Abstract

A produção massiva de dados e o uso crescente de sistemas de IA como apoio à prática profissional em diversas industrias, apresenta também aos designers o desafio de como documentar os artefatos com foco na recuperação e uso da informação por humanos e sistemas de IA ao longo do ciclo de vida de produtos e serviços. Para entender o [[estado da arte]] sobre gestão do conhecimento em Service Design, o artigo parte dos achados de um levantamento preliminar conduzido com 28 profissionais de design de dois países – 13 do Brasil e 15 do Chile –, com diferentes perfis de atuação, e apresenta uma revisão sistemática de literatura conduzida no Scopus e Web of Science. A metodologia integra as ferramentas: SPIDER (Cooke, Smith & Booth, 2012) para definição das perguntas de pesquisas, JBI Evidence Synthesis (Aroataris et al., ) como conduzir, avaliar e sintetizar e PRISMA (Page et al., 2021) para reportar com transparência.

Resultados principais

os principais achados ou dados numéricos mais relevantes do estudo 📌 Preencher quando o artigo estiver completo.

Conclusões e impicações

o que esses resultados significam e qual a contribuição do seu trabalho para a área 📌 Preencher quando o artigo estiver completo.

Palavras-chave: service design, gestão do conhecimento, artefatos de design

1. Introdução

A motivação para a investigação sobre gestão de conhecimento surgiu a partir da atuação como Product Designer em uma consultoria de tecnologia. O desafio na busca por documentação histórica para entender o roadmap dos produtos nos quais atuei, muita vezes me deparando com informações fragmentadas e armazenada em diversos locais, com informação desestruturada, múltiplos formatos e extensões de arquivo, e com a falta de acesso a documentos com log-ins associados a contas de email não compartilhados.

2. Referencial teórico

3. Metodologia

A metodologia integra as ferramentas: SPIDER (Cooke, Smith & Booth, 2012) para definição das perguntas de pesquisas, JBI Evidence Synthesis (Aroataris et al., ) para conduzir, avaliar e sintetizar e PRISMA (Page et al., 2021) para reportar com transparência.

A triagem por título e abstract seguiu o critério de inclusão de artigos que investigam como conhecimento ou artefatos são documentados, organizados ou recuperados em contextos de design ou serviços, excluindo estudos que usam os termos da busca em sentidos que não tem relação ao fenômeno investigado — como 'service design' aplicado a serviços técnicos de TI ou 'knowledge management' em contextos clínicos sem relação com artefatos de design. Em buscas com termos de significado amplo, como 'design artifacts', foi aplicado critério adicional: apenas artefatos de natureza qualitativa e orientados à experiência ou ao processo foram considerados elegíveis.

Eixo 1

As buscas foram executadas no Scopus como base primária e no Web of Science como base secundária. No Scopus, foram executadas seis strings com refinamentos progressivos em 04/06/2026: a busca inicial retornou 132 resultados; após aplicação de corte temporal (2015–2026), 69 resultados; buscas complementares com termos de artefatos específicos retornaram 12, 41 e 10 resultados respectivamente. O processo de refinamento e os resultados de cada iteração estão documentados nos arquivos de busca anexados ao protocolo registrado no OSF (https://osf.io/3vmn9).

3.1 Posicionamento DSR

3.2 Levantamento exploratório

descrição do piloto multicultural com as limitações corretas

No mês de abril de 2025, foi conduzida uma pesquisa exploratória preliminar com 28 designers, sendo 15 chilenos e 13 brasileiros, para entender sobre padronização, documentação e recuperação do conhecimento e dos artefatos gerado em suas atuações.

Qualitizando os resultados observados

Entre os participantes brasileiros, 92% são sênior contra perfil foi sênior em dos participantes A atuação dos respondentes variou em maior número entre Product designer, Service Designer, UX Designer e UX researcher representando 87% dos chilenos e 85% dos brasileiros , e em menor número Visual Designer (3 com atuação exclusiva nesse perfil) e Designer Strategist (1 exclusivo).

A quantidade média de ferramentas usadas para entrega de artefatos foi de 5,2 (brasileiros) e 5 (chilenas), sendo Mural o mais citado (100% por brasileiros e 93,3% por chilenos). Enquanto o armazenamento dos artefatos é distribuído entre 4 ferramentas por brasileiros e 8 por chilenos. A ferramenta mais usada é o Google Drive, usado por 100% dos respondentes de ambos os países e a média da quantidade de ferramentas usadas para armazenamento é 2,4 entre os brasileiros e 2,5 entre chilenos.

