Parecer bom virou parte da solução

O projeto já estava atrasado, e a data não podia passar. Na conta do time, levar um feedback negativo do cliente era melhor do que pedir prazo novo. Então saiu tudo corrido: sem estudo, sem tempo pra pensar fluxo, torcendo pro cliente aprovar.

O pior é que todo mundo ali sabia que estava entregando muito abaixo do que conseguia. E aconteceu o que dava pra prever: passamos as semanas seguintes refazendo telas, com o cliente cada vez mais perto do projeto.

E esse projeto ainda teve segunda chance. Muitos não têm. Lançar algo ruim pra melhorar depois supõe que vai existir um depois. Muitas vezes não existe: o produto sai fraco, pouca gente usa, e o projeto é cancelado antes de ser testado do jeito que deveria. Fica a dúvida que ninguém tira: a ideia era ruim, ou a experiência é que estava? Quase sempre a resposta só chega quando outra pessoa lança uma ideia parecida, bem feita, e alcança o sucesso que você esperava.

A minha posição, depois de viver isso mais de uma vez: melhor sair bom logo de cara do que lançar algo ruim contando com tempo pra melhorar. O MVP feito às pressas sempre saiu caro, e com a IA ele perdeu a desculpa. Se chegar num produto que funciona ficou barato, o mínimo passou a ser um produto que as pessoas queiram usar. E nem isso basta: depois, ele ainda precisa chegar até elas.

O MVP, o produto mínimo viável, nasceu pra responder uma pergunta: tem gente com esse problema, disposta a usar uma solução pra ele? Você constrói o mínimo, testa a hipótese, aprende e decide o próximo passo.

O que muita software house vende com esse nome é outra coisa: entregar rápido o que o cliente quer ver, mesmo sabendo que ele vai querer mudar o fluxo e refazer as telas. Como a software house vende hora, e não resultado, esse retrabalho previsível vira receita. E "ágil" entra pra justificar uma entrega pouco pensada em marca, em UX e no texto da interface.

Costuma aparecer aqui um número famoso: corrigir com o produto no ar custaria 100 vezes mais do que no começo. Quem foi atrás da origem descobriu que ele vem de anotações de um curso interno da IBM, com dados do começo dos anos 80, se é que existiram (The Register). Nem preciso dele. Quem fatura o retrabalho não tem pressa de evitá-lo.

Hoje uma pessoa sem time de desenvolvimento coloca um app pra rodar em dias. A Lovable, que faz isso a partir de conversa, passou de 400 milhões de dólares de receita por ano com 146 funcionários (TechCrunch). E as lojas sentiram: no primeiro trimestre de 2026, o lançamento de apps cresceu 60%. A IA é a principal suspeita, mas ainda é hipótese (TechCrunch).

Se todo mundo consegue chegar num produto que funciona, funcionar virou ponto de partida.

Um cuidado: isso não quer dizer que a IA deixou tudo mais rápido. Num texto anterior (abre em outra aba)Outro texto do blogA IA deixa você entregar o dobro. O difícil é saber o que não entregar eu mostrei desenvolvedores experientes que se achavam mais rápidos com IA e, medidos, estavam mais lentos. O que ficou barato foi chegar na primeira versão. Deixar ela boa continua dando trabalho.

Essa facilidade tem um efeito colateral. Quando muita gente constrói com as mesmas ferramentas, os produtos ficam parecidos: o mesmo gradiente, a mesma fonte, os mesmos componentes. Em interface ninguém mediu isso ainda, mas na escrita já: contos feitos com ideias da IA ficaram melhores um a um e 10,7% mais parecidos entre si (Doshi e Hauser).

Esse conteúdo genérico, feito em quantidade, ganhou nome em inglês: slop, a palavra do ano de 2025 do Merriam-Webster (AP). Na publicidade, a reação já foi medida:

• 01Anúncio feito por IA cansa.Num estudo da NielsenIQ, a maioria foi descrita como irritante, chata ou confusa, e até os bons ativaram menos a memória (NIQ).
• 02O rótulo afasta.Num experimento com mais de mil pessoas, só citar "inteligência artificial" na descrição de um produto derrubou a intenção de compra, mais ainda em saúde e finanças (Washington State University).

E o que mais me chamou atenção: a penalidade vem da suspeita. Num teste da Nielsen Norman Group, imagens de IA sem aviso não deixaram os sites menos confiáveis. Mas quem desconfiava que tinha IA ali avaliava pior, mesmo quando a imagem era real (NN/g). O que custa confiança é a cara de genérico, tenha ou não IA por trás.

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A gente repetia que não bastava a solução ser boa, ela precisava parecer boa. Aparência era camada: primeiro funciona, depois, se sobrar verba, fica bonito. É nessa brecha que o MVP às pressas vive. Entrega o "funciona" e deixa o "parecer" pra uma próxima fase, faturada à parte.

Hoje eu não consigo mais separar as duas coisas. E a pesquisa vem dizendo isso há tempo. Em 1995, Kurosu e Kashimura mostraram 26 layouts de caixa eletrônico pra 252 pessoas: quanto mais bonita a tela, mais fácil de usar ela parecia. Noam Tractinsky repetiu o estudo em Israel e achou uma relação ainda mais forte (CHI 97). Em 2000, ele colocou as pessoas pra usar o sistema de verdade, e a beleza continuou pesando depois do uso (Tractinsky e outros).

