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Challenge 18
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Documento Oficial · Apple Developer Academy · CBL PDF Original (28p · 9.1 MB)

Documento Oficial CBL — Challenge 18

Framework Challenge Based Learning aplicado à concepção, pesquisa empírica de mercado e especificação técnica do produto Frila.

Equipe BlendOps
Cauê Carneiro, Fabrício Tosta, João Paulo, Júlia Clovandi, Matheus Silva
Mentores
Felipe Carvalho, Victor Zerefos
Ciclo
Fase 01

Engage

Definição da Big Idea, exploração de perguntas essenciais e formulação do desafio delimitado no tempo e no território.

1.1 / Big Idea Generation
Freelancer

O trabalho operacional sob demanda, a cobertura de turnos avulsos e a economia informal no setor de food service e eventos.

1.2

Essential Questioning

Reflexões iniciais levantadas pela equipe para mapear os pontos de atrito entre estabelecimentos e trabalhadores:

Essential Questions 07 reflexões fundamentais
01
Por que eu me engajo com esse tema?
02
Qual a minha relação com a Big Idea do grupo?
03
Como estabelecimentos de food service e profissionais freelancers podem confiar um no outro rápido o suficiente para cobrir uma vaga que abre e fecha em poucas horas?
04
O que faz alguém confiar em um desconhecido para exercer um trabalho em seu estabelecimento quando não há tempo para verificar nada?
05
Como transformar a reputação "boca a boca" de um freelancer em um histórico profissional visível e confiável?
06
Quando a informalidade deixa de ser conveniência e passa a ser risco para os dois lados ao se tratar de contratações freelancers?
07
Como entregar valor e segurança suficientes para substituir grupos gratuitos de WhatsApp nas contratações?
Milestone CBL /Main Essential Question
Como estabelecimentos de food service e profissionais freelancers podem confiar um no outro rápido o suficiente para cobrir uma vaga que abre e fecha em poucas horas?

Essa é a pergunta que melhor direciona o grupo, por três motivos: nomeia as duas pontas (e não só o contratante), carrega a restrição de tempo (que separa esse problema de recrutamento comum) e não presume a solução.

Milestone CBL /Challenge Statement
Tornar possível que um estabelecimento e um profissional que nunca trabalharam juntos fechem um turno com confiança suficiente para os dois, em menos de uma hora, no Distrito Federal.

Fixa a restrição geográfica no Distrito Federal e impõe a métrica de tempo operacional de fechamento em menos de 60 minutos.

Fase 02

Investigate

Pesquisa empírica estruturada em três ciclos: Pesquisa Geral (dados setoriais), Pesquisa de Domínio (queixas em lojas de apps) e Benchmarking de Concorrência.

2.1

Ciclo Exploratório — General Research

Levantamento em fontes setoriais públicas (Abrasel, ABRAPE, Sebrae, TSE) com separação rigorosa entre dado consolidado, relato e hipótese [H]:

Guiding Questions & Respostas Fonte / Referência
Contratar para turno avulso é realmente difícil, ou é percepção nossa?
É difícil e é crônico. 90% dos empresários de bares e restaurantes classificam a contratação como difícil ou muito difícil. Motivos declarados: falta de qualificação (64%), ausência de interessados nas vagas (61%), horários pouco atrativos (33%), alta disputa (23%) e migração para outras áreas (21%). Em cargos como sushiman, churrasqueiro e cozinheiro, 88% classificam a dificuldade como alta ou muito alta.
Abrasel (Vagas)
Qual o tamanho do buraco que a rotatividade abre?
Rotatividade de 73,49% entre dez/2024 e nov/2025. Na média, é como se cada bar ou restaurante trocasse a equipe inteira a cada 16 meses.
Abrasel (Rotatividade)
O mercado de eventos é grande o bastante para sustentar um segundo segmento?
R$ 25,33 bilhões movimentados só no primeiro bimestre de 2026, o maior valor da série histórica iniciada em 2019. O estoque de empregos formais do setor foi de 111.401 vínculos em 2019 para 205.538 em fevereiro de 2026, alta de 84,5%. Projeção de 143 mil novas vagas formais em 2026.
ABRAPE (Eventos)
Onde essa contratação acontece hoje?
No WhatsApp. Ele está instalado em 98,3% dos smartphones brasileiros (Mobile Time/Opinion Box, 4.138 respondentes) e é o principal canal comercial de 82% dos pequenos negócios (Sebrae, Pulso 12ª edição, 8,2 mil ouvidos). Existem grupos de freela organizados por cidade, e as regras publicadas deles tratam só de conduta: nada sobre pagamento, comparecimento ou responsabilidade.
Mobile Time (WhatsApp)
Os grupos de WhatsApp garantem alguma coisa?
Não. As regras publicadas de um grupo ativo de freelancer para bares e restaurantes proíbem conteúdo adulto, palavrão, menor de idade e link. Não há nenhuma regra sobre pagamento, comparecimento ou responsabilidade, e quem administra declaradamente não participa do pagamento nem do trabalho.
GruposWhats (Regras)
O WhatsApp funciona mal?
Não sabemos, e isso é importante admitir. Não encontramos nenhuma fonte independente medindo taxa de furo, calote ou insatisfação de quem contrata por grupo. O que existe é conteúdo de fornecedores de software vendendo o contrário do WhatsApp, que é fonte interessada. Ausência de garantia não é o mesmo que funcionar mal.
Sem fonte pública
Existe um vetor regulatório a favor ou contra?
A favor, provavelmente. A PEC 221/2019, que acaba com a escala 6x1, passou na Câmara em 27/05/2026 e na CCJ do Senado em 02/09/2026, prevendo transição de 44 para 40 horas semanais. Com dois dias de folga, a cobertura de turno avulso tende a crescer. Modo de falha: a PEC ainda pode ser alterada no plenário e a transição gradual pode diluir o efeito por anos.
PEC 6x1 (Wikipedia)
O mercado tem dinheiro para pagar por uma solução?
Tem faturamento, mas margem apertada. O setor faturou R$ 495 bilhões em 2025 contra R$ 455 bilhões em 2024. No DF, porém, 43% dos estabelecimentos tiveram lucro, 33% ficaram no equilíbrio e 21% no prejuízo, e 40% relatam inadimplência de clientes. Sensibilidade a preço tende a ser alta.
Correio Braziliense (DF)
Campanha política é mesmo um terceiro segmento viável?
Existe volume e existe obrigação de registro. A Portaria TSE nº 444/2026 fixa limites de contratação de pessoal para militância: no DF começa em 300 pessoas e sobe uma a cada mil eleitores adicionais, valendo para a chapa inteira. Estourar o teto pode configurar corrupção eleitoral. Mas não encontramos nenhuma fonte descrevendo como essas pessoas são recrutadas e pagas na prática.
TSE (Portaria 444/2026)
Registro

