taynara santos
product designer
🏆 Projeto finalista do Prêmio Finep de Inovação 2025 — Região Sul
Categoria: Transformação Digital da Indústria para apoiar a produtividade
Projeto desenvolvido pela 4KST Tecnologia da Informação, aplicando Inteligência Artificial para apoiar a Anvisa na análise preditiva de riscos sanitários.
Contexto
A Anvisa realiza, a cada dois anos, análises extensas para avaliar riscos sanitários e a conformidade de empresas que produzem medicamentos, IFAs e produtos para saúde. Esse processo envolve grande volume de dados, múltiplas variáveis regulatórias e alto impacto nas decisões tomadas.
Historicamente, a análise era feita de forma majoritariamente manual, o que:
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consumia tempo excessivo do corpo técnico
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aumentava o risco de inconsistências
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dificultava padronização de critérios
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tornava o monitoramento contínuo inviável
Havia uma necessidade clara de transformar dados complexos em informações confiáveis, acionáveis e explicáveis, capazes de apoiar decisões críticas no dia a dia dos fiscais.
Problema
Sem uma ferramenta adequada:
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os fiscais tinham dificuldade em identificar rapidamente empresas de maior risco
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análises dependiam de leitura extensa de dados brutos
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decisões podiam variar de acordo com interpretação individual
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o processo não escalava para monitoramento contínuo
O desafio era criar uma solução que reduzisse esforço cognitivo, aumentasse confiabilidade e permitisse priorização objetiva de riscos, sem comprometer rigor técnico ou regulatório.
Objetivo
Apoiar o desenvolvimento de técnicas de Inteligência Artificial para análise preditiva de riscos sanitários, criando uma interface capaz de:
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reduzir o tempo de análise
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padronizar a tomada de decisão
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aumentar a transparência e explicabilidade dos dados
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permitir monitoramento contínuo da conformidade das empresas reguladas
Meu papel
Atuei como Product Designer responsável pela concepção da experiência do painel, desde a estruturação da informação até o design das interfaces.
Trabalhei em colaboração direta com:
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times de dados e engenharia, para garantir viabilidade técnica e clareza dos outputs
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especialistas regulatórios, assegurando aderência às normas e ao processo decisório real
Meu foco foi traduzir complexidade regulatória e modelos preditivos em uma experiência clara, confiável e orientada à decisão.
Processo
O processo foi estruturado para lidar com alto volume de dados, regras regulatórias e impacto crítico das decisões, mantendo clareza como princípio central.
Pesquisa e entendimento do domínio
Conduzi uma etapa profunda de entendimento do contexto regulatório e do processo decisório dos fiscais.
Métodos utilizados:
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desk research sobre legislação, riscos sanitários e fluxo de fiscalização
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entrevistas qualitativas com fiscais de diferentes áreas
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Matriz CSD para organizar certezas, suposições e dúvidas
Principais aprendizados:
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necessidade de visualizar histórico e contexto da empresa, não apenas o score atual
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importância de explicar o score e seus fatores, evitando decisões “caixa-preta”
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o nível de monitoramento varia conforme o risco sanitário identificado
Benchmarking
Realizei benchmarking com plataformas de análise de score e risco (Quod, Boa Vista e Serasa), avaliadas com base nas Heurísticas de Nielsen.
Insights aplicados ao produto:
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scores precisam ser explicáveis, não apenas numéricos
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uso inadequado de cores pode gerar interpretações equivocadas de risco
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padronização visual é essencial para leitura rápida e comparação
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score deve estar em destaque, sempre acompanhado de contexto e histórico
Estruturação da solução
Com base nos aprendizados, defini:
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user tasks prioritárias
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features essenciais
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fluxos de navegação claros e objetivos
Principais tarefas mapeadas:
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busca e validação de empresas por identificador único
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visualização do score e seus fatores determinantes
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acesso ao histórico de ações e contexto da empresa
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compartilhamento e exportação das análises
Esse mapeamento orientou a definição de componentes, CTAs e hierarquia da informação, reduzindo complexidade desnecessária.
Design de Interface
Desenvolvi dashboards e scorecards com foco em:
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evidenciar riscos e alertas críticos
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destacar fatores que impactam o score
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reduzir esforço cognitivo em cenários de alta carga informacional
A hierarquia visual, o uso de cores e a organização dos dados foram pensados para suportar decisões rápidas, seguras e rastreáveis.
Solução
O resultado foi um painel de monitoramento inteligente, que transforma dados complexos e modelos preditivos em informações claras e acionáveis.
A interface:
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prioriza riscos de forma objetiva
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torna o score explicável e contextualizado
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apoia o trabalho diário dos fiscais
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aumenta eficiência e padronização do processo de fiscalização
Impacto
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Redução do esforço manual na análise de grandes volumes de dados regulatórios
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Maior produtividade do corpo técnico na identificação e priorização de riscos
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Padronização e aumento da confiabilidade na tomada de decisão
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Base estruturada para monitoramento contínuo orientado por IA
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🏆 Reconhecimento institucional
O projeto foi finalista do Prêmio Finep de Inovação 2025 — Região Sul, na categoria Transformação Digital da Indústria para apoiar a produtividade, destacando-se pela aplicação de Inteligência Artificial explicável no apoio à análise preditiva de riscos sanitários junto à Anvisa.
(Impactos quantitativos não divulgados por se tratar de dados sensíveis.)
O que esse projeto demonstra
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Atuação em projetos de interesse nacional, com impacto direto em saúde pública
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Capacidade de desenhar interfaces para IA explicativa e sistemas preditivos
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Forte domínio de visualização de dados, scorecards e apoio à decisão
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Experiência em transformação digital da indústria, com foco em produtividade
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Colaboração profunda com dados, engenharia e especialistas regulatórios
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Senioridade reconhecida por premiação nacional de inovação (Prêmio Finep 2025)