Estudo de caso
UniPsi: terapia social a um preço que cabe no bolso
Plataforma que conecta psicólogos comprometidos com terapia social a pacientes em vulnerabilidade socioeconômica. O psicólogo ganha agenda, prontuário e financeiro. O paciente encontra um profissional, vê o valor por extenso e agenda sem constrangimento. Quem está em crise recebe uma saída imediata na tela.
O problema
Do lado do psicólogo, agenda em papel ou planilha, prontuário em caderno, cobrança informal e faltas sem aviso que comprometem a renda. Do lado do paciente, terapia associada a algo caro, e jovens que já desabafam com chatbots genéricos, que não substituem o acompanhamento e podem errar justamente quando a pessoa está mais frágil.
Defini o sucesso em três frases: um paciente elegível encontra um profissional e faz a primeira sessão sem atrito nem constrangimento; um psicólogo aprovado toca a prática inteira dentro da plataforma; ninguém em crise fica sem uma saída imediata na tela.
O que decidi priorizar
Com um escopo grande e prazo curto, escrevi uma hierarquia de valor para decidir cortes:
| Camada | O que é | Por que nessa ordem |
|---|---|---|
| Núcleo | Marketplace de psicólogos disponíveis | Sem ele não há plataforma: o paciente precisa encontrar e agendar. |
| Inovação 1 | Prontuário eletrônico cifrado, com codinome | Diferencial técnico e legal, mas o marketplace funciona sem ele. |
| Inovação 2 | Chatbot de triagem com detecção de crise | Diferencial de impacto social, e o paciente pode agendar sem ele. |
Regra de desempate: em conflito de escopo ou atraso, preservar o marketplace. Entreguei nessa ordem, em sprints de 0 a 6, com um arquivo de release por entrega.
Preço como regra de produto
O valor da sessão é calculado a partir da faixa de renda declarada, da modalidade e do tipo de atendimento. A pessoa vê o valor por extenso antes de confirmar e nunca vê o rótulo "baixa renda": a faixa aparece como um cálculo, com a explicação ao lado.
- Quatro faixas de renda per capita, de até ¼ do salário mínimo até 2 salários mínimos, com valor de sessão avulsa de R$ 60 a R$ 75.
- Pacote mensal de 4 sessões com 5% de desconto. Terapia de casal custa o dobro.
- Taxa da plataforma de 20% sobre cada sessão. O psicólogo recebe o líquido, mostrado no resumo financeiro.
- A faixa é declarada uma vez no cadastro. Depois, só o psicólogo pode pedir revisão do perfil financeiro, para o paciente não ajustar o próprio preço.
A tabela de valores está marcada como em revisão no projeto: ainda preciso validá-la com psicólogos antes de tratá-la como definitiva.
Decisões em que mudei de ideia com evidência
Depois da primeira demo com o stakeholder
A reunião de 07/07 gerou uma lista de ajustes que registrei em ata e entreguei em seguida: busca por área de atuação em vez de "especialidade", economia do pacote exibida ao paciente, terapia de casal, anamnese básica, foto e idade do paciente, e CVV e SAMU na saída de crise.
Um requisito que nunca poderia acontecer
A regra original liberava a anamnese ao psicólogo quando houvesse uma cobrança paga ligada a uma sessão ainda agendada. Ao modelar o financeiro, percebi que a cobrança só nasce quando a sessão é realizada, então a combinação jamais ocorreria. Levei o conflito ao stakeholder e a regra passou a ser: o psicólogo lê a anamnese enquanto existir uma sessão agendada entre os dois, e o acesso se encerra quando a sessão é realizada. Cada leitura fica registrada em auditoria.
Contato obrigatório no chatbot
O campo de contato era opcional. Em crise, o psicólogo acionado não teria como retornar, então passou a ser obrigatório, com o motivo explicado na tela. É uma fricção que escolhi de propósito, porque protege a pessoa.
O chat só abre depois do agendamento
No começo o chat interno só liberava depois de uma cobrança paga, ou seja, depois da primeira sessão. Mas o psicólogo precisa dar boas-vindas e pedir a ficha antes. Mudei a regra para "existe sessão não cancelada" e acrescentei um aviso fixo contra trocar contatos externos, que contraria as diretrizes da plataforma.