Atividade em Campo / Desk

Atividade Desk research sobre o problema, com separação explícita entre dado e hipótese. - Levantamento em fontes setoriais (Abrasel, ABRAPE, Sebrae, TSE) - Definição de um sistema de marcação: Dado, Relato, Fonte interessada, [H] e Lacuna Montagem de uma Matriz CSD no FigJam
Data
Recursos Fontes setoriais públicas, buscador, registro em 01-O-PROBLEMA.md
Síntese da Pesquisa Geral
  • Contratar é difícil e crônico: 90% dos empresários declaram dificuldade extrema e a rotatividade de 73,49% garante que o buraco na equipe se reabra constantemente.
  • O concorrente real é o WhatsApp: Custo zero, alcance em 98,3% dos smartphones e sem burocracia de cadastro. Qualquer solução compete contra essa fluidez.
  • Ausência de garantia vs. funcionar mal: O WhatsApp não tem garantia de comparecimento nem custódia, mas não há estudo independente que comprove falha em massa. A falta de garantias é o ponto de intervenção.
  • A grande lacuna é a frequência: Nenhuma fonte pública mede com precisão quantas vezes um estabelecimento do DF fica sem pessoal de última hora nem o prejuízo exato de um salão desfalcado. Esse dado sustenta a validação em campo.
Milestone CBL /Challenge Statement Refinado
Tornar possível que um estabelecimento e um profissional que nunca trabalharam juntos fechem um turno com confiança suficiente para os dois, em menos de uma hora, no Distrito Federal.

Ratificado após a pesquisa geral como o foco definitivo do projeto.

2.2

Ciclo Exploratório — Domain Research

Mineração de avaliações públicas reais nas lojas Google Play e Apple App Store dos concorrentes (eStaff, Closeer, Switch, eFreela):

Guiding Questions & Respostas Fonte / Referência
Quem são as pessoas afetadas pelo challenge?
Três grupos de quem contrata: bares, restaurantes e cafeterias com equipe fixa enxuta; contratantes de evento (buffet, produtora, empresa de staff); e campanhas políticas. Do lado de quem trabalha: profissionais operacionais de gastronomia, eventos, varejo, logística, limpeza, beleza e pets.
ABRAPE (Eventos)
Quem de fato aperta o botão dentro do estabelecimento?
Quase nunca é o dono. É quem está na linha de fogo: o maître, chefe de salão ou chefe de cozinha no restaurante; o gerente de loja no varejo; o supervisor de turno na logística. O dono aprova o teto de gastos. Continua [H]: nenhuma fonte confirma isso, é inferência do grupo e precisa de campo.
Sem fonte pública
O que quem trabalha reclama hoje?
A fonte mais rica não foi reportagem, foram as avaliações públicas dos apps concorrentes. A queixa dominante não é falta de vaga, é não ser chamado, e aparece em três apps de empresas diferentes. Vistas ao menos oito avaliações com esse padrão: “A plataforma parece um clube fechado, onde sempre os mesmos freelancers são escolhidos” (estaff, 1 estrela); “São centenas de freelancers para uma única vaga” (eFreela, 1 estrela); “Já estou a 6 meses e até hoje nunca fui chamado” (estaff, 3 estrelas).
Google Play (eStaff)
Qual a segunda queixa mais forte?
O aviso não chega. Seis avaliações em dois apps: “As notificações de Job que te oferecem não chegam. Você tem q entrar de 10 em 10 minutos e olhar” (Closeer, 1 estrela); “Eu já fui chamada 2 vezes e perdi por conta disso” (eFreela, 5 estrelas). Quem elogia o produto reclama disso do mesmo jeito que quem detesta, o que torna o sinal mais confiável.
Google Play (Closeer)
O cadastro é uma barreira?
É, e antes de qualquer trabalho acontecer. Selfie que não centraliza (Closeer), documento que não sobe (eFreela, três avaliações distintas), reconhecimento facial que não reconhece, campo de experiência com bug que impede concluir o currículo. Uma avaliação recusa o processo por desconfiança: “não acho seguro adicionar minha foto segurando meus documentos” (estaff, 2 estrelas).
Google Play (Closeer Worker)
Os dois lados estão igualmente insatisfeitos?
Não, e a assimetria é grande. O app do estabelecimento da Switch tem 4,9 na App Store com avaliações como “muito bom, rápido e prático, auxilia muito no processo de contratação”. Os apps do profissional, das mesmas empresas, acumulam as queixas acima. Quem contrata está satisfeito; quem trabalha, muito menos.
App Store (Switch)
O profissional é o lado escasso do mercado?
Não, e essa foi a correção mais importante da pesquisa. A escassez é de candidato a vaga fixa: 61% dos empresários reclamam de ausência de interessados, e há análise publicada apontando que o trabalhador prefere o avulso porque a diária rende R$ 100 a R$ 150 contra cerca de R$ 84 por dia no CLT. Para turno avulso, sobra gente. O que é escasso é confiança verificável. Dado de 2023, valores defasados.
Substack (Flávia Schiochet)
Quanto se paga por uma diária?
Referências, não tabela de mercado: R$ 10 a R$ 15 por hora, diária de oito horas entre R$ 80 e R$ 150, e de R$ 120 a R$ 350 por evento (fonte interessada). Em Brasília, anúncio de garçom freela a R$ 130 de diária (Jooble, 09/2026). As avaliações mostram que o valor é a crítica moral recorrente: “Atendente 6h = R$ 60-70. Vale só se passando fome” (Switch, 02/12/2025).
Goomer (Garçom Freela)
Registro

