Page 24 - Revista EAA 79

EDUCAÇÃO

O aprendizado de

uma startup à brasileira

Ainda não chegamos a montar uma metodologia com
as boas práticas que adotamos das escolas de software,
mas já encurtamos a distância para métodos clássicos
de desenvolvimento de produto

Mahatma Marostica*

Há cerca de quatro anos, fundamos a Mobilis, mas mecânicos. Lean Startup, Scrum e Design
uma startup de veículos elétricos. Já no nosso Thinking são exemplos que mudaram nossa
primeiro produto, batizado de Li, um carro ci- maneira de pensar e nós bebemos nessas fontes
tadino 100% elétrico e totalmente conectado desde a ideação do produto.
à nuvem, ficou claro que os sistemas mecâni- Criar um mínimo produto viável para testar
cos (chassi, suspensão, carroceria, motor etc.) o quanto antes as hipóteses de valor, usar mais
deveriam ser encarados como uma commodi- tentativa e erro (errar bastante, mas errar barato),
ty e que as grandes oportunidades de negócio atirar primeiro e depois ir corrigindo a trajetória
viriam da exploração de IoT, big data, inteli- (porque o alvo está em constante movimento).
gência artificial e machine learning aplicáveis Essas técnicas requerem quebras de paradigmas
no nosso produto. enormes para quem está acostumado com me-
O primeiro grande desafio foi na área de ge- todologias clássicas e a indústria automobilística
renciamento do projeto. Queríamos aproximar tradicionalmente tende ao conservadorismo.
a velocidade de desenvolvimento desses siste- Ainda não chegamos a montar uma meto-
mas mecânicos clássicos à velocidade de de- dologia nossa com as boas práticas que adota-
senvolvimento de hardwares e, principalmente, mos das escolas de software, há bastante espaço
de softwares e aplicativos, cada vez mais ágeis para melhorar. Mas certamente já encurtamos
e acertados. bastante a distância para métodos clássicos de
Fundamos a empresa entre engenheiros desenvolvimento de produto, cada vez menos
acostumados com metodologias clássicas de eficazes quando se trata de mercados novos e
desenvolvimento de produto e já sabíamos que cheios de incerteza.
usá-las seria letal para os nossos objetivos. Par- Os resultados vieram: em dois anos e meio,
timos, então, para trazer métodos nascidos na com pouco mais de 10 colaboradores, proje-
indústria de software para o mundo dos siste- tamos, fizemos protótipos, testes, desenvol-
vemos fornecedores e lançamos um modelo
de veículo de vizinhança (para condomínios,
resorts, indústrias) que ainda não pode ser
emplacado para as ruas, mas está sendo fun-
damental para aprendermos sobre o mercado
dos elétricos, validarmos as propostas de va-
lor do produto e ousarmos tecnicamente sem
abrir mão da segurança.
“Mas como lançar uma versão beta do nosso
carro, igual o pessoal de software faz? ” FOTO FÁBIO KOERICH; DESIGNER IVOR BRAGA
Um veículo de vizinhança, com time to market
bem mais rápido que um veículo de passeio, foi
a nossa resposta para esta pergunta inspirada na
indústria do software.
24 julho/agosto/setembro