À medida que a IA transforma o design de produto, ela pode dar mais autonomia aos designers — ou expor lacunas que essa mesma autonomia torna mais difíceis de esconder. Ao analisar ambos os cenários, surge uma questão central: o que acontece quando designers precisam de menos permissão para agir?

Durante anos, designers disseram que conseguiriam fazer um trabalho melhor se as organizações simplesmente saíssem um pouco do caminho. Nem sempre com essas palavras, é claro. Normalmente, a reclamação aparece de forma mais razoável: não tivemos tempo suficiente da equipe de engenharia, o time de produto já tinha decidido a solução, o roteiro estava lotado, a liderança só se preocupava com os números daquele trimestre, a pesquisa foi cortada, o experimento nunca foi realizado corretamente, o design debt era conhecido, mas ninguém queria gastar uma sprint para resolvê-lo.

Grande parte disso é verdade. Muitos designers já trabalharam naquele espaço desconfortável entre produto e engenharia. O time de produto define o problema, ou pelo menos acredita que define. A engenharia determina o que é tecnicamente viável, ou pelo menos o que cabe no orçamento. E espera-se que o design torne tudo mais claro, simples, coerente, utilizável e, ocasionalmente, mais desejável, tomando cuidado para não atrapalhar demais o plano já estabelecido.

Essa sempre foi uma posição desconfortável.

Designers são incentivados a pensar estrategicamente, mas muitas vezes não têm poder para agir estrategicamente.

Eles conseguem identificar um onboarding que não funciona, uma jornada de upgrade confusa, um empty state que faz o usuário se sentir perdido ou uma feature que parece perfeitamente razoável durante uma product review, mas não faz sentido quando usada no mundo real. Identificar o problema é uma coisa. Conseguir corrigi-lo é outra.

Por isso, o trabalho de design muitas vezes se transforma em uma argumentação. É preciso defender o caso, fazer anotações no fluxo, apresentar trechos da pesquisa, mostrar tickets de suporte, exibir o protótipo no Figma e explicar por que aquele “pequeno edge case” é, na verdade, a primeira experiência de metade dos novos usuários. Todo mundo concorda, reconhece que é importante e, em seguida, volta para aquilo que já estava previsto no roteiro.

Esse é um dos motivos pelos quais a IA é muito mais interessante para o design do que o debate tradicional sobre “ela vai substituir os designers?” sugere. A verdadeira transformação não está no fato de designers conseguirem criar mais telas. Ninguém precisa de mais telas. A mudança realmente interessante é que os designers talvez passem a precisar de menos permissão.

O cenário otimista: designers precisam de menos permissão

Hoje, um bom designer pode sair de “deveríamos corrigir isso” para “eu corrigi isso e coloquei no ar”.

Ele pode criar um protótipo de um onboarding alternativo, escrever e testar uma copy de produto mais clara, construir uma versão funcional inicial de uma interação, corrigir pequenos pontos de design debt sem esperar três meses por espaço no roteiro e tornar uma solução melhor visível o suficiente para que fique mais difícil ignorá-la.

Isso altera a política por trás do trabalho. Historicamente, o design dependeu bastante de persuasão porque designers não tinham meios diretos de produção. A IA reduz essa dependência.

Não em todos os lugares e nem para todas as situações. Produtos complexos continuam envolvendo arquitetura, infraestrutura, modelos de dados, permissões, segurança, compliance, sistemas legados e todas as outras razões pouco glamorosas que tornam software difícil de construir. Ainda assim, essa fronteira está mudando.

Uma parcela maior da distância entre ter uma ideia e transformá-la em algo real agora pode ser percorrida por um designer motivado que tenha as ferramentas certas.

Nesse futuro, designers se tornam menos dependentes de permissão. Dependem menos do time de produto para validar que determinado problema merece atenção, menos da engenharia para transformar cada pequena melhoria em realidade e ficam menos presos ao papel de crítico interno, responsável pelo bom gosto ou operador de Figma.

Em contrapartida, passam a ter mais capacidade de criar, testar, corrigir e colocar soluções no ar.

Os melhores designers começam a se parecer menos com designers de produtos tradicionais e mais com líderes híbridos de produto. Eles continuam se preocupando com interação, hierarquia, linguagem, fluxo, branding e craft, mas também entendem a dimensão comercial do problema.

Conseguem fazer trade-offs. Conseguem criar protótipos em código, ou pelo menos muito próximos disso. Conseguem usar IA para explorar possibilidades rapidamente e, depois, aplicar julgamento para descartar a maior parte delas.