Achados e nível de suporte Na tabela abaixo, consideram-se os achados e evidências com os respectivos níveis de suporte, sendo eles: Direto para um dado que não requer interpretação, Inferido um que requer interpretação e Teórico um que tenha origem na literatura, sem apoio nos dados do levantamento preliminar.

Conclusões do levantamento exploratório

Os achados evidenciam dois problemas centrais: fragmentação do conhecimento (Q4, Q5, Q6) e ausência de estrutura que permita recuperação eficaz (Q6, Q9). Um terceiro problema — informação desestruturada — é inferível a partir dos mesmos dados. Esses três problemas de ordem descritiva motivam a revisão sistemática de literatura organizada em três eixos conceituais: (1) o que a literatura sabe sobre como o conhecimento é gerido em projetos de Service Design; (2) como o conhecimento qualitativo pode ser estruturado e preservado com rigor semântico; e (3) o que os sistemas de IA exigem dos dados para funcionar. Os problemas de interoperabilidade semântica, preservação do significado epistemológico e reposicionamento do designer emergem da interseção entre esses eixos — não do piloto, mas da análise da literatura que a SLR se propõe a mapear.

3.3 Protocolos da Revisão sistemática (SPIDER + JBI + PRISMA)

SPIDER Sample, Phenomenon of Interest, Design, Evaluation, Research type

3.4 Execução das buscas

Os artigos selecionados referem-se a artigos que passaram pela triagem de título e abstract com base nos critérios de inclusão definidos no protocolo. Duplicatas entre buscas foram desconsideradas na estimativa total.

Conclusão metodológica das seis buscas do Eixo 1

Busca 1A → 132 resultados → 8 selecionados

TITLE-ABS-KEY ( "service design" AND ( "knowledge management" OR "organizational memory" OR "tacit knowledge" ) )

Ruído — saúde, turismo, manufatura, hotelaria, biblioteconomia sem relação com design de serviços.

O critério geral funcionou bem para triagem. O principal problema foi o sentido amplo de "service design" — o termo capturou desde design de serviços de saúde até design de serviços de TI. A pré-seleção exigiu leitura do abstract para distinguir Service Design como disciplina de design e um design de um serviço qualquer.

Busca 1B → 69 resultados → 8 selecionados

TITLE-ABS-KEY ( "service design" AND ( "knowledge management" OR "organizational memory" OR "tacit knowledge" ) ) AND PUBYEAR > 2014

Mesmos critérios da Busca 1, com ruído reduzido pela eliminação de literatura muito antiga. Os candidatos são os mesmos — o corte temporal não gerou novos candidatos, apenas reduziu o volume de triagem. Observação importante: os artigos mais relevantes (Mirafzal 2023, Leinonen & Roto 2023, Duryan & Smyth 2019) já estavam na Busca 1 — o corte temporal não os excluiu.

Busca 1C → 66 resultados → 4 selecionados

TITLE-ABS-KEY ( ( "design artifacts" OR "design documentation" OR "design knowledge" ) AND ( "knowledge management" OR "organizational memory" ) AND ( "reuse" OR "retrieval" OR "lifecycle" ) ) AND PUBYEAR > 2014

Aqui o critério de pré-seleção precisou ser mais restritivo. "Design artifacts" no Scopus é dominado pela literatura de engenharia mecânica e manufatura — CAD, PLM, ontologias de produto físico. O critério adicional aplicado foi: o artefato precisa ser de natureza qualitativa e orientado à experiência ou ao processo, não a especificações técnicas de produto físico. Isso excluiu a maioria dos 66 resultados. Candidatos identificados: ~4.

Busca 1D → 12 resultados → 2 selecionados

TITLE-ABS-KEY ( "service design" AND ( "knowledge management" OR "design knowledge" ) AND ( "artificial intelligence" OR "machine learning" OR "language model" OR "LLM" OR "generative AI" ) )

Poucos resultados e nenhum diretamente relevante para o Eixo 1. O cruzamento SD + KM + IA simplesmente não existe como corpo de literatura consolidado — o que é em si um achado metodológico. O critério de pré-seleção foi o mesmo, mas operou num conjunto muito pequeno. Candidatos: ~2, e mesmo esses de relevância periférica.

