/open discovery academy para empresas · um programa da rabbity
mas a empresa ainda não capturou o valor econômico. o ganho ficou restrito às pessoas, e o valor está no que elas fazem juntas.
para as áreas da sua empresa descobrirem, juntas, onde nasce o valor da ia.
01o que é
o open discovery academy para empresas não começa num caso genérico: começa na rotina e nos objetivos de cada área, e provoca essas rotinas a ir além, juntas.
descobrem, avaliam e validam no mínimo necessário.
desenvolve e lança.
leem o número.
descobrir é opportunity discovery. avaliar é opportunity assessment. problema com fio até o cliente final é discovery: é o que a turma trabalha. problema sem esse fio é eficiência: cabe na residência, na operação ai first.
cada oportunidade tem um dono, de qualquer área.
02a nova realidade do trabalho
e em cada uma mora uma oportunidade. isso muda o jeito de as áreas trabalharem juntas, e é nessa nova realidade que mora o valor econômico da ia.
/mudança 1
o custo de construir desabou. o do julgamento humano, não. o gargalo agora é descobrir o que vale construir.
/a oportunidadeescolher melhor o que vale construir, com mais áreas olhando o cliente, e mais cedo.
/no programaproduct sense
/mudança 2
a formação e o cargo já não dizem tudo o que cada pessoa consegue fazer. hoje, um time é feito de pessoas e agentes de ia.
/a oportunidademontar o time pelo modo de atuar, com pessoas e agentes lado a lado.
/no programaarquétipos
/mudança 3
o saber para decidir mora em poucas cabeças. e o contexto fica preso entre as áreas.
/a oportunidadeescrever esse saber em volta da ia, com dono, para todas as áreas lerem.
/no programaagentes de ia
/mudança 4
sem critério, a ia multiplica o volume, não o valor. e o trabalho rápido de um vira retrabalho do outro.
/a oportunidadecombinar o critério antes e conferir depois, para multiplicar o valor e não o retrabalho.
/no programacritério
/o gargalo mudoudurante décadas, construir era o caro. com a ia, a proporção se inverteu: o que pesa agora é descobrir o que vale construir. decidir o que fazer, conferir o que a ia entregou e responder pelo resultado continua sendo trabalho de gente.
/o papel mudoucom a ia, quem é de uma área passa a fazer parte do trabalho de outra: quem atende monta a análise que pedia ao financeiro, quem cuida do marketing resolve o problema de tecnologia que esperava na fila. não é a formação que perde valor. é a pessoa que passa a fazer mais do que o cargo descreve.
/o saber presoquem atende ouve o cliente; quem vende sabe por que ele não compra; quem cuida do jurídico vê o risco antes de todo mundo. é tribal knowledge: um saber que funciona, mas que só existe na cabeça de quem viveu o caso. cada área cuida do cliente da sua área, e o contexto para na passagem de uma para a outra. a ia, usada por cada pessoa na própria mesa, não atravessa essa fronteira sozinha.
/volume sem critérioa pesquisa chama isso de workslop: o conteúdo gerado por ia que tem cara de trabalho bem feito e pouca substância. o ganho de quem produz vira retrabalho de quem recebe, e a confiança entre as áreas cai. não é a ia usada mal. é a decisão tomada sem critério.
nas pesquisas, quem relata mais valor mudou o jeito de trabalhar, não só as ferramentas. é correlação em autorrelato, não prova de causa, mas o padrão se repete em fontes diferentes.
03para quem
quem traz o programa responde por um resultado que chega ao cliente atravessando áreas: a direção de operações, a de experiência do cliente ou, em empresa média, o ceo. participam pessoas de três a seis áreas, cada uma com o cliente da sua área e o que só a sua cadeira vê.
/o mesmo cliente, dez cadeiras
/contribuir para a descoberta não é fazer o produto. é levar o que a área vê do cliente até a mesa em que se decide o que vale construir, com evidência.
com evidência e com o porquê escrito. é quem vê o problema do cliente de perto e responde por ele.
