Simplificando a coleta de dados no campo:
Um redesign focado na experiência de inspeção agrícola.
O Contexto: Do papel para condições extremas.
O ponto de partida deste projeto era um desafio de transformação digital: precisávamos criar a versão mobile do tradicional "Caderno da Embrapa".
Na prática, esse caderno é a ferramenta onde o técnico agrícola registra tudo o que encontra enquanto caminha pela plantação — apontando a presença de pragas (insetos), doenças (fungos) ou plantas daninhas. É como se fosse um prontuário médico, onde o profissional anota os "sintomas" para que o Engenheiro Agrônomo possa, mais tarde, receitar o defensivo correto.
Sobre este case
Atuei no desenvolvimento do produto original — sendo responsável pelas telas de seleção de ofensores, registro de inputs e fluxo de monitoramento. Essa vivência me deu acesso direto às dores dos técnicos de campo, que carrego como base para este estudo.
O que você vê aqui é um redesign conceitual e independente. As soluções apresentadas são propostas minhas, desenvolvidas a partir dos insights reais daquela operação — e não refletem o produto em produção nem o trabalho de outros designers envolvidos no projeto.
A jornada inteligente: Entregando valor antes do primeiro passo
Durante as pesquisas, os técnicos trouxeram uma dor clara: dados vitais sobre o histórico da área só podiam ser consultados no dashboard web, lá no escritório. No campo, eles acabavam iniciando a inspeção "às cegas".
Para resolver isso, trouxe essas informações para a linha de frente. Estruturei um card de contexto que aparece assim que o usuário seleciona um talhão, fornecendo um "raio-x" rápido antes do primeiro passo na lavoura:
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Cultura e Estádio Fenológico: Embora a cultura do dia seja definida no briefing matinal da equipe, trazer esse dado para a interface funciona como uma dupla checagem visual. Já o estádio fenológico (ex: floração) direciona exatamente quais ameaças o técnico deve procurar.
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DAE (Dias Após a Emergência): A "idade" exata da planta, que afeta diretamente sua vulnerabilidade a diferentes pragas.
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Histórico e status de alerta: Incluí a data do último monitoramento e o status atual do talhão (ex: em controle, nível de dano). Isso prepara o técnico de antemão: ele sabe imediatamente se está entrando em uma área estabilizada ou em um foco crítico de infestação.
Ouvindo o usuário, a interface passou a "conversar" com a realidade da lavoura, preparando o técnico sobre o que ele deve focar antes mesmo do primeiro registro.
Arquitetura de Dados: O travamento de contexto
Com o técnico devidamente contextualizado sobre a área, o próximo desafio envolvia como iniciar essa coleta. O fluxo original permitia muita liberdade: o técnico podia tirar uma foto ou registrar um inseto de forma avulsa, sem iniciar uma sessão oficial de monitoramento.
O problema é que, sem o vínculo obrigatório com um ponto de inspeção, isso gerava os famosos "dados órfãos". Na hora em que o celular sincronizava com o dashboard, o sistema recebia um emaranhado de informações soltas, difíceis de agrupar. Na época, a equipe discutiu que a solução ideal seria forçar essa organização estrutural já no momento da coleta.
A Proposta do Redesign:
Para este estudo, decidi aplicar essa restrição intencional no fluxo, organizando a arquitetura da informação na raiz do problema:
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O botão de adicionar ocorrências não existe na tela de visualização livre do mapa.
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Ele só é liberado após o usuário clicar no botão primário laranja de Iniciar Monitoramento.
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A partir desse clique, tudo o que for coletado fica obrigatoriamente sob o "guarda-chuva" daquela sessão.
O Impacto Projetado:
Com essa trava de contexto, torna-se impossível gerar um dado avulso. Quando o aplicativo sincroniza, o painel web já recebe um pacote de informações perfeitamente limpo e estruturado por talhão, facilitando a análise do Agrônomo.
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A Coleta no Campo: O gargalo do "Vai-e-Vem"
Sessão iniciada e contexto travado, é hora de registrar o que foi encontrado. Mergulhando nos feedbacks da operação de campo, o maior aprendizado foi comportamental: o aplicativo original forçava o usuário a se adaptar à lógica do sistema, ignorando a realidade da lavoura.