Atividade em Campo / Desk

Atividade Mineração de avaliações públicas dos apps concorrentes como substituto temporário de entrevista - Leitura das avaliações nas fichas de Closeer, estaff, eFreela e Switch, nos dois lados - Agrupamento das queixas por padrão recorrente, contando quantos relatos sustentam cada um - Transcrição literal das citações, com app, nota e data
Data
Recursos Google Play e App Store, fichas públicas dos quatro apps
Síntese do Domínio
  • A dor do trabalhador é a falta de acesso: A queixa unânime não é escassez de vagas, mas ser ignorado em marketplaces passivos ("centenas de inscritos para uma vaga", "clube fechado").
  • Barreira de onboarding afasta antes do trabalho: Selfies que não validam, falhas em OCR de documentos e desconfiança na entrega de dados pessoais barram profissionais qualificados logo no início.
  • Notificação não é acessório, é o core: Avisos de vaga que atrasam geram frustração imediata para quem depende da agilidade da diária para fechar o mês.
  • Assimetria extrema de satisfação: Apps do contratante exibem nota alta (ex: 4,9 na App Store), enquanto o app do trabalhador acumula queixas severas sobre chamados e remuneração.
Milestone CBL /Personas Primárias
Lado Contratante: O Maître sob Estresse · Lado Trabalhador: Quem se Candidata e Nunca é Chamado
Contratante

O Maître sob estresse

Trabalha no salão, não na sala. São 16h de uma sexta, faltou um garçom e o movimento começa em duas horas. Não é o dono, mas é quem sente o problema e escolhe a ferramenta: hoje, o grupo de WhatsApp. O que ele precisa não é de um banco de currículos, é de uma pessoa confirmada. Publicar uma vaga precisa levar menos de um minuto.

Proto-persona de desk research, ainda não validada em campo.
Profissional

Quem se candidata e nunca é chamado

Tem experiência real, muitas vezes anos dela, mas nenhum jeito de provar isso para um estabelecimento que não o conhece. Usa Android de entrada, com plano de dados limitado, e acompanha vários grupos de WhatsApp ao mesmo tempo. Já se cadastrou em pelo menos um app do setor e desistiu, seja porque nunca foi chamado, seja porque o cadastro travou. Não está implorando por qualquer vaga: escolhe, e a diária avulsa paga melhor que o dia de CLT.

Proto-persona, ainda não validada em campo.
2.3

Ciclo Exploratório — Business Research & Benchmarking de Concorrência

Mapeamento detalhado de 14 players (GetNinjas, Switch, Closeer, eStaff, eFreela, Worc, Toopa, Instawork, Fiverr):

