
- Experimentação
O MVP (Minimum Viable Product), ou Produto Mínimo Viável, ajuda a validar ideias de produtos e serviços de forma rápida e controlada. Sua proposta — independentemente do tipo de MVP — é simples: criar a versão mais enxuta de uma solução, capaz de entregar valor ao usuário e gerar aprendizados concretos.
Em grandes empresas, o MVP faz mais sentido porque contorna a complexidade de processos, a rigidez de sistemas legados e a expectativa do mercado. Assim, permite testar hipóteses, ajustar soluções e reduzir riscos antes de avançar no seu desenvolvimento.
E a Inteligência Artificial (IA) amplia seu potencial porque viabiliza a validação de algoritmos, modelos preditivos e interações automatizadas sem comprometer tempo e orçamento em soluções definitivas. Isso favorece ciclos curtos de experimentação e acelera a inovação orientada a resultados.
A seguir, veja como a sua empresa pode escolher a estratégia mais eficaz para validar produtos digitais com rapidez e segurança!
O desenvolvimento de um MVP pode seguir diferentes formatos, dependendo do tipo de produto, do público-alvo e da estratégia de validação adotada. Cada modelo possui as suas vantagens para testar hipóteses de negócio e reduzir incertezas.
Na prática, esses formatos se complementam e podem ser combinados ao longo do desenvolvimento, principalmente quando se trabalha com tecnologias emergentes, como Inteligência Artificial e aprendizado de máquina (Machine Learning).
Conheça os oito tipos de MVP mais utilizados atualmente para apoiar o processo de inovação e experimentação digital em grandes empresas:
O MVP Low-Code consiste na criação de produtos mínimos viáveis por meio de plataformas de desenvolvimento rápido.
Esses ambientes oferecem componentes prontos, interfaces gráficas intuitivas e automações pré-configuradas, o que elimina a necessidade de escrever grandes volumes de código do zero e, consequentemente, acelera a entrega do MVP, reduz custos e permite a validação de funcionalidades em curto prazo.
É uma alternativa para testar processos internos, aplicações de apoio a times de negócios ou até protótipos de produtos destinados ao público externo, sem comprometer a escalabilidade futura.
Na SoftDesign, por exemplo, o uso de soluções low-code faz parte de uma estratégia maior de experimentação, que inclui:
Isso tudo, sem consumir recursos excessivos de desenvolvimento.
O MVP de Inteligência Artificial incorpora elementos do Machine Learning desde as etapas iniciais do produto.
Com isso, é possível validar algoritmos de recomendação, assistentes conversacionais, sistemas de classificação, detecção de fraudes ou modelos preditivos, tudo de forma controlada. O que é valioso em mercados que lidam com dados complexos e dinâmicos, como o financeiro e o varejo.
A análise preditiva, por exemplo, pode ser testada de forma incremental por meio de dados históricos e regras simplificadas para validar modelos de Machine Learning voltados à análise de risco de crédito. Esse tipo de abordagem permite gerar aprendizados relevantes desde as primeiras etapas do projeto, sem exigir grande esforço inicial das equipes de tecnologia.
O MVP Concierge é uma forma de validar produtos de alto valor agregado ou com alta complexidade operacional. Para isso, o serviço ou funcionalidade é entregue manualmente por uma equipe humana em vez de automatizado.
Como resultado, obtém-se um acompanhamento próximo da jornada do usuário e a coleta de feedback qualificado, algo bastante recomendado para soluções SaaS, produtos B2B de alta personalização ou serviços de tecnologia que dependem de múltiplos processos integrados.
Um exemplo disso: uma plataforma de gestão de contratos pode, inicialmente, contar com operadores humanos para validar etapas de conferência e aprovação antes de automatizar totalmente os fluxos via software.
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Neste tipo de MVP, a empresa oferece ao usuário a impressão de que o produto já está automatizado e plenamente funcional, mas, na prática, as entregas ainda acontecem de forma manual (nos bastidores).
A estratégia é muito usada para validar processos que envolvem Inteligência Artificial ou automações ainda em fase experimental, e a grande vantagem do MVP Mágico de Oz é permitir que usuários interajam normalmente com o serviço, sem perceber a ausência de automação real.
Dessa maneira, é possível coletar dados e comprovar a viabilidade da solução, ajustando o modelo de negócio antes de investir no desenvolvimento completo.
Isso seria possível, por exemplo, em um chatbot de atendimento ao cliente que, nos primeiros testes, tem suas respostas geradas manualmente por operadores humanos — enquanto se verifica se a proposta de IA realmente atende às expectativas dos usuários finais.
O MVP Fumaça (ou Smoke Test) consiste na criação de uma página, anúncio ou outro artefato digital para avaliar a intenção de compra ou interesse do público antes mesmo de desenvolver o produto real.
É uma estratégia simples, de baixo custo e prática para mensurar a atratividade de uma proposta de valor, sem investir em infraestrutura ou código. Por exemplo, pode-se publicar uma landing page com botão de “comprar” ou “saiba mais” para analisar taxas de cliques e cadastros, mesmo que o produto ainda não exista.
E por que fazer isso: oferece evidências concretas sobre o potencial de aceitação do mercado antes de direcionar recursos para o seu desenvolvimento.
Por meio de plataformas de financiamento coletivo, como Kickstarter ou Catarse, o MVP Crowdfunding valida o interesse do público e também a disposição em financiar o projeto.
É uma abordagem interessante porque combina validação de mercado e viabilidade financeira simultaneamente. Isso é muito comum, por exemplo, em startups e fintechs que pretendem medir a força da comunidade em torno de suas ideias e levantar capital inicial para produção.
