Business Innovation Readiness Level (B-IRL): um framework para aceleração de inovações em saúde: o caso da plataforma All4One, da startup Ejner 4 Autism

Business Innovation Readiness Level (B-IRL): um framework para aceleração de inovações em saúde O caso da plataforma All4One, da startup Ejner 4 Autism Autor:Raphael José Rodrigues Torres Instituição de origem:Programa de Pós-Graduação em Bioinformática, UFRN — Instituto Metrópole Digital Submissão:Call for Cases — ANPEI Resumo do caso A tradução de avanços científicos em soluções tecnológicas escaláveis esbarra em lacunas metodológicas na gestão da inovação, especialmente em setores regulados como a saúde.

Modelos clássicos de avaliação de maturidade, como o Technology Readiness Level (TRL), são insuficientes para navegar a complexidade integrada de fatores mercadológicos, regulatórios e organizacionais que determinam o sucesso ou o fracasso de um projeto de inovação.

Este caso apresenta oBusiness Innovation Readiness Level (B-IRL), um framework desenvolvido e validado para a gestão de projetos de inovação tecnológica em saúde, e sua aplicação prática naEjner 4 Autism, startup binacional (Brasil–Estados Unidos) responsável pela plataformaAll4One, voltada à gestão do tratamento de crianças com Transtorno do Espectro Autista (TEA).

O B-IRL estrutura-se em três pilares metodológicos: a aplicação da Teoria da Solução Inventiva de Problemas (TRIZ) para a estruturação criativa de problemas; a operacionalização de ciclos de experimentação controlada por meio do Trial Process Flow Diagram (Trial PFD); e a avaliação contínua e multidimensional da maturidade, segmentada nas dimensões Tecnológica (TRL), de Produto (ProdRL), de Processo (ProcRL) e de Mercado (MRL). O modelo introduz a lógica de trajetórias estratégicas ajustadas ao risco (Exploratória, Incremental e Consolidada), permitindo que a governança do projeto se adapte dinamicamente ao seu perfil de incerteza.

Ao longo de 12 meses de acompanhamento, o B-IRL apoiou a Ejner 4 Autism na jornada de uma ideia conceitual até uma solução validada em contexto real — do IRL 1 ao IRL 6 —, assegurando alinhamento entre valor clínico e viabilidade técnica, viabilizando a captação de aproximadamente R$ 110 mil em subsídios públicos e gerando uma economia estimada de R$ 350 mil em relação a uma trajetória de desenvolvimento convencional.

Palavras-chave:Gestão da inovação; maturidade tecnológica; TRIZ; saúde digital;

healthtech.

1. O desafio: por que os modelos tradicionais de maturidade falham em saúde

A tradução de descobertas científicas em soluções tecnológicas efetivas e acessíveis é um dos desafios mais persistentes na conversão de ciência em tecnologia — um problema particularmente agudo na área da saúde. Avanços em bioinformática, genômica, inteligência artificial e saúde digital vêm revolucionando a prevenção, o diagnóstico e o tratamento de doenças. No entanto, esse potencial esbarra em uma realidade complexa e frequentemente desarticulada, na qual o ritmo acelerado da ciência não se traduz em implementação ágil e escalável na prática clínica e no mercado.

Esse descompasso configura um paradoxo central no ecossistema de inovação em saúde:

embora o conhecimento técnico-científico avance rapidamente, sua transformação em produtos, processos ou serviços sustentáveis é lenta, custosa e marcada por altas taxas de fracasso. O chamado“vale da morte da inovação”—o abismo entre a validação de um conceito científico em ambiente controlado e sua adoção em escala real — é particularmente profundo em setores regulados como a saúde, onde exigências clínicas, éticas, regulatórias e mercadológicas se interpõem de maneira crítica.

No cenário brasileiro, essa lacuna é agravada por características estruturais do sistema de inovação em saúde: há uma desconexão significativa entre a produção acadêmica, os mecanismos de avaliação de tecnologias em saúde e as capacidades de produção industrial, especialmente para inovações de alto custo e complexidade. Essa fragmentação resulta em um pipeline de inovação truncado, no qual projetos com mérito científico comprovado não conseguem alcançar os pacientes ou se sustentar economicamente.

As healthtechs — startups de base tecnológica na área da saúde — ilustram de modo emblemático esses obstáculos sistêmicos. Soluções baseadas em análise de dados, aprendizado de máquina ou plataformas digitais de cuidado enfrentam barreiras que vão muito além do domínio técnico: fragmentação e falta de interoperabilidade de dados clínicos, instabilidade do marco regulatório para softwares como dispositivo médico, dificuldade de validação clínica robusta, e complexidade de integração em fluxos assistenciais já consolidados. Esses desafios são exacerbados pela ausência de modelos de gestão da inovação capazes de navegar, de forma integrada e proativa, as dimensões tecnológica, regulatória, organizacional e de mercado desde os estágios iniciais de concepção.

Dois exemplos de como “funcionar em laboratório” não é “estar pronto” O ecossistema de inovação em saúde não é um sistema linear e previsível, mas uma rede de agentes heterogêneos — pesquisadores, reguladores, gestores, pacientes, seguradoras, indústria — que interagem de forma não determinística, gerando comportamentos emergentes que dificultam o planejamento baseado em modelos causais simples. Dois exemplos documentados na literatura ilustram bem essa complexidade e ajudam a justificar por que um modelo de maturidade puramente tecnocêntrico é insuficiente.

O primeiro vem da bioinformática aplicada ao diagnóstico de câncer de mama. Redes neurais dedeep learningjá atingem, em estudos controlados, acurácia superior a 90% na classificação de lesões em imagens mamográficas — um patamar que, sob a ótica do TRL, sugeriria prontidão para implementação clínica. No entanto, a transição desses modelos do laboratório para a prática enfrenta uma barreira que não é técnica, mas está na natureza dos dados de treinamento: a maioria dos datasets públicos de mamografia é proveniente de países desenvolvidos, com populações majoritariamente caucasianas, introduzindo vieses que reduzem o desempenho do algoritmo quando aplicado a populações negras, hispânicas ou asiáticas — cujas características de densidade mamária e apresentação de lesões diferem sistematicamente. A solução para esse problema não é meramente técnica: envolve governança de dados, cooperação internacional, conformidade regulatória e modelos de compartilhamento que respeitem a privacidade dos pacientes.

O segundo exemplo vem da própria saúde pública brasileira: a implantação do Prontuário Eletrônico do Cidadão (PEC) e da Estratégia e-SUS na Atenção Primária. Um sistema tecnicamente maduro e respaldado por políticas públicas nacionais enfrentou, na prática, obstáculos que nada tinham a ver com sua funcionalidade — insuficiência de infraestrutura de conectividade nas unidades básicas, falta de conhecimento técnico entre profissionais de saúde, resistência à mudança de práticas consolidadas e necessidade de capacitação contínua das equipes. A maturidade tecnológica elevada da solução simplesmente não se traduziu, de forma automática, em prontidão para implementação em escala — a barreira estava na integração com fluxos de trabalho existentes, e não no artefato em si.

Esses dois exemplos sintetizam a insuficiência que os modelos de maturidade tecnocêntricos compartilham, e que motivou o desenvolvimento do B-IRL.

A insuficiência dos modelos de maturidade tecnocêntricos Os modelos tradicionais de avaliação de maturidade de projetos de inovação têm origem na lógica linear de inovação popularizada no pós-guerra — um fluxo sequencial e unidirecional da ciência básica para o desenvolvimento e aplicação tecnológica. Herdeiro dessa tradição, oTechnology Readiness Level (TRL),amplamente difundido desde sua origem na NASA, oferece uma escala linear focada exclusivamente na maturidade técnica.