Guiding Questions & Respostas Fonte / Referência
Quantos concorrentes existem e quem são?
Mapeamos 14 nomes: 11 brasileiros diretos ou adjacentes (GetNinjas, Switch, Closeer, estaff, eFreela, Freela Serviços, Worc, Toopa, TradePRO Freelance, JobHunter, Fiverr) e 3 referências internacionais (Instawork, Qwick, 7shifts), com dossiê e fontes por empresa.
Instawork (Pricing)
Quantos deles operam no Distrito Federal?
Um, e não é especializado no nicho. O GetNinjas tem presença comprovável por produto real, não por alegação de marketing: as páginas de Brasília e de eventos no DF estão no ar, com categorias como garçom, bartender, segurança e DJ listadas para a cidade. Verificado por acesso direto em 14/09/2026. Todos os outros ou não declaram o DF, ou declaram operação nacional sem nenhuma vaga publicada aqui.
ABRAPE (Eventos)
Como cada concorrente cobra?
Quatro modelos distintos. Do contratante por hora com sobretaxas: Switch, que cobra 10% extra para pedidos com menos de 24h, mais taxa de cancelamento e multa por atraso. Percentual por job do contratante: Closeer (valor não divulgado), eFreela (~10%), Toopa (10%). Assinatura mais taxa: Freela Serviços, com planos de R$ 0 a R$ 499/mês e taxa de 10% a 20%. Do profissional: GetNinjas, com moedas pré-pagas (1 moeda = R$ 0,15) para desbloquear contato de lead.
Switch (Termos)
Cobrar do profissional funciona?
Não há evidência a favor, e há desgaste público documentado. O modelo de moedas do GetNinjas é a queixa dominante de quem trabalha: pelo menos 8 relatos distintos no Reclame Aqui, incluindo profissional que gastou mais de R$ 700 em moedas e teve apenas uma pessoa respondendo. O cliente recebe propostas de até 4 profissionais ao mesmo tempo: todos gastam moeda, só um fecha.
GetNinjas
Os números de tração dos concorrentes são confiáveis?
Não, e essa é uma descoberta em si. A Switch publica hoje quatro números diferentes de serviços atendidos em três páginas do próprio site (40 mil, 50 mil duas vezes e 75 mil), nunca reconciliados. A Worc publica três (5 milhões, 2 milhões e 40 mil). A estaff declara 1,4 milhão de profissionais contra uma captura anterior de 686 mil. Todo número de tração deste setor deve ser tratado como piso de marketing.
eStaff
Qual a vulnerabilidade estrutural mais repetida do setor?
Cadastro não é liquidez. A Freela Serviços declara 198.232 profissionais cadastrados contra apenas 392 contratantes e 203 contratações concluídas. A eFreela alega 300 mil usuários contra pouco mais de 100 mil instalações mensuráveis no Android. A Worc anunciou mais de 1.400 vagas abertas numa página que, na mesma sessão, mostrou zero vagas no próprio quadro ao vivo.
Freela Serviços
O setor é estável?
Menos do que a lista sugere. A Toopa parece ter saído de operação: domínio fora do ar por DNS, ficha da App Store retornando 404, nenhuma cobertura de imprensa desde agosto de 2021. A Worc tem reputação Não Recomendada no Reclame Aqui (4,3/10, só 21,4% voltariam a negociar). A controladora do GetNinjas, a Reag Investimentos, é alvo da Operação Carbono Oculto e não publica balanço desde o 3T24. Lá fora, a Qwick tem indícios de processo de falência.
Reclame Aqui (Worc)
Alguém já atende campanha política?
Sim, uma empresa: a Freela Serviços cobre campanhas eleitorais com panfletagem, bandeirista, motorista e coordenação. É o único overlap direto com esse segmento do Frila e merece investigação mais próxima se a campanha política avançar como prioridade.
Freela Serviços
O que as referências internacionais fazem de diferente?
Cobram markup sobre a hora trabalhada, não assinatura. Instawork (EUA/Canadá) cobra tarifa horária all-inclusive e tem taxa de efetivação de US$ 2.500, que cai para US$ 1.000 após 320h da mesma pessoa e zera após 480h. Qwick cobra markup de cerca de 40% por turno. 7shifts não é marketplace, é software de escala.
Instawork (Pricing)
O que o Fiverr ensina sobre modelo de receita?
Que receita recorrente é mais resiliente que comissão pura, mesmo para quem domina a transação. No 2º trimestre de 2026, a receita de marketplace (comissão) caiu 15,5% ano a ano, enquanto a receita de serviços, que inclui a camada de assinatura, cresceu 2%. Compradores ativos caíram 21,9%.
Fiverr (Q2 2026)
Registro

Atividade em Campo / Desk

Atividade Benchmarking de concorrência - Levantamento de todos os nomes de concorrente já citados em qualquer documento do projeto - Pesquisa por empresa: site, preços, termos de uso, fichas nas duas lojas, Reclame Aqui, Glassdoor e imprensa - Registro de modelo de cobrança, tração, presença no DF, fortes, fracos e citações - Verificação direta de presença no DF navegando nas páginas de cidade
Data
Recursos Sites oficiais, Google Play, App Store, Reclame Aqui, Glassdoor, imprensa setorial
Síntese de Negócios e Concorrência
  • O Distrito Federal está sem concorrência especializada: Quase todas as plataformas focam no eixo Rio-SP. No DF, apenas o GetNinjas possui indexação genérica, sem nenhum foco no food service imediato.
  • "Cadastro não é liquidez": É a falha estrutural do modelo de marketplace passivo. Plataformas que anunciam centenas de milhares de cadastros não entregam velocidade de preenchimento quando o turno é urgente.
  • Custo zero para o profissional é premissa moral e econômica: Cobrar do trabalhador ou reter percentual de sua diária gera revolta nas avaliações e incentiva a desintermediação (troca de contatos fora da plataforma).
Milestone CBL /Modelo de Negócios (Frila)
SaaS B2B & Taxa de Conexão (Pay-per-Match) cobrado exclusivamente do contratante, sem intermediação nem custódia financeira da diária.
  • Custo Zero para o Profissional: Sem taxa de cadastro, de uso ou de saque. A diária é combinada no anúncio e paga diretamente no local (Pix direto ou dinheiro), eliminando regulação bancária e passivos trabalhistas.
  • Cobrança por Conexão (Fase 1 - MVP): Taxa de R$ 15,00 a R$ 20,00 por turno preenchido com sucesso. Vagas não atendidas não geram cobrança.
  • Assinatura Recorrente (Fase 2): Planos de R$ 149 a R$ 249/mês para bares e buffets com alto volume de turnos semanais.
  • Unit Economics no DF: Custos variáveis de ~R$ 1,50 (cloud e mensageria) gerando margem de contribuição de ~90% (R$ 13,50 a R$ 18,50 líquidos por turno). Ponto de equilíbrio atingido com menos de 5 turnos diários no DF inteiro.
Fase 03

Act

Materialização da solução Frila, arquitetura técnica, prototipagem, validação de campo e documentos de engenharia de software.

3.1 / Milestone CBL /Solution Concept — Frila
Uma plataforma horizontal de despacho ativo por turno avulso para profissionais operacionais, com foco inicial nos setores de maior urgência e densidade do DF (food service, eventos e campanhas), viabilizando fechamento em menos de 1 hora com confiança mútua.

