Desafio

Um representante de campo no agronegócio visita revendas, percorre propriedades rurais, registra ocorrências e fecha promoções em locais onde o sinal de celular é uma variável, não uma garantia. Por isso, o app que ele usa precisa funcionar independente do que a antena oferece.

A Tekoa Tecnologia entende isso de dentro. Nasceu dentro de um ecossistema agropecuário de alta complexidade, com produção agrícola e indústrias de insumos operando juntas. Essa origem moldou o Tekoa Eve: uma plataforma de gestão de times de campo construída por quem entende o que acontece do lado de fora do escritório. Com mais de mil usuários ativos e presença em todos os estados do Brasil e no Paraguai, o Eve já provava seu valor no mercado.

O desafio era que, com o crescimento acelerado, a Tekoa precisava saber o que estava acumulando abaixo da superfície, no código, no frontend e no backend, antes que a escala amplificasse o que ainda não era visível.

Produtos que ganham tração rapidamente acumulam decisões técnicas tomadas sob pressão de entrega. Cada sprint adiciona camadas. A arquitetura original resolve os problemas de hoje, mas nem sempre foi desenhada para o volume de amanhã. E quando o produto opera em campo, com cache local e sincronização offline, a margem para problemas não percebidos é ainda maior.

A Tekoa chegou à Evo Systems buscando exatamente isso: uma avaliação técnica externa, estruturada e documentada. Não para corrigir algo que estava quebrado, mas para mapear o que precisaria ser corrigido antes que o crescimento tornasse a correção mais cara.

Transformação_

O escopo do projeto foi desenhado em três camadas complementares.

A primeira foi o mapeamento de telas do Tekoa Eve. As 175 telas do app foram documentadas por nome e por captura visual, criando um inventário completo do que existe na interface. Esse trabalho parece simples, mas raramente está feito de forma sistemática em produtos que evoluem por sprints: a documentação acompanha raramente o ritmo do desenvolvimento.

A segunda camada foi a análise técnica. O código foi avaliado em busca de não conformidades no frontend e no backend, com atenção especial à arquitetura de funcionamento offline e à eficiência da persistência de dados em cache. Em um app para representantes de campo, a camada offline não é detalhe de implementação. É a condição para o produto funcionar no ambiente real de uso. No frontend, o diagnóstico identificou 11 problemas. No backend, não conformidades adicionais foram documentadas e parte dos achados permanece sob acordo de confidencialidade com o cliente.

A terceira entrega foi uma tela consolidada de problemas e sugestões. Cada não conformidade identificada foi registrada, contextualizada e vinculada à tela correspondente, formando um documento de referência que conecta o diagnóstico técnico à interface que o usuário vê.

O resultado foi um relatório técnico completo: diagnóstico das não conformidades por camada, recomendações de otimização e uma estrutura de apresentação padronizada que passou a servir como referência para a comunicação técnica interna da Tekoa.

Benefícios_

O relatório atendeu plenamente às expectativas do cliente. As não conformidades identificadas foram priorizadas e incorporadas ao backlog de desenvolvimento, passando de problemas desconhecidos para itens de roadmap com contexto, justificativa e impacto documentados.

Esse é o resultado prático de um diagnóstico bem feito: não é a correção dos problemas, é a capacidade de corrigi-los na ordem certa. Sem um mapeamento estruturado, times de desenvolvimento priorizam pelo que aparece primeiro, seja o bug que o cliente reporta ou a feature que o comercial pediu. Com o diagnóstico, a Tekoa passou a priorizar pelo que importa tecnicamente, com visibilidade sobre o que estava acumulando e o custo de deixar para depois.

A padronização da documentação técnica foi um ganho colateral: a estrutura desenvolvida para apresentar o diagnóstico passou a ser usada como referência para comunicação com o cliente e para apresentação de recomendações em projetos futuros.

Há um momento específico na vida de um produto digital em que uma avaliação técnica externa tem o maior retorno: depois que a tração está provada, mas antes que o crescimento torne cada correção mais complexa e mais cara. No caso do Tekoa Eve, esse momento foi reconhecido pelo time antes de se tornar urgente. O produto tinha usuários reais, operação nacional e um ambiente de uso exigente: campo, offline e múltiplos perfis de usuário. O diagnóstico entregou visibilidade sobre o que precisava evoluir para que o Eve continuasse crescendo com a mesma consistência que o trouxe até aqui.

Ferramentas utilizadas_

• Flutter (Dart)

Seu produto tem tração. Você sabe o que está acumulando abaixo da superfície?

Esse é o momento exato para uma avaliação técnica externa: depois que a tração está provada, antes que o crescimento torne cada correção mais complexa e mais cara. Uma avaliação estruturada identifica o que precisa de atenção enquanto corrigir ainda é simples.