos em curto prazo

Assim, ao contrário do método tradicional que, estabelece o planejamento total do projeto antes mesmo de seu desenvolvimento, o Manifesto Ágil preconiza o estabelecimento de objetivos em curto prazo.

O projeto fica, assim, fragmentado em várias subpartes que a equipe responsável por ele deve atingir progressivamente, reajustando os objetivos, se necessário, para atender ao máximo as expectativas do cliente.

Os métodos ágeis tornam um ponto fundamental fortalecer os relacionamentos entre os membros da equipe do projeto, mas também entre a equipe e o cliente. É por isso que flexibilidade e adaptação são dois pilares fundamentais.

Quais os principais tipos de Metodologia Ágil?

Scrum e SAFe são os métodos ágeis mais amplamente usados. De acordo com o benchmark VersioOne, datado de 2019, Scrum tem uma participação de mercado de 54% em projetos ágeis de equipe única, enquanto o SAFe tem 30% de participação em projetos de várias equipes.

Em termos de gerenciamento de equipe única, o Scrum tem como maior rival o Kanban. Enquanto o Scrum é adequado para o gerenciamento de um único projeto, o Kanban é mais adequado para o gerenciamento de vários projetos.

Scrum + Kanban = Scrumban

O Scrumban, que é a combinação das duas abordagens, é amplamente utilizada em projetos que exigem configurações mais complexas. Por exemplo, se uma precisa fazer a migração de um aplicativo para a nuvem e, ao mesmo tempo, manter as versões antigas do software durante o trabalho.

O Scrumban combina no mesmo quadro de controle um cronograma Scrum para gerenciar os sprints de um projeto e uma matriz de quadros Kanban para supervisionar a resolução de bugs.

Quais as principais vantagens da Metodologia Ágil?

A principal vantagem da abordagem ágil é sua flexibilidade. Na verdade, o cliente fica mais livre e pode mudar de ideia durante o projeto.

Os imprevistos também são levados em consideração e a equipe do projeto pode reagir rapidamente.

Outra grande vantagem é a colaboração e comunicação frequente com o cliente.

O cliente está, portanto, fortemente envolvido no projeto e você estabelece imediatamente uma relação de confiança, já que ele pode acompanhar o desenvolvimento do projeto e os resultados mais de perto.

Ele pode, assim, intervir e ajustar o projeto de acordo com suas necessidades imediatas. O controle de qualidade é permanente e fica muito mais fácil alcançar a satisfação. Isso também favorece à experiência do usuário (UX), já que envolve a participação ativa entre usuários e desenvolvedores.

Veja mais >> Afinal, qual a diferença entre UX e UI?

Já a equipe de projeto será mais flexível e poderá reagir rapidamente às solicitações do cliente. Também diminui o índice de retrabalho, já que as alterações podem ser implementadas no decorrer do desenvolvimento.

Você também tem um controle melhor sobre os custos do projeto, já que pode notificar o cliente dos custos de cada alteração.

Quando utilizar essa metodologia na sua empresa?

A metodologia ágil pode ser aplicada em diferentes tipos de projeto e em todas as empresas.

No entanto, essa abordagem pode encontrar resistência em empresas com uma estrutura hierárquica muito forte, por ser um projeto colaborativo.

Além disso, apesar dessa metodologia permitir um bom controle de custos, como visto anteriormente, a visão do orçamento total não está definida e, portanto, podem surgir algumas surpresas.

Logo, se um projeto possui orçamento bem delimitado e não está sujeito a alterações, mesmo que seja implementadas melhorias, então, neste caso, a metodologia ágil pode não ser a mais adequada.

Finalmente, se o projeto demanda documentação extensiva, então a metodologia em cascata é mais adequada. Como vimos, um dos valores fundamentais da metodologia ágil é o foco na aplicação e não na documentação.

Agora você já sabe um pouco mais sobre metodologia ágil e como ela pode ajudar as empresas a obter mais sucesso e agilidade no gerenciamento de projetos.

Aproveite a oportunidade para conhecer o Design Thinking: um método criativo de resolver problemas!

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Quadrados e retângulos se enquadram na definição geométrica de um quadrilátero. No entanto, todos os quadrados são retângulos, mas nem todos os retângulos são quadrados. Isso é verdade para UX e UI. Toda UI é UX, mas nem toda UX é UI.

Se você está interessado em aprender o que exatamente UX e UI significam e como eles diferem, você veio ao lugar certo. Continue lendo para aprender o que os termos “UX” e “UI” significam, qual a importância de cada um e como aplicá-los em seus projetos!