Embora valioso para monitorar o desenvolvimento em engenharia, o TRL é omisso a fatores determinantes para o sucesso do projeto — adequação à necessidade clínica, viabilidade econômica, conformidade regulatória, preparação do processo de desenvolvimento e aceitação pelo usuário final. Sua aplicação direta pode, portanto, gerar umailusão de prontidão: uma tecnologia “pronta” em laboratóriopermanece distante de ser uma solução implementável no mundo real.

Esse reconhecimento deu origem a frameworks complementares e mais abrangentes — níveis de prontidão para manufatura (MRL), comercial (CRI) e sistemas (SRL) — culminando em modelos integrados como o Innovation Readiness Level (IRL), que propõem uma visão multidimensional da maturidade, incorporando aspectos de produto, processo e mercado além da tecnologia. No entanto, mesmo esses modelos mais holísticos carecem de mecanismos operacionais para lidar com um elemento central da inovação em saúde:o risco.

Diferentes tipos de inovação — exploratórias, incrementais ou de consolidação — carregam perfis de risco radicalmente distintos, e estratégias de desenvolvimento, critérios de avaliação e mecanismos de governança precisam se adaptar a esses perfis. Persiste, portanto, uma lacuna: a ausência de um framework integrador que conecte, sob uma lógica única de governança ajustada ao risco, três abordagens metodológicas complementares que a literatura contemporânea trata de forma isolada — a estruturação criativa de problemas (TRIZ), a experimentação disciplinada (Trial PFD) e a avaliação multidimensional de maturidade (IRL).

O ponto de partida: uma pergunta prática A lacuna que motivou o desenvolvimento do B-IRL pode ser sintetizada em uma pergunta direta:como estruturar um framework integrado e ajustadoao risco que aumente a probabilidade de translação bem-sucedida de tecnologias complexas do laboratório para o mercado?

Do ponto de vista prático, essa pergunta ganha urgência diante das altas taxas de mortalidade de startups de base tecnológica. O setor de saúde e biotecnologia lidera tanto em número de falências (14,4% do total) quanto em capital aportado e perdido (US$ 5,1 bilhões) entre as startups de venture capital que encerraram atividades globalmente.

Estudos sobre mortalidade de startups demonstram que a falta de capital é apenas o gatilho final: as causas estruturais mais relevantes são a ausência de adequação entre produto e mercado (43% dos casos) e o timing inadequado de entrada no mercado (29%).

Foi para responder a essa lacuna teórica e prática que se desenvolveu e validou oBusiness Innovation Readiness Level (B-IRL)— um frameworkhíbrido que combina TRIZ, Trial PFD e avaliação multidimensional de maturidade ajustada ao risco, apresentado na seção seguinte.

A escolha desses três pilares não foi arbitrária, mas responde a uma lógica de complementaridade funcional que percorre todo o ciclo de vida do projeto de inovação. A TRIZ atua no pilar de construção do fluxo de ideação e mapeamento de oportunidades, transformando problemas mal estruturados — frequentemente apresentados como “dores” de mercado — em contradições técnicas formalizadas, cuja resolução pode ser sistematicamente buscada por meio de princípios inventivos. O Trial PFD, por sua vez, operacionaliza a conversão dessas hipóteses em evidências, combinando o rigor dos diagramas de fluxo de engenharia com a flexibilidade dos ciclos iterativos do pensamento ágil. Por fim, a segmentação da avaliação de maturidade em quatro dimensões, com pesos dinâmicos ajustados ao perfil de risco, responde à necessidade de reconhecer a heterogeneidade dos projetos de inovação: em um mesmo estágio de maturidade global, um projeto de alto risco demanda maior atenção aos aspectos tecnológicos e regulatórios, enquanto um projeto incremental prioriza a prontidão de mercado e de processo.

2. O framework B-IRL

2.1 TRIZ: estruturação criativa de problemas A Teoria da Solução Inventiva de Problemas (TRIZ, sigla em russo) não é mais uma técnica de brainstorming — é um sistema lógico para transformar contradições técnicas aparentemente insolúveis em caminhos viáveis de solução. Seu criador, o engenheiro soviético Genrich Altshuller, partiu de uma investigação radical: em vez de gerar soluções por tentativa e erro, ele analisou milhares de patentes em busca dos padrões estruturais por trás de invenções bem-sucedidas. O que emergiu foi um entendimento contraintuitivo — problemas técnicos de setores completamente distintos, da aviação à medicina, frequentemente escondem conflitos fundamentais idênticos.

Essa sistematização se materializa em duas ferramentas centrais:

•Os 40 Princípios Inventivos, que condensam manobrasde projeto que se repetem em contextos díspares — “Segmentação” (dividir um sistema em partes modulares), “Ação Prévia” (executar antecipadamente ações necessárias) ou “Dinamização” (tornar o sistema ajustável), entre outros — funcionando como operadores lógicos que reorganizam a forma como uma equipe enxerga um problema.

•A Matriz de Contradições, que funciona como um mapade navegação: parâmetros em tensão (por exemplo, a busca por maior precisão que inevitavelmente aumenta a complexidade) são cruzados para indicar quais princípios têm maior histórico de sucesso em resolver aquele conflito específico. A matriz foi construída a partir da análise de centenas de milhares de patentes, substituindo a busca aleatória por criatividade por um processo de busca dirigida.

Uma terceira ferramenta, aAnálise das Nove Janelas,organiza a análise de um problema em uma matriz 3×3, cruzando três níveis sistêmicos (subsistema, sistema, supersistema) com três momentos temporais (passado, presente, futuro). Isso força a equipe a abandonar o olhar fixo no artefato imediato e examinar como o problema era resolvido antes, como o ambiente ao redor da solução (usuários, fluxos de trabalho, regulamentação) impõe restrições, e como tecnologias emergentes podem reconfigurar a solução no futuro. Em contextos de saúde, nos quais uma tecnologia nunca é um objeto isolado — é sempre um nó em uma rede complexa de práticas clínicas, fluxos institucionais e regulamentação — essa ferramenta é particularmente valiosa para antecipar barreiras de integração que a análise centrada apenas no artefato não capturaria.

2.2 Trial PFD: disciplina de experimentação O Trial Process Flow Diagram (Trial PFD) é uma metodologia de execução de projetos derivada dos diagramas de fluxo de processos da engenharia. Diferentemente de modelos puramente lineares ou de ciclos ágeis concebidos para a fluidez do desenvolvimento de software, o Trial PFD estrutura a experimentação como uma sequência deliberada de ciclos de aprendizagem com pontos de decisão formais — osstage-gates.

A escolha do Trial PFD em detrimento de metodologias ágeis mais difundidas, como Scrum, responde a uma diferença fundamental no objeto de desenvolvimento: métodos ágeis foram concebidos para domínios em que o custo marginal de uma iteração é baixo. Em projetos de saúde — que envolvem hardware, validação clínica, integração regulatória — cada ciclo experimental carrega custos significativos e riscos que não podem ser tratados com a mesma fluidez. O Trial PFD responde a essa especificidade combinando a flexibilidade dos ciclos iterativos com o rigor de pontos de decisão formalizados.

Cada ciclo do Trial PFD segue seis etapas sequenciais:

1.Definição da hipótese central a ser testada;

2.Estabelecimento de critérios de sucesso mensuráveis;

3.Desenho do experimento, com variáveis controladas e monitoradas;

4.Execução do teste e coleta de dados;

5.Análise dos resultados à luz dos critérios pré-definidos;

6.Decisão em portão (stage-gate): avançar, refinar ouinterromper.

Um ciclo não termina quando um protótipo é construído — termina quando os dados coletados permitem uma decisão fundamentada sobre a hipótese. É essa ênfase em portões de decisão baseados em evidências que diferencia o Trial PFD de abordagens menos estruturadas, prevenindo o fenômeno deescalationof commitment— a tendência de continuar investindo em um projeto mesmo quando as evidências apontam para sua inviabilidade.