é quem tira a trava entre uma área e outra. em geral, a liderança de produto.
passa a receber oportunidades que chegam com evidência de várias áreas.
problema com fio até o cliente final é discovery: é o que a turma trabalha. problema sem esse fio é eficiência: cabe na residência, na operação ai first.
04por que agora
durante décadas, o caro era construir. com a ia, construir ficou rápido e barato. o gargalo agora é descobrir o que vale construir.
uma tela, um texto, um fluxo, uma análise. o que pedia semanas e um time agora sai em muito menos tempo.
e conferir o que a ia entregou e pôr para rodar algo que funcione de verdade.
com a construção barata, a escolha do que construir precisa de mais gente olhando o cliente. não só de quem constrói.
a operação existe para entregar um resultado ao cliente da empresa. toda área presta um serviço que chega a esse cliente, direta ou indiretamente. por isso o gargalo da descoberta não é de uma área só: é de todas que tocam o caminho dele.
/os números de cada pesquisa, com fonte e data, estão nas referências, no fim da página.
05a oportunidade
o ganho, no uso da inteligência artificial, ainda está restrito às pessoas. cada uma resume, escreve e analisa mais rápido, mas o tempo poupado não muda sozinho o jeito como as áreas trabalham juntas.
cada área entra com o que só a cadeira dela vê, e o que ela leva é evidência: o registro, a frase, o número.
contribuir para a descoberta não é fazer o produto. as áreas descobrem, avaliam e validam no mínimo necessário; o time de produto desenvolve e lança.
ver o problema como o cliente vive, não como a empresa se organiza, e seguir o caminho inteiro dele, por todas as áreas que ele atravessa.
somar o que cada cadeira vê e transformar em hipótese, proposta e teste.
com a ia, prototipar ficou barato. o protótipo está a serviço da descoberta, e a decisão sai com uma régua escrita, comum a todas as áreas.
06a fronteira
a pessoa diz onde ele para e responde pelo resultado. o agente só é tão bom quanto o que o time escreveu em volta dele.
spec antes, canais durante, eval depois, registro de volta. e vale para todas as áreas da mesma oportunidade.
07o programa
postura: se apaixonar pelo problema do cliente e responder pelo resultado. conhecimento: o que o time sabe e a ia não tem. cada camada da mandala responde a uma dessas mudanças, e no centro está a operação.
/postura · a primeira camada
saber descobrir e avaliar a oportunidade certa. é ele que leva o que o time sabe até o problema que vale resolver, área por área.
é seguir o caminho inteiro do cliente, por todas as áreas que ele atravessa.
/na prática é refazer o percurso do cliente do começo ao fim, incluindo as passagens entre áreas que ele atravessa sem saber, e marcar onde ele espera, repete informação ou desiste.
/com a ia um agente lê o que o cliente já disse, em chamados, avaliações e transcrições de ligação, e agrupa os pontos de atrito com a citação de origem. você confere a amostra e escolhe quais travas vão a campo.
/onde costuma falhar quando o mapa nasce de dentro, com etapas que só existem para a empresa. ou quando a ia resume tudo numa média e apaga o caso raro que mostrava onde o cliente trava.
o saber de cada ofício é o insumo que a ia não tem.
/na prática é pôr em palavras o que você usa sem pensar: os critérios que decidem um caso, as exceções que já viu e o porquê de cada regra. vira insumo da descoberta quando está escrito e tem dono.
/com a ia o que está escrito entra na memória do harness, com fonte e validade. o agente passa a aplicar o seu critério nas buscas e nas propostas, em vez de preencher o vazio com a média.
/onde costuma falhar quando o domínio só aparece como veto no fim, depois que a solução foi desenhada. ou quando fica na cabeça de quem sabe e vai embora junto quando essa pessoa muda de cadeira.
com a ia, prototipar ficou barato. o protótipo está a serviço da descoberta.
/na prática é escrever a hipótese de um jeito testável: para quem, qual problema, o que deve mudar e como saber se mudou. o protótipo vem depois, no mínimo necessário para responder a essa pergunta.