Imagine o técnico na plantação: ele para em um local e encontra três pragas diferentes no mesmo metro quadrado. No fluxo antigo, registrar isso era exaustivo:
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Abrir o mapa e selecionar o local.
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Achar a 1ª praga e salvar.
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Ser expulso de volta para a tela inicial do mapa.
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Reabrir o mapa, achar o mesmo local, para só então adicionar a 2ª praga.
Sob o sol forte e usando luvas, ser forçado a repetir o mesmo caminho de cliques para cada novo registro multiplicava o esforço. Com milhares de hectares para inspecionar no mesmo dia, essa fricção de interface custava um tempo valioso da operação.
O Insight: O modelo mental do campo
O sistema foi desenhado com foco na praga isolada, mas o modelo mental do técnico foca no ponto de inspeção. Ele avalia um quadrante inteiro de uma vez. A interface precisava refletir essa coleta contínua.
A solução: Salvamento em lote
Para resolver a fragmentação da jornada, mudei a arquitetura do fluxo de "um por vez" para um modelo de "Carrinho de Compras" (A prancheta).
Agora, ao iniciar a inspeção em um ponto, o técnico entra em um fluxo contínuo:
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Ele registra a 1ª praga, uma 2ª e, em seguida, uma doença
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Todos os apontamentos vão sendo agrupados na sua "Prancheta".
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Ele revisa tudo em uma única tela e faz um Salvamento em Lote, registrando os dados de uma só vez.
O Resultado:
Uma redução drástica no número de cliques e na carga cognitiva. Como a coleta no campo ocorre 100% offline, a lentidão do fluxo antigo não era culpa da rede, mas sim da fricção da interface. O novo modelo entrega a navegação fluida e imediata que o usuário precisa
O Desafio da lista gigante
Dentro desse novo fluxo contínuo de registros, outro gargalo acontecia. O catálogo do sistema possuía dezenas de pragas e doenças cadastradas. No meio da lavoura, com o reflexo do sol "cegando" a tela e o uso de luvas, cada segundo de rolagem (scroll) para achar um item gerava frustração e lentidão.
Durante as conversas, os técnicos relataram a dor principal desse fluxo: eles perdiam muito tempo buscando o mesmo inseto na lista repetidas vezes. Como as ocorrências variam bastante conforme o ciclo da planta, a rotina deles se resumia a registrar quase sempre as mesmas 4 ou 5 opções. O campo exigia agilidade, e eles pediram um acesso rápido aos itens mais comuns do dia.
A Proposta de Redesign: Favoritos no topo
Embora a funcionalidade de favoritos tenha sido validada pelo time na época, trago para este case a minha visão de interface para agilizar a rotina do técnico.
Ao permitir que o próprio usuário favorite e fixe as pragas mais recorrentes do seu dia no topo da lista, a proposta garante que a esmagadora maioria dos apontamentos daquele talhão seja resolvida de forma imediata. Uma mudança simples na arquitetura de escolha que dá controle ao técnico e reduz drasticamente a fricção e o tempo gasto navegando na tela sob o sol.
Conclusão: Muito além da interface
O maior aprendizado deste projeto foi entender que otimizar cliques é consequência, não objetivo.
No fluxo original, registrar cada ofensor exigia 7 passos que recomeçavam do zero — repetidos por dezenas de pontos em até 20 talhões por dia. Mas o problema real não era o número de cliques: era que a interface ignorava o modelo mental do técnico. Ele não pensa em "registrar uma praga", ele pensa em "avaliar esse ponto".
Quando a ferramenta passa a funcionar com essa lógica, a agilidade aparece naturalmente. E quando ela também impõe a estrutura certa no momento da coleta, o dado que chega ao dashboard já está limpo — entregando valor não só para quem está na lavoura, mas para o Agrônomo que vai tomar a decisão de defensivo.
Obrigada por ler até aqui! Se quiser trocar uma ideia sobre este case, desafios de UX ou design de produto em geral, fique à vontade para entrar em contato pelas minhas redes.