A figura abaixo mostra as seções da flexM4i relacionadas com protótipos, que remete para as seções relacionadas com a conexão empresa-startups.

Figura 1402: Seções da flexM4i relacionadas com protótipos (clique na figura para abrir um PDF em outra aba com os links para essas seções)

O protótipo funcional aparece em estágios mais avançados do desenvolvimento e está presente tanto na trilha tecnológica quanto na trilha de mercado/usuário, embora com papéis distintos.

• Na trilha tecnológica, os protótipos funcionais são o elo mais forte após a prova de conceito. Sua função é comprovar o desempenho técnico da solução, avaliando confiabilidade, robustez, usabilidade e requisitos próximos à certificação ou ao início da produção. Em muitos casos, sucedem uma POC bem-sucedida, sendo o passo que reduz de forma decisiva a incerteza tecnológica.
• Na trilha de mercado/usuário, o protótipo funcional é utilizado para verificar a aceitação da solução em condições mais realistas de uso. Ele pode assumir duas formas complementares:
  • Digitais, desenvolvidos em ambiente virtual, úteis para simular lógica, ergonomia e usabilidade sem necessidade imediata de construção física.
  • Físicos, construídos no mundo real, que permitem testar a solução integrada, validar desempenho e realizar ajustes finais antes da entrada em operação.
    Tanto digitais como físicos podem ser focados (testando apenas partes ou aspectos específicos) ou abrangentes (cobrindo o funcionamento integrado da solução). Frequentemente são usados de forma combinada — por exemplo, um protótipo digital reduz incertezas iniciais, enquanto o físico gera evidências finais e calibra o modelo digital.

O protótipo funcional é o elo que conecta os aprendizados obtidos em etapas preliminares (POC ou MVP) com a transição para fases de validação em escala maior, como o projeto piloto e mesmo a produção (roll out).

A divisão dos tipos de protótipos funcionais da tipologia da flexM4i foi baseada na tipologia de Ulrich et al. (2019), descrita na seção introdutória. Repetimos somente a figura já apresentada naquela seção para você adotar como referência para a leitura.

Figura 418: tipologia de protótipos
Fonte: adaptado de Ulrich et al. (2019)

Protótipos funcionais representam uma fase avançada da experimentação, aproximando-se do desempenho e das condições de uso do produto final.

Ao contrário dos protótipos de baixa fidelidade, que são usados nas fases iniciais para validar conceitos e ideias com modelos simples (como maquetes, wireframes ou protótipos em papel). O protótipo funcional é construído nas fases de detalhamento do produto, geralmente posteriores aos protótipos de baixa fidelidade ou mesmo POC e/ou MVP, já próximo da versão final do produto. Pode ser em fases intermediárias como na pré-produção ou produção piloto.

Esse tipo de protótipo físico é normalmente utilizado para testes de desempenho, usabilidade, certificação e homologação, garantindo que o produto atenda às especificações técnicas e às expectativas dos usuários antes de entrar em produção.

Segundo a Sparkmate (2023), um protótipo funcional é uma amostra ou modelo de um produto construído para testar um conceito ou processo, além de servir como um suporte visual que pode ser replicado, aprimorado e estudado. Esse termo é amplamente utilizado em diversas áreas, como design, eletrônica, programação de software e, principalmente, no desenvolvimento de produtos.

Esse tipo de protótipo visa proporcionar uma visão tangível do produto, permitindo testar e experimentar novos designs, aumentando a precisão dos inventores. Frequentemente, é construído com uma combinação de impressão 3D e peças prontas, criando um protótipo que funciona na prática. Ele é importante, pois demonstra seriedade e profissionalismo em relação ao desenvolvimento de um novo produto (Sparkmate, 2023).

O objetivo de um protótipo funcional pode ser, por exemplo, testar um mecanismo que, embora funcione no papel, nunca foi testado em condições reais.

Esses protótipos subdividem-se em digitais e físicos, sendo que ambos podem ser focados (avaliando partes específicas) ou abrangentes (representando a solução como um todo).

A realidade virtual (VR) representa uma tecnologia que vem ganhando espaço como ferramenta de prototipagem digital. Ela permite criar ambientes imersivos nos quais usuários interagem com produtos, serviços ou processos antes mesmo de sua materialização física. Esse recurso amplia a experimentação, pois possibilita testar ergonomia, fluxos de interação, percepções estéticas e até cenários de uso complexos, reduzindo custos e acelerando ciclos de validação.

