Aprenda a planejar e construir um aplicativo web que rastreia trabalho manual, captura evidência e tempo, e transforma tarefas repetidas em um backlog pronto para automação.
Antes de desenhar telas ou escolher um banco de dados, fique claro sobre o que você quer medir. O objetivo não é “rastrear tudo o que os funcionários fazem”. É capturar trabalho manual com confiabilidade suficiente para decidir o que automatizar primeiro—com base em evidências, não em opiniões.
Anote as atividades recorrentes realizadas manualmente (copiar/colar entre sistemas, digitar dados novamente, checar documentos, cobrar aprovações, reconciliar planilhas). Para cada atividade, descreva:
Se você não consegue descrever em duas frases, provavelmente está misturando vários fluxos.
Um app de rastreamento funciona quando atende todos que tocam o trabalho—não apenas quem quer o relatório.
Espere motivações diferentes: operadores querem menos burocracia; gerentes querem previsibilidade; TI quer requisitos estáveis.
Rastreamento só é útil se conectado a resultados. Escolha um pequeno conjunto que você consiga calcular de forma consistente:
Defina limites cedo para evitar construir um monstro por acidente.
Este app tipicamente não é:
Ele pode complementar esses sistemas—e às vezes substituir uma fatia estreita—se isso for intenção explícita. Se você já usa tickets, seu app de rastreamento pode simplesmente anexar dados estruturados de “esforço manual” a itens existentes (veja /blog/integrations).
Um app de rastreamento ganha ou perde pela focagem. Se você tentar capturar todo “trabalhinho” que as pessoas fazem, vai coletar dados ruidosos, frustrar usuários e ainda assim não saber o que automatizar primeiro. Comece com um escopo pequeno e explícito que possa ser medido com consistência.
Escolha fluxos que sejam comuns, repetíveis e já dolorosos. Um bom conjunto inicial costuma abranger tipos diferentes de esforço manual, por exemplo:
Escreva uma definição simples que todos possam aplicar do mesmo jeito. Por exemplo: “Qualquer passo em que uma pessoa move, verifica ou transforma informação sem que um sistema faça isso automaticamente.” Inclua exemplos e algumas exclusões (ex.: chamadas com clientes, escrita criativa, gestão de relacionamento) para que as pessoas não registrem tudo.
Seja explícito sobre onde o fluxo começa e termina:
Decida como o tempo será registrado: por tarefa, por turno ou por semana. “Por tarefa” dá o melhor sinal para automação, mas “por turno/semana” pode ser um MVP prático se as tarefas forem muito fragmentadas. A chave é consistência, não precisão.
Antes de escolher campos, telas ou dashboards, obtenha uma imagem clara de como o trabalho realmente acontece hoje. Um mapa leve vai revelar o que você deve rastrear e o que pode ignorar.
Comece com um único fluxo e escreva em linha reta:
Gatilho → passos → repasses → resultado
Seja concreto. “Pedido chega numa caixa de entrada compartilhada” é melhor que “ocorre a triagem”. Para cada passo, anote quem faz, qual ferramenta usa e o que significa “feito”. Se houver repasses (de Vendas para Operações, de Operações para Financeiro), destaque—repasses são onde o trabalho desaparece.
Seu app de rastreamento deve destacar atrito, não só atividade. Enquanto você mapeia o fluxo, marque:
Esses pontos de atraso depois viram campos de alto valor (ex.: “motivo do bloqueio”) e candidatos prioritários para automação.
Liste os sistemas que as pessoas usam para completar o trabalho: threads de e-mail, planilhas, ferramentas de ticketing, drives compartilhados, apps legados, mensagens de chat. Quando múltiplas fontes discordam, anote qual vence. Isso é essencial para integrações futuras e para evitar entrada de dados duplicada.
A maior parte do trabalho manual é bagunçada. Anote motivos comuns pelos quais tarefas desviam: termos especiais de clientes, documentos faltando, regras regionais, aprovações únicas. Você não está tentando modelar todo edge case—apenas registrar categorias que expliquem por que uma tarefa demorou mais ou exigiu passos extras.
Um rastreador de trabalho manual vence ou perde por uma coisa: se as pessoas conseguem registrar o trabalho rapidamente enquanto ainda geram dados acionáveis. O objetivo não é “coletar tudo”. É capturar estrutura suficiente para identificar padrões, quantificar impacto e transformar dor repetida em candidatos à automação.
Mantenha o modelo de dados central simples e consistente entre times:
Essa estrutura suporta registro diário e análises posteriores sem forçar os usuários a responderem um questionário longo.
