Design Vision

Estudo de caso

Como posicionar design para sustentar volume, velocidade e qualidade, quando a execução se tornou mais simples que o julgamento.

Adoção de IA sem revisão de critérios gera falsa produtividade

Aumento de
25%
Adoção de IAEm engenharia
Aumento de2,1%
Produtividade individual
Queda de1,5%
Throughput do sistema
Queda de7,2%
Estabilidade

DORA / Google Cloud 24

Vamos olhar para trás

  1. 22ChatGPT

    A IA entra no uso cotidiano

  2. 24Multimodalidade

    Image-to-code, review de acessibilidade, sugestão de melhorias etc.

  3. 24Artifacts

    Geração de componentes, protótipos completos, dashboards funcionais etc.

  4. 25/26Design Agents

    E2E Agentic design, geração e edição autônomas etc.

As expectativas do mercado sobre os times de tecnologia mudaram

De um lado, pesquisas indicam uma mudança brusca de comportamento, do outro o ponto final do debate sobre designers e código.

43%
Das empresas esperam protótipo funcional
36%
Dos projetos começam por protótipo
Aumento de4
Aumento médio de ferramentas por designer
50%
Já subiram código feito com IA em produção

AI in Design 2026

Baixa do
generalismo

Substituídas por skills específicas.

Decisões
escoando

Outras disciplinas definindo experiência

Assincronia
constante

Cada vez menos trocas ao vivo

Estratégias
confusas

Baixa perspectiva de longo prazo

O ciclo que afasta da IA

Um estudo chinês, Zhang et al., 2026, Acta Psychologica, identificou um comportamento cíclico que afeta a adoção da IA e o desenvolvimento dos designers.

Mesmo com as expectativas, ainda é difícil oficializar o que mudou

Poucas empresas já se sentem capazes de ancorar o uso de IA ao seu modelo de avaliação

28%
Ajustou avaliação de ciclo
8%
Revisitou métricas de performance
4%
Reavaliou o pacote de compensation

AI in Design 2026

Construir bases para que as decisões de design que acelerem o time e antecipem riscos

Quando conseguimos descrever o subjetivo em código para a máquina, design passa a produzir com qualidade e em escala.

Para isso, é preciso reposicionar os times de Design. Acredito em três pilares:

  • Plataformização

    Construir arquitetura de design eficiente para acelerar o tempo de entrega de artefatos

  • Upskilling

    Elevar a régua técnica do time, construindo e buscando novos conhecimentos complementares.

  • Alavancagem

    Foco em iniciativas mais complexas uma vez que o time foi acelerado pela plataforma e seniorizado.

Decisões e critérios de design bem documentados, publicados e revisados como produto vivo

Uma decisão bem embasada precisa de dados, argumentos e critérios de sucesso claros, bem descritos e auditáveis.

Modelos e prompts não compensam a falta de critério. Afinal, critério é o alinhamento preciso de expectativas entre humano e máquina.

Conforme conhecemos mais sobre nosso cliente, os critérios vão mudando, vão variando ou até deixando de existir. Esse ganho de produtividade é o que acredito ser fundamental para Design sair da reatividade e voltar ao protagonismo.

Quando um designer escolhia aplicar um componente em um layout, não era eficiente documentar cada critério por trás da decisão, raramente existiria tempo hábil para a escrita e o consumo.

Num trabalho determinístico com IA, documentar e refinar cada critério é justamente o que eleva a qualidade da entrega e habilita a produção em escala.

Design passa a exigir mais habilidades

Para construir um time maduro e de alta performance temos que buscar skills e experiências complementares às que já temos.

Alavancagem

Conforme a plataformização avança, o olhar de experiência deve ser empregado em desafios mais complexos, e que geram mais valor para o cliente.

Visão sistêmica cross-org
Dar ao time acesso ao pensamento sistêmico, por meio de mapeamentos de jornada, arquitetura e oportunidades
Antecipação de backlog
Atuação em temas despriorizados porém importantes, como discoveries, testes, débitos e melhorias de experiência e etc
Geração de valor global
Side projects que impulsionem a qualidade e produtividade interna, como criação de Data Agent, Knowledge Base, mapeamentos e etc
Tracking das jornadas prioritárias
Acompanhamento com cadência e padrão de processo, qualidade e documentação. Menos dependente e mais veloz no aprendizado

Times rápidos e autônomos também exigem critério de quem gere

Atenção proporcional ao risco
Liderar em cenários de alta ambiguidade e instabilidade, e acompanhar em cenários de maior confiança/menos intensidade.
Sinais de estabilidade
Documentação de playbooks e reprodução de padrões entre designers.
Decisões bem documentadas
A base da plataformização está em documentar, atualizar e gerenciar, de forma eficiente, artefatos AI-friendly.
Design como ferramenta
Capacidade de enxergar design como uma das engrenagens dentre várias, de um sistema interconectado.
Tempo de reação
Com a agilização do desenvolvimento, o agora exige atenção tal qual o longo prazo.

O sucesso está no contexto e no critério

A tecnologia avançou o suficiente para que a disciplina deixe de importar. Os frameworks estão disponíveis e a máquina é mais eficiente que o humano.

Mas design ainda é sobre resolver problemas com empatia, escuta ativa, tom de voz e até atenção ao que não é dito.

Os softwares hoje já são menos requisitados do que a capacidade de navegar por diferentes contextos, mas nem todos têm clareza do que significa isso.

Eu vejo engenharia como role model, à frente em documentação, métricas de eficiência, plataformização, times com skills específicas, e senioridade comprovada em contextos complexos, não por menos, é a disciplina que carrega o uso eficiente de IA em várias empresas.

Na minha última experiência no QuintoAndar vivi parte do que compõe esse raciocínio.

Acredito nesse caminho. Ele presenteia esforço com autonomia.

Motorista VIP

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