Também conseguem sentar com um fundador ou PM e transformar uma preocupação vaga sobre o produto em algo concreto até o fim do dia.

Talvez existam menos profissionais com esse perfil, mas será mais difícil ignorá-los.

O modelo atual das organizações de design foi construído, em parte, em torno da escassez: pouco tempo disponível da engenharia, produção lenta, protótipos caros, transferências entre especialistas e grande necessidade de coordenação entre equipes.

Se a IA reduz parte dessa escassez, provavelmente também diminui a necessidade de algumas das funções que cresceram em torno dela.

O cenário otimista não é aquele em que todos os designers mantêm seus empregos e simplesmente recebem um aumento de produtividade. Isso parece otimista demais.

Uma possibilidade mais plausível é que o número total de designers diminua, enquanto os profissionais que permanecerem passem a exercer influência muito mais direta sobre o produto.

Para os melhores designers, isso não seria necessariamente um resultado ruim. Pode até ser exatamente aquilo que muitos deles vêm pedindo há anos.

O cenário pessimista: autonomia também expõe as lacunas

Autonomia tem consequências.

Se a IA dá aos designers mais espaço para agir, ela também remove parte da proteção que existia anteriormente. As mesmas restrições que impediam bons designers de avançar também protegiam profissionais mais fracos de terem suas capacidades realmente testadas.

Durante anos, foi relativamente fácil dizer: eu tinha uma ideia melhor, mas nunca tivemos tempo de engenharia para executá-la.

Às vezes, foi exatamente isso que aconteceu.

Em outras situações, porém, aquela ideia melhor nunca passou de uma crítica. Ela nunca foi concretizada. Nunca foi testada. Nunca precisou lidar com os trade-offs desconfortáveis da realidade.

Parecia uma boa ideia justamente porque permanecia protegida na posição confortável de oposição àquilo que realmente havia sido lançado.

Muitos designers são bons em perceber o que está errado. Menos profissionais são realmente bons em decidir o que deveria acontecer no lugar. E um grupo ainda menor consegue tornar essa alternativa concreta o suficiente para que outras pessoas possam avaliá-la. A IA tende a expor essa diferença.

Se você consegue criar um protótipo daquilo que está recomendando, sua recomendação precisa ser melhor.

Se consegue construir o fluxo alternativo, esse fluxo precisa sobreviver aos detalhes.

Se consegue testar a copy do produto, precisa se importar com o que realmente acontece quando os usuários a leem.

Se consegue resolver aquele pequeno design debt, também precisa decidir se realmente valia a pena corrigi-lo.

Alguns designers talvez não sejam tão estratégicos quanto imaginam.

Eles aprenderam a linguagem da estratégia sem experimentar o desconforto de assumir responsabilidade pelos resultados.

Sabem falar sobre necessidades dos usuários, objetivos de negócio, systems thinking e qualidade de produto, mas enfrentam dificuldades quando precisam realmente tomar uma decisão.

Querem influência, mas não necessariamente a exposição que acompanha essa influência.

A profissão passou muito tempo defendendo que design deveria ter mais poder. Tudo bem. Mas mais poder significa menos desculpas.

Significa que o trabalho passa a ser avaliado menos pela elegância do argumento e mais pela qualidade daquilo que você criou, testou ou mudou.

Esse é um critério melhor, mas não será gentil com todo mundo.

Existe ainda um segundo cenário pessimista, e provavelmente é aquele que grandes equipes de design deveriam observar com mais atenção.

Produto e engenharia já possuem mais poder institucional do que design na maioria das empresas. Essas áreas controlam o roteiro, a arquitetura técnica, a dinâmica das sprints, as métricas e, normalmente, a linguagem que a liderança compreende.

Design frequentemente precisa traduzir suas preocupações para os termos de outras áreas antes que elas sejam consideradas relevantes.

A IA talvez não reequilibre esse poder.

Ela pode simplesmente oferecer capacidades suficientes de design para produto e engenharia, tornando mais fácil deixar designers de fora do processo.

Um PM capaz de gerar um fluxo razoável, uma copy aceitável e um bom protótipo pode deixar de sentir a mesma necessidade de envolver design nas etapas iniciais.

Um engenheiro capaz de usar IA para produzir uma interface razoável pode considerar que o design system já resolve boa parte das decisões necessárias.

Um fundador que consegue chegar a uma demo visualmente refinada em uma tarde pode acabar confundindo polish com product thinking.

O problema não é que essas pessoas subitamente se tornarão ótimos designers.

O problema é que muitas empresas não conseguem diferenciar great design de plausible design.

