Prova de Conceito: o que é, exemplos e diferenças para MVP

Sempre que você constrói ou evolui um software aplicando novas tecnologias, é fundamental testar a viabilidade técnica e validar se a tecnologia idealizada é realmente capaz de resolver o problema proposto.

Mudanças de arquitetura, portabilidade para novas plataformas ou adoção de Inteligência Artificial (IA) são exemplos de situações em que vale a pena realizar uma Prova de Conceito, a fim de demonstrar a viabilidade e o potencial da nova solução para todos os envolvidos.

Neste artigo, você irá entender para que serve uma Prova de Conceito em produtos digitais e por que esse tema é tão importante para o sucesso de seus futuros projetos.

O que é uma Prova de Conceito (PoC)?

A Prova de Conceito (também conhecida como PoC ou proof of concept) é uma prática metodológica utilizada para testar a viabilidade técnica de uma solução antes de seu desenvolvimento completo. 

Ela serve como um experimento controlado que responde a uma pergunta: “Essa ideia pode ser implementada com sucesso usando os recursos e tecnologias propostos?”.

Diferentemente de um produto mínimo viável (MVP), a PoC não tem o objetivo de entregar valor de negócio imediato ao usuário final. Seu foco está na validação técnica, especialmente em áreas como engenharia de software, arquitetura de sistemas, integrações complexas e uso de tecnologias como:

• Inteligência Artificial;
• Machine Learning;
• Blockchain;
• Realidade aumentada.

Isso influencia fortemente a concepção de um produto digital: com a PoC, suas equipes de produto e tecnologia testam novas soluções antes de fazer investimentos mais altos em desenvolvimento.

Etapas essenciais da Prova de Conceito

Esse processo é estruturado em quatro etapas principais:

1. Planejar: definição da hipótese a ser validada, objetivos técnicos, critérios de sucesso e recursos disponíveis;
2. Experimentar: desenvolvimento da solução em pequena escala, testes controlados e coleta de dados técnicos;
3. Aprender: análise dos resultados obtidos, comparação com os critérios definidos e identificação de lições aprendidas;
4. Decidir: com base nas evidências coletadas, decidir se a solução é tecnicamente viável, se precisa de ajustes ou se deve ser descartada.

Benefícios estratégicos da PoC

Apesar de o termo PoC soar como algo do universo técnico, trata-se de uma importante ferramenta estratégica para TI. A PoC é uma abordagem voltada a reduzir incertezas e riscos, aspecto essencial para uma boa gestão dos investimentos em tecnologia.

Da perspectiva técnica, a PoC ajuda a identificar limitações, problemas de escalabilidade ou falhas de integração — minimizando assim os riscos de investimentos prematuros ou de escolhas equivocadas de arquitetura e stack tecnológico.

Sob a ótica de negócio, a PoC ajuda a comprovar se uma determinada solução é realmente capaz de entregar os benefícios desejados. Esse fator é especialmente crítico na implementação de tecnologias inovadoras, em que é preciso alinhar as expectativas criadas pelos hypes de mercado com a realidade da tecnologia.

Foi o que já ocorreu com o blockchain, com o IoT e, mais recentemente, com a IA. As áreas de negócio podem ter altas expectativas quanto ao potencial dessas tecnologias, mas apenas os experimentos realizados nas PoCs demonstram o que de fato é viável, além de trazer noções de custos e de limitações.

Além disso, quando a Prova de Conceito é aplicada a um recorte controlado de usuários, torna-se possível avaliar se a tecnologia proposta funciona bem em um ambiente real, por meio da coleta de dados de uso, desempenho e estabilidade. Esse aspecto é muito relevante, por exemplo, em soluções complexas ou que envolvem integração com sistemas preexistentes.

Com as PoCs, o time de tecnologia consegue engajar os stakeholders de forma clara, o que facilita o alinhamento estratégico, aumenta a transparência e gera confiança entre todas as partes envolvidas.