/com a ia a ia gera rápido o que antes pedia um time: uma tela clicável, um texto de oferta, uma planilha simulada, um roteiro de entrevista. dá para ter várias versões na mesma tarde e pôr na frente do cliente.
/onde costuma falhar quando o protótipo vira a resposta e alguém tenta levá-lo direto para a produção. ele foi feito para aprender. o que foi validado passa para quem constrói, com spec e critério.
é aqui que a descoberta vira decisão.
/na prática é comparar oportunidades com a mesma régua: o tamanho do problema, a evidência de que ele existe, o custo de testar e o que se perde se nada for feito. a escolha sai escrita, com o porquê.
/com a ia a ia monta a comparação, aponta a evidência que falta e argumenta contra a opção preferida. a escolha e a assinatura ficam com você, que responde pelo resultado.
/onde costuma falhar quando a decisão sai sem o porquê escrito e ninguém consegue conferir depois se a aposta deu certo. ou quando a régua muda a cada reunião, conforme quem está na sala.
/postura · a segunda camada
o cargo e a formação já não dizem tudo o que cada pessoa faz. o que diferencia é o modo de atuar. quem lidera vê o conjunto: cada pessoa e o que falta. a lacuna é aprendizado, não vaga.
é quem acelera a descoberta. traz muitas possibilidades para a mesa, e o time escolhe com evidência.
/o que entrega muitas versões baratas de uma ideia, cada uma feita para responder a uma pergunta. a maioria não sobrevive, e é assim que deve ser: cada descarte diz algo sobre o cliente.
/quando falta no time a descoberta anda devagar e cada ideia vira projeto grande antes de ser testada. quando só existe ele, o time acumula protótipos e nada chega a rodar de verdade.
é quem dá forma e escala ao que a descoberta provou que vale.
/o que entrega a versão que roda no dia a dia, com dados reais, integrações e responsáveis. ele pega o que o teste validou e decide o que precisa de robustez e o que pode continuar simples.
/quando falta no time o que a descoberta provou fica em protótipo e ninguém usa. quando sobra builder e falta prototyper, o time constrói rápido coisas que ninguém validou.
é quem mantém o time leve e com foco no problema que vale resolver.
/o que entrega menos peças fazendo o mesmo trabalho: relatórios que ninguém lê desligados, etapas duplicadas removidas, regras antigas aposentadas.
/quando falta no time cada nova iniciativa soma peças e nenhuma sai. o time passa a gastar mais tempo mantendo o que existe do que descobrindo o que vale fazer.
é quem lê o comportamento do cliente e encontra onde o resultado cresce.
/o que entrega melhorias medidas no que já está no ar: mais clientes chegando ao fim do fluxo, menos abandono, mais uso da parte que gera valor.
/quando falta no time o que existe para de melhorar e o time só aposta em coisa nova. quando só existe ele, o time otimiza o que já tem e deixa de procurar o próximo problema.
é quem dá ao time a confiança para ousar: segurança, qualidade e continuidade.
/o que entrega o que já funciona continua funcionando. ele cuida dos testes, do acesso aos dados, das regras de aprovação e do que acontece quando algo quebra, para o resto do time poder ousar.
/quando falta no time o time ousa e quebra o que o cliente já usava, e a confiança cai. quando só existe ele, toda mudança parece arriscada demais e nada novo entra.
/conhecimento · a terceira camada
o agente só é tão bom quanto o que o time escreveu em volta dele. e cada nível dessa configuração amplia o que a ia entrega.
o contexto vira parte do trabalho e deixa de depender de poucas cabeças.
/o que você escreve memória: o que você sabe, com dono, validade e fonte; habilidades: a tarefa recorrente, escrita para rodar igual toda vez; protocolos: onde a ia para, quem decide, o que o agente faz sem ser chamado e em nome de quem; conexões: os dados e sistemas que ela acessa, depois de verificados.
/quando vale subir quando você repete o mesmo pedido e explica o mesmo contexto toda semana. se a tarefa é rara ou muda a cada vez, o prompt resolve, e escrever o harness ainda não paga o esforço.
ganha agilidade e precisão, e escala sem depender de alguém revisando tudo.