Tempo é essencial para priorizar automação, mas precisa ser fácil:
Se o tempo parecer “policiado”, a adoção cai. Posicione como uma forma de remover trabalho, não de monitorar indivíduos.
Adicione um campo obrigatório que explique por que o trabalho não foi automatizado:
Use um dropdown curto mais uma nota opcional. O dropdown permite relatórios; a nota dá contexto para exceções.
Toda Task deve terminar com alguns desfechos consistentes:
Com esses campos você pode quantificar desperdício (retrabalho), identificar modos de falha (tipo de erro) e construir um backlog de automação crível a partir do trabalho real—não de opiniões.
Se registrar um work item for mais lento do que simplesmente fazer o trabalho, as pessoas pularão—ou colocarão dados vagos que não servem depois. Seu objetivo de UX é simples: capturar o mínimo útil com o menor atrito.
Comece com um conjunto pequeno de telas que cubram o ciclo completo:
Projete para velocidade em vez de completude. Use atalhos de teclado para ações comuns (criar item, mudar status, salvar). Forneça templates para trabalhos repetidos para que usuários não reescrevam descrições e passos.
Sempre que possível, use edição in-place e padrões sensatos (ex.: autoatribuir ao usuário atual, definir “iniciado em” quando abrem um item).
Texto livre é útil, mas não agrega bem. Adicione campos guiados que tornem o reporting confiável:
Torne o app legível e utilizável por todos: contraste forte, rótulos claros (não só placeholder), estados de foco visíveis para navegação por teclado e layouts mobile-friendly para registro rápido em movimento.
Se seu app deve orientar decisões de automação, as pessoas precisam confiar nos dados. Essa confiança se rompe quando qualquer um pode editar tudo, aprovações são obscuras ou não há registro do que mudou. Um modelo simples de permissões e um rastro de auditoria leve resolvem a maior parte disso.
Comece com quatro papéis que mapeiam como o trabalho é registrado:
Evite regras customizadas por usuário no começo; acesso por papéis é mais fácil de explicar e manter.
Decida quais campos são “fatos” e quais são “notas”, e bloqueie os fatos depois da revisão.
Uma abordagem prática:
Isso mantém os relatórios estáveis e ainda permite correções legítimas.
Adicione um log de auditoria para eventos chave: mudanças de status, ajustes de tempo, aprovações/rejeições, evidências adicionadas/removidas e mudanças de permissão. Armazene pelo menos: ator, timestamp, valor antigo, valor novo e (opcionalmente) um comentário curto.
Mostre isso em cada registro (ex.: aba “Atividade”) para que disputas não virem arqueologia no Slack.
Defina regras de retenção cedo: por quanto tempo manter logs e evidências relacionadas (imagens, arquivos, links). Muitas equipes fazem 12–24 meses para logs e menos para anexos volumosos.
Se permitir uploads, trate-os como parte da história de auditoria: versionar arquivos, registrar exclusões e restringir acesso por papel. Isso importa quando uma entrada vira base para um projeto de automação.
Um MVP prático deve ser fácil de construir, fácil de mudar e chato de operar. O objetivo não é prever sua futura plataforma de automação—é capturar evidência de trabalho manual com mínimo atrito.
Comece com uma arquitetura direta:
Essa separação mantém a UI rápida para iterar enquanto a API continua sendo a fonte de verdade.
Use uma stack que seu time consiga entregar rapidamente com boa comunidade. Combinações comuns:
Evite tecnologia exótica cedo—seu maior risco é a incerteza do produto, não performance.
Se quiser acelerar o MVP sem se amarrar, uma plataforma de "vibe-coding" como Koder.ai pode ajudar a ir de um especificação escrita para um app React com API em Go e PostgreSQL—via chat—enquanto mantém a opção de exportar o código-fonte, fazer deploy/host e reverter com snapshots. Isso é especialmente útil para ferramentas internas como rastreadores de trabalho manual, onde os requisitos mudam rápido após o primeiro piloto.
Projete endpoints que espelhem o que os usuários realmente fazem, não como suas tabelas de banco. Capacidades típicas em forma de verbo:
Isso facilita suportar clientes futuros (mobile, integrações) sem reescrever o core.
POST /work-items
POST /work-items/{id}/time-logs
POST /work-items/{id}/attachments
POST /work-items/{id}/status
GET /work-items?assignee=me&status=in_progress
Mesmo adotantes iniciais vão perguntar “Posso subir o que já tenho?” e “Posso tirar meus dados?” Adicione:
Isso reduz retrabalho, acelera onboarding e evita que seu MVP pareça um beco sem saída.