2.3 A arquitetura do B-IRL: nove etapas O B-IRL integra TRIZ, Trial PFD e avaliação multidimensional de maturidade em uma arquitetura de nove etapas sequenciais:

EtapaNomeDescrição 1Identificação da Oportunidade Mapeamento sistemático da dor ou lacuna de mercado/saúde, por meio de análise de contexto e benchmark.

2Diagnóstico com TRIZEstruturação da ideação: contradições técnicas, 5 Porquês, Nove Janelas e Matriz de Contradições.

3Definição de HipótesesConstrução preliminar de hipóteses técnicas (funcionalidade) e mercadológicas (requisitos de usuário).

4Avaliação de RiscoClassificação em trilhas (Exploratória, EtapaNomeDescrição Incremental, Consolidada) via maturidade e barreiras regulatórias.

5Caminho EstratégicoSeleção da trilha, definição de prontidão-alvo e desenho dos ciclos de Trial PFD.

6Estruturação do Trial

PFD

Mapeamento do fluxo de experimentações, checkpoints de decisão e instrumentos de avaliação.

7Execução IterativaCondução dos ciclos experimentais, coletando dados de performance técnica, adesão e viabilidade de mercado.

8Monitoramento B-IRLAvaliação do progresso via níveis segmentados (Tech, Product, Process, Market) em cada checkpoint.

9RealimentaçãoDecisão ágil: avançar de nível, retornar ao TRIZ para nova concepção, ou pivotar a trilha de risco.

AEtapa 1assegura que o projeto nasça de uma demandareal, e não de uma suposição não validada — um dos principais fatores de fracasso em inovação em saúde. AEtapa 2traduz essas dores em contradições técnicas formalizadas, substituindo a ideação aleatória por busca dirigida. AEtapa 3converte os conceitos geradospela TRIZ em hipóteses testáveis, técnicas e mercadológicas. AEtapa 4classifica oprojeto em uma das três trilhas estratégicas com base em maturidade tecnológica, incerteza científica e barreiras regulatórias — reconhecendo que diferentes perfis de projeto demandam diferentes lógicas de governança. AEtapa 5formaliza a trilha escolhidae o nível de prontidão-alvo, orientando todas as decisões subsequentes de alocação de recursos. AEtapa 6mapeia em detalhe o fluxo de experimentações de forma colaborativa, envolvendo todos os stakeholders — engenharia, clínica, regulatório, comercial. AEtapa 7conduz os ciclos experimentais propriamente ditos. AEtapa 8, o coraçãodo framework, avalia o progresso não apenas em nível global, mas identifica desalinhamentos entre dimensões — por exemplo, um projeto pode ter alta maturidade tecnológica (TRL 7) e baixa maturidade de mercado (MRL 2), sinalizando a necessidade de reorientar esforços. AEtapa 9fecha o ciclo de governança, institucionalizando a possibilidade de avanço, retrocesso ou pivotagem — prevenindo justamente oescalation of commitmenteaumentando a eficiência na alocação de recursos escassos.

2.4 Três trilhas, pesos dinâmicos Com base na avaliação inicial (TRIZ) e nos primeiros ciclos de validação (Trial PFD), cada projeto é classificado em uma de três trilhas de risco estratégico:

•Trilha A — Exploratória(risco alto): mercados novosou tecnologias emergentes, com alta incerteza científica e/ou regulatória.

•Trilha B — Incremental(risco médio): mecanismos técnicosconhecidos aplicados a novas aplicações ou melhorias significativas.

•Trilha C — Consolidada(risco baixo): tecnologiasjá validadas, com foco em otimização, escalabilidade e penetração em mercados consolidados.

A grande inovação do B-IRL em relação a modelos anteriores — TRL isolado ou mesmo IRL sem ponderação dinâmica — é reconhecer que, para ummesmonível de maturidade (IRL), as exigências mudam radicalmente conforme a trilha. Tome-se como exemplo o IRL 4 (piloto em ambiente controlado):

•Em um projetoExploratório, o peso avaliativo recaifortemente sobre a dimensão Tecnológica (35–40%): antes de qualquer consideração de mercado, o protótipo precisa demonstrar que funciona de maneira confiável. Produto e Processo recebem peso intermediário (≈20% cada), e Mercado, peso reduzido (20–25%).

•Em um projetoConsolidado, a lógica se inverte: adimensão Tecnológica já não representa risco significativo (10–15%), enquanto Produto (35–40%) e Mercado (30–35%) concentram o esforço avaliativo, pois o foco está em testar aceitação com usuários reais e validar canais de distribuição já estruturados.

•A trilhaIncrementalocupa posição intermediária,com pesos mais equilibrados entre as quatro dimensões.

Essa ponderação dinâmica cumpre três funções. Primeiro, reconhece a assimetria evolutiva dos projetos — penalizar um projeto exploratório por ter maturidade de mercado baixa no IRL 3 seria contraproducente. Segundo, otimiza a alocação de esforços e de equipe, orientando recursos exatamente para onde o risco é mais crítico em cada estágio — um fator relevante quando a mão de obra é o principal componente de custo de um projeto de P&D. Terceiro, permite comparar projetos de perfis distintos por meio de uma “prontidão global ajustada”, que pondera cada dimensão conforme a expectativa realista para aquela trilha e aquele nível.

A jornada ao longo dos nove níveis de IRL pode ser agrupada em três fases. Nafase de ideação e conceituação(IRL 1–3), a TRIZ atua commaior intensidade, convertendo a dor identificada em contradições formalizadas; ao final do IRL 3, espera-se um protótipo funcional em ambiente de laboratório com evidências preliminares de usabilidade. Nafase de validação e piloto(IRL 4–6), o projeto evoluide testes em ambiente controlado para validação em campo restrito e, por fim, para uma solução pronta para transição de escala, com processos documentados e submissões regulatórias em andamento. Nafase de escala e consolidação(IRL 7–9), o foco se desloca para eficiênciaoperacional, certificação plena e institucionalização de uma capacidade de inovação contínua.

2.5 Um exemplo ilustrativo do fluxo completo Para tornar concreta a lógica descrita acima, é útil percorrer um exemplo hipotético do fluxo completo do B-IRL: o desenvolvimento de uma plataforma de inteligência artificial para predição de sepse neonatal em UTIs, utilizando dados vitais em tempo real (frequência cardíaca, respiratória, temperatura, saturação de oxigênio). Por se tratar de tecnologia de machine learning inédita no contexto nacional, sem equivalentes consolidados, e por implicar enquadramento regulatório de alto risco (Classe III perante a ANVISA), o projeto se classifica desde o início comoTrilha A (Exploratória).

NoIRL 1, o time identifica a dor clínica — a mortalidadepor sepse neonatal chega a 40% em UTIs brasileiras, sendo o diagnóstico tardio o principal fator associado — e formula a hipótese central:“é possível predizer sepse neonatalcom pelo menos 12 horas de antecedência usando machine learning treinado com dados vitais em tempo real?”.

NoIRL 2, a equipe aplica a TRIZ para estruturar oproblema, identificando uma contradição técnica central: melhorar a acurácia preditiva exige incorporar mais variáveis clínicas, o que aumenta a latência de processamento. A Matriz de Contradições aponta os Princípios 1 (Segmentação) e 19 (Ação Periódica) como mais promissores, levando a equipe a conceber uma arquitetura demicro-batch, na qual os dados sãoprocessados em janelas curtas e sobrepostas. Simultaneamente, a Análise das Nove Janelas revela restrições do ambiente de uso — a equipe de enfermagem já sobrecarregada exige uma interface minimalista, integrada ao prontuário eletrônico existente. O TRL tradicional, neste ponto, registraria apenas “conceito tecnológico formulado”, sem qualquer exigência de mapeamento regulatório ou de restrições ambientais que, em etapas futuras, poderiam se tornar bloqueadoras.