/como funciona um processo roda sobre os agentes, numa cadência ou quando algo acontece: um produz, outro confere contra o critério escrito, e o reprovado volta com o problema apontado. a pessoa entra no ponto de aprovação.
/quando vale subir quando o volume já não cabe na sua revisão e o critério está escrito de um jeito que outro agente consegue aplicar. sem critério escrito, o revisor aprova tudo ou reprova ao acaso.
cada frente guarda o seu contexto, e a operação ganha escala.
/como funciona vários agentes trabalham em paralelo, cada um especialista numa frente, com o próprio contexto e o próprio harness. um coordena, os outros passam trabalho entre si.
/quando vale subir quando a tarefa tem partes independentes que disputam o mesmo contexto e um agente sozinho começa a misturar as coisas. se as partes dependem muito umas das outras, um loop bem escrito costuma bastar.
cada ciclo deixa a configuração mais precisa, com alguém assinando o que muda.
/como funciona o sistema lê o registro do que fez, encontra o padrão nos erros e propõe mudança no próprio harness: uma regra nova na memória, um ajuste numa habilidade, um critério mais preciso. a mudança só entra com assinatura.
/quando vale subir quando o loop já roda há algum tempo, o registro é confiável e os erros se repetem com padrão. sem registro e sem critério escrito fora do sistema, ele só muda por mudar.
/conhecimento · a quarta camada
spec antes, canais durante, eval depois, registro de volta. vale para todas as áreas da mesma oportunidade.
é o que dá direção ao trabalho e evita que a ia preencha o vazio com a média.
/o que entra para quem é, qual o problema, o que é pronto, os limites e quem aprova. entram também os casos que a ia deve devolver para uma pessoa e, para cada ação, o nível de autonomia: devolve para você, pergunta antes, age se combinado ou age e avisa.
/onde costuma falhar quando a spec descreve a tarefa e esquece o critério de pronto. a ia entrega algo plausível, ninguém sabe dizer se está certo e a conversa vira questão de gosto.
é o que mantém a pessoa no controle de um trabalho que roda sem ela na sala.
/como se confere depois de uma semana, você sabe o que o agente fez sem abrir a ferramenta dele? se só descobre abrindo, o canal não foi combinado.
/onde costuma falhar quando o agente avisa tudo, ninguém lê mais nada. ou quando avisa pouco, e o erro só aparece no cliente.
é o que transforma uma entrega bonita numa entrega certa.
/como se confere por uma pessoa, quando o critério pede um contexto que só ela tem; por outro agente, quando o critério está escrito de um jeito verificável. nos dois casos, o eval só mede o que a spec escreveu antes.
/onde costuma falhar quando a entrega parece pronta e ninguém confere: quanto mais acabado o resultado, menos as pessoas checam.
a próxima oportunidade já começa melhor do que a anterior.
/o que entra o que a volta ensinou: o erro que se repetiu, a exceção nova, o critério que precisou de ajuste. cada item volta para a memória com data, dono e o porquê, e muda o que está escrito.
/onde costuma falhar quando o aprendizado fica na conversa com a ia e se perde quando ela fecha. ou quando tudo vira regra, a memória incha e ninguém revisa o que já perdeu a validade.
/a quinta camada
o caminho da rabbity, em seis marcos de discovery, num ciclo, que junta as quatro respostas numa oportunidade real.
cada área testa a ia na própria rotina e vê onde ela ajuda e onde erra.
/o exercício pegue um projeto que você descartou e pergunte o que de fato parou. faltava saber, faltava tempo ou dinheiro, ou dependia de outra pessoa. os dois primeiros a ia pode ter destravado. o terceiro ainda pede conversa.
as áreas que orbitam a oportunidade, os sinais do cliente e os arquétipos, num mapa só.
