Cerca de quatro anos desenhando produtos B2B para prevenção à fraude e gestão de risco — transformando regras, modelos, dados e processos técnicos em ferramentas que especialistas usam para decidir.
Grandes operações de e-commerce precisam decidir, a cada pedido, entre aprovar e assumir risco ou barrar e perder venda. Trabalhei em produtos que vivem exatamente nesse ponto.
É um universo de fraude → risco → score → regras → modelos → aprovação → chargeback → performance. O desafio de design aqui não era uma tela de compra para o consumidor, e sim ferramentas B2B para especialistas — analistas de risco e fraude — tomarem decisões de alto impacto financeiro.
Traduzir um universo altamente técnico — regras, modelos antifraude, indicadores, operações e impacto financeiro — em ferramentas utilizáveis, sem perder a profundidade de que o especialista precisa.
O equilíbrio a perseguir, o tempo todo: densidade de informação × facilidade de uso × eficiência operacional.
Atuei no ciclo completo de produto, não só na interface: do discovery e investigação do problema à definição da solução, protótipo, validação, instrumentação e evolução. Em parceria com Product Managers, Engenharia, Negócio e especialistas de risco.
Na prática, meu trabalho era conectar quatro dimensões — é o que o diagrama de capa resume, e o que me colocava além de "fazer telas no Figma":
Um processo de ponta a ponta, em que a solução não terminava quando o protótipo ficava pronto — ela era medida e evoluída:
Usei pesquisa exploratória para entender problema e comportamento, e pesquisa validativa + testes de usabilidade para verificar se a solução funcionava — os aprendizados alimentavam novas iterações.
Em vez de o analista vasculhar dashboards atrás de problemas, o sistema acompanhava condições definidas por ele e chamava a atenção quando algo relevante acontecia — reduzindo carga cognitiva e transformando uma ferramenta analítica em apoio à decisão. Envolvia alertas por anomalia, indicadores personalizáveis pelos próprios analistas (a partir de dados de BI) e regras/gatilhos configuráveis, com níveis de criticidade.
O desafio de UX: transformar lógica técnica em configuração compreensível — arquitetura da informação, hierarquia, lógica condicional, feedback de sistema e prevenção de erros — para o especialista montar sua própria camada de monitoramento sem escrever código.
Uma ferramenta que buscava a configuração de menor custo dentro de risco e score aceitáveis, com critérios de elegibilidade e verificação recorrente. É a tensão central do antifraude, tornada operável na interface: barrar demais bloqueia compras legítimas; aprovar demais expõe ao risco.
Aqui, UX e interface precisavam representar uma decisão matemática/operacional complexa de forma clara — o tipo de problema que separa um product designer de um "desenhista de telas".
Discovery com PMs, investigação do problema e validação de hipóteses com dados qualitativos e quantitativos.
Entrevistas, testes de usabilidade e pesquisa antes e depois da solução.
Arquitetura da informação e jornadas end-to-end para domínios densos.
UI sobre um design system, com consistência e evolução dos componentes.
Definição e tagueamento de métricas para acompanhar o comportamento após o lançamento.
Figma, Microsoft Clarity, GA4, Google Tag Manager, Dovetail, Hotjar.
Sem números fechados — o produto segue em operação e sob NDA — o impacto aparece no tipo de contribuição: influenciar decisões da squad com base em dados e KPIs, estruturar jornadas end-to-end considerando áreas cross-company, e tratar os produtos como vivos — instrumentar, acompanhar, aprender e iterar.
Designing for complexity. Simplificar não é remover informação — é organizar a complexidade sem tirar a profundidade que o especialista precisa. E, nesse domínio, as melhores decisões de design só apareciam quando usuário, negócio, tecnologia e dados eram pensados juntos, não em separado.