No MVP Single Feature, o foco está em lançar apenas a funcionalidade mais crítica do produto, aquela que resolve o problema central do usuário. Ou seja, uma ação direcionada a aprender sobre a proposta de valor sem dispersar esforços.
É mais comum implementar a estratégia quando o objetivo é acelerar o go-to-market de soluções digitais e testar a aceitação de um recurso específico. Por exemplo, uma ferramenta de gerenciamento de tarefas pode lançar inicialmente apenas o recurso de Kanban, observando engajamento e retenção antes de expandir para funcionalidades como relatórios, dashboards ou integrações.
O MVP Duplo se propõe a testar, ao mesmo tempo, duas soluções diferentes para o mesmo problema. Assim, a equipe consegue comparar dados reais de uso e percepção de valor entre duas abordagens distintas em ciclos curtos de validação.
Considere sua utilização para resolver incertezas sobre design, modelo de negócio ou até mesmo tecnologias de implementação. Por exemplo, em um contexto de IA, pode-se testar dois algoritmos preditivos em paralelo para verificar qual gera resultados mais relevantes para o usuário final.
Conhecer os diferentes tipos de MVP, e saber onde aplicá-los, traz um grande impacto estratégico nas operações, pois permite:
No Sicredi, por exemplo, desenvolvemos uma plataforma de gestão de terceirizados (MGPT e Timesheet) que reduziu em 80% o esforço operacional na prestação de contas, além de transacionar mais de R$ 200 milhões por ano com mais de 900 usuários.
Enquanto o protótipo simula interfaces e experiências de uso, o MVP já entrega funcionalidade real, embora limitada. Um protótipo de alta fidelidade ajuda a validar usabilidade e design; já o MVP testa valor de negócio.
Veja melhor essas distinções na tabela abaixo:
Critério | Protótipo | MVP |
Objetivo | Testar design e UX | Validar proposta de valor |
Fidelidade visual | Alta ou baixa (wireframe) | Funcionalidade real mínima |
Funcionalidade técnica | Nenhuma ou simulada | Limitada, mas operante |
Público-alvo | Usuários internos, stakeholders | Usuários reais ou early adopters |
Custo e tempo | Baixo | Moderado |
Quando usar | Antes do investimento técnico | Após validar UX, antes do full dev |
Com isso, o protótipo de alta fidelidade é ideal para testar fluxo, interface e interação antes do MVP. Já o protótipo de baixa fidelidade é útil no brainstorming inicial, mais barato e rápido.
O MVP, por sua vez, deve entrar em cena quando o engajamento do usuário for necessário para validar o valor real. Ou seja, após o protótipo aprovado.
Ao apresentar os diferentes tipos de MVP, mostramos que o modelo low-code prioriza a velocidade de entrega e os custos reduzidos, aproveitando plataformas que permitem desenvolver soluções mínimas com interfaces visuais e componentes prontos.
Esse modelo é perfeito para aplicações internas, testes de processos digitais ou para validar front-ends simples, quando ainda não se sabe exatamente qual arquitetura de software adotar no longo prazo.
Por outro lado, o MVP com IA incorpora inteligência desde a concepção do produto, seja para prever comportamentos, automatizar decisões ou personalizar experiências do usuário.
Essa abordagem se destaca em cenários orientados a dados, como saúde, logística e finanças, em que a análise preditiva ou a recomendação em tempo real gera vantagens competitivas desde a fase inicial de validação.
O time ideal inclui um Product Manager, responsável por alinhar o produto aos objetivos do negócio; Desenvolvedores para implementar funcionalidades reais; Designers para criar experiências intuitivas; além de especialistas em dados e Inteligência Artificial quando o MVP envolve modelos preditivos ou automações.
Além disso, o uso de ferramentas adequadas faz a diferença. Alguns exemplos:
Processos ágeis são indispensáveis nesse contexto. Metodologias como Lean Startup, Scrum e Design Sprint facilitam a iteração contínua, com foco em entrega de valor e aprendizado rápido.
Em empresas com estruturas maiores, esses métodos reduzem a burocracia, alinham stakeholders e aceleram ciclos de decisão.
Escolher o tipo certo de MVP é uma decisão que deve considerar o estágio da ideia, o público-alvo, o nível de incerteza e os objetivos da empresa.
Modelos como MVP low-code, Concierge ou Fumaça funcionam bem para validar hipóteses iniciais com agilidade e baixo custo. Já MVPs com IA ou Single Feature são indicados quando é necessário testar valor real de uso com funcionalidades mais robustas ou inteligência aplicada.
O mais importante é que o MVP esteja alinhado à estratégia de negócio e sirva como mecanismo confiável de aprendizado. Com os dados certos e o processo estruturado, ele deixa de ser apenas um experimento e passa a ser uma ferramenta crítica de tomada de decisão.
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Aprenda rápido sobre a viabilidade da sua ideia usando Protótipos e MVPs Low-Code.
Veja as respostas para as principais dúvidas sobre tipos de MVP.
Avalie maturidade da ideia, verba disponível e grau de risco: low-code serve para validações rápidas, enquanto MVP de IA exige dados sólidos e objetivos preditivos claros.
Low-code acelera POCs internas; IA valida algoritmos em setores data-driven; Concierge ou Mágico de Oz cabem quando o serviço depende de contato humano próximo.
Sim. Empresas frequentemente iniciam com Fumaça para medir interesse e evoluem para Single Feature ou Low-code conforme aprendizados, reduzindo riscos em etapas.