/o exercício antes de mapear, três perguntas: o que merece a sua atenção, no que você continuaria depois que perde a graça e o que você vai deixar de lado.
o que a operação descobre fica escrito onde o time já trabalha.
o critério escrito antes, a evidência conferida depois, e a decisão tomada.
/o exercício antes de dar por pronto: para quem é, o que essa pessoa vai conseguir fazer melhor e o que ainda falta para o trabalho inteiro.
o tribal knowledge deixa de depender de poucas cabeças.
não é fazer o mesmo mais rápido. é mudar onde e com quem a empresa descobre.
/a mandala inteira
as áreas descobrindo juntas, em volta do mesmo cliente. cada camada responde a uma das quatro mudanças, e a mandala da operação contém as das pessoas.
/toque num anel da mandala para voltar à camada dele
08o formato
a turma passa pelos seis marcos de discovery numa oportunidade real, e o patrocinador decide com o time de produto o que segue.
/duração definida no diagnóstico · data e preço sob consulta
/o que acontecea rabbity conhece as áreas, as boas práticas de cada uma e as oportunidades em que o cliente ainda não está bem servido. depois, a turma entra no método junta.
/o que acontececada oportunidade tem um dono. a turma descobre, avalia e valida no mínimo necessário, com critério, e o patrocinador decide com o time de produto.
/o que acontecea turma apresenta a evidência e a decisão de cada oportunidade. depois dela, a operação segue com outra turma ou com a residência, na operação ai first.
/os seis marcos de discovery
o que a ia muda na forma de descobrir. cada área testa a ia na própria rotina e vê onde ela ajuda e onde erra.
quem orbita, os sinais e o arquétipo de cada um, num mapa só.
a memória do discovery nas ferramentas da casa. o que a operação descobre fica escrito onde o time já trabalha.
o critério numa oportunidade real, até a decisão. o critério escrito antes, a evidência conferida depois, e a decisão tomada.
o rito que funcionou passa para outras áreas. o tribal knowledge deixa de depender de poucas cabeças.
a descoberta muda de lugar na empresa. não é fazer o mesmo mais rápido. é mudar onde e com quem a empresa descobre.
09o que está em jogo
é gente e agentes de ia, lado a lado. o que o time sabe, escrito em volta da ia.
cada área guarda anos de casos, exceções e critérios. enquanto isso mora em poucas cabeças, a ia não lê e a descoberta não usa.
cada pessoa e o que falta. a lacuna é aprendizado, não vaga.
as áreas descobrem, avaliam e validam no mínimo necessário. o time de produto desenvolve e lança. e todos leem o número.
o que cada volta ensina vira memória da operação. a próxima oportunidade já começa melhor do que a anterior.
10para não confundir
o que está em jogo não é uma ferramenta nova. o que o time escreve em volta da ia continua de pé quando o modelo muda.
as áreas contribuem, com protagonismo, para o discovery. o time de produto segue desenvolvendo e lançando.
problema sem fio até o cliente final cabe na residência, na operação ai first.
a rabbity conhece as áreas e as boas práticas de cada uma antes de a turma começar.
11perguntas
em três grupos: se serve para a sua operação, como funciona e o que fica.
/serve para a minha operação?
quem responde por um resultado que chega ao cliente atravessando áreas: a direção de operações, a de experiência do cliente ou, em empresa média, o ceo. o patrocinador interno é a liderança de produto.
pessoas de três a seis áreas, cada uma com o cliente da sua área e o que só a sua cadeira vê. cada oportunidade tem um dono, de qualquer área.
segue com o que é dele: desenvolve e lança. passa a receber oportunidades que chegam com evidência de várias áreas, e decide com o patrocinador o que segue e o que para.
/como funciona
problema com fio até o cliente final: é discovery. problema sem esse fio é eficiência, e cabe na residência, na operação ai first.
a duração é definida no diagnóstico, a partir das áreas e da oportunidade escolhida. a turma tem data para terminar. data e preço, sob consulta.
/o que fica
a evidência e a decisão de cada oportunidade, apresentadas na banca, e o que cada volta ensinou, escrito como memória da operação. depois dela, a operação segue com outra turma ou com a residência.