Na tipologia de protótipos funcionais digitais, a realidade virtual pode ser utilizada em diferentes níveis de escopo:

• De forma focada, serve para avaliar atributos específicos, como a usabilidade de uma interface ou a posição de controles em um painel. 
• Já de forma abrangente, possibilita reproduzir a experiência completa de uso em um ambiente virtual, permitindo a integração de múltiplos aspectos em uma única simulação — desde a jornada do usuário até o comportamento do sistema em situações de operação.

Essa versatilidade faz da VR um exemplo claro de como a linha entre protótipos focados e abrangentes pode ser moldada pelo objetivo do experimento.

Esses protótipos concentram-se em subsistemas, atributos ou lógicas isoladas. Os principais tipos incluem:

• Modelos matemáticos: descrições em equações que permitem prever atributos como resistência de materiais, dinâmica de sistemas ou balanços energéticos.
• Modelos de simulação: uso de ferramentas computacionais (CAE, CFD, FEM) para antecipar desempenho estrutural, térmico, aerodinâmico ou de fluxo, antes da construção física.
• Modelos tridimensionais digitais (3D CAD): representações geométricas detalhadas que permitem verificar encaixes, montagens e compatibilidades entre componentes. 

Normalmente, são utilizados por engenheiros ou equipes internas (U0 —Sem usuários, validação interna  tecnológica ou U1 — Usuários internos ou stakeholders) e ajudam a reduzir incertezas localizadas com baixo custo, se comparados com protótipos físicos.

Esses protótipos buscam reproduzir a solução como um todo. Podem assumir a forma de modelos tridimensionais completos em CAD, que também permitem verificar montagens e compatibilidades, ou de gêmeos digitais que replicam em tempo real o comportamento do produto físico real em operação, conectando-se a dados gerados pelo uso do produto ao longo do ciclo de vida.

Esses protótipos digitais abrangentes podem ser utilizados por clientes-piloto (U2) e, em alguns casos, pelo mercado aberto (U3), como em aplicações que rodam sobre dados reais em ambiente piloto.

Os protótipos em escala também se enquadram na categoria dos protótipos funcionais físicos. Sua classificação depende do objetivo do experimento: quando a escala é usada para investigar um atributo específico — como a aerodinâmica em túnel de vento ou a acústica em modelos reduzidos — trata-se de um protótipo focado.

Por outro lado, quando a escala busca representar a solução como um todo, como em maquetes arquitetônicas ou modelos reduzidos de plantas fabris, o protótipo assume caráter abrangente, permitindo a visualização integrada de fluxos, acessos e interações. 

Assim, a escala não define sozinha o tipo de protótipo, mas sim o escopo da validação pretendida.

Esses protótipos concentram-se em subsistemas ou atributos específicos.

Podem incluir mock-ups para avaliar ergonomia e estética, rigs de impacto para testar resistência estrutural, ou bancadas experimentais de laboratório que isolam componentes hidráulicos, mecânicos ou eletrônicos.

Podem incluir desde mock-ups de forma, usados para avaliar estética e ergonomia, até bancadas experimentais para testar subsistemas isolados (como o sistema hidráulico de uma máquina ou a aerodinâmica de uma asa). Essas bancadas isolam componentes hidráulicos, mecânicos ou eletrônicos. Incluem também bancadas ou aparatos físicos (rigs) de testes projetados para submeter componentes ou materiais a choques controlados, simulando colisões, quedas ou impactos; e módulos mecânicos.

Eles permitem explorar riscos técnicos específicos com o objetivo de reduzir incertezas localizadas sem exigir a construção de uma versão completa do produto, sendo especialmente úteis em estágios intermediários de desenvolvimento.

Os usuários típicos incluem stakeholders internos (U1) e, em alguns casos, clientes-piloto (U2).

Um protótipo funcional é uma versão mais avançada e próxima do produto final, que replica tanto suas características físicas (no caso de produtos físicos, obviamente) quanto suas funcionalidades reais principais, materiais semelhantes aos do produto final, permitindo que ele seja testado em condições próximas ao uso real.

Esses protótipos representam uma versão mais avançada e próxima do produto final, que replica tanto suas características físicas quanto suas funcionalidades reais principais, materiais semelhantes aos do produto final, permitindo que ele seja testado em condições próximas ao uso real. Eles permitem validações da solução como um todo em estágios mais avançados.

