Tecnologia que funciona para pessoas reais: o que quase todo projeto esquece

Em meio a hype, ferramentas novas e promessas de transformação digital, o que realmente faz diferença continua sendo a capacidade de resolver problemas reais para pessoas reais.

Em 1996, nossa equipe colocou no ar o primeiro serviço web transacional para cidadãos no Brasil. Era um sistema de consulta de débitos de um órgão estadual. Não tinha framework da moda, não tinha sprint review, não tinha ninguém postando no LinkedIn sobre "disrupção". Tinha um problema concreto: milhões de pessoas precisavam resolver uma pendência, e o único caminho era uma fila presencial.

A tecnologia que usamos era limitada para os padrões de hoje. Mas funcionou. E funcionou porque partimos do problema, não da ferramenta.

Trinta anos depois, com incomparavelmente mais recursos, mais ferramentas e mais conhecimento disponível, a maioria dos projetos de tecnologia continua falhando. Não por incapacidade técnica — mas por perder de vista o problema humano que deveria resolver.

Muita tecnologia, pouco resultado real

Existe um fenômeno que se repete em ciclos. Uma nova tecnologia surge — computação em nuvem, blockchain, metaverso, agora inteligência artificial generativa — e imediatamente uma onda de projetos nasce não para resolver problemas, mas para "usar a tecnologia nova". O orçamento se justifica pela novidade, não pelo resultado.

Cal Newport chama atenção para algo semelhante no contexto individual: adotamos ferramentas por medo de ficar para trás, não por evidência de que elas resolvem algo. Nas organizações, o padrão se amplifica. Departamentos inteiros são criados, consultorias contratadas e roadmaps desenhados para implementar soluções que ninguém sabe ao certo que problema vão resolver.

O resultado? Projetos que demoram dois anos para entregar algo que ninguém usa. Plataformas que custam milhões e geram relatórios que ninguém lê. Chatbots que irritam mais do que ajudam. Dashboards bonitos que não mudam nenhuma decisão. É over-engineering em escala organizacional — complexidade construída para impressionar, não para resolver.

Em 40 anos de tecnologia, vi esse ciclo se repetir com mainframes, com ERP, com portais web, com apps mobile e agora com IA. A tecnologia muda. O erro permanece.

O erro mais comum: começar pela ferramenta, não pela dor

Simon Sinek propõe que organizações eficazes começam pelo "porquê" — o propósito que justifica sua existência. A mesma lógica se aplica a projetos de tecnologia: antes de escolher como resolver, você precisa entender profundamente por que aquele problema importa e para quem.

Parece óbvio. Não é.

O caminho mais comum que vejo — em governo, em empresas privadas, em startups — é o inverso: alguém descobre uma ferramenta, se encanta, e sai procurando onde encaixá-la. "Vamos usar IA generativa." Ótimo. Para resolver o quê? "A gente descobre depois."

Em 2019, nossa equipe assumiu a gestão de um sistema crítico adquirido por um órgão estadual. O sistema estava em crise. Atrasos, bugs, equipe desmoralizada, gestor pressionando por resultados. A tentação natural era fazer o que todo mundo faz: over-engineer a solução — redesenhar a arquitetura, propor migração para a nuvem, trocar a stack inteira. Mas a primeira coisa que fizemos foi sentar com as pessoas que usavam o sistema e entender onde doía.

O problema não era a tecnologia. O problema era que ninguém tinha perguntado para os usuários reais quais eram os gargalos reais, reorganizado os problemas prioridades e envolvido os técnicos que sabiam quais eram os problemas reais. Quando perguntamos, a solução ficou mais simples do que qualquer um esperava. Em seis meses, a crise estava resolvida.

Não foi mágica. Foi foco no problema certo.

O que muda quando o foco volta para pessoas

Quando um projeto começa pelo problema humano, três coisas mudam imediatamente.

O escopo encolhe. Em vez de "transformação digital completa", você resolve o que mais dói primeiro. Isso é contraintuitivo para quem vende consultoria, mas é a diferença entre entregar resultado e entregar slide.

