1. Consultoria em Inovação Descoberta
Mapeamos jobs, dores e contradições com base em métodos de alto nível.
Ferramentas: JTBD, TRIZ, matriz de probabilidade, Harvard.
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Construímos inovação de forma aplicada: começamos com diagnóstico (JTBD, TRIZ, base Harvard), desenhamos a solução e já entregamos um artefato digital que prova a inovação. É consultoria que vira tecnologia.
Porque ele não quer só conceito – ele quer ver. Nós entregamos algo que ele pode abrir e usar.
A Disruplab não mistura diagnóstico com entrega. Primeiro entendemos o que precisa ser inovado, depois modelamos em engenharia de inovação e, por fim, entregamos a peça digital que mostra o valor. Assim o cliente vê o caminho completo.
Mapeamos jobs, dores e contradições com base em métodos de alto nível.
Ferramentas: JTBD, TRIZ, matriz de probabilidade, Harvard.
Convertendo o que foi descoberto em requisitos técnicos e funcionais.
Definimos telas, fluxos, prompts, integrações de IA.
O cliente recebe algo que dá pra mostrar: widget, módulo ou app.
Perfeito para levar a investidor, franqueado ou diretoria.
Abaixo estão as quatro linhas principais que usamos para transformar inovação em software. Todas podem ser customizadas por setor (indústria, saúde, franquias, governo).
Leitura profunda do que realmente precisa ser inovado.
IA que sabe o que está inovando, não IA genérica.
Transformamos o diagnóstico em módulos reais de uso.
Mais do que relatório: entregável que acelera a aprovação.
Esse pipeline foi pensado para não perder o raciocínio de inovação no meio do caminho. O que é encontrado no diagnóstico vira tela, vira componente e vira módulo de IA.
Entendemos o que o cliente final está tentando fazer.
Usamos contradições para chegar em soluções elegantes.
Fluxos, prompts, componentes e integrações.
Módulo pronto para ser mostrado.
Em vez de IA genérica, IA que conhece o projeto e o setor.
➤ Esse mesmo modelo funciona para hospitais, clínicas, indústrias e franquias. Só mudamos o contexto e mantemos o pipeline.
A Netflix só conseguiu sair do modelo de “locadora por correio” porque fez uma leitura correta do job do cliente: “quero assistir rápido, sem atrito, no momento que eu decido”. Esse é exatamente o tipo de leitura que a Disruplab faz antes de desenhar um app ou módulo com IA.
Modelo inicial: locadora de DVDs por envio — dependente de logística física, catálogo limitado por estoque e pouca personalização.
Job funcional: “assistir conteúdo quando eu quiser, sem esperar, com boa recomendação”.
Job emocional: “não quero perder tempo procurando nem ficar sem opção”.
Pegamos exatamente esse raciocínio e aplicamos a empresas que:
➤ Resultado: o cliente não recebe só “o que fazer”, mas já recebe “como isso aparece na tela”.
1. Job primeiro, tecnologia depois.
2. Remoção de atritos (entrega, busca, assinatura).
3. Modelo de probabilidade para saber o que desenvolver primeiro.
A mesma lógica pode ser usada para produtos industriais, saúde, franquias e até inovação pública.