12interesse
nome e e-mail bastam. a conversa é com quem conduz o programa.
13quem conduz
sergio coelho, fundador da rabbity. o método não vem da engenharia de software: vem de mais de vinte e cinco anos liderando times de produto, design e marketing, e as disciplinas que orbitam esses times: pesquisa, dados, conteúdo e operação. formação de origem em design. usa ia no próprio trabalho todos os dias.
conte o momento da sua operação e uma oportunidade em que o cliente ainda não está bem servido. a conversa é com quem conduz a turma.
falar pelo whatsapp/pelo whatsapp ou por e-mail: sergio@rabbity.co ·
/o que a empresa traz
a direção que traz o programa, e um patrocinador que atravessa as áreas e decide com o time de produto.
cada uma com o cliente da sua área e o que só a sua cadeira vê.
com fio até o cliente final, em que o cliente ainda não está bem servido. é nela que os marcos se provam.
/o ganho ficou nas pessoas
dizem que a ia melhorou a própria produtividade; só 37% atribuem a ela algum efeito no ebit.
mckinsey · the state of ai in 2026 · ago/2026 · 1.719 participantes em 97 países · autorrelatodos executivos dizem que a ia não teve efeito na produtividade da empresa nos últimos três anos.
nber · firm data on ai · working paper 34836 · fev/2026 · quase 6.000 executivos em quatro paísesdo valor econômico da ia fica com 20% das empresas.
pwc · ai performance study 2026 · 1.217 empresas · campo out a nov/2025 · autorrelato/o gargalo mudou
a mais de pull requests nos times com muito uso de ia, e 91% a mais de tempo de revisão.
faros ai · the ai productivity paradox · jul/2025 · mais de 10 mil desenvolvedores em 1.255 times · dado de times de software, não de toda a empresa/o papel mudou
do uso de ia ligado a um ofício é trabalho de outro ofício; no atendimento, 77%; no marketing, 53%.
openai · work at the frontier · jul/2026 · mais de 800 mil mensagens nos eua · dado de uso, não de resultado/o saber preso
dos fatores que explicam o impacto relatado da ia, os da organização pesam 67%; os individuais, 32%.
microsoft · work trend index 2026 · mai/2026 · 20 mil usuários de ia em 10 países · autorrelato, correlação/volume sem critério
dizem já ter mandado aos colegas material feito com ia sem revisão.
betterup labs e stanford social media lab, citada pela fortune em 17/09/2026 · 962 trabalhadores nos eua · autorrelatopor mês gastas, em média, por quem recebe esse material para consertá-lo.
mesma pesquisa · autorrelatoa gente chama de slop grenades: o que as pessoas jogam umas nas outras.
tobias lütke · ceo da shopify · the knowledge project, citado pela fortune em 17/09/2026 · tradução nossa/o que separa quem colhe
dos high performers redesenharam fluxos de trabalho por causa da ia; entre os demais, um quarto.
mckinsey · the state of ai in 2026 · ago/2026 · autorrelatoveem melhora mensurável no negócio quando a empresa redesenha processos; quando só distribui ferramentas, 43%.
bcg · ai at work 2026 · 03/06/2026 · 11.749 trabalhadores em 14 mercados, brasil incluído · autorrelatoa primeira onda da ia se concentrou na produtividade individual. a próxima vai precisar transformar o trabalho coletivo.
vinciane beauchene · bcg · ai at work 2026 · tradução nossaprofissionais da p&g num experimento: com ia, p&d e negócio passaram a propor soluções mais equilibradas.
dell'acqua, mollick e outros · the cybernetic teammate · nber w33641 · 2025/de onde vem o método
as quatro capacidades.
síntese da rabbity a partir de jules walter (2021) e shreyas doshi (2026)os cinco modos de atuar.
boris cherny · anthropic · entrevista à inc. · 07/07/2026de discovery, para a operação.
a partir da trilha da pessoa da rabbity (25/09/2026)/recebido
a conversa é com quem conduz a turma, pelo e-mail que você deixou.