Se seu app depender das pessoas lembrarem de registrar tudo, a adoção vai decair. Uma abordagem prática é começar com entrada manual (para clarear o fluxo) e depois adicionar conectores apenas onde realmente reduzem esforço—especialmente em trabalho de alto volume e repetitivo.
Procure passos onde as pessoas já deixam rastros em outro lugar. Integrações “baixo atrito” comuns incluem:
Integrações ficam bagunçadas rápido se você não consegue casar itens entre sistemas. Crie um identificador único (ex.: MW-10482) e armazene IDs externos ao lado (ID da mensagem de e-mail, chave da linha da planilha, ID do ticket). Mostre esse identificador em notificações e exportações para que pessoas referenciem o mesmo item em todo lugar.
O objetivo não é eliminar humanos imediatamente—é reduzir digitação e evitar retrabalho.
Pré-preencha campos via integrações (solicitante, assunto, timestamps, anexos), mas mantenha override humano para que o log reflita a realidade. Por exemplo, um e-mail pode sugerir categoria e esforço estimado, enquanto a pessoa confirma o tempo real gasto e o desfecho.
Uma boa regra: integrações devem criar rascunhos por padrão, e humanos devem “confirmar e submeter” até você confiar no mapeamento.
Rastrear trabalho manual só vale se virar decisões. O objetivo do app deve ser converter logs brutos em uma lista priorizada de oportunidades de automação—seu “backlog de automação”—fácil de revisar numa reunião semanal de operações ou melhoria.
Comece com uma pontuação simples e explicável para que stakeholders vejam por que algo sobe no ranking. Um conjunto prático de critérios:
Mantenha a pontuação visível ao lado dos números subjacentes para não parecer caixa-preta.
Adicione uma visão dedicada que agrupe logs em “work items” repetíveis (por exemplo: “Atualizar endereço do cliente no Sistema A e confirmar no Sistema B”). Classifique automaticamente por pontuação e mostre:
Torne tagging leve: tags de um clique como sistema, tipo de entrada e tipo de exceção. Com o tempo, isso revela padrões estáveis (bons para automação) versus edge cases bagunçados (melhor treinar ou ajustar processo).
Uma estimativa simples basta:
ROI (tempo) = (tempo economizado × frequência) − suposição de manutenção
Para manutenção, use uma estimativa fixa mensal (ex.: 2–6 hrs/mês) para que as equipes comparem oportunidades de forma consistente. Isso mantém o backlog focado em impacto, não opiniões.
Dashboards só são úteis se responderem perguntas reais rápido: “Onde estamos gastando tempo?” “O que está nos deixando lentos?” e “Nossa última mudança ajudou mesmo?” Projete relatórios em torno de decisões, não de gráficos vaidosos.
A maioria dos líderes não quer todo detalhe—quer sinais claros. Um baseline prático inclui:
Mantenha cada cartão clicável para que um líder vá do número destaque ao que o está impulsionando.
Uma semana pode enganar. Adicione linhas de tendência e filtros simples de data (últimos 7/30/90 dias). Quando você muda um workflow—como adicionando uma integração ou simplificando um formulário—facilite comparar antes vs depois.
Uma abordagem leve: armazene um “marcador de mudança” (data e descrição) e mostre uma linha vertical nos gráficos. Isso ajuda a ligar melhorias a intervenções reais em vez de chutes.
Rastreamento mistura dados duros (timestamps, contagens) e inputs mais suaves (tempo estimado). Rotule métricas claramente:
Se o tempo for estimado, indique isso na UI. Melhor ser honesto do que parecer preciso e estar errado.
Cada gráfico deve permitir “mostrar os registros”. O drill-down gera confiança e acelera ação: usuários filtram por workflow, time e período, e abrem os work items subjacentes para ver notas, repasses e bloqueios comuns.
Vincule dashboards à visão de “backlog de automação” para que os maiores drenos de tempo virem candidatos enquanto o contexto ainda está fresco.
Se seu app captura como o trabalho é feito, ele logo juntará detalhes sensíveis: nomes de clientes, notas internas, anexos e “quem fez o quê quando”. Segurança e confiabilidade não são extras—você perde confiança (e adoção) sem elas.
Comece com acesso por papel que reflita responsabilidades reais. A maioria dos usuários só deve ver seus próprios registros ou os do time. Limite poderes de admin a um grupo pequeno e separe “pode editar entradas” de “pode aprovar/exportar dados”.