E vale também o contrário. Em 2012, um estudo com 80 pessoas usando uma loja online mostrou que quem pegou a versão difícil de navegar passou a achar a loja mais feia do que antes de usar: a frustração derrubou a nota de beleza (Tuch e outros). Quem usa não separa visual de função; julga tudo junto. E julga rápido, como eu contei no texto sobre o portfólio como produto (abre em outra aba)Outro texto do blogSeu portfólio também é um produto: a primeira impressão se forma em milissegundos.

Eu comecei no design de embalagem, e até hoje faço uma observação quando estou no mercado. Se eu vou no modo experimentar, não procuro marca nem produto: deixo o visual me cativar primeiro, e só depois vou pro detalhe, ler o texto da embalagem. Cheguei a colecionar embalagem por causa disso.

E a pesquisa vai na mesma direção. Num estudo da Caltech, quando a escolha era rápida, o produto que mais chamava o olho pesou mais na decisão do que a preferência da pessoa, principalmente quando ela não tinha um favorito claro (Milosavljevic e outros). E na gôndola a escolha é rápida mesmo: num estudo com rastreamento do olhar, os compradores levaram uns 17 segundos pra decidir entre 12 marcas de uma categoria (Chandon e outros).

Na prateleira, ninguém separa a embalagem do produto. É ela que a pessoa vê primeiro, que explica o que tem dentro e que faz escolher aquele e não o do lado. Ninguém coloca produto na prateleira numa caixa provisória, prometendo trocar na próxima fase.

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É isso que o MLP, o produto mínimo amável, tenta nomear. Na prática: a marca aparecendo dentro da solução, e não só no logo; o texto da interface dizendo o que a pessoa precisa saber na hora em que precisa; os primeiros minutos desenhados com o mesmo cuidado da funcionalidade principal.

Não adianta encantar na primeira tela e deixar a pessoa perdida na segunda. Aqui entra o Flow State, o equilíbrio entre desafio e habilidade: difícil demais, a pessoa se frustra; fácil demais, se entedia. Um bom onboarding sobe o desafio conforme ela aprende, e ela entra no ritmo sem precisar de manual.

E a primeira semana pesa. No relatório de 2025 da Amplitude, com mais de 2.600 empresas, 69% dos produtos entre os melhores em ativação na primeira semana também estavam entre os melhores em retenção depois de três meses (Amplitude).

O onboarding entra na primeira versão, junto com o resto.

Se construir ficou fácil, o que ficou difícil? Fazer o produto chegar em quem precisa dele. E eu vejo muito fundador tratando distribuição como assunto de marketing, pra depois.

Só que a página que apresenta a solução é design. A página de venda é design. O PPT que você leva pro investidor é design. Em todas elas a pessoa decide se confia em você, igual decide na primeira tela do app. O Peter Thiel, no livro *De Zero a Um*, defende que venda ruim derruba mais empresa do que produto ruim. É opinião, mas eu acho que pesa ainda mais hoje, com tanto produto parecido. Tem gente chamando isso de MVD, a distribuição mínima viável; o nome ainda não pegou.

O mesmo relatório da Amplitude não achou relação entre aquisição e retenção. Trazer muita gente não garante que alguém fique. Distribuição sem produto que segura vira balde furado; produto bom sem distribuição fica na gaveta. Na primeira versão, você precisa pensar nas duas pontas.

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Validar continua obrigatório. Num levantamento da CB Insights com 431 startups que fecharam desde 2023, a causa de raiz mais citada foi não encontrar encaixe com o mercado, em 43% dos casos (CB Insights). Produto bonito que ninguém quer continua fracassando. O que mudou é que dá pra validar com algo bem feito, porque ficou barato. Validar com algo mal feito te joga naquela dúvida do começo: rejeitaram a ideia ou a execução?

Os dados também têm limite. O estudo da McKinsey de 2018, o mais citado sobre valor do design, mostrou que as empresas no topo do índice cresceram 32 pontos percentuais a mais em receita que os seus setores em cinco anos (McKinsey). Mas é correlação, e com empresas grandes, não startups.

A aversão à IA tem nuance. Com qualidade alta e sem aviso, muita gente nem percebe: o Natal da Coca-Cola de 2025, feito com IA, teve nota máxima com o público geral na System1 e nota baixa com a Geração Z (System1). E os estudos sobre slop são de publicidade, imagem e texto; levar isso pra interface é leitura minha.

E o visual não salva fluxo quebrado. No estudo de 2012, a beleza nem chegou a mudar a facilidade percebida, e a navegação ruim derrubou a beleza: tela bonita com fluxo confuso acaba parecendo feia. No B2B, onde o funcionário é obrigado a usar a ferramenta, ainda dá tempo de ouvir a reclamação e corrigir. No B2C, a pessoa só fecha o app e vai pro concorrente.

Se você contrata uma software house, ou se você é uma, faz uma conta antes da próxima entrega: quanto daquilo já se sabe que vai ser refeito? Se a resposta for "boa parte", coloca esse retrabalho no prazo e no orçamento antes de aprovar.

Me conta: qual entrega sua saiu às pressas sabendo que ia ser refeita? E quanto custou refazer depois?