RenatoPina
Product Designer e Design Engineer com mais de 9 anos de experiência em times ágeis. Especialista em elevar a experiência do usuário final por meio de pesquisas, mapeamento de jornadas, prototipagem de alta fidelidade, coleta e análise de métricas e uso da IA em todas as etapas do processo. Entrego código útil, indo além das telas de Figma e contribuindo com código para a solução, como uma ponte entre design e desenvolvimento.
Trajetória& Metodologia
Atuo há mais de 9 anos como Product Designer em times ágeis, acompanhando produtos digitais da descoberta ao lançamento. Tenho experiência com bancos privados e públicos, turismo, P&D (pesquisa e desenvolvimento) e atuação ampla no setor governamental, sempre conectando as necessidades do usuário aos objetivos de negócio.
Minha abordagem combina pesquisa de usuários, prototipação de alta fidelidade e decisões orientadas por dados, com IA integrada ao fluxo diário para acelerar hipóteses sem perder o rigor da validação.
Como eu trabalho
- [01]Pesquisa e descoberta: entrevistas, diário de bordo, personas e mapeamento de jornadas para entender o problema antes da solução — com IA apoiando a síntese de insights e o agrupamento de dados.
- [02]Prototipação de alta fidelidade e testes de usabilidade para validar fluxos antes do desenvolvimento, acelerados por IA na geração de variações e hipóteses.
- [03]Design systems e documentação viva para escalar consistência entre produto, design e engenharia, com IA ajudando a manter tokens e componentes documentados.
- [04]Métricas e iteração contínua: acompanho ativação, engajamento e adoção, usando IA para identificar padrões e priorizar as próximas hipóteses com evidência.
- [05]Entrega de código útil e funcionando: traduzo as decisões de design em implementação real — front-end, protótipos funcionais e automações — para que a solução chegue ao usuário final, e não fique só no arquivo de design. A IA me auxilia em cada etapa, da ideação e do planejamento à escrita, revisão e testes do código.
// Selecione um caso para visualizar
Voto de Verdade— Transparência neutra, aproximando sociedade e congresso
Projeto autoral, aberto e sem fins lucrativos, concebido, desenhado e construído por mim. Mostra como cada deputado federal votou na Câmara, sem nota, sem ranking, sem indicar em quem votar e sem nenhum tipo de rastreamento de quem o visita.
1.O contexto
Os dados de votação da Câmara dos Deputados são públicos, mas na prática inacessíveis: ficam em tabelas técnicas. Os produtos que existem tendem a transformar votos em placar, nota ou ranking, o que mistura dados com opinião.
Dor: Cidadãos não conseguem entender, em linguagem simples, o que foi votado e como o seu deputado votou, e desconfiam de ferramentas que parecem ter lado.
Objetivo: Criar uma ferramenta que qualquer pessoa consiga usar e em que qualquer pessoa possa confiar por ser neutra, transparente sobre os próprios limites e aberta à auditoria.
Meu Papel: Design Engineer: concepção do produto, UX/UI, arquitetura da informação, design system, escrita das regras da IA e implementação front-end e back-end.
2.O processo
Parti de uma regra de produto, a neutralidade, e a usei como filtro de cada decisão de interface: todo elemento passa pela pergunta "isso induz uma opinião?"
O conteúdo vem dos dados abertos oficiais da Câmara. Um processo automático diário coleta as votações e gera resumos em linguagem simples com IA. Um segundo modelo classifica cada projeto por assunto e um terceiro confere o resumo. As regras de redação da IA são versionadas para impedir que ela opine. Os resumos não passam por revisão humana, e o site diz isso abertamente, ao lado do link para a fonte oficial de cada projeto. Depois do lançamento, fiz uma rodada de padronização visual e uma de SEO e compartilhamento.
3.Solução de UI
Interface sóbria e legível, com uma hierarquia de deputado, assunto e projeto. Cada projeto mostra um resumo simples, o voto de cada deputado e o link para a fonte oficial. O design system tem uma escala de espaçamento com papéis nomeados (junto, perto, item, grupo, bloco, respiro), uma escala tipográfica e componentes padronizados (linha de deputado, card de projeto, filtros, botões etc.). Testes automáticos falham se alguma tela fugir da escala.
4.Lições aprendidas
Neutralidade é decisão de design
Neutralidade não surge sozinha: precisa ser desenhada. Decidir o que não mostrar (nota, placar, ranking) foi tão importante quanto decidir o que mostrar.
IA precisa de limites visíveis
Quando a IA escreve o conteúdo, a interface precisa mostrar com honestidade o que ela fez e onde pode errar. Avisar que os resumos não têm revisão humana e linkar a fonte oficial aumentou a confiança em vez de diminuí-la.
Design system só sobrevive se for testado
Documentação não assegura consistência. Transformar as regras em testes que falham foi o que manteve as telas padronizadas ao longo das mudanças.
5.Resultados
O Voto de Verdade está no ar, atualizado todo dia, com dados e código abertos. Por ser um lançamento recente, ainda não medi métricas de uso.
No ar e atualizado todo dia
Mais de 200 votações e cerca de 900 projetos, com o voto de cada deputado federal, atualizados automaticamente sem intervenção manual.
Escala e alcance
Mais de 3 mil páginas indexáveis, uma para cada deputado, assunto e projeto, em português e inglês, com dados estruturados e imagem de compartilhamento própria.
Qualidade verificada por teste
Testes automáticos de interface, idiomas, espaçamento, segurança e versão rodam a cada mudança, com histórico de versões público.
Aberto por padrão
Dados sob a licença CC BY 4.0 e código sob a licença MIT, para qualquer pessoa auditar, reutilizar ou melhorar.