Ilumi

Unimos satélites e IA para conectar o mapa ao campo

Como transformar divergências de Iluminação Pública em ações mais rápidas, rastreáveis e confiáveis? O ILUMI nasceu para conectar duas pontas que nem sempre conversavam: o que os dados mostravam no mapa e o que realmente acontecia em campo.

-30%

Menos tempo gasto para priorizar tarefas

+25%

Mais estudos com cálculo de ganhos

95%

Completude de dados geoespaciais (meta do MVP)

Contexto

Gerenciar Iluminação Pública parece, à primeira vista, uma questão de dados. Mas quando o mapa não corresponde ao faturamento, a operação precisa investigar. Quando a investigação depende de validações manuais, o processo ganha tempo, custo e complexidade.

Era esse o cenário encontrado no ILUMI: bases desatualizadas, validações manuais e um fluxo fragmentado entre GIS/BDGD, operação e prefeituras.

O resultado era conhecido por quem estava na operação: retrabalho, deslocamentos improdutivos, baixa rastreabilidade e risco regulatório — enquanto decisões importantes eram tomadas com pouca confiança nos dados. O desafio, portanto, não era apenas encontrar a divergência. Era criar um caminho confiável entre detectar, priorizar, validar e agir.

O ILUMI foi concebido para preencher esse espaço, combinando análise geoespacial e IA com uma camada de governança operacional capaz de organizar prioridades, status, responsáveis, evidências e acompanhamento.

/ Meu Papel

Product Design Lead. Responsável por conduzir o discovery e liderar o design do ILUMI, conectando IA, geoespacial e operação para estruturar uma solução de governança e validação de Iluminação Pública, do mapa ao fluxo de trabalho e às rotinas de campo.

Cliente: Energisa / Ano: 2022–2026

Atuação: Estratégia de Produto • Pesquisa • UX para Produtos de IA • Prototipação UI/UX • Usabilidade

Categorias: Energia • Iluminação Pública • Perdas & Receita • Operações

O que precisávamos resolver

O problema aparecia em diferentes pontos da jornada:
  • Informações do GIS não batiam com o faturamento
  • A validação manual consumia tempo e recursos
  • As evidências de campo não seguiam um padrão
  • Áreas rurais sem sinal dificultavam a coleta e o registro

Onde vimos oportunidade

A oportunidade foi usar tecnologia para reduzir complexidade.
  • Usar IA para focar onde realmente importa
  • Criar governança clara com SLA, status e responsáveis
  • Uma experiência capaz de funcionar 100% offline
  • Entregar um pacote pronto para atualizar o GIS

Metas Estratégicas

Cada problema isolado parecia operacional.
  • Proteção de receita e conformidade regulatória
  • Governança e qualidade de dados geoespaciais
  • Eficiência operacional na validação em campo
  • Escalabilidade e evolução tecnológica

Abordagem de Design

No ILUMI, partimos de uma premissa simples: detectar uma inconsistência não é entregar valor. O valor aparece quando essa informação consegue orientar uma decisão e chegar até a execução. Por isso, o Design não foi tratado como uma camada visual sobre uma solução de IA. Trabalhamos para estruturar a própria experiência do processo.

Design orientado a operação

Mapeamos as dores reais de ponta a ponta, identificando onde o processo quebra e quais decisões precisavam ser suportadas pela interface.

Prototipação rápida e contínua

Evoluímos o protótipo em ciclos curtos, testando fluxos com stakeholders ajustando linguagem e redundâncias garantindo que funcione no ritmo da operação.

Governança na experiência

Desenhamos o ILUMI para “nascer” com governança. Com sinais claros de prazo, garantindo controle, auditoria e previsibilidade no dia a dia.
Descoberta com stakeholders, prototipação rápida e um desenho de fluxo que sustenta governança e campo, sempre com foco em reduzir retrabalho e aumentar confiança nos dados.

Discovery

Antes de desenhar a solução, mergulhamos na rotina de quem analisa, valida e executa o trabalho. O objetivo era entender não apenas o processo documentado, mas como o trabalho realmente acontecia.