Os três pilares da solução respondem diretamente às evidências empíricas coletadas:

  1. Despacho Ativo por Proximidade: Resolve a queixa "cadastro não é liquidez" ao levar a oportunidade diretamente aos profissionais elegíveis em raio curto, em vez de esperar que naveguem passivamente.
  2. Reputação Binária e Taxa de Comparecimento: Resolve a escassez de confiança através de métricas objetivas (turnos concluídos com sucesso e pontualidade), dispensando currículos extensos.
  3. Sem Custódia Financeira (Custo Zero para o Trabalhador): Protege a margem do trabalhador e desonera a plataforma de atritos regulatórios bancários.
3.2

Engenharia de Software & Documentos de Produto

Entregáveis técnicos do Act integrados à Bancada, acessíveis com navegação direta:

Diagramas
Diagramas de Casos de Uso & Classes: Modelação conceitual dos fluxos de solicitação de turno, despacho push, aceite e confirmação por geofencing.
Dados
Modelagem de Banco de Dados: Entidades relacionais separando Contratante, Freelancer, Vaga, Turno e Eventos de Auditoria.
Arquitetura
Diagrama de Arquitetura: Stack moderna com front-end mobile nativo em Swift/iOS e backend modular em microsserviços.
Fase 04

Learning Goals & Competências

Mapeamento dos 22 objetivos de aprendizagem do ciclo CBL, divididos em Design, Negócios e Inteligência Artificial, sustentados pela rubrica de progressão pedagógica da Apple Developer Academy.

4.1

Rubrica de Níveis de Competência

Nível Critério de Evidência & Domínio
Iniciante Eu conheço o conceito do Learning Objective.
Progredindo Eu entendo o conceito do Learning Objective e consigo aplicá-lo com ajuda.
Proficiente Eu sei aplicar o Learning Objective de forma autônoma.
Exemplar Eu me sinto confiante para ensinar e ajudar outros learners sobre o Learning Objective.
4.2

Os 22 Objetivos de Aprendizagem Detalhados

Índice editorial de competências desenvolvidas e evidenciadas na prática durante o Challenge 18:

Design & Experiência 06 metas
01

Design System

Design & Experiência

Aprender a projetar e documentar um sistema de design.

Learning Objectives
  • Eu consigo compreender o papel de um Design System como ferramenta estratégica para garantir consistência, escalabilidade e eficiência no design de produtos digitais.
  • Eu consigo identificar padrões visuais e estruturais em interfaces existentes e traduzi-los em decisões sistematizadas de design.
  • Eu consigo definir fundamentos visuais (cores, tipografia, espaçamentos, grids, bordas, sombras e formas) e organizá-los de maneira consistente dentro de um sistema.
  • Eu consigo diferenciar e aplicar corretamente conceitos como estilos, guidelines, biblioteca de componentes e Design System.
  • Eu consigo projetar componentes reutilizáveis considerando estados, variações e comportamento de interação, priorizando clareza e consistência visual.
  • Eu consigo documentar decisões de UI Design de forma clara, facilitando o entendimento e uso por outros designers e stakeholders.
  • Eu consigo estruturar uma biblioteca de componentes focada em escalabilidade e manutenção ao longo do tempo.
  • Eu consigo avaliar interfaces e identificar inconsistências que podem ser resolvidas através da aplicação de princípios de Design System.
  • Eu consigo adaptar e evoluir um Design System existente conforme novas necessidades de produto surgem.
02

Consistency and Branding

Design & Experiência

Aprenda a criar experiências visualmente consistentes para aplicativos.

Learning Objectives
  • Posso realizar pesquisas visuais para definir o estilo visual de um projeto.
  • Posso criar um esquema de marca visual consistente para meu aplicativo, ao mesmo tempo em que me atendo ao conteúdo.
  • Posso desenvolver um Design System.
  • Posso desenvolver um guia de estilo de UI.
  • Posso criar diretrizes de marca para materiais de marketing para apoiar meu aplicativo.
03

IA aplicada ao Design

Design & Experiência

Aprender a utilizar Inteligência Artificial de forma crítica e intencional durante o processo de desenvolvimento de produtos digitais.

Learning Objectives
  • Eu compreendo as possibilidades e limitações do uso de IA no processo de design.
  • Eu consigo selecionar ferramentas e formas de uso de IA adequadas às diferentes etapas do processo de design.
  • Eu consigo utilizar IA para apoiar atividades de pesquisa, ideação, conteúdo, prototipação ou implementação sem substituir a análise crítica enquanto designer.
  • Eu consigo avaliar criticamente resultados gerados por IA, identificando problemas de usabilidade, consistência, acessibilidade, conteúdo ou adequação ao contexto.
  • Eu consigo integrar IA ao meu fluxo de trabalho para aumentar eficiência sem comprometer a qualidade e a intenção das decisões de design.
04

Iteração

Design & Experiência

Aprenda a evoluir um produto a partir de evidências, feedbacks e resultados de avaliação.

Learning Objectives
  • Eu compreendo a importância da iteração contínua no desenvolvimento de produtos.
  • Eu consigo identificar hipóteses, decisões ou aspectos do produto que precisam ser avaliados.
  • Eu consigo coletar e interpretar evidências utilizando métodos adequados ao que preciso investigar.
  • Eu consigo priorizar oportunidades de melhoria a partir dos resultados encontrados.
  • Eu consigo iterar o produto e justificar as mudanças realizadas com base em evidências.
05

UI Documentation & Product Hand-off

Design & Experiência

Eu consigo organizar arquivos de design de forma clara e estruturada, utilizando nomenclatura consistente e hierarquia visual que facilite o entendimento por outras pessoas da equipe.