Por fim, a Prova de Conceito permite antecipar falhas técnicas que poderiam comprometer a entrega final. Isso inclui:

• Gargalos de desempenho;
• Ausência ou desorganização de dados necessários;
• Falhas de segurança;
• Problemas na escolha de frameworks e serviços de terceiros.

Aplicações de Prova de Conceito

O principal papel da Prova de Conceito é reduzir incertezas técnicas em projetos que envolvem inovação, novas tecnologias ou integrações complexas. Por isso, atua como uma etapa de experimentação estratégica, que permite validar ideias em ambientes controlados antes de seguir para etapas de investimento ou escala.

Conheça alguns exemplos de uso comum:

• Incorporação de novas tecnologias: por exemplo, testar o uso de machine learning para prever demanda ou comportamento de usuários;
• Validação de integrações complexas: como a interoperabilidade entre sistemas legados e APIs modernas;
• Testes de escalabilidade e performance: especialmente relevante em produtos que exigem alta carga de processamento ou acesso simultâneo;
• Provas de conceito em software com foco em segurança cibernética ou conformidade regulatória, como em fintechs ou healthtechs.

Como a AI auxilia na criação de PoCs

Quando falamos de provas de conceito técnicas, podemos utilizar a AI de diferentes formas para acelerar ainda mais os ciclos de aprendizagem proporcionados.

• Copilot de AI para acelerar o desenvolvimento: na fase de PoC, geralmente não estamos preocupados em construir um código final. Por isso, o uso de copilots de AI se torna ainda mais aplicável para acelerar a codificação.
• LLM para geração de dados sintéticos: em uma PoC, é importante definir claramente o que se deseja validar e construir cenários realistas para essa validação. Por exemplo, se o objetivo é testar determinada tecnologia para avaliar se ela suporta a escala necessária, é essencial simular um volume adequado de requisições ou dados. Nesse tipo de cenário, a LLM pode ser uma ferramenta bastante útil para gerar dados sintéticos, permitindo realizar a PoC com um volume realista de dados, sem a necessidade de investir tempo na construção de um pipeline de dados complexo.

Cases de sucesso

No Sicredi, realizamos um trabalho de Prova de Conceito para validar a possibilidade de uso de modelos de LLMs na implementação de funcionalidades voltadas a aumentar a eficiência nos processos do sistema MGPT – responsável pela contratação e gestão de profissionais terceiros. Nessas PoCs, foi validada a capacidade do modelo de IA de operar com os dados existentes, além de possibilitar a validação da arquitetura da solução junto às equipes internas de arquitetura, segurança e engenharia.

Após a validação das soluções com as provas de conceito, os agentes de IA foram colocados em produção em escala, acelerando os processos de contratação de profissionais terceiros na cooperativa.

Com a Miotec, cocriamos o Mioflux, um equipamento conectado ao sensor de eletromiografia da empresa para medir o tempo até a primeira gota, além do volume e fluxo urinário, apoiando o trabalho de fisioterapeutas pélvicos.

A Miotec já possuía outros softwares em tecnologia desktop, o que dificultava o suporte, a atualização e a evolução do produto, além de torná-lo incompatível com Linux e macOS.

Um dos desafios do projeto era propor uma nova arquitetura técnica que fosse multiplataforma, com boa gestão das atualizações do software e, principalmente, sem latência na comunicação com o hardware do exame.

Foram dedicados dois meses a múltiplas provas de conceito, para validar diferentes aspectos da solução. Testamos o uso do Electron com React para um frontend de fácil distribuição. Comparamos a performance e a latência do Rust, do C# e do .NET Core na comunicação com o equipamento. Essas e outras PoCs realizadas possibilitaram uma análise de prós e contras e a tomada de decisões orientadas por dados.

