Discovery de mercado antes de uma linha de código: roteiro passo a passo para CEOs e CTOs

O discovery técnico responde a uma pergunta importante, mas posterior: como construir com segurança, custo adequado e escala. Antes disso, você precisa saber se existe um problema que vale a pena resolver, quem paga por ele e qual seria um primeiro caminho de adoção. Quando a ordem se inverte, a empresa corre o risco de otimizar a solução errada. Em termos de negócio, isso é uma forma cara de aprender. Para CEOs, o impacto aparece em caixa, prioridade e credibilidade. Um roadmap que consome meses sem gerar validação comercial é difícil de sustentar, principalmente quando há conselho, investidores ou metas de captação. Para CTOs, o impacto aparece em arquitetura mal orientada, decisões apressadas e retrabalho. O time termina defendendo uma solução que nasceu sem contexto suficiente, o que aumenta dívida técnica logo no começo. Em empresas B2B, esse erro é ainda mais comum porque o ciclo de compra é mais longo e existem múltiplos decisores. Por isso, faz sentido cruzar o discovery de mercado com a lógica de buying center, algo que também aparece no discovery para buying centers B2B. Quando você entende quem influencia a compra, quem aprova orçamento e quem usa a solução, o produto deixa de ser uma ideia genérica e passa a ser uma proposta de valor testável. Há também um fator de risco institucional. Em projetos com FAPESC, FINEP ou BNDES, a empresa precisa demonstrar coerência entre problema, hipótese, execução e resultado. Isso significa que o discovery de mercado não é só boa prática, é uma camada de proteção para a tese do projeto. A base regulatória de proteção de dados também pesa nessa conta, especialmente quando o produto toca informações sensíveis, então vale considerar referências como a LGPD, na ANPD e, quando houver dados de saúde, os princípios de segurança e governança aplicáveis ao setor.

Você não precisa de um produto pronto para saber se existe interesse real. Em muitos casos, a melhor evidência vem de métodos leves que testam intenção, entendimento e disposição para avançar. Isso inclui entrevistas de problema, landing pages, protótipos navegáveis, pilotos de concierge, shadow selling e testes com dados simulados. A escolha depende da complexidade do produto, do risco regulatório e do tipo de compra. Para soluções corporativas, especialmente em saúde, fintech, governo e indústria, o mais eficiente costuma ser um teste de fluxo e não um app funcional completo. Um protótipo de baixa fidelidade já mostra se o usuário entende a proposta, se o comprador vê valor e se o processo cabe na operação real. Em produtos com IA, por exemplo, vale validar expectativas de confiança e explicabilidade antes de escrever lógica de modelo, algo que conversa com o guia de avaliação de maturidade UX para produtos com LLMs. Quando o caso envolve validação de compra enterprise, vale pensar em prova de valor, não só em prova de uso. Um piloto simples com dados fictícios ou um sandbox controlado costuma gerar mais aprendizado do que meses de desenvolvimento invisível. Se a empresa já tem sistemas como SAP ou Power BI, às vezes basta simular integração e resultado operacional para descobrir se a tese é boa. Em outras palavras, o mercado precisa acreditar que a solução resolve um problema real antes mesmo de você consolidar toda a arquitetura.

O erro número um é entrevistar só quem já concorda com a ideia. Isso cria uma falsa sensação de validação e elimina justamente as objeções que ajudam a refinar o produto. O segundo erro é ignorar o substituto real. Muitas ideias de software concorrem com processos manuais, planilhas ou ferramentas já embutidas no ERP, e não com concorrentes “parecidos”. Outro deslize frequente é sair do discovery com uma lista de features em vez de hipóteses. Feature não prova mercado. Hipótese prova algo mensurável sobre dor, compra ou uso. Por isso, antes de pedir sprint, backlog ou equipe, organize a evidência em termos de decisão. Se a empresa já está em processo de captação, essa clareza pesa ainda mais na narrativa técnica e comercial, como também acontece quando se prepara uma empresa para validar um MVP B2B com pilotos, stakeholders e KPIs. Há ainda um erro de governança que aparece muito em empresas maiores. O CEO quer velocidade, o CTO quer sustentabilidade, e ninguém traduz o discovery em critério operacional. Quando isso acontece, a discussão vira opinião. A forma madura de resolver é criar um documento curto com problema, hipótese, evidência, risco e decisão. Em projetos com recursos públicos, esse documento ainda ajuda a alinhar prestação de contas, escopo e entrega técnica. Por fim, não trate discovery como uma fase isolada. Ele funciona melhor quando alimenta o próximo passo, seja protótipo, auditoria técnica, RFP ou desenho de squad. É esse encadeamento que diferencia uma consultoria que entrega PDF de uma parceira que ajuda a reduzir risco real. Na OrbeSoft, por exemplo, a lógica é começar pelo mercado, passar por UX e só então estruturar a engenharia, porque construir rápido sem entender o contexto geralmente custa mais caro depois.