Learning Objectives
  • Eu consigo preparar entregáveis de design para hand-off, incluindo especificações necessárias para apoiar a implementação sem gerar ambiguidades.
  • Eu consigo comunicar comportamentos, fluxos e regras de interação através de anotações visuais e descrições objetivas.
  • Eu consigo colaborar ativamente com desenvolvedores e stakeholders durante o processo de hand-off, alinhando expectativas e respondendo dúvidas sobre implementação.
  • Eu consigo revisar, atualizar e manter materiais de documentação conforme mudanças no produto, garantindo continuidade e rastreabilidade das decisões.
06

Acessibilidade e Design Inclusivo

Design & Experiência

Aprender a projetar experiências acessíveis e inclusivas para diferentes pessoas e contextos de uso.

Learning Objectives
  • Eu compreendo como diferentes necessidades e condições de uso podem afetar a experiência com um produto digital.
  • Eu consigo identificar barreiras de acessibilidade em interfaces e fluxos.
  • Eu consigo aplicar princípios e recursos de acessibilidade relevantes ao produto e às plataformas Apple utilizadas.
  • Eu consigo avaliar a experiência considerando diferentes formas de percepção, interação e navegação.
  • Eu consigo tomar decisões de design que conciliem acessibilidade, usabilidade e qualidade da experiência.
Produto, Negócios & Legal 05 metas
07

Business

Produto, Negócios & Legal

Aprenda sobre as decisões de negócios que precisam ser tomadas ao planejar o desenvolvimento de um aplicativo.

Learning Objectives
  • Posso descrever a proposta de valor exclusivo para um aplicativo.
  • Posso realizar uma análise competitiva eficaz para um aplicativo.
  • Sou capaz de definir características mínimas ou iniciais para desenvolver um Produto Mínimo Viável (MVP) para um negócio.
  • Sou capaz de aplicar métodos e ferramentas coerentes e estratégicos para validar uma ideia de negócio.
  • Entendo os vários modelos de negócios da App Store e sei quando é apropriado usar cada um deles.
  • Posso utilizar as ferramentas do App Store Connect para entender as métricas e o desempenho do meu aplicativo internamente e em comparação com aplicativos de grupos de pares na mesma categoria.
08

Product Strategy

Produto, Negócios & Legal

Aprenda a definir direcionamentos estratégicos para a evolução e o crescimento de um produto.

Learning Objectives
  • Eu consigo definir posicionamento claros para o produto a partir de sua proposta de valor.
  • Eu consigo analisar concorrentes, alternativas e oportunidades de diferenciação.
  • Eu consigo definir objetivos e métricas relevantes para avaliar o sucesso do produto.
  • Eu consigo priorizar oportunidades e definir próximos passos considerando valor para o usuário, valor para o negócio, esforço e impacto.
  • Eu consigo identificar oportunidades de retenção, crescimento ou expansão do produto.
09

Marketing

Produto, Negócios & Legal

Aprenda a criar ideias para aplicativos com valor econômico sustentável com base nas condições atuais do mercado.

Learning Objectives
  • Entendo como implementar a otimização da página de produtos da App Store para ajudar os usuários a encontrar o aplicativo.
  • Entendo como publicar um aplicativo como pré-encomenda.
  • Posso explorar e comparar categorias para escolher a que melhor descreve meu aplicativo.
  • Sou capaz de descrever e aproveitar os recursos de descoberta da loja de aplicativos para comercializar aplicativos de maneira eficaz.
  • Posso escrever uma página de produto eficaz que ajude os usuários a descobrir meu aplicativo por meio de texto e metadados cuidadosamente elaborados.
  • Posso planejar, apresentar e promover eventos ao vivo em jogos para ajudar a expandir os negócios.
  • Posso descrever quando é apropriado oferecer pacotes de aplicativos e entender como fazê-lo.
  • Entendo como ajudar as pessoas a descobrir um aplicativo de maneira eficiente com os Apple Search Ads
  • Posso preparar um aplicativo para um público global e ajudar usuários de todo o mundo a descobrir e baixar meu aplicativo.
  • Posso usar as atualizações de aplicativos para interagir com os usuários como uma oportunidade de interagir com eles.
10

Empreendedorismo

Produto, Negócios & Legal

Aprenda a criar ideias para aplicativos com valor econômico sustentável com base nas condições atuais do mercado.

Learning Objectives
  • Consigo avaliar criticamente os conceitos fundamentais do "tripé da sustentabilidade" e suas implicações no estabelecimento e na gestão bem-sucedida de empresas sociais.
  • Consigo criar uma política e uma estratégia para atrair investidores/partes interessadas para apoiar o desenvolvimento e o sucesso de um projeto empresarial.
  • Consigo descrever os conceitos de empreendedorismo e empreendedorismo social.
  • Consigo identificar os principais elementos para uma apresentação de pitch deck e apresentar uma ideia/projeto empresarial para atrair o apoio das partes interessadas.
  • Consigo identificar possíveis novas fontes de financiamento por meio de incentivos financeiros públicos ou privados para apoiar e realizar a criação e o desenvolvimento de negócios.
  • Consigo descrever os principais fatores de uma análise de mercado eficaz.
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Legal and App Review Guidelines

Produto, Negócios & Legal

Aprenda como seguir as diretrizes de revisão da App Store e entenda os aspectos legais básicos do desenvolvimento de aplicativos.