Para uploads, trate cada anexo como não confiável:
Você não precisa de segurança de nível enterprise para lançar um MVP, mas precisa do básico:
Capture eventos do sistema para troubleshooting e auditoria: logins, mudanças de permissão, aprovações, jobs de importação e integrações que falharam. Mantenha logs estruturados e pesquisáveis, mas não grave segredos—nunca escreva tokens API, senhas ou conteúdos completos de anexos em logs. Redija campos sensíveis por padrão.
Se você lida com dados pessoais, decida cedo:
Essas escolhas afetam seu schema, permissões e backups—mais fácil planejar agora do que retrofitar depois.
Um app de rastreamento vence ou perde pela adoção. Trate o rollout como um lançamento de produto: comece pequeno, meça comportamento e itere rápido.
Pilote com um time—idealmente um grupo que já sinta a dor do trabalho manual e tenha um fluxo claro. Mantenha escopo estreito (um ou dois tipos de trabalho) para apoiar usuários de perto e ajustar o app sem atrapalhar a organização inteira.
No piloto, colete feedback no momento: um botão “Algo foi difícil” após o registro e uma reunião semanal de 15 minutos. Quando a adoção estabilizar, expanda para o próximo time com padrões de trabalho similares.
Estabeleça metas simples e visíveis para que todos saibam o que é “bom”:
Acompanhe num dashboard interno e reveja com líderes de time.
Adicione orientação in-app onde as pessoas hesitam:
Estabeleça uma cadência de revisão (mensal funciona bem) para decidir o que automatizar em seguida e por quê. Use os dados de logs para priorizar: tarefas de alta frequência + alto tempo primeiro, com donos claros e impacto esperado.
Feche o ciclo mostrando resultados: “Porque você registrou X, automatizamos Y.” Essa é a forma mais rápida de manter as pessoas registrando.
Se estiver iterando rápido entre times, considere ferramenta que suporte mudanças rápidas sem desestabilizar o app. Por exemplo, o modo de planejamento do Koder.ai ajuda a definir escopo e fluxos antes de gerar mudanças, e snapshots/rollback tornam mais seguro ajustar workflows, campos e permissões conforme você aprende com o piloto.
Comece listando as atividades recorrentes feitas manualmente e descreva cada uma em termos simples:
Se você não consegue descrever em duas frases, divida em vários fluxos para poder medir com consistência.
Comece com 3–5 workflows que sejam comuns, repetitivos e já dolorosos (copiar/colar, entrada de dados, aprovações, reconciliações, relatórios manuais). Um escopo estreito melhora a adoção e gera dados mais limpos para decisões de automação.
Use uma definição que todos apliquem da mesma forma, por exemplo: “Qualquer passo em que uma pessoa move, verifica ou transforma informação sem que um sistema faça isso automaticamente.”
Documente também exclusões (por exemplo, gestão de relacionamento, escrita criativa, chamadas com clientes) para evitar que as pessoas registrem “tudo” e diluam o conjunto de dados.
Mapeie cada fluxo como:
Para cada passo, registre quem faz, qual ferramenta usa e o que significa “feito”. Chame atenção para repasses e loops de retrabalho—eles viram campos de alto valor no rastreamento (por exemplo, motivo do bloqueio e contagem de retrabalhos).
Um modelo central prático e reutilizável é:
Ofereça várias formas de registrar tempo para não prejudicar a adoção:
A prioridade é consistência e baixo atrito, não precisão perfeita—posicione como remoção de trabalho administrativo, não vigilância.
Tenha um campo obrigatório que explique por que o trabalho ficou manual, usando um dropdown curto:
Adicione uma nota opcional para contexto. O dropdown possibilita relatórios; a nota dá nuances para o desenho da automação.
Use acesso baseado em funções simples:
Bloqueie fatos (tempo, status, evidências) após aprovação e mantenha um log de auditoria das mudanças chave (quem, quando, antigo/novo valor). Isso estabiliza relatórios e gera confiança.
Uma arquitetura “sem surpresas” costuma bastar:
Isso mantém a iteração rápida enquanto preserva uma fonte de verdade confiável.
Crie uma forma repetível de transformar logs em oportunidades ranqueadas usando critérios transparentes:
Gere uma visão de “backlog de automação” que mostre tempo total gasto, tendências, times envolvidos e bloqueios comuns para que as decisões semanais se baseiem em evidências, não opiniões.
Mantenha consistente entre equipes para que relatórios e pontuação de automação funcionem depois.