Ulrich et al. (2019) diferenciam três categorias principais:

• Protótipos Alfa: usados para verificar se o produto funciona conforme o esperado. As peças são semelhantes às da versão final, mas feitas com processos de prototipagem, como peças plásticas usinadas, moldadas em borracha e impressão 3D, em vez de moldagem por injeção, como seria na produção. No caso de peças plásticas, a moldagem por injeção exige um investimento nos moldes, que são muito caros e só devem ser utilizados quando forem produzidos em grandes quantidades. O mesmo acontece para o caso de peças estampadas.
• Protótipos Beta: avaliam confiabilidade e falhas em condições reais de uso, frequentemente junto a clientes. As peças são feitas com processos de produção reais, como moldagem por injeção, mas a montagem é feita por técnicos em uma oficina de protótipos, e não na linha de produção. Podem ser utilizados para homologação de produtos, mas não devem ser confundidos com MVPs, pois são desenvolvidos em fases avançadas e com escopo completo.
• Protótipos de pré-produção: primeiras unidades produzidas pelo processo industrial definitivo, em quantidades limitadas, também conhecidos como protótipos de produção piloto. Servem para verificar a capacidade do processo produtivo e para realizar mais testes, Podem servir para homologação da manufatura e certificação do produto final.

Esses protótipos abrangentes são geralmente avaliados por clientes-piloto (U2) e, em alguns casos, pelo mercado aberto (U3).

Este tópico é replicado nas seções sobre MVP e sobre protótipo funcional.

A diferença entre um MVP e protótipo funcional não está no objeto físico ou digital utilizado, mas no propósito e nas perguntas que cada um busca responder.

MVP: fases iniciais

O MVP (Minimum Viable Product) aparece tipicamente nas fases iniciais do desenvolvimento de uma inovação. Seu objetivo principal é responder: “Devemos construir isso?”.

• • Propósito: validar hipóteses de negócio em condições reais de mercado.
  • Escopo: entregar a proposta de valor mínima de forma funcional, ainda que sem acabamentos finais ou recursos completos.
  • Métricas: avaliar valor percebido, engajamento, retenção e disposição a pagar.
  • Exemplo: uma versão simplificada de aspirador de pó, produzida em pequeno lote, distribuída a consumidores para medir interesse, experiência global de uso e atratividade comercial.
    Em software é mais simples colocar um MVP para usuários utilizarem, como descrevemos anteriormente.

O MVP, portanto, é um experimento de negócio: não busca aperfeiçoar o produto, mas sim gerar aprendizado rápido sobre viabilidade de mercado.

Protótipo funcional: fases intermediárias e finais

O protótipo funcional acompanha o desenvolvimento em estágios mais avançados, respondendo à pergunta: “Podemos construir isso e como conseguimos?”.

• Protótipo funcional focado (fases intermediárias): valida subsistemas ou componentes isolados, com ênfase em aspectos técnicos e de desempenho.
  Exemplo: o motor de um aspirador testado separadamente em laboratório.
• Protótipo funcional abrangente (fases finais): representa o produto completo, em forma física ou digital, e pode ser colocado em uso real. Nessa etapa, o aprendizado vai além do design, abrangendo ergonomia, funcionalidade e usabilidade. O escopo do teste pode abranger também a experiência do usuário e até percepções de mercado, como preferências e expectativas de preço.
  Exemplo: um lote de aspiradores totalmente funcionais distribuído a famílias para testar durabilidade, conforto de uso e impressões de valor.

O protótipo funcional, portanto, é um artefato técnico que, nas versões abrangentes, pode se aproximar bastante de um produto final e fornecer insumos tanto técnicos quanto de mercado.

Risco do “protótipo eterno”
Quando a equipe continua refinando protótipos funcionais sem jamais avançar para corroborar as hipóteses de negócio inicialmente definidas, perde-se o sentido da aplicação anterior do MVP. O MVP bem definido, nas fases iniciais, tem um ciclo claro: ele se encerra quando o aprendizado de mercado se esgota.

Métricas de validação

• MVP: métricas de negócio (atração, engajamento, retenção, monetização).
• Protótipo funcional abrangente: métricas técnicas (consumo de energia, ergonomia de uso) e de negócio para corroborar as definições anteriores.

A descrição do apoio está relacionada com todas as seções sobre protótipos.

A primeira versão desta seção foi escrita sem apoio do chatGPT. A versão atual foi completada com o apoio do chatGPT 4.o, que foi utilizado para organizar os conteúdos encontrados em publicações citadas. Nenhum conteúdo foi criado exclusivamente pelo chatGPT. Sempre foram fornecidos trechos de fontes de referência com instruções de como deveriam ser combinadas e organizadas. Mais de 40 iterações foram necessárias para se obter a versão que foi editada pelo autor desta seção.

Conforme novas referências foram sendo conhecidas, novas versões foram realizadas sem apoio do chatGPT. Partes desta seção foram corrigidas, modificadas e novos tópicos foram inseridos, pelo autor. 