Learning Objectives
  • Entendo todos os aspectos legais da privacidade do usuário nas Diretrizes de Revisão da App Store.
  • Posso aplicar os diferentes e mais adequados tipos de licenças de direitos de propriedade intelectual ao meu trabalho e respeitar os direitos de propriedade intelectual de outros artistas, empresas e desenvolvedores.
  • Compreendo os requisitos e restrições legais da Apple relativos a sorteios, concursos, jogos de azar, loterias, redes privadas virtuais (VPN) e gerenciamento de dispositivos móveis (MDM).
  • Entendo e posso seguir o Código de Conduta do Programa para Desenvolvedores da Apple.
  • Posso descrever e seguir com eficácia as Diretrizes de revisão da App Store para obter a aprovação de um aplicativo.
  • Posso usar emblemas da App Store, imagens de produtos Apple e diretrizes de identidade da Apple de maneira correta e eficaz para promover efetivamente a disponibilidade do meu aplicativo.
  • Posso explicar os motivos comuns para rejeições de aplicativos.
Inteligência Artificial & Engenharia 11 metas
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Fundamentos de Inteligência Artificial para Desenvolvimento

Inteligência Artificial & Engenharia

Aprender os fundamentos de inteligência artificial generativa e compreender como modelos de linguagem podem ser utilizados no processo de desenvolvimento de software.

Learning Objectives
  • Eu sei explicar o que são LLMs e como eles são utilizados em aplicações de inteligência artificial generativa.
  • Eu sei diferenciar modelos generativos, modelos de raciocínio, modelos multimodais e modelos especializados.
  • Eu sei explicar os conceitos de token, contexto, context window, embedding e inferência.
  • Eu sei identificar limitações dos modelos de linguagem, incluindo alucinações, informações desatualizadas e respostas não determinísticas.
  • Eu sei selecionar um modelo de IA considerando qualidade, custo, latência, contexto e finalidade da aplicação.
  • Eu sei identificar situações em que o uso de IA pode ou não trazer benefícios para o desenvolvimento de software.
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Prompt e Context

Inteligência Artificial & Engenharia

Aprender a estruturar instruções e fornecer contexto adequado para obter resultados confiáveis de ferramentas de inteligência artificial durante o desenvolvimento de software.

Learning Objectives
  • Eu sei estruturar prompts utilizando contexto, objetivo, restrições e formato esperado.
  • Eu sei decompor problemas complexos em tarefas menores para serem executadas por uma IA.
  • Eu sei fornecer exemplos para orientar o comportamento de um modelo de linguagem.
  • Eu sei criar prompts reutilizáveis para tarefas recorrentes de desenvolvimento.
  • Eu sei fornecer contexto de um projeto de software para uma ferramenta de IA.
  • Eu sei identificar quando o contexto fornecido à IA é insuficiente, excessivo ou inadequado.
  • Eu sei utilizar respostas estruturadas, como JSON e JSON Schema, para integrar modelos de IA a aplicações.
  • Eu sei iterar sobre um prompt utilizando os resultados obtidos para melhorar a qualidade da resposta.
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AI-Assisted Software Development

Inteligência Artificial & Engenharia

Aprender a utilizar ferramentas de inteligência artificial para aumentar a produtividade nas diferentes etapas do desenvolvimento de software.

Learning Objectives
  • Eu sei utilizar IA para gerar código a partir de requisitos.
  • Eu sei utilizar IA para explicar código existente.
  • Eu sei utilizar IA para identificar e corrigir erros.
  • Eu sei utilizar IA para refatorar código.
  • Eu sei utilizar IA para criar testes automatizados.
  • Eu sei utilizar IA para gerar documentação técnica.
  • Eu sei utilizar IA para auxiliar na análise de arquitetura de software.
  • Eu sei utilizar IA para auxiliar na migração entre tecnologias e versões.
  • Eu sei revisar código gerado por IA antes de incorporá-lo ao projeto.
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Rules, Instructions, Prompts e Skills

Inteligência Artificial & Engenharia

Aprender a configurar agentes de IA para trabalhar de maneira consistente com as regras, padrões e arquitetura de um projeto de software.

Learning Objectives
  • Eu sei criar instruções persistentes para uma ferramenta de desenvolvimento baseada em IA.
  • Eu sei documentar a arquitetura e as convenções de um projeto para uma IA.
  • Eu sei criar instruções específicas para diferentes partes de um projeto.
  • Eu sei explicar a diferença entre Rules, Instructions, Prompts e Skills.
  • Eu sei criar uma Skill para ensinar uma tarefa especializada a um agente de IA.
  • Eu sei organizar Skills utilizando documentação, referências, templates e scripts.
  • Eu sei versionar Skills e instruções juntamente com o código do projeto.
  • Eu sei avaliar se uma Skill está produzindo resultados consistentes.
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Tools, Function Calling e MCP

Inteligência Artificial & Engenharia

Aprender como conectar modelos de inteligência artificial a ferramentas, APIs, sistemas e fontes de dados externas.

Learning Objectives
  • Eu sei explicar o conceito de tool calling.
  • Eu sei descrever parâmetros de uma ferramenta utilizando schemas estruturados.
  • Eu sei implementar uma função que pode ser chamada por um modelo de linguagem.
  • Eu sei explicar o que é o Model Context Protocol (MCP).
  • Eu sei diferenciar MCP Client e MCP Server.
  • Eu sei configurar um agente para utilizar um MCP Server.
  • Eu sei criar um MCP Server que disponibiliza uma ferramenta para um agente.
  • Eu sei conectar agentes de IA a APIs, bancos de dados ou serviços externos.
  • Eu sei definir permissões e restrições para ferramentas utilizadas por agentes.
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RAG e Sistemas de Conhecimento

Inteligência Artificial & Engenharia

Aprender a construir sistemas que utilizam fontes externas de conhecimento para fornecer contexto relevante aos modelos de inteligência artificial.