Busca 1E → 41 resultados → 4 selecionados

TITLE-ABS-KEY ( ( "service blueprint" OR "customer journey map" OR "user journey" ) AND ( "knowledge management" OR "documentation" OR "reuse" OR "retrieval" ) )

Esta busca exigiu critério de pré-seleção diferente das anteriores. Como os termos são muito específicos do campo de Service Design, o problema não foi a polissemia — foi a ausência do componente de gestão do conhecimento. A maioria dos artigos usa blueprints ou jornadas como método de pesquisa ou intervenção, sem investigar como esses artefatos são documentados ou recuperados. O critério adicional aplicado: o artigo precisa tratar o artefato como objeto de gestão, não apenas como instrumento de pesquisa. Candidatos: ~4.

Busca 1F → 10 resultados → 1 selecionados

TITLE-ABS-KEY ( "ResearchOps" OR "research operations" AND ( "knowledge management" OR "design research" OR "UX research" ) )

Aqui o critério de pré-seleção foi o mais simples — com 10 resultados, todos foram lidos. O problema foi diferente: ResearchOps como termo técnico específico quase não existe na literatura acadêmica indexada. A busca capturou "research operations" em sentidos completamente distintos — operações de pesquisa científica, operações de pesquisa clínica, pesquisa operacional. O único candidato real foi identificado pelo uso explícito do termo "ResearchOps" no contexto de UX. Candidatos: 1.

4. Resultados da Revisão Sistemática

4.1 Eixo 1 — o que a literatura diz sobre SD + KM

4.2 Eixo 2 — o que a literatura diz sobre representação do conhecimento

4.3 Eixo 3 — o que a literatura diz sobre IA + dados qualitativos

4.4 Lacunas identificadas na intersecção

5. Discussão

Síntese dos 3 eixos + implicações + 5 problemas declarados

"Os dados do levantamento exploratório evidenciam diretamente dois problemas: a fragmentação do conhecimento entre ferramentas e repositórios, e a ausência de estrutura consistente na organização de artefatos. Um terceiro problema é inferível a partir dos dados — a informação existente carece de estrutura semântica suficiente para recuperação eficaz, evidenciado pela demanda convergente por busca eficaz como característica prioritária. Esses três problemas de ordem descritiva, no entanto, têm implicações que extrapolam a produtividade das equipes. Quando analisados à luz dos requisitos de sistemas de IA baseados em processamento de linguagem natural, revelam dois problemas adicionais de ordem analítica — a falta de interoperabilidade semântica e a perda do significado epistemológico — e um problema prospectivo: o reposicionamento inevitável do designer como curador de conhecimento estruturado. A investigação dessas implicações constitui o objeto da Camada Analítica desta pesquisa."

Os resultados do levantamento exploratório apontam para um diagnóstico coerente [...]. Esse diagnóstico é reforçado pelos achados da revisão sistemática de literatura: as buscas sistemáticas nas bases Scopus e Web of Science confirmaram a escassez de literatura específica sobre gestão de artefatos de Service Design. Os termos canônicos do campo — service blueprint, customer journey, personas — não aparecem associados a práticas de documentação, organização ou recuperação de conhecimento na literatura indexada, evidenciando uma lacuna estrutural que este estudo se propõe a endereçar.

6. Considerações Finais

7. Bibliografia

COOKE, A.; SMITH, D.; BOOTH, A. Beyond PICO: The SPIDER Tool for Qualitative Evidence Synthesis. Qualitative Health Research, v. 22, n. 10, p. 1435–1443, 2012.

AROMATARIS, E.; LOCKWOOD, C.; PORRITT, K.; PILLA, B.; JORDAN, Z. (Eds.). JBI Manual for Evidence Synthesis. JBI, 2024. https://synthesismanual.jbi.global. DOI: 10.46658/JBIMES-24-01.

PAGE, M.J. et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71, 2021.