Após 10 meses da primeira versão, a revisão desta seção foi realizada adicionando novas referências, além da revisão da Isabela Simões na seção sobre Prova de Conceito (POC). Nessa fase foi utilizada a versão 5.0 do chatGPT.

Além disso, foi incorporado nesta seção um resumo de um vídeo do YouTube (tópico “Por que 90% dos MVPs falham”). Este vídeo foi resumido pelo Google NotebookLM.

A criação desta seção teve a duração de mais de 80 horas, com 230 interações “ser humano – agente de IA” (ChatGPT)”, realizadas ao longo de duas semanas. A conversa resultou em mais de 440 páginas de interação e cerca de 119 mil palavras geradas. A extensão do conteúdo deveu-se, em grande parte, à necessidade de construir, revisar e ajustar cada trecho da versão anterior da seção.

O foco delimitar os conceitos, que muitas vezes eram antagônicos em diferentes publicações procurando equilibrar profundidade teórica e adequação prática.

Após algumas interações, foram definidos novos tópicos do sumário da seção, a partir do sumário anterior. Iniciou-se então uma revisão conjunta “ser humano – agente de IA” de cada tópico.

Em nenhum momento o autor solicitou que o ChatGPT gerasse respostas com base em seus conhecimentos gerais. Todo o conteúdo foi elaborado a partir de materiais fornecidos, trechos comentados ou instruções precisas baseadas em análises do autor. Os textos produzidos passaram por diversas iterações, com o autor sugerindo ajustes, criticando formulações e, ao final, realizando pessoalmente a edição final de todos os blocos de conteúdo.

O autor conferiu sempre se os textos gerados pelo ChatGPT estavam alinhados com as fontes originais. Quando surgiam inconsistências ou dúvidas, ele fazia a checagem diretamente nas publicações de referência antes de aprovar qualquer trecho.

Nesses momentos, para garantir que o chatGPT estava utilizando as fontes fornecidas, já que ele possui limitações para indicar de onde ele tirou cada trecho de texto avaliado, utilizamos em conjunto o NotebookLM da Google para conferir os trechos das fontes utilizadas.

Esse processo exigiu iterações intensas e repetitivas, com refinamento textual, ajustes conceituais e reorganização de argumentos. Em vários momentos, versões intermediárias foram reanalisadas no próprio ChatGPT, que indicava melhorias, tensionamentos ou oportunidades de aprofundamento. O autor avaliava criticamente essas sugestões, nem sempre concordando, e frequentemente propunha soluções alternativas, mantendo sempre o controle final da redação.

Foi solicitado ao ChatGPT que não aceitasse automaticamente as propostas do autor, mas que realizasse uma análise crítica, sugerisse alternativas e propusesse reformulações embasadas nos conteúdos utilizados. Nesses momentos, o próprio chatGPT selecionava um modelo que demorava mais para responder. Quando aplicável, o autor indicava práticas baseadas em sua própria experiência, e o ChatGPT as incorporava, respeitando a distinção entre conteúdo empírico e referenciado. Nesses casos, o autor “ditava” para o chatGPT formular as frases, que posteriormente foram melhoradas pelo autor..

Durante todo o processo, foi enfatizado que o ChatGPT não deveria reescrever blocos inteiros automaticamente, mas sim identificar pontos de melhoria e sugerir correções localizadas, com justificativas. A edição final foi sempre realizada manualmente pelo autor desta seção.

Essas referências estão relacionadas com todas as seções sobre protótipos.

Altersoft (2022) Functional Prototype: How to Iterate with Your Software Product. Disponível em: https://www.altexsoft.com/blog/functional-prototype/  Recuperado em: 26 setembro 2024.

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Blank, S., & Dorf, B. (2012). The startup owner's manual: The step-by-step guide for building a great company. John Wiley & Sons.

Dam, R. F. & Teo, Y. S. (2024, February 21). 5 Common Low-Fidelity Prototypes and Their Best Practices. Interaction Design Foundation - IxDF. https://www.interaction-design.org/literature/article/prototyping-learn-eight-common-methods-and-best-practices 

Ries, E. (2011). The lean startup. New York: Crown Business. 

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Sparkmate (2023) Functional Prototyping: How the Iteration Process Goes. How to build a functional prototype and the road to building a MVP. Disponível em: https://www.sparkmate.com/blog/functional-prototyping  Recuperado em: 26 setembro 2024.

Ulrich, Karl T.; Eppinger, Steven D.; Yang, Maria (2019) Product Design and Development. 7th. ed. New York: McGraw Hill.

Uxpin, T. (2024). Examples of Prototypes – From Low-Fidelity to High-Fidelity Prototypes. https://www.uxpin.com/studio/blog/prototype-examples/