NoIRL 3, a equipe constrói um protótipo funcionalem laboratório com dados retrospectivos de um hospital parceiro, atingindo 89% de acurácia com latência média de 8 minutos. Testes com dois neonatologistas apontam que a interface precisa ser mais simples e que alertas falso-positivos são mal tolerados. O Trial PFD exige que a equipe formalize a hipótese (“o protótipo atinge acurácia ≥ 85% com latência ≤ 10 minutos”), execute o teste e decida em stage-gate se avança ou refina. A decisão é refinar a interface antes de avançar — sem o Trial PFD, a equipe provavelmente teria avançado para campo com um protótipo tecnicamente funcional, mas com usabilidade inadequada, gerando rejeição precoce dos usuários.

NoIRL 4, já em piloto controlado, identifica-se umafalha crítica: o algoritmo performa mal em prematuridade extrema (< 28 semanas), subgrupo pouco representado nos dados de treinamento. A ponderação de pesos da Trilha A neste nível (TRL 35%, ProdRL 20%, ProcRL 20%, MRL 25%) orienta a equipe a não avançar antes de resolver essa falha tecnológica, com um novo ciclo de refinamento incorporando mais dados de prematuros extremos.

NoIRL 5, a validação em campo restrito — uma UTIparceira, 50 pacientes, 3 meses — demonstra redução de 35% no tempo entre a primeira suspeita clínica e a administração de antibióticos, e o hospital manifesta interesse formal em contrato piloto. NoIRL 6, o projeto obtém certificação ANVISA (submissão preparada desde o IRL 2, com envolvimento jurídico antecipado), firma parceria com fornecedor de hardware de monitoramento e define o modelo de negócio como assinatura por leito/dia. Neste ponto, com tecnologia validada, regulação superada e mercado mostrando tração, o B-IRL permite reclassificar o projeto para uma trilha de risco menor nas etapas seguintes. NosIRL 7 a 9, o projeto expande de 5 para 20 UTIs e se consolida como solução, com a governança priorizando eficiência operacional e escalabilidade, enquanto a dimensão tecnológica mantém peso reduzido, voltada a melhorias contínuas.

Este exemplo ilustra o ponto central que a aplicação real na Ejner 4 Autism, descrita a seguir, confirma empiricamente: a mudança de trajetória e de ênfase avaliativa ao longo do desenvolvimento não é um detalhe operacional, mas o mecanismo por meio do qual o B-IRL previne que o projeto avance de forma desequilibrada entre suas quatro dimensões de maturidade.

2.6 Governança contínua O B-IRL não se encerra na classificação inicial de trilha — ele se estende como um sistema autorregulável ao longo de todo o desenvolvimento. A cada checkpoint do Trial PFD, a avaliação das quatro dimensões orienta decisões de avançar, pivotar ou ajustar a estratégia de risco, incluindo a transição entre trilhas. Esse processo de feedback é formalizado em relatórios de checkpoint, que consolidam dados experimentais, diagnósticos atualizados e recomendações para o ciclo seguinte.

Diferentemente do TRL, que trata todos os projetos como se percorressem a mesma trilha linear de nove estágios apenas na dimensão tecnológica, o B-IRL reconhece que a jornada de um projeto exploratório é qualitativamente distinta da de um projeto consolidado.

Diferentemente do IRL multidimensional sem ponderação dinâmica, o B-IRL ajusta os pesos conforme estágio e risco, evitando a falsa sensação de prontidão que surge quando todas as dimensões são tratadas como igualmente importantes em todos os momentos. E, diferentemente de abordagens que tratam criatividade e experimentação como atividades desconectadas, o B-IRL integra TRIZ e Trial PFD em um fluxo único, no qual a estruturação criativa do problema alimenta diretamente o desenho dos experimentos — prevenindo que projetos de alto potencial fiquem estagnados no vale da morte da inovação.

3. O caso: aplicação do B-IRL na Ejner 4 Autism

Autorização prévia foi obtida junto à startup Ejner 4 Autism para a divulgação de seu nome e das informações do projeto para fins de publicação acadêmica e institucional. A empresa consentiu formalmente com a publicação dos aspectos metodológicos e estratégicos relacionados à aplicação do B-IRL.

A Ejner 4 Autism é uma startup binacional (Brasil–Estados Unidos) que desenvolve soluções tecnológicas para a educação personalizada de crianças com Transtorno do Espectro Autista (TEA), conectando práticas clínicas e educacionais por meio de recursos digitais interativos. A implementação do B-IRL ocorreu ao longo de12 meses, desde a formalização da ideia até a fase de transição para escala, permitindo observar diretamente os impactos da combinação entre TRIZ, Trial PFD e a avaliação segmentada de maturidade.

Como este caso foi documentado.A validação do B-IRLcombinou duas estratégias complementares de estudo de caso: uma aplicaçãoprospectiva— este caso, com acompanhamento ativo e direto do desenvolvimento da Ejner 4 Autism — e uma análise retrospectiva, apresentada na Seção 4, na qual o frameworkfoi usado como lente analítica para reinterpretar, a posteriori, a trajetória de um projeto já concluído. Essa combinação segue a lógica deestudos de caso múltiplos, que fortalecea validade das conclusões ao permitir identificar padrões comuns e contrastantes entre trajetórias distintas — no caso, uma trajetória de avanço sustentado e uma trajetória de estagnação.

Para o caso prospectivo, os dados foram coletados por meio de documentação de projeto, relatórios dos ciclos de Trial PFD, registros das avaliações de IRL e acompanhamento direto junto à equipe fundadora, com foco em rastrear a progressão nos níveis de prontidão, os pontos de decisão críticos em cada stage-gate e os resultados tangíveis alcançados — financiamento captado, redução de custos estimada, desenvolvimento de funcionalidades e evolução do acesso ao mercado. Os dados de uso, satisfação e aceitação da plataforma pelos usuários finais (profissionais, famílias) foram coletados, analisados e reportados pela própria empresa como parte de sua rotina interna de validação; o autor deste caso teve acesso a relatórios agregados e sínteses qualitativas, sem acesso a dados individuais ou identificáveis.

3.1 O contexto: um mercado robusto, carente de soluções integradas A plataformaAll4One, produto central da Ejner 4 Autism,integra três pilares clínicos — Análise do Comportamento Aplicada (ABA), Comunicação Aumentativa e Alternativa (CAA) e manejo do Transtorno do Processamento Sensorial — unificados por meio de tecnologia da informação com recursos de inteligência artificial. A proposta central é resolver um problema crônico no ecossistema do autismo: a fragmentação de informações entre os profissionais da equipe multidisciplinar, a dificuldade de consolidar dados em um único prontuário, a baixa agilidade na construção do Plano de Ensino Individualizado (PEI) e a imprecisão na medição do progresso educacional das crianças atendidas.

O mercado é robusto e carente de soluções integradas. Nos Estados Unidos, a prevalência do TEA é estimada em 1 a cada 31 crianças; no Brasil, o IBGE estima que aproximadamente 2 milhões de pessoas estejam no espectro. O ordenamento jurídico brasileiro — Lei 9.656/98, Súmula 302 do STJ e Lei 12.764/12 — estabelece que o tratamento multidisciplinar deve ser custeado pelos planos de saúde, mas a realidade clínica exige que a intervenção vá além do consultório, com participação ativa de família e escola. É justamente nesse espaço, entre o que a lei exige e o que se executa na prática, que a All4One foi desenvolvida. O cenário regulatório também vem se fortalecendo: em 2025, a Câmara dos Deputados avançou com o Projeto de Lei 2164/2025, que institui incentivo fiscal para tecnologias assistivas para pessoas com TEA — um movimento institucional que reforça a oportunidade de iniciativas como a Ejner 4 Autism.