Métodos

  • Design Thinking
  • First Step Discovery
  • Entrevistas em profundidade
  • Desk research
  • Matriz CSD
Processo de Discovery

Artefatos

  • Jornada do usuário
  • Mapas de empatia
  • POV – Ponto de Vista do Usuário
  • Business Model Canvas
  • Validação com Test Cards
First Step Discovery

Sínteses

  • Matriz de Prioridade do MVP
  • Sínteses da Descoberta
  • Testes de Usabilidade
  • Foco na governança
  • Necessidade de uma experiência offline
Workshop Multidisciplinar

Desafio & Restrições

O desafio real apareceu quando precisamos transformar essas descobertas em decisões confiáveis dentro de uma operação que envolve diferentes atores, prazos e regras.
Analistas, equipes de campo e prefeituras precisavam participar de um mesmo fluxo, mesmo trabalhando em contextos muito diferentes.

Ao mesmo tempo, havia restrições que não poderiam ser ignoradas: qualidade variável das imagens de satélite, conectividade limitada em áreas remotas, dependência de bases legadas como GIS/BDGD e uma coleta de campo inicialmente acoplada a um sistema existente.

O produto precisava equilibrar três coisas: precisão, governança e viabilidade técnica.

Desafio

  • Harmonizar IA (clusters) com a intuição humana
  • Explicar o ‘porquê’ da IA de forma simples
  • Criar uma experiência fluida para todos os perfis

Restrições

  • Imagens de satélite com qualidade variável
  • Áreas rurais sem conexão de internet
  • Integração obrigatória com sistemas legados 
No ILUMI, portanto, o desafio não era apenas identificar inconsistências de Iluminação Pública. Era transformar cada uma delas em uma ação confiável, rastreável e executável em campo.

A Solução

A solução foi estruturada como um conjunto de módulos de inteligência e automação integrados. Cada módulo resolve uma parte do problema, mas todos trabalham para o mesmo objetivo: levar o dado até a ação.

Análise Geoespacial + IA

Clusters de inconsistência e motivação da sugestão para segurança à decisão.

Operação por Prazos

Kanban inteligente que prioriza por SLA e status, para que nada fique para trás.

Admin Inteligente

Configuração flexível de SLAs e atribuição automática de responsáveis.

Gestão de Solicitações

Tickets organizados com histórico completo e comunicação transparente.

Objetivo Principal

Queríamos padronizar e acelerar o processo de identificação e validação de divergências. A ideia era simples: priorizar o que é crítico e garantir que quem está em campo consiga executar seu trabalho sem barreiras tecnológicas.

Conectar mapa e campo

Reduzir itens atrasados (SLA) em 30%

20% de aumento na priorização

Garantir 95% de completude dos dados

Prototipação

Do mapa de divergências ao fluxo de campo.

A prototipação foi o espaço onde os dados, as regras de negócio e as necessidades dos usuários começaram a se transformar em uma experiência concreta.

Estruturando Caminho

Mais do que desenhar telas, estruturamos o caminho que uma divergência percorreria:

Identificar

Priorizar

Atribuir

Validar

Registrar

Acompanhar

Atualizar

Métricas & Validação

Para garantir que o ILUMI evoluísse com segurança e produzisse impacto real, estruturamos a validação em duas frentes complementares.

Teste A/B (Quantitativo)

Teste A/B (quantitativo) para medir ganhos objetivos de eficiência e precisão. Comparamos o processo atual (baseline) com o fluxo proposto pelo ILUMI para medir impacto direto em tempo, qualidade e cumprimento de prazos.
ILUMI-02
Como medimos:
  • Tempo para priorizar e despachar um conjunto de polígonos
  • % de itens dentro do SLA (No prazo / Alerta / Atrasado)
  • Taxa de retrabalho 
  • Completude do registro e efetividade de conversão operacional 

UX & Qualitativo

E UX (qualitativo) para entender confiança, clareza e aderência ao fluxo operacional no dia a dia.Aqui a pergunta é simples: o usuário confia e consegue operar o ILUMI sem fricção? Avaliamos clareza, controle e comportamento real de uso, especialmente em pontos críticos.
ILUMI-01
Como validamos:
  • Testes moderados de usabilidade com tarefas reais
  • SUS nas telas críticas (meta ≥ 75)
  • Entrevistas rápidas pós-tarefa (confiança na IA, clareza do “porquê”, sensação de controle)
  • Citações e insights do campo (offline, sincronismo, fotos e preenchimento do formulário)

Impacto no Negócio

O ILUMI foi desenhado para transformar divergências de Iluminação Pública em um fluxo rastreável, priorizado e executável. Ao unir IA, análise geoespacial e governança — status, SLA, responsáveis e evidências — a solução cria uma conexão mais direta entre dados, operação e resultado. Esse desenho contribui para:

Roadmap Evolutivo

O ILUMI foi pensado para evoluir em camadas. Primeiro, estruturamos o processo. Depois, automatizamos partes da operação. O próximo passo é ampliar a inteligência.