A adoção acontece naturalmente. Sistemas que resolvem problemas reais não precisam de campanha de change management para que as pessoas usem. Elas usam porque querem — porque facilita a vida delas. Aquele serviço web de 1996 não precisou convencer ninguém a consultar débitos pela internet. Bastou funcionar.

O time se engaja. Pessoas querem trabalhar em coisas que importam. Quando o time enxerga que o que está construindo resolve um problema real para pessoas reais, a motivação muda. Não é preciso gamificação nem pizza na sexta — é propósito.

Liderando pessoas entre a Celepar e a igreja onde sirvo como pastor, aprendi isso de formas bem diferentes. Na empresa, as pessoas têm contrato e salário. Na igreja, lidero também voluntários — ninguém é obrigado a estar ali. E nos dois contextos, o princípio é o mesmo: as pessoas se dedicam quando entendem que o trabalho delas importa para alguém.

Um caso concreto: quando "não ter a melhor ferramenta" não impediu nada

Em 1995, nossa empresa colocou no ar o primeiro site de governo do estado. A internet comercial no Brasil tinha meses de vida. Não existia Google, não existia WordPress, não existia AWS. Não havia um manual chamado "como fazer um site de governo". Tínhamos HTML básico, um servidor modesto e uma convicção: o cidadão merece acessar informação pública sem depender de um balcão.

Um ano depois, fomos além e colocamos no ar o primeiro serviço web transacional para cidadãos no país. De novo: nenhuma ferramenta sofisticada. O que tínhamos era clareza sobre o problema — e disposição para resolver.

Olhando para trás, esses projetos teriam sido "melhores" com a tecnologia de hoje? Provavelmente. Mas teriam sido mais relevantes? Não. Porque relevância não vem da ferramenta. Vem do problema que você resolve.

Hoje, com IA generativa, automação avançada e poder computacional quase ilimitado, os projetos que realmente mudam a vida das pessoas continuam sendo aqueles que partem de uma pergunta simples: qual é o problema real que estamos tentando resolver, e para quem?

Como avaliar se uma tecnologia vale a pena

Antes de adotar qualquer tecnologia nova — IA, automação, nova plataforma, nova ferramenta — faça três perguntas:

1. Qual problema humano concreto isso resolve? Se a resposta for vaga ("melhora a eficiência", "moderniza os processos"), pare. Volte e encontre o problema real. Quem está sofrendo com o cenário atual? Qual é a dor? Se não existe dor clara, não existe projeto — na maioria das vezes existe hype.

2. A pessoa que tem o problema vai perceber a diferença? Se só o time técnico percebe a mudança, o projeto é de infraestrutura, não de transformação. Tudo bem investir em infraestrutura. Mas não chame de "transformação digital" algo que o cidadão, o cliente ou o colaborador nunca vai sentir.

3. Funciona sem a palavra da moda? Tire o nome da tecnologia da frase. Em vez de "vamos implementar IA generativa no atendimento", tente "vamos reduzir o tempo de resposta ao cidadão de 3 dias para 3 horas". Se a frase sem o buzzword não faz sentido, o projeto provavelmente também não faz.

A tecnologia certa é a que funciona

Em quatro décadas, vi linguagens de programação nascerem e morrerem. Frameworks surgirem com promessas enormes e desaparecerem sem deixar rastro. Plataformas que eram "o futuro" virarem vapor em cinco anos.

O que permanece? Soluções que resolveram problemas reais para pessoas reais.

Tecnologia não existe para ser admirada. Existe para funcionar. Quando perdemos isso de vista, investimos dinheiro em projetos que impressionam em conferências e fracassam na realidade.

A próxima vez que alguém apresentar uma nova tecnologia revolucionária, antes de perguntar "como funciona?", pergunte "para quem funciona?". A resposta vai dizer tudo o que você precisa saber.

Robson Valentin é Gerente de Engenharia Digital e Plataforma na Celepar, a primeira empresa de TI de governo do Brasil, onde atua há 33 anos. Pastor ordenado, mentor e palestrante, Robson lidera mais de 200 pessoas entre suas atuações profissional e ministerial.