Esse mercado promissor convive, contudo, com um ambiente de startups estruturalmente desafiador. Entre janeiro de 2015 e setembro de 2024, 8.258 startups brasileiras encerraram atividades — quase metade das 16.936 ativas no período —, com tempo médio de vida de 58 meses e falta de capital como principal causa de mortalidade. Em análise global de 431 startups de venture capital que encerraram atividades a partir de 2023, a falta de capital foi o gatilho final em 70% dos casos, mas as causas estruturais mais relevantes foram a ausência de adequação entre produto e mercado (43%) e o timing inadequado de entrada (29%). O setor de saúde e biotecnologia lidera tanto em número de falências (14,4% do total) quanto em capital perdido (US$ 5,1 bilhões), refletindo o volume de capital necessário para desenvolvimento clínico e os longos ciclos de validação regulatória.

3.2 O ponto de partida: conhecimento clínico sem roteiro metodológico A equipe fundadora da Ejner 4 Autism detinha profundo conhecimento técnico sobre as necessidades de crianças com autismo e suas famílias — conhecimento oriundo, inclusive, da experiência pessoal da fundadora no cuidado do próprio filho, diagnosticado com nível 3 de suporte. O que faltava era um roteiro metodológico sistemático: a equipe não dispunha de fluxos de processo ou stage-gates que permitissem avaliar, a cada etapa, se o projeto deveria prosseguir, retroceder ou ser interrompido.

A dificuldade se estendia à esfera financeira. O orçamento era tratado de forma monolítica — um custo total estimado, sem detalhamento por fase ou marco de validação —, o que impedia identificar quais recursos seriam necessários em cada etapa, quais poderiam ser cobertos com recursos próprios e em que momento buscar investimento externo. Essa falta de granularidade orçamentária gerava insegurança na tomada de decisão e dificultava a negociação com investidores, que demandavam projeções financeiras vinculadas a marcos técnicos e de validação. Também não havia clareza sobre o momento adequado para iniciar as atividades de comercialização, nem integração entre as dimensões de prontidão que permitisse antecipar em que estágio a plataforma estaria pronta para produção em escala.

Em síntese: havia um problema real — a fragmentação de informações em toda a cadeia de atendimento da criança neuroatípica — e uma solução idealizada, sustentada por competências clínicas e empáticas robustas, mas sem nenhum roteiro que orientasse, passo a passo, a transformação da ideia em produto validado e escalável.

3.3 Diagnóstico com TRIZ A aplicação da TRIZ seguiu de forma estruturada, com a matriz de contradições como principal instrumento de apoio à decisão. Para cada problema relevante identificado no desenvolvimento da solução, formalizou-se a contradição subjacente — aimproving feature (o parâmetro a aprimorar) e aworsening feature(oefeito adverso decorrente dessa melhoria) — posicionando o problema na matriz para obter um conjunto de princípios inventivos potencialmente aderentes. A seleção final dos princípios não foi automática, mas resultado de análise crítica quanto à adequação ao problema e à viabilidade de implementação.

Três princípios se destacaram na jornada da Ejner 4 Autism:

•Princípio 10 — Ação Prévia.Priorizado nas etapasiniciais, orientou a estruturação antecipada de dados, fluxos e interfaces, servindo de base para um roadmap de desenvolvimento que alinhasse intenção estratégica, avaliação de riscos e ciclos de validação.

•Princípio 35 — Mudança de Parâmetros.Guiou a decisãode migrar de modelos-piloto físicos para simulações totalmente virtuais, com prototipagem baseada em cenários em cada estágio do IRL, permitindo experimentos digitais com feedback em tempo real.

•Princípio 38 — Oxidantes Fortes(interpretado aquicomo a introdução de um agente externo energizante). Recomendou a integração precoce e ativa das partes interessadas: famílias, terapeutas e educadores foram engajados em etapas de usabilidade, testes visuais e ciclos de feedback, assegurando que o produto refletisse a realidade do usuário e incorporasse percepções de valor em seu núcleo — contribuindo, inclusive, para o desenho da lógica de monetização.

Um princípio adicional — aSegmentação— foi mobilizadopara lidar com a tensão entre flexibilidade e integridade do sistema, viabilizando a construção de uma arquitetura modular que se tornaria um dos ativos técnicos centrais da plataforma, como se detalha adiante.

3.4 Quatro ciclos de Trial PFD O desenvolvimento foi estruturado em quatro ciclos de Trial PFD, cada um seguindo a lógica de formação de hipóteses, definição de critérios, execução de testes, análise e adaptação.

Ciclo 1 — Validação da proposta de valor.O foco estevena validação inicial da proposta de valor e da estrutura conceitual da solução. A empresa aplicou, em seu contexto interno, um questionário semiestruturado (escala Likert e questões abertas) junto a 20 colaboradores e parceiros, avaliando clareza da proposta, relevância percebida, aplicabilidade profissional e intenção de uso.¹ Os dados quantitativos indicaram níveis elevados de concordância nos itens centrais, e as respostas abertas permitiram identificar sugestões e pontos de melhoria. A aprovação da proposta foi inferida da convergência entre alta concordância e ausência de críticas estruturais que inviabilizassem a solução.

Ciclo 2 — Planos de Ensino Individualizados.O focorecaiu sobre a validação da capacidade da plataforma de apoiar o desenvolvimento estruturado de PEIs no ambiente escolar. O ciclo confirmou a confiabilidade da plataforma em fluxos de trabalho multiusuário, identificando necessidades de otimização na lógica de treinamento dos profissionais.

Ciclo 3 — Uso em contexto real.A validação avaliou a incorporação da solução à rotina dos profissionais, já com a solução funcionalmente estruturada. Um avanço central desse ciclo foi a introdução de uma interface centralizada, integrando registro, acompanhamento e análise de informações em um único ambiente. A validação envolveu50 profissionais e familiaresem situação de uso real, ao longo de5meses, monitorando indicadores objetivos de uso — frequência de acesso, volume e regularidade de registros — além de feedback estruturado. Os resultados indicaram mudanças concretas na rotina dos usuários:

redução da necessidade de registros paralelos, maior organização das informações e maior facilidade de acesso ao histórico de atendimentos, com diminuição do tempo gasto na consolidação de dados.

Ciclo 4 — Refinamento a partir do uso.O processoavançou para o refinamento da solução a partir de demandas específicas identificadas em uso, com a incorporação de um módulo de avaliação de dados e de um sistema de proposição de práticas a incorporar ao PEI. Identificou-se a necessidade de flexibilizar campos de registro de evolução, ajustar o fluxo de acompanhamento e propor atividades diárias centralizadas na plataforma. A avaliação interna desse ajuste demonstrou melhoria na qualidade dos registros e maior satisfação dos usuários.

¹Nota metodológica: os dados de uso e satisfaçãoapresentados neste caso foram coletados e analisados pela própria empresa, como parte de sua rotina interna de validação; o autor teve acesso apenas a relatórios agregados e sínteses qualitativas, sem acesso a dados individuais ou identificáveis de usuários, familiares ou pacientes.

Ao longo dos quatro ciclos, a plataforma evoluiu não apenas por melhorias técnicas, mas por um entendimento cada vez mais profundo de como um sistema de suporte digital pode fortalecer a coordenação em ambientes de cuidado complexos e personalizados. A arquitetura modular— um conjunto de módulos independentes,porém interconectados, cada um responsável por uma função específica (registro, acompanhamento, análise) — permitiu que modificações fossem feitas de forma localizada, sem reconfiguração completa do sistema, conferindo maior flexibilidade e escalabilidade à solução. Os Planos de Ensino Individualizados, digitalizados e integrados a essa base estruturada de dados, passaram a contar com maior consistência de registro, rastreabilidade das intervenções e capacidade de adaptação às necessidades específicas de cada criança atendida.