Curto Prazo

Médio Prazo

Longo Prazo

Governança total de prazos e redução drástica de atrasos.
Feito (MVP)
  • Dashboard & Priorização
  • Mapa Interativo & Drawer Status
  • Admin SLAs
  • Solicitações
Padronização de evidências e velocidade na homologação GIS.
Em Progresso
  • Front-end desenvolvido pela TI
  • Relatórios customizados CSV/Excel
  • Melhorias de funcionalidades UX
Integração ampliada e automações inteligentes.
Futuro
  • Roteirização IA
  • Integrações ampliadas
O ILUMI foi pensado para gerar impacto direto no negócio ao transformar um processo hoje caro, lento e sujeito a divergências em um fluxo mais inteligente, rastreável e orientado por dados.

Lições Aprendidas

O que levamos desse ciclo — na prática, no campo e na governança.

IA só gerando valor

Detectar inconsistências no mapa é só o começo; o ganho real apareceu quando conectamos isso a status, SLA, responsáveis e evidências, transformando “insights” em execução. A IA só gera valor quando vira fluxo de trabalho real.

Aumento da transparência

Sempre que explicamos de forma simples “por que esse polígono está aqui” e mostramos o caminho de validação, os stakeholders passaram a confiar mais e a tomar decisões com menos resistência. Aumento da transparência aumenta adoção e confiança​.

A experiência e o campo

A experiência precisa respeitar o campo e o legado: offline-first, sincronismo visível e padronização do pacote foram decisivos. Acoplar ao sistema existente acelerou entrega, mas exigiu atenção redobrada em permissões, armazenamento e qualidade de dados.

/ Design que Gera ROI

  • O ILUMI estrutura a identificação e validação de divergências de iluminação pública com base geoespacial e governança operacional.
  • A solução busca reduzir atrasos por SLA, padronizar evidências e acelerar a priorização — transformando dados fragmentados em fluxo estruturado de decisão.
01 - Redução de Retrabalho

A estruturação antecipada da jornada e das regras de status reduziu ambiguidades operacionais e inconsistências na validação.

  • Definição clara de status, SLA e responsabilidades
  • Padronização do fluxo de alteração e histórico
  • Protótipo validado antes do desenvolvimento
  • Redução de inconsistências entre análise e campo
02 - Adoção Operacional

O design priorizou clareza visual e governança por prazos, facilitando a tomada de decisão por analistas e operação.

  • Kanban orientado por SLA
  • Drawer estruturado para atualização de status
  • Visibilidade clara de prioridades e responsáveis
  • Interface intuitiva para múltiplos perfis
03 - Eficiência Estrutural

A organização do fluxo operacional aumentou velocidade e previsibilidade na homologação e validação.

  • Priorização orientada por impacto e prazo
  • Redução de itens atrasados
  • Padronização do pacote para GIS
  • Integração operacional sem dependência sistêmica inicial
04 - Risco de Não Incluir Design

Sem estrutura de experiência e governança visual, a solução poderia se tornar apenas mais uma camada de dados desconectados da operação real.

  • Falta de clareza na priorização
  • SLA invisível ou mal monitorado
  • Baixa padronização de evidências
  • Retrabalho na homologação e validação
RESULTADO:

O design estruturou o ILUMI como sistema de governança operacional, garantindo captura de eficiência, redução de atrasos e maior previsibilidade na tomada de decisão.

Design não foi camada visual. Foi arquitetura de fluxo e governança.
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Tem um desafio parecido?

Vamos transformar processos complexos em experiências digitais simples e eficientes.

Quem fez acontecer

Product Design​

Pablo Amorim

Product Owner

Larissa Inácio

Área de Negócios

Douglas Medeiros

Data Scientist

Iure Rebouças

Stakeholder

CICOP