“Conceder a qualquer pessoa a capacidade de montar uma refeição que sempre irá apreciar.”
Este projeto surgiu após ler o artigo “Is Social Media The New Google?” que me levou a questionar como busco e preparo receitas atualmente e a expandir essa reflexão com amigos e familiares acostumados a receber convidados ou a lidar com restrições alimentares.
Unindo essas conversas com artigos e opiniões públicas, encontrei a receita para a frustração: pessoas, sem conhecimento técnico/prévio, à mercê de conteúdos visualmente ricos e de blogs controversos, escassos de detalhes e orientações.
Me distanciando do entretenimento passivo, projetei uma interação dinâmica entre cozinheiro-chef (IA), que personaliza receitas predefinidas às solicitações do usuário, mitigando resultados indesejados e riscos alimentares.
mudança global nas buscas online
Desde 2022, a Geração Z (atualmente entre 13 e 28 anos) vem aumentando progressivamente sua presença em plataformas sociais, chegando a substituir até mesmo o método “mágico” de acessar qualquer informação—“dar um Google”.
Reconhecida até mesmo pelo VP Sênior do Google, essa mudança indica uma redireção a formatos que se alinham melhor às novas preferências informacionais dessa geração.
Autopercepção sobre comportamentos
Após ler esses artigos, notei como minha busca por receitas havia se tornado fragmentada: juntando informações de várias fontes enquanto especulava em etapas incompletas.
Era um reflexo do quão difícil se tornou encontrar conteúdos culinários confiáveis e de boa qualidade, além do tempo gasto “curando” essas informações.
Aprofundando em oportunidades inexploradas
Nem todo mundo está disposto a colocar muito esforço na cozinha, então eles optam por pratos simples ou delivery. Comentários públicos indicam que essa mudança trouxe soluções, mas também revelou novas fricções.
Era um sinal para colocar meus estudos em prática e explorar formas de gerar valor para segmentos pouco atendidos em um mercado saturado, por meio de conveniência e encanto (‘value-creating decoupling’).
Suposições, entrevistas e walkthroughs
Pedi a 9 amigos e familiares para responderem 7 perguntas baseadas em um Assumption Map e me conduzirem pelas etapas de busca por uma receita.
Todos costumam testar receitas novas, cozinhar para visitas ou familiares mais jovens, ou possuem restrições dietéticas.
Meus objetivos eram de compreender a transição para essas plataformas sociais e identificar as fricções que eles ainda enfrentam—ou passaram a enfrentar.
Síntese & principais aprendizados
Com apoio do GPT-5, destaquei os padrões comportamentais dos participantes e as (des)vantagens dos concorrentes.
Esse processo me permitiu analisar os resultados sob diferentes perspectivas e focar na revisão dos walkthroughs. Após concluir as análises, os principais insights foram:
Aproveitando os avanços da ia generativa
Direcionei o GPT-4o para sugerir abordagens alinhadas aos problemas centrais encontrados na pesquisa.
Levantei a hipótese de que uma interação usuário-chef (IA) supriria a maioria das lacunas de informação e conveniência, mas implicaria em uma imersão visual estática, já que vídeos generativos ainda não são ultrarrealistas.
Teste de hipótese & conceito de fluxos
Entrei em contato com dezenas de potenciais early adopters, a partir de blogs e comunidades, para coletar opiniões sobre o UX e a proposta de valor do meu protótipo.
Utilizei esses feedbacks como modelos mentais para mapear os principais pontos de contato dos usuários e otimizar tanto a usabilidade quanto a conversação (conteúdo e tonalidade).
Arquétipos & melhorias de UX
Estruturei as principais interações do aplicativo para dois potenciais perfis de usuários: ‘exploradores de receitas’ e ‘customizadores perfeccionistas’.
Utilizei o GPT-5 para garantir a viabilidade tecnológica enquanto desenhava um MVP com receitas tradicionais, porém personalizáveis, além de sugestões baseadas em características das receitas.
Métricas de lançamento & KPIs
Defini um conjunto de métricas para acompanhar a retenção do produto, eficiência da IA, e o engajamento/comportamento dos usuários, com Task Success como métrica ‘Estrela Norte’.
Essas métricas mensuram o impacto do valor central do produto no crescimento do negócio—ou sinalizam a necessidade de redirecionamento.
rEFLEXÕES & dIRECIONAMENTO
O produto propõe atender frustrações enfrentadas com concorrentes, mas pontos críticos podem impactar sua sustentabilidade no médio prazo (incentivo de assinaturas, questões de confiança, e treinamento com especialistas).
Ainda assim, sua viralização pode influenciar a forma como as pessoas irão desejar apreciar refeições, impulsionando a demanda por experiências mais customizáveis e por maior experimentação de ingredientes e sabores.
Os próximos esforços se concentrariam nos problemas do modelo de assinatura: solicitações limitadas de IA em planos pagos pelo custos de inferência, aumento do engajamento visual e adequação às leis de dados do plano ‘Contribuidor’ (acesso gratuito em troca de marcas usadas, com potencial evolução para relatórios B2B).