3.5 Monitoramento via IRL: da concepção ao IRL 6 A atribuição dos níveis de IRL não foi descritiva ou interpretativa, mas baseada no cumprimento de critérios objetivos e verificáveis, articulados às quatro dimensões do B-IRL. Cada transição de nível exigiu a consolidação de evidências empíricas compatíveis com o estágio correspondente — implementação funcional de componentes tecnológicos, validação em ambiente relevante de uso, formalização de rotinas operacionais e evidências de aceitação por parte de usuários e stakeholders envolvidos em cada stage-gate.

O projeto teve início noIRL 1— um constructo conceitualainda não validado empiricamente. A progressão pelos níveis subsequentes ocorreu à medida que os ciclos do Trial PFD, orientados pela TRIZ, possibilitaram a materialização incremental da solução. O projeto atingiu oIRL 6quando passou a atender simultaneamente às condições estabelecidas para esse nível nas quatro dimensões:

•Tecnológica:consolidação de uma arquitetura modularfuncional e estável em ambiente de uso.

•Produto:capacidade da solução de suportar, de formacontínua, a gestão de rotinas individualizadas e o planejamento operacional.

•Processo:institucionalização de protocolos de uso,melhoria contínua, configuração e suporte.

•Mercado:validação em contextos organizacionais reais,com feedback estruturado, capacidade de captação de recursos por etapa e evidências de interesse para adoção ampliada.

3.6 Resultados alcançados A aplicação do B-IRL contribuiu para transformar um conceito educacional e uma metodologia clínica robusta em uma solução digital escalável, tecnicamente sólida, mercadologicamente aceita e operacionalmente viável. Com o avanço das etapas, foi possível prospectar recursos de subvenção — aproximadamenteR$ 110 mil em subsídios públicos—, com a aderência a marcos claros e a capacidadede gerar evidências validadas citadas como fatores determinantes pela instituição financiadora.

Estimou-se umaeconomia de R$ 350 milna jornada atéo IRL 6, em comparação com um modelo de desenvolvimento convencional — economia observada em ciclos de prototipagem, otimização de processos de treinamento, redução de retrabalhos e alinhamento de escopo desde a etapa de desenvolvimento:

Nível IRL Atividades típicas Custo sem B-IRL (est.)

Custo com B-IRL (real)Economia

IRL 1–2

(Concepção) Validação da dor, ideação,

TRIZ

R$ 60 milR$ 40 milR$ 20 mil

IRL 3

(Protótipo funcional) Prova de conceito, primeiros testes R$ 120 milR$ 70 milR$ 50 mil

IRL 4–5

(Piloto e validação) Testes em ambiente controlado e campo restrito R$ 200 milR$ 80 milR$ 120 mil

IRL 6

(Transição para escala) Certificações, modelo de negócio, parcerias R$ 210 milR$ 50 milR$ 160 mil Nível IRL Atividades típicas Custo sem B-IRL (est.)

Custo com B-IRL (real)Economia TotalR$ 590 milR$ 240 milR$ 350 mil A plataforma ganhou visibilidade e credibilidade em ambientes institucionais, posicionando-se como infraestrutura de suporte ao cuidado e à educação em ambientes multiatores complexos — envolvendo equipe de saúde, equipe educacional e família.

A análise do percurso permite identificar três fatores críticos, à luz do B-IRL, que contribuíram para o sucesso do projeto:

1.Estruturação prévia do problema via TRIZ, que antecipoucontradições técnicas que só se manifestariam em estágios posteriores. A decomposição da jornada do usuário em elementos modulares e a integração precoce dos stakeholders não foram decisões tomadas ao acaso, mas derivaram da aplicação sistemática dos princípios inventivos.

2.Disciplina dos portões de decisão do Trial PFD, queimpediu o avanço sem evidências consolidadas. Em pelo menos duas ocasiões — ao final do Ciclo 1 e ao final do Ciclo 3 — os critérios de sucesso não foram plenamente atingidos, e a decisão foi refinar hipóteses e realizar novos ciclos antes de avançar para estágios de maior investimento, evitando desperdício de recursos em direções não viáveis.

3.Integração entre as dimensões de prontidão, que impediuque a maturidade tecnológica avançasse desacoplada da maturidade de mercado e de processo. O monitoramento contínuo já identificava, no IRL 3, que a aceitação dos usuários (MRL) e a capacidade de treinamento e suporte (ProcRL) avançavam em ritmo mais lento que a funcionalidade técnica (TRL) — permitindo uma reorientação de esforços que evitou um desalinhamento capaz de comprometer a adoção em escala.

4. Contraponto: uma leitura retrospectiva de um projeto que estagnou

Para evidenciar não apenas o poderprescritivodoB-IRL — sua capacidade de guiar um projeto em desenvolvimento, como no caso da Ejner 4 Autism —, mas também seu poder diagnóstico, este caso inclui uma segunda análise:a leitura retrospectiva, sob a lente do B-IRL, de um projeto acadêmico de base tecnológica que não utilizou nenhum framework formal de gestão de prontidão. O objetivo não é atribuir responsabilidades ou desqualificar o mérito científico do projeto original, mas explicitar, à luz de um referencial estruturado, os pontos em que sua trajetória deixou de atender às condições necessárias para um avanço consistente de maturidade.

4.1 O projeto: um biossensor de papel para glicose O projeto analisado, conduzido no âmbito de um instituto de química de uma universidade pública brasileira, consistiu no desenvolvimento de um biossensor de papel para monitoramento não invasivo de glicose em pacientes diabéticos. Embora os autores não tenham utilizado explicitamente frameworks dereadinesslevel, a estrutura do desenvolvimento técnico relatado — testes de bancada, validação laboratorial, ausência de qualquer articulação com dimensões além da técnica — sugere forte alinhamento com a lógica sequencial e unidimensional do TRL clássico. Com base nas evidências disponíveis, o projeto se encontrava na zona de transição entreTRL5 e TRL 6: havia integração funcional do protótipo e demonstrações técnicas robustas em laboratório, mas nenhuma execução em ambientes operacionais reais, nem validação de fatores regulatórios ou mercadológicos.

4.2 O que o TRL não via A validação técnica do biossensor foi, sob todos os aspectos, bem-sucedida. No entanto, observam-se lacunas relevantes na transição para fases posteriores: ausência de planejamento estruturado para testes de campo, análise regulatória ou elaboração de um modelo de negócio — um desafio comum em projetos guiados predominantemente pela lógica técnica do TRL, que tende a gerar zonas de ambiguidade entre níveis quando não há critérios multidimensionais de progressão.

Um problema técnico real ilustra bem essa lacuna: a variação de coloração dos reagentes por interferência de pH ou umidade ambiental comprometia a confiabilidade das leituras.

Aplicada retroativamente, a Matriz de Contradições da TRIZ revelaria essa tensão entre confiabilidade (worsening feature) e sensibilidade/produtividade(improving feature), apontando para princípios como Segmentação e Mudança de Parâmetros — os mesmos que, de fato, se mostraram úteis na jornada da Ejner 4 Autism. O uso do Trial PFD, por sua vez, poderia ter estruturado as fases experimentais em checkpoints de evolução progressiva, incorporando testes com usuários reais, mapeamento de cadeia de fornecedores e validação junto a órgãos reguladores desde os estágios iniciais.

A trajetória do biossensor exemplifica um fenômeno recorrente em projetos de base acadêmica com forte componente tecnológico: a validação bem-sucedida em laboratório cria uma sensação de prontidão que não se sustenta diante das exigências do mundo real.

Sob a ótica do B-IRL, essa falsa sensação de prontidão decorre precisamente da avaliação unidimensional — o projeto avançou de forma significativa na dimensão tecnológica, mas não gerou evidências nas dimensões de produto, processo e mercado necessárias para sustentar a transição para escala.