Diagnóstico dos 132 resultados

• #17 — Mirafzal, Wadhera & Stal-Le Cardinal (2023) — AN EXPLORATION OF KNOWLEDGE MANAGEMENT ACTIVITIES IN MULTIDISCIPLINARY SERVICE DESIGN ORGANIZATIONS — exatamente o que você precisa, Eixo 1
• #16 — Leinonen & Roto (2023) — Service Design Handover to UX design: a systematic literature review — relevante para ciclo de vida de artefatos
• #38 — Duryan & Smyth (2019) — Service design and knowledge management in the construction supply chain — Eixo 1, relevância média
• #50 — Teixeira, Patricio & Tuunanen (2018) — Bringing Design Science Research to Service Design — relevante para DSR + SD
• #82 — Carey, Culley & Weber (2013) — Establishing key elements for handling in-service information and knowledge — Eixo 1
• #84 — Beyhl et al. (2013) — Towards documentation support for educational design thinking projects — documentação de artefatos

Ruído — excluir: A maioria dos outros — saúde, turismo, manufatura, hotelaria, biblioteconomia sem relação com design de serviços.

Diagnóstico dos 69 resultados

• #17 — Mirafzal, Wadhera & Stal-Le Cardinal (2023) — KM em organizações de Service Design — ✅ incluir
• #16 — Leinonen & Roto (2023) — Service Design Handover to UX: SLR — ✅ incluir
• #38 — Duryan & Smyth (2019) — Service design e KM em supply chain — ✅ incluir (média relevância)
• #50 — Teixeira, Patricio & Tuunanen (2018) — DSR aplicada a Service Design — ✅ incluir
• #45 — Mahamuni et al. (2018) — Personas baseadas em conhecimento tácito — ✅ incluir
• #24 — Abdel Razek et al. (2022) — Role of Data in Service Prototyping — ✅ candidato
• #23 — Demirbilek & Mengi (2022) — Open Knowledge in Service Design — ✅ candidato
• #57 — Martinkenaite, Breunig & Fjuke (2017) — Service design as organizational capability — ✅ candidato

Diagnóstico dos 66 resultados

A Busca 1B confirmou algo metodologicamente importante: a literatura sobre gestão de artefatos de Service Design simplesmente não usa os termos "design artifacts" ou "design knowledge" da forma que você esperava. Esses termos pertencem ao vocabulário de engenharia de produto e design mecânico.

• #25 — Folha & Carvalho (2024) — Towards Managing Design Science Knowledge with Large Language Models — ✅ relevante para o cruzamento DSR + LLM
• #32 — Gammack et al. (2022) — Semantic knowledge management system for design documentation with heterogeneous data using ML — ✅ candidato Eixo 2
• #33 — Walsh & Andrade (2022) — Semantic Search with BERT for Design Information Retrieval — ✅ candidato Eixo 3
• #34 — Sassanelli et al. (2021) — Enhancing KM in PSS detailed design — ✅ candidato Eixo 1

Diagnóstico dos 12 resultados

muito poucos e ainda com ruído. O problema está claro agora: a string 1B está capturando "design knowledge" + IA em contexto de engenharia de produto, não de Service Design.

Olhando os resultados, nenhum é diretamente relevante para sua pesquisa. O

• #3 — Han & Moghaddam (2025)
• #8 — Han & Moghaddam (2023) são sobre NLP aplicado a design de produto, não sobre gestão de artefatos de SD.

Diagnóstico dos 41 resultados

• #34 — Bernard & Andritsos (2018) — CJM-ab: Abstracting customer journey maps using process mining — ✅ direto ao ponto — trata jornadas como artefatos formalizáveis e recuperáveis
• #13 — Ding & Zeng (2024) — Service Design Method Based on Digitalization and Componentization Service Blueprint — ✅ candidato
• #20 — Gremyr et al. (2023) — Blueprinting construction logistics services for quality improvement — ✅ média relevância
• #18 — Chang & Shao (2023) — Co-creating User Journey Map: Systematic Approach in Participatory Design — ✅ candidato

Ruído dominante: saúde, dados europeus, engenharia — excluir.

Diagnóstico dos 10 resultados

• #7 — Wilczek & Schneidermeier (2019) — UX Research from hermit to integral enterprise component: A 4-field approach for Research Operations — ✅ alta relevância — é o único artigo acadêmico indexado no Scopus que trata ResearchOps diretamente

Muito poucos e com ruído elevado. Fim

Métodos aplicados por fase

Evolução por mês
Artefatos
Métodos

Distribuição por tipo
Persona57%
Journey Map43%

Artefatos por projeto