Design plausível é perigoso.

Ele parece coerente durante uma product review. Utiliza os componentes corretos. O espaçamento está adequado. A copy não é constrangedora. O fluxo funciona na maior parte do tempo. Ninguém na reunião se sente incomodado o suficiente para levantar uma objeção.

Então o produto vai para o ar.

Muitas decisões ruins de produto já sobrevivem porque parecem plausíveis. A IA produzirá ainda mais delas.

É nesse ponto que o design pode perder espaço rapidamente, não porque gosto, julgamento, pesquisa e pensamento sobre interação tenham deixado de importar, mas porque os outputs visíveis do trabalho de design se tornam cada vez mais fáceis de imitar por outras funções.

Se uma empresa já acredita que design é basicamente tela, protótipo e polish, a IA oferece uma maneira mais barata de obter essas coisas.

Nesse cenário, design não ganha mais ação. Seu campo de atuação fica menor.

Os designers restantes passam a administrar o design system, fiscalizar o uso dos componentes, revisar fluxos que já foram definidos, organizar interfaces, manter a consistência do branding e participar de lançamentos importantes, demos executivas e alguns problemas complexos envolvendo várias plataformas.

É um trabalho útil, mas ocupa uma área menor.

Menos participação na definição do produto e mais manutenção daquilo que já existe.

É por isso que o argumento de que “a IA vai automatizar os 20% chatos do trabalho” parece confortável demais.

Em algumas empresas, talvez seja exatamente isso que aconteça.

Mas, em grandes organizações de tecnologia, onde equipes de design cresceram em torno de coordenação, produção e processos, a redução pode ser muito maior.

Talvez 50%. Talvez ainda mais.

Principalmente em empresas onde a liderança nunca compreendeu completamente por que a equipe de design havia crescido tanto em primeiro lugar.

Onde podemos chegar

A parte desconfortável é que os dois futuros podem acontecer ao mesmo tempo.

A IA pode tornar os melhores designers muito mais capazes e muitos designers medianos menos necessários.

Pode dar mais agency ao design ao mesmo tempo que reduz o headcount das equipes.

Pode permitir que um pequeno grupo de designers se aproxime da liderança de produto enquanto empurra outros para funções de governance e manutenção.

Pode libertar designers da necessidade de esperar por permissão e, ao mesmo tempo, revelar que alguns profissionais se sentiam mais confortáveis esperando do que agindo.

Os designers que terão melhor desempenho não serão aqueles que simplesmente usam IA para produzir mais alternativas.

Alternativas agora são baratas.

Os profissionais que se destacarão serão aqueles que conseguem entender qual opção vale a pena seguir, por que ela importa, como testá-la, o que deve ser eliminado, onde o produto está enganando a si próprio e quando aquilo que parece “bom o suficiente” está silenciosamente prejudicando o negócio.

Eles precisarão ter bom gosto, mas bom gosto não será suficiente.

Também precisarão de julgamento de produto, curiosidade técnica, visão comercial e coragem para tomar decisões antes que todas as variáveis estejam resolvidas.

Precisarão se sentir confortáveis alternando entre uma conversa com um cliente, um protótipo, uma preocupação de precificação, uma questão de branding e algum detalhe complicado da implementação, sem insistir que cada um desses assuntos pertence exclusivamente a outra pessoa.

Ainda é difícil dizer exatamente onde tudo isso vai terminar.

O cenário mais positivo é aquele mais próximo do bull case: menos estruturas de permissão, mais execução, mais ação e bons designers finalmente capazes de demonstrar o que conseguem fazer sem serem limitados pelas estruturas ao redor deles.

O risco é que o resultado fique mais próximo do bear case: produto e engenharia absorvem grande parte do trabalho, empresas decidem que design plausível é bom o suficiente e design perde status, headcount e espaço estratégico.

Na prática, provavelmente veremos uma combinação desconfortável dos dois cenários.

Alguns designers usarão IA para conquistar mais ação.

Algumas empresas usarão IA para precisar de menos designers.

Algumas equipes produzirão trabalhos melhores porque a distância entre julgamento e execução ficará menor.

Outras colocarão no mercado uma quantidade maior de mediocridade plausível simplesmente porque ninguém na sala conseguirá perceber a diferença.

Durante anos, designers disseram que poderiam gerar mais valor se fossem menos limitados pela organização ao seu redor.

A IA está prestes a colocar essa afirmação à prova.

Alguns finalmente terão a oportunidade de demonstrar que estavam certos.

Outros descobrirão que aquelas limitações estavam, de certa forma, trabalhando a seu favor.