4.3 Reinterpretação sob o B-IRL Aplicando retroativamente a lógica do B-IRL, é possível reconstruir onde a trajetória deveria ter incorporado exigências adicionais:

Etapa B-IRL Ação requerida (trilha incremental) Status real do projetoConsequência IRL 1Formular hipóteses de produto (peso 30%); definir segmentação de Não abordadoDesign desconectado das necessidades clínicas e do usuário final Etapa B-IRL Ação requerida (trilha incremental) Status real do projetoConsequência mercado (peso 15%) IRL 2Simular fluxo de uso; definir restrições de processo Não abordadoBarreiras operacionais (ex.:

instabilidade dos reagentes) não identificadas a tempo IRL 3Prototipagem funcional e testes qualitativos iniciais Parcialmente atingido (apenas em laboratório) Ausência de feedback de uso;

usabilidade e interpretabilidad e não testadas IRL 4Definir fluxo de integração;

avaliar aceitabilidade em campo Não atingidoSistema incompatível, por padrão, com fluxos de rotina clínica IRL 5–6Alinhar critérios regulatórios e modelo de implementação Não abordadoProjeto estagnado, sem perspectiva de escala ou adoção Sob a lente do B-IRL, o projeto não avançou, de fato, além do equivalente aoIRL 2: havia documentação técnica detalhada, mas nenhuma dinâmica de testes estruturados em contexto operacional, nenhuma modelagem formal de processos e nenhum alinhamento com critérios regulatórios ou estratégias de implementação. O projeto correu — e, segundo as evidências disponíveis, sucumbiu a — o risco da estagnação por esgotamento de etapas e falta de engajamento externo, sem um ponto de decisão formal de “seguir ou não seguir”.

4.4 O contraste com a Ejner 4 Autism Contrastado com o caso da Ejner 4 Autism, o biossensor funciona como um contraexemplo elucidativo. O primeiro avançou por meio de ciclos de validação em campo, ajuste contínuo e envolvimento profundo das partes interessadas; o segundo permaneceu confinado dentro de sua disciplina técnica e acadêmica. Essa diferença reforça a proposição central do B-IRL:

a prontidão para inovação depende não apenas do desempenho do artefato, mas da capacidade do sistema de recebê-lo, adaptá-lo e sustentá-lo. A análise retrospectiva não apenas evidencia a utilidade diagnóstica do framework, mas também reforça seu valor prescritivo como antídoto contra a estagnação em zonas de risco de executabilidade e escala — o “vale da morte” entre níveis de prontidão aparentemente altos, mas unidimensionais.

5. O que o B-IRL viu que outros modelos não veriam

Para evidenciar o valor diagnóstico específico do B-IRL, é ilustrativo comparar como o mesmo percurso da Ejner 4 Autism teria sido avaliado sob três lentes distintas: o TRL clássico, um modelo multidimensional estático (como o P-IRL, proposto por Özcan et al.) e o B-IRL.

Dimensões consideradas Limitação observada TRLTRL 6Apenas Tecnológica NãoFalsa sensação de prontidão:

ignora por completo o desalinhame nto multidimensi onal que o projeto enfrentava

P-IRL

(multidime nsional estático) Nível 5Produto / Mercado / Tecnologia / Processo NãoAvaliação multidimensi onal, porém estática — sem validação iterativa nem ponderação por risco B-IRLIRL 6Pesos dinâmicos por dimensão e trilha SimIdentificou precocement e (já no IRL

3) o

desalinhame nto entre maturidade técnica e maturidade de mercado/pro cesso, e Dimensões consideradas Limitação observada permitiu a correção a tempo Enquanto o TRL isolado geraria uma avaliação otimista — “a tecnologia funciona, logo está pronta” — sem capturar as lacunas de mercado e processo que, de fato, ameaçavam a adoção da plataforma, um modelo multidimensional estático ofereceria uma fotografia mais completa, mas ainda sem mecanismo de validação iterativa nem ponderação por risco:

trataria a maturidade de mercado como igualmente exigível em qualquer estágio, independentemente do perfil de risco do projeto. O B-IRL, por meio da ponderação dinâmica de pesos e dos portões de decisão do Trial PFD, foi o único capaz de sinalizar — ainda no IRL 3 — que a aceitação dos usuários e a capacidade de suporte avançavam mais devagar que a tecnologia, e de orientar a equipe a agir sobre isso antes de comprometer recursos significativos em escala.

A mesma comparação, aplicada retroativamente ao caso do biossensor, reforça o padrão:

Diagnóstico da estagnação TRLTRL 5–6NãoNenhum — sugere prontidão técnica; a estagnação por fatores não técnicos permanece invisível

P-IRL

(multidimensio nal estático) Nível 3 (prova de conceito) NãoAvaliação estrutural multidimensiona l, mas sem mecanismo operacional para superar as lacunas identificadas B-IRLIRL 2SimCondicionaria o avanço à validação em contexto real, expondo a ausência de feedback de Diagnóstico da estagnação usuários e de estruturação de processos já nos estágios iniciais O padrão que emerge dos dois casos é revelador. Enquanto o TRL responde à pergunta “qual o nível de maturidadetécnicado projeto?”,o P-IRL avança para “quão maduro está o projeto em múltiplas dimensões?” — mas ainda de forma estática. O B-IRL avança um passo além, respondendo “como avançar de forma estruturada, iterativa e ajustada ao risco?”, por meio da segmentação em trilhas, da ponderação dinâmica das dimensões e dos portões de decisão do Trial PFD, que institucionalizam a validação iterativa e a possibilidade de pivotagem. Nos dois casos analisados, esses elementos se traduziram em resultados opostos, mas igualmente informativos: a identificação precoce de um desalinhamento no Caso 1, a tempo de corrigi-lo, e o diagnóstico preciso das causas da estagnação no Caso 2, quando já não havia mais tempo de agir.

Essa diferença sintetiza a proposição central do B-IRL: a prontidão para inovação não depende apenas do desempenho técnico do artefato, mas da capacidade do sistema — organizacional, de mercado, de processo — de recebê-lo, adaptá-lo e sustentá-lo.

6. Lições aprendidas e conclusões

6.1 Duas trajetórias, uma mesma lição Lidos em conjunto, os dois casos revelam uma diferença fundamental na concepção do que significa “avançar” em um projeto de inovação. No projeto do biossensor, o desenvolvimento foi concebido implicitamente como progressão em uma escala unidimensional: cada teste técnico bem-sucedido representava,por si só, um passo em direção à maturidade. Na Ejner 4 Autism, o avanço foi concebido — porque o B-IRL assim o exigiu — como progressãomultidimensional, na qualcada ciclo experimental precisava contribuir simultaneamente para a maturidade técnica, de produto, de processo e de mercado.

Essa diferença de concepção tem implicações diretas para quem gerencia portfólios de inovação em saúde: projetos que avançam apenas na dimensão tecnológica podem acumular ativos técnicos valiosos que não encontram contrapartida em capacidade de comercialização, escalabilidade ou aceitação pelo mercado — exatamente o padrão observado no biossensor. Ao institucionalizar a avaliação multidimensional como pré-condição para o avanço de nível, o B-IRL contribui para prevenir esse desalinhamento estrutural.

6.2 O que o caso ensina sobre gestão da inovação em saúde O caso da Ejner 4 Autism ilustra, de forma concreta, uma tensão recorrente na gestão de projetos de inovação: a necessidade de conciliar estrutura e flexibilidade. Equipes fundadoras com forte conhecimento clínico e empático — como era o caso da Ejner 4 Autism — frequentemente não carecem de visão de produto, mas sim de um roteiro metodológico que traduza essa visão em decisões sequenciadas, orçamento fracionado por marco e critérios objetivos de avanço ou pivotagem. É exatamente nesse ponto que o B-IRL demonstrou seu valor prático:

1. Gestão de portfólio e orçamento por marco.Ao fracionaro desenvolvimento em nove

níveis de prontidão, cada um com entregas e custos esperados, o B-IRL permitiu que a Ejner 4 Autism substituísse uma orçamentação monolítica por uma lógica de investimento escalonado — condição que se mostrou determinante tanto para a eficiência de capital (a economia estimada de R$ 350 mil) quanto para a captação de recursos externos, já que investidores e instituições de fomento avaliam favoravelmente projeções financeiras vinculadas a marcos técnicos e de validação claros.