Learning Objectives
  • Eu sei explicar o problema que RAG busca resolver.
  • Eu sei explicar o conceito de embedding.
  • Eu sei transformar documentos em chunks para utilização em sistemas de recuperação.
  • Eu sei gerar embeddings para documentos e consultas.
  • Eu sei armazenar embeddings em um banco vetorial.
  • Eu sei realizar buscas semânticas utilizando embeddings.
  • Eu sei construir um pipeline básico de RAG.
  • Eu sei utilizar metadata e filtros em sistemas de recuperação.
  • Eu sei avaliar se uma resposta de um sistema RAG está fundamentada nas fontes recuperadas.
  • Eu sei identificar problemas de chunking, retrieval e contexto em um sistema RAG.
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Agentes de Inteligência Artificial

Inteligência Artificial & Engenharia

Aprender a projetar agentes capazes de planejar e executar tarefas utilizando modelos de linguagem, ferramentas, contexto e memória.

Learning Objectives
  • Eu sei explicar o ciclo de execução de um agente.
  • Eu sei definir objetivo, instruções e critérios de conclusão para um agente.
  • Eu sei fornecer ferramentas para um agente executar ações.
  • Eu sei implementar um agente capaz de utilizar ferramentas.
  • Eu sei implementar mecanismos de retry e recuperação de erros.
  • Eu sei definir limites de execução para um agente.
  • Eu sei implementar pontos de aprovação humana em um fluxo de agente.
  • Eu sei definir memória e estado para um agente.
  • Eu sei avaliar quando utilizar um agente e quando utilizar uma solução determinística tradicional.
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Orquestração e Sistemas Multi-Agent

Inteligência Artificial & Engenharia

Aprender a projetar workflows e sistemas que coordenam múltiplos agentes especializados para resolver problemas complexos de desenvolvimento de software.

Learning Objectives
  • Eu sei implementar um workflow sequencial de agentes.
  • Eu sei definir critérios para delegação de tarefas.
  • Eu sei criar agentes especializados em diferentes responsabilidades.
  • Eu sei implementar tarefas paralelas utilizando agentes especializados.
  • Eu sei criar um agente supervisor responsável por delegar tarefas.
  • Eu sei compartilhar contexto e resultados entre agentes.
  • Eu sei implementar handoffs entre agentes.
  • Eu sei identificar conflitos entre agentes e definir estratégias de resolução.
  • Eu sei avaliar quando uma arquitetura multi-agent é justificável.
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Arquitetura de Aplicações com IA

Inteligência Artificial & Engenharia

Aprender a projetar arquiteturas de software que integrem modelos de IA, agentes, ferramentas, conhecimento e sistemas externos.

Learning Objectives
  • Eu sei representar a arquitetura de uma aplicação baseada em LLM.
  • Eu sei diferenciar camada de modelo, contexto, ferramentas, memória e aplicação.
  • Eu sei projetar uma arquitetura RAG.
  • Eu sei projetar uma arquitetura baseada em agentes.
  • Eu sei integrar APIs externas a uma aplicação de IA.
  • Eu sei selecionar entre chamada direta de LLM, RAG, workflow e agente.
  • Eu sei considerar custo, latência, escalabilidade e confiabilidade em uma arquitetura de IA.
  • Eu sei identificar pontos de falha em uma arquitetura baseada em agentes.
  • Eu sei definir limites entre componentes determinísticos e componentes baseados em IA.
  • Eu sei documentar uma arquitetura de software que utiliza inteligência artificial.
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Avaliação, Segurança e Produção

Inteligência Artificial & Engenharia

Aprender a avaliar, proteger e operar sistemas de inteligência artificial utilizados em aplicações reais.

Learning Objectives
  • Eu sei criar casos de teste para avaliar um sistema de IA.
  • Eu sei criar um conjunto de exemplos para avaliar respostas de um agente.
  • Eu sei identificar alucinações em respostas produzidas por IA.
  • Eu sei avaliar o sucesso das ferramentas utilizadas por um agente.
  • Eu sei identificar prompt injection.
  • Eu sei identificar riscos de vazamento de informações.
  • Eu sei controlar permissões de ferramentas utilizadas por agentes.
  • Eu sei monitorar custo, latência e utilização de modelos.
  • Eu sei registrar logs e traces de aplicações baseadas em IA.
  • Eu sei criar testes de regressão para prompts, Skills, RAG e agentes.
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AI-Powered Mobile Development

Inteligência Artificial & Engenharia

Aprender a integrar inteligência artificial ao processo completo de desenvolvimento de aplicativos mobile.

Learning Objectives
  • Eu sei utilizar IA para transformar requisitos em tarefas de desenvolvimento mobile.
  • Eu sei utilizar IA para projetar interfaces mobile.
  • Eu sei utilizar IA para criar componentes SwiftUI, Jetpack Compose ou React Native.
  • Eu sei utilizar IA para implementar integração com APIs.
  • Eu sei utilizar IA para gerar testes unitários e de interface.
  • Eu sei utilizar IA para analisar crashes e logs de aplicativos.
  • Eu sei utilizar IA para revisar a arquitetura de um aplicativo mobile.
  • Eu sei criar Skills especializadas para desenvolvimento mobile.
  • Eu sei criar um agente especializado em desenvolvimento mobile.
  • Eu sei utilizar RAG para fornecer documentação técnica a um agente de desenvolvimento.
  • Eu sei conectar um agente a ferramentas utilizadas no desenvolvimento mobile.
  • Eu sei avaliar criticamente código mobile produzido por IA antes de utilizá-lo em produção.