Risco: o chatbot não vai para produção sem a LGPD
O chatbot é a funcionalidade mais sensível do produto. Decidi em 06/10/2026 que ele não entra em produção até cumprir todas as exigências da LGPD. Há uma chave que o desliga e, desligado, a tela mostra só CVV (188) e SAMU (192). Nas versões de teste ele continua ligado.
Regras de produto do chatbot: nunca emite diagnóstico; primeiro acolhe, sem citar psicólogo; em crise, aplica uma técnica de suporte (respiração, ancoragem, água gelada) e só depois fala em acionar um profissional; e só oferece "ver horários" quando a conversa chega ao encaminhamento. Um teste automatizado garante que cada técnica do roteiro continue sendo reconhecida como suporte de crise.
Ética de produto: o que escolhi não fazer
Na disciplina de IHC revisei o produto com um baralho de vieses de design e escrevi um checklist de padrões éticos para toda tela nova (nada pré-marcado a favor da plataforma, total a pagar sempre visível, sem urgência falsa, selos só com dado real). O mais útil foi a lista do que não apliquei, com justificativa:
- Efeito chamariz: criaria de propósito uma opção pior para empurrar outra. Com público vulnerável seria manipular uma decisão financeira.
- Efeito manada ("todo mundo faz"): pressionar decisão de saúde mental pelo que os outros fazem vai contra o princípio de que confiança vale mais que receita de curto prazo.
- Efeito placebo e registro de humor: criar expectativa de melhora sem conteúdo clínico enganaria quem está em sofrimento, e coletar humor fora de um protocolo clínico geraria dado sensível sem cuidado associado.
- Medir conclusão de agendamento com analytics de terceiros: envolve dado sensível de saúde mental, e eu não tenho ainda a base legal.
Selos, notas e números só entram com dado real. O projeto não tem usuários nem métricas de uso, e por isso este caso não traz nenhum número de impacto.
Hipóteses e o que já sei sobre elas
| Hipótese | Como testaria | Situação |
|---|---|---|
| Um chatbot que acolhe pode ser a ponte entre o desabafo com uma IA e a primeira sessão com um psicólogo. | Acompanhar quantas conversas chegam ao encaminhamento e à primeira sessão, com base legal para isso. | Aberta. O chatbot está fora de produção até a LGPD. |
| Preço pela renda, apresentado como cálculo e sem rótulo, reduz o constrangimento de agendar. | Entrevistas com pacientes e acompanhamento do abandono na tela de confirmação. | Aberta. Sem pacientes reais ainda. |
| O psicólogo de terapia social só consegue manter essa prática se tiver agenda, prontuário e financeiro no mesmo lugar. | Alinhamentos com o stakeholder psicólogo, registrados em ata, e uso por psicólogos reais. | Parcial. Veio do stakeholder e moldou o escopo, mas não foi testada com uso. |
Métricas que eu acompanharia
O projeto não tem produção nem usuários, então não há resultados para mostrar. Estas são as métricas que defini para o lançamento:
- Principal: pacientes elegíveis que chegam à primeira sessão realizada, sem desistir no caminho.
- Do lado do psicólogo: taxa de faltas sem aviso (o problema que originou o produto) e tempo gasto em tarefas administrativas.
- De segurança: em crise, tempo até o contato de retorno ou até a saída com CVV e SAMU.
Medir esses dados exige base legal, porque são dados de saúde mental. Por isso decidi não ligar um analytics de terceiros antes de resolver a LGPD.
Documentação e entrega
- Documento de Visão, 35 requisitos funcionais, 8 não funcionais e 11 casos de uso, 27 histórias de usuário em 10 épicos com critérios de aceitação, plano de sprints e de testes.
- Atas das reuniões com o stakeholder, com resumo pronto para o grupo de mensagens.
- Registro vivo de débitos técnicos: cada release declara o que ficou para depois.
- Design system documentado, com contraste e alvo de toque mínimos de acessibilidade (WCAG), foco visível e nenhum estado dependendo só de cor.
- Sigilo por construção: prontuário cifrado, paciente identificado por codinome e acesso auditado, inclusive para o administrador.
O que aprendi
- Hierarquia de valor escrita faz o corte de escopo deixar de ser uma discussão.
- Um requisito vindo do stakeholder pode ser impossível de acontecer no modelo. Só se descobre modelando.
- Em produto de saúde, "não fazer" (nudge, métrica, urgência) é parte do desenho, e precisa ficar escrito.
- O que falta: validar preço e fluxo com psicólogos e pacientes reais antes de qualquer lançamento.