Definindo User Experience (UX)

UX não é UI, então qual é a definição de UX exatamente? O User Experience tem como foco o usuário e como ele interage com um produto/solução. Basicamente, o UX se preocupa em desenvolver algo com o qual as pessoas se sintam bem em interagir.

Para isso, o UX leva em conta os elementos de um produto/solução que impactam na experiência de utilizá-lo. Por exemplo, quando você acessa uma loja virtual, deve ser fácil encontrar sessões de produtos, ver detalhes e fechar uma compra. O UX se preocupa em todos os aspectos dessa jornada para que seu caminho dentro da loja seja fácil e intuitivo.

Veja mais >> Por que sua empresa deve investir em UX?

Definindo o User Interface (UI)

Se você der uma olhada mais profunda na definição de UX, que agora está gradualmente formada em sua mente, deve ter notado a diferença mais básica entre os dois. Todos nós gostamos de usar UX como um termo prevalecente, mas se você está falando sobre como a página está fisicamente disposta, onde as coisas devem ficar, quais cores usar ou algo assim, essas são coisas relacionadas à interface, ou seja, ao UI.

A UI é uma pequena parte da UX. No entanto, o design UI se concentra mais em cores e tipografia. Por exemplo: o UX se concentra em entender quais botões são necessários e onde colocá-los em um aplicativo para facilitar a navegação do usuário — já o UI se concentra na aparência desse botão, incluindo qual cor e formato usar.

A diferença entre UX e UI

A diferença entre UX e UI pode ser sutil, mas está lá. Enquanto o UX se concentra na estrutura da solução, o UI se preocupa em como essa estrutura será exibida.

Perceba também que os dois tipos de design estão intrinsecamente ligados. O UI não existe sem UX, e enquanto o UX pode sim existir sem o UI, ele é muito melhor quando combinado com um design de interface eficiente.

Portanto, as duas equipes devem trabalhar em estreita colaboração. Isso permitirá que a solução/produto seja fácil e agradável de usar, ao mesmo tempo que possuem uma aparência que atrai os usuários.

Em um exemplo prático, o UX desenvolve o fluxo de um aplicativo (como quais janelas e páginas ele terá e quais informações deverão estar em cada janela) e passa para que o UI desenvolva uma aparência que torne esse fluxo eficaz e combine todos os elementos da página (como as cores escolhidas para dar destaque a certos elementos em detrimento de outros).

Como o UX e UI trabalham juntos

Como falamos, é essencial que o UX e o UI trabalhem em conjunto. O UX deve considerar toda a jornada do usuário — para fazer isso, ele tem como foco os problemas que uma solução/produto deve resolver para o usuário.

O trabalho de um designer UX, portanto, se baseia em realizar uma pesquisa extensa sobre quem é o usuário-alvo do produto e o que eles esperam ao utilizá-lo. Feito isso, eles devem mapear toda a jornada do usuário com o produto.

Por exemplo, pense nos aplicativos de transporte. O usuário-alvo dele são pessoas precisando se locomover de um ponto a outro da cidade. Para isso, eles utilizam o aplicativo, mas quão fácil é para um usuário pedir um carro? Quais etapas o usuário precisará passar até que consiga seu objetivo? No caso desses apps, a jornada inclui a inserção do endereço de partida, de chegada e a escolha pela forma de pagamento.

O designer UX é quem pensa nisso tudo. E o UI? Com essa jornada mapeada, o designer UI vai trazê-la à vida. Ele decidirá os aspectos visuais das telas definidas na jornada e dos elementos em cada tela. No nosso exemplo dos aplicativos de transporte, o UI é que define o tamanho dos campos de endereços, as cores dos botões para chamar um carro ou como o usuário poderá visualizar os endereços favoritos.

Mas cuidado! O designer UI é muito mais do que pensar em tamanho e cores de botões, mas também se preocupe em tornar um produto/solução acessível e inclusive. Por exemplo, eles pensarão na combinação de cores certas que garantirá a melhor legibilidade, facilitando a leitura para pessoas com dificuldades de enxergar ou que tenham daltonismo.

Esperamos que este artigo tenha esclarecido a diferença entre as duas áreas, UX e UI! Mas vale ressaltar que o que cobrimos hoje é apenas a ponta do iceberg; há muito mais sobre UX e UI que você deve saber.

Se você deseja saber mais sobre o assunto, veja também nosso post completo sobre o que é User Experience e qual sua importância no desenvolvimento de uma solução!

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