2. Comunicação entre áreas.As métricas padronizadasde prontidão (TRL, ProdRL,

ProcRL, MRL) ofereceram uma linguagem comum entre fundadores, equipe técnica, parceiros clínicos e investidores — reduzindo a ambiguidade que normalmente surge quando cada área interpreta “progresso” de forma distinta.

3. Prevenção de falhas dispendiosas.A integraçãoexplícita de considerações de mercado

e processo desde os estágios iniciais ajudou a identificar, ainda no IRL 3, um descompasso entre a maturidade técnica e a maturidade de mercado — permitindo corrigir a rota antes que o desalinhamento se tornasse custoso.

4. Capacitação organizacional.Ao longo dos 12 mesesde aplicação, a equipe da Ejner 4

Autism não apenas avançou nos níveis de maturidade, mas também desenvolveu competências de gestão da inovação que transcendem o projeto específico — a familiaridade com formalização de hipóteses, disciplina de portões de decisão e articulação entre dimensões de prontidão tornou-se um ativo organizacional mobilizável em projetos futuros. Essa dimensão formativa é particularmente relevante em ecossistemas de inovação emergentes, nos quais a escassez de competências em gestão é, com frequência, um gargalo tão significativo quanto a escassez de capital.

6.3 Limitações observadas na aplicação Duas limitações emergiram da experiência de implementação e merecem registro para quem considerar aplicar o B-IRL em contextos semelhantes.

Primeiro, a aplicação simultânea de TRIZ, Trial PFD e avaliação multidimensional demanda investimento em aprendizado organizacional. Equipes acostumadas a modelos lineares ou a metodologias exclusivamente ágeis podem enfrentar uma curva de aprendizado inicial — o que reforça a importância de capacitação e de ferramentas de suporte à decisão que simplifiquem a adoção do framework sem comprometer sua integridade conceitual.

Segundo, o B-IRL não é recomendado para todo tipo de projeto. Não é indicado para iniciativas de melhoria contínua e baixa incerteza — nas quais um checklist de prontidão simples ou boas práticas convencionais de gestão de projetos já seriam suficientes — nem para organizações sem um gestor de projetos de inovação dedicado ou sem uma equipe minimamente estruturada, já que a aplicação metodológica demanda capacidade de gestão que pode não estar disponível nesses contextos.

6.4 Ambidestria organizacional, em nível de projeto Uma forma útil de entender por que o B-IRL funcionou onde uma abordagem puramente técnica não teria funcionado é recorrer ao conceito deambidestria organizacional— a capacidade de uma organização equilibrar, simultaneamente, atividades de exploração (busca por novidade, tolerância a incerteza) e de explotação (eficiência, escala, previsibilidade). A literatura clássica sobre ambidestria trata esse equilíbrio como um atributo de nível de firma; o B-IRL o traduz em governança de projeto acionável, por meio de suas três trilhas estratégicas: a Trilha Exploratória espelha a lógica de exploração, priorizando flexibilidade e aprendizado sob alta incerteza; a Trilha Consolidada espelha a lógica de explotação, com foco em eficiência e escalabilidade; e a Trilha Incremental atua como mecanismo de equilíbrio entre essas demandas concorrentes.

O caso da Ejner 4 Autism ilustra essa dinâmica em ação: o projeto nasceu e permaneceu na Trilha Exploratória ao longo de todo o acompanhamento, mas a governança do B-IRL permitiu que, dentro dessa mesma trilha, a equipe alternasse — ciclo a ciclo — entre momentos de exploração pura (Ciclo 1, testando a proposta de valor do zero) e momentos que já incorporavam lógica de explotação (Ciclo 4, otimizando um produto já validado para uso contínuo). Essa alternância não foi um desvio do modelo, mas exatamente o comportamento que o B-IRL foi desenhado para produzir: uma ambidestria que se manifesta de forma dinâmica e situada, ciclo a ciclo, e não como um atributo fixo do projeto ou da organização.

6.5 Contribuições em três camadas A contribuição do B-IRL, evidenciada pelos dois casos analisados, pode ser lida em três camadas de análise. Na camada doprojeto individual,o framework ofereceu à equipe da Ejner 4 Autism instrumentos concretos para estruturar problemas, desenhar experimentos, monitorar maturidade e tomar decisões baseadas em evidências — e, retrospectivamente, teria oferecido ao projeto do biossensor os mesmos instrumentos, condicionando o avanço à produção de evidências multidimensionais desde o início. Na camada doportfólio de inovação, o framework fornece uma linguagem comumpara comparar projetos de perfis heterogêneos — um projeto exploratório e um projeto consolidado, por exemplo — permitindo alocação diferenciada de recursos conforme o risco real de cada frente. Na camadainstitucional, o framework tem potencial comoinstrumento de avaliação para agências de fomento, parques tecnológicos e programas de aceleração, permitindo que se monitore não apenas a maturidade tecnológica dos projetos apoiados, mas também sua prontidão de mercado, de processo e de produto — informação que hoje raramente está disponível de forma padronizada para quem aloca recursos de fomento.

6.6 Direções futuras Três direções de desenvolvimento e validação futura decorrem diretamente da experiência relatada neste caso:

1.Validação quantitativa em maior escala.Estudos longitudinaiscom amostras maiores de projetos podem buscar correlacionar o uso estruturado do B-IRL com métricas objetivas de sucesso — tempo até o mercado, retorno sobre investimento em P&D, taxa de adoção — para além dos dois casos aqui relatados.

2.Adaptação setorial.A customização dos critérios deavaliação e dos pesos dimensionais do B-IRL para outros setores complexos e regulados — energia limpa, mobilidade avançada, agritech — é um caminho natural de expansão, especialmente à luz da aplicação preliminar do framework em ambientes de parques tecnológicos e ecossistemas de inovação aberta, incluindo setores como agroindústria, indústria 4.0 e mineração.

3.Integração com ferramentas digitais.O desenvolvimentode plataformas digitais que operacionalizem a coleta de dados, o monitoramento do IRL e a gestão dos ciclos do Trial PFD tende a ampliar a escalabilidade do framework, reduzindo a curva de aprendizado que hoje é uma das principais barreiras à sua adoção por equipes acostumadas a modelos lineares ou a metodologias puramente ágeis.

6.7 Considerações finais O caso da Ejner 4 Autism demonstra, em contexto real, que a governança de um projeto de inovação em saúde não precisa escolher entre rigor metodológico e flexibilidade para aprender e pivotar. Ao integrar sistematicamente a criatividade estruturada da TRIZ, a experimentação disciplinada do Trial PFD e o monitoramento multidimensional de maturidade ajustado ao risco, o B-IRL ofereceu à startup um caminho metodológico concreto: da concepção de um problema real — a fragmentação da cadeia de cuidado da criança neuroatípica — até uma plataforma validada em uso real, com tração de mercado e recursos captados. O contraponto do biossensor, por sua vez, demonstra que o mesmo framework tem valor mesmo quando aplicado depois do fato: como lente de diagnóstico para entender por que projetos com mérito científico inquestionável não conseguem atravessar o vale da morte da inovação.

À medida que cresce a pressão por eficiência de capital e por trajetórias de desenvolvimento mais previsíveis no ecossistema de healthtechs brasileiro, frameworks como o B-IRL — que tornam explícitos os marcos, os critérios de decisão e a alocação de recursos por etapa — tendem a se tornar cada vez mais relevantes para navegar a jornada da inovação em saúde, da concepção ao impacto sustentável no mercado e na sociedade.