Resultado: um produto clínico que apresenta dados claros e biofeedback visual para orientar contração/relaxamento do assoalho pélvico, já utilizado por centenas de fisioterapeutas e em evolução contínua.

Fatores de sucesso em uma PoC

Agora, faça um teste e avalie alguns sinais para certificar-se de que uma PoC é necessária no seu projeto:

• Dependência de tecnologias ainda pouco utilizadas pela empresa;
• Necessidade de validação de desempenho ou escalabilidade;
• Riscos técnicos elevados ou desconhecidos;
• Pressão para justificar investimentos com dados concretos.

É importante analisar a situação de maneira ampla e, para isso, recomendamos que o projeto seja conduzido com auxílio de especialistas. Isso porque é necessário:

1. Alinhamento estratégico: a PoC deve estar conectada a objetivos claros do negócio. Sem propósito estratégico, ela vira um exercício técnico sem valor;
2. Dados disponíveis e adequados: para que a validação técnica seja confiável, os dados utilizados precisam representar com fidelidade a realidade do produto;
3. Time preparado e multidisciplinar: além de desenvolvedores, uma PoC eficiente pode exigir a participação de designers, analistas de dados, especialistas em negócio e, cada vez mais, profissionais de segurança;
4. Ciclos rápidos de aprendizagem: com agentes de IA, é possível acelerar a experimentação e testar diversas hipóteses com maior investimento inicial.

Do contrário, se a sua equipe iniciar uma Prova de Conceito sem clareza sobre seus objetivos, sem patrocínio executivo ou sem o parceiro tecnológico certo, você construirá PoCs que não estão prontas para escalar, gerando consequências como:

• Desperdício de recursos;
• Expectativas desalinhadas;
• Resultados inconclusivos;
• Tomada de decisão baseada em dados frágeis.

Guia prático para implementar provas de conceito

Embora seja uma etapa ágil, a PoC não pode ser improvisada. Especialmente, quando integrada a uma estratégia maior de desenvolvimento de produtos digitais.

Quer fazer o seu próprio teste? Conheça um passo a passo estruturado para entender como fazer uma Prova de Conceito.

O papel do protótipo na PoC

Um protótipo funcional pode ser usado como ferramenta dentro da Prova de Conceito para tangibilizar a solução. 

No entanto, diferentemente de protótipos puramente visuais ou de baixa fidelidade, a PoC exige funcionalidade real, mesmo que limitada, pois seu objetivo é verificar o comportamento da tecnologia em condições reais de operação.

Com o uso de ferramentas de IA e Vibe Coding, conseguimos acelerar a prototipação, inclusive com geração assistida de código, testes automatizados e criação de simulações.

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PoC vs. MVP: qual é a diferença?

Embora ambos os conceitos estejam relacionados à validação de ideias, Prova de Conceito e MVP têm objetivos distintos:

Enquanto a PoC busca responder “isso é tecnicamente possível?”, o MVP responde “isso gera valor para o usuário?”.

Prova de Conceito reduz riscos e acelera decisões

A Prova de Conceito faz parte de um processo de desenvolvimento de produtos digitais com foco em inovação, solidez técnica e diferenciação competitiva.

Ao validar uma ideia de forma rápida e controlada, a PoC permite que equipes tomem decisões com base em evidências. Isso reduz riscos, evita desperdícios e gera confiança entre stakeholders.

Com o apoio de Inteligência Artificial, é possível testar hipóteses rapidamente, detectar falhas precocemente e ajustar rotas com segurança. Em vez de apostar em planos incertos, você aprende rápido e evolui com base em dados concretos.

Na SoftDesign, oferecemos uma abordagem completa para a validação de soluções inovadoras por meio de provas de conceito, adotando processos maduros, com o apoio da AI para acelerar o trabalho e contando com especialistas dedicados a viabilizar ideias com assertividade e controle.

Perguntas frequentes sobre Prova de Conceito

Tire todas as suas dúvidas sobre a Prova de Conceito a seguir.