Em 8 de maio de 2026, realizamos o evento "A Experiência do Usuário em Confiança e Segurança" na Okta Bangalore — nosso primeiro evento de design focado em projetar para confiança e segurança. O que começou como uma conversa sobre complexidade evoluiu para algo mais profundo: uma reflexão coletiva sobre o que significa ser designer em um mundo onde a inteligência artificial é prioridade.
Mas eis o que tornou este evento diferente: não nos limitamos a falar sobre engajamento; nós o planejamos.
Ao longo da noite, entre cada apresentação relâmpago, fizemos uma nova pergunta a mais de 150 participantes por meio de um aplicativo web desenvolvido especificamente para essa finalidade. Enquanto ouviam os palestrantes discutirem a complexidade administrativa, as experiências dos desenvolvedores e o futuro do design empresarial, os participantes responderam a perguntas para revelar a posição da comunidade de design em relação à IA, ao julgamento e às habilidades mais importantes.
Essa não foi uma pesquisa pós-evento. Esta foi uma verificação de pulso ao vivo — percepções em tempo real capturadas à medida que ideias eram discutidas, suposições eram questionadas e perspectivas mudavam.
Confira o que aprendemos.
Os dados e o feedback apresentados abaixo são derivados das respostas de 150 designers da comunidade de Bangalore que participaram do evento Okta x Friends of Figma. Esses profissionais representam uma gama diversificada de setores e empresas.
O conjunto de ferramentas de IA: um cenário fragmentado
O que pedimos
Descreva seu conjunto atual de ferramentas de IA — quais ferramentas você utiliza para o trabalho de design e para que exatamente você usa cada uma delas?
O que surgiu
Essa primeira pergunta revelou uma verdade que suspeitávamos, mas precisávamos confirmar: ainda não existe um fluxo de trabalho padrão para o design de IA.
As ferramentas mais mencionadas agruparam-se em locais previsíveis:
- Claude: Mencionado em pesquisa, ideação, arquitetura e geração de código.
- Figma Make: Para designers que usam IA diretamente como sua principal ferramenta de design.
- Cursor: Para prototipagem rápida e design assistido por código.
- ChatGPT e Copilot: para pesquisa e tempestade de ideias de propósito geral.
- Perplexity and Gemini: Para síntese de pesquisa e análise comparativa
- v0 e Antigravity: Para geração rápida de MVP e protótipos.
Mas a composição do conjunto de ferramentas variava drasticamente de acordo com o nível e a especialização do designer.
Um designer sênior de UX de uma grande empresa de consultoria descreveu sua abordagem de orquestração: "Figma Make e Claude para protótipos interativos." NotebookLM para analisar documentos, pesquisar vídeos e sintetizar tudo.
Entretanto, um líder de design apresentou um panorama diferente: "ChatGPT para perguntas e respostas, Claude para design, Figma Make para protótipos, Claude Code para produção e Gemini para imagens e ícones."
O insight
Os designers não estão à espera da "ferramenta de IA perfeita". Eles estão reunindo conjuntos de ferramentas personalizados para seus problemas específicos — pesquisa, ideação, prototipagem e apresentação. Não se trata tanto de dominar uma única ferramenta, mas sim de orquestrar várias delas.
Onde dados e instinto se encontram
O que solicitamos
Descreva uma decisão de projeto recente em que os dados apontaram para uma direção, mas o instinto indicou outra. O que foi feito e por qual motivo?
O que isso revelou
Essa questão toca no cerne do que torna o design valioso em um mundo movido a inteligência artificial. Quando os dados falam uma língua e a intuição fala outra, onde se situa o julgamento do designer?
As respostas foram preocupantes. Eles revelaram que os designers vivem em constante tensão entre o que as métricas dizem e o que a experiência lhes revela.
Um designer de um aplicativo de streaming bastante conhecido descreveu um momento em que a análise de dados orientada por IA quase os levou ao erro:
"Estávamos tentando melhorar a retenção de usuários do nosso aplicativo." De acordo com os dados, os usuários estavam desistindo em uma determinada etapa do processo de integração; no entanto, eu tive uma ideia completamente diferente... a IA interpretou as métricas incorretamente, e a decisão de design que tomei por causa disso não fazia sentido algum. O problema foi detectado — acredite, por um de nossos usuários — e foi aí que o corrigimos e ajustamos o fluxo.
Um gerente de design visual de uma empresa global de bens de consumo manteve-se firme em seu instinto quando os dados diziam uma coisa e seus olhos diziam outra:
"Em um projeto recente, os dados indicaram que as pessoas não se identificariam com a linguagem de design que estávamos buscando." Mas eu sabia que poderíamos vender a linguagem de design, e ela foi bem recebida, e o projeto foi um sucesso.
O padrão observado nas respostas
Quando os designers confiavam em seu instinto em vez de recomendações de IA, eles não estavam rejeitando dados — estavam trazendo um contexto que a IA não consegue acessar: relacionamentos com os usuários, histórico organizacional, objetivos estratégicos e as nuances do que "sucesso" realmente significa em seu domínio específico.
Isso não foi uma rebelião contra a IA. Foi uma prova de que o bom senso importa.
Quando a IA erra: o problema da correção
O que solicitamos
Conte-nos sobre uma vez em que a IA cometeu um erro no seu trabalho — e como o senhor(a) o detectou ou corrigiu.
O que isso revelou
Os erros de IA não seguiram um padrão único. Eles se dividiram em três categorias distintas, cada uma revelando algo diferente sobre como os designers precisam pensar:
Colapso de contexto
A IA simplifica demais cenários complexos. Um designer de UX sênior de uma grande empresa de consultoria descreveu isso:
Às vezes, ele gera resultados incorretos e se desvia da intenção. Assim, quando analisamos o design do ponto de vista do usuário (análise cognitiva), identificamos o problema e iteramos para corrigi-lo.
Viés sem consciência
Um designer de uma empresa de tecnologia financeira (fintech) detectou um erro sutil, porém crítico:
"Era a codificação do protótipo... A única maneira de corrigir é com instruções melhores, fornecendo muito contexto e referências."
O problema da suposição
Às vezes, a IA dá saltos lógicos que interrompem os fluxos de trabalho reais. Um designer de produtos Fintech descreveu isso vividamente:
Recentemente, eu estava trabalhando em um recurso de teste em um fluxo de editor SQL, onde os casos de teste eram verificados pelo sistema ou pelo usuário. E, ao simular conflitos, o sistema presumia que até mesmo o que fosse verificado pelo sistema seria verificado por humanos, interrompendo o fluxo.
Como esses erros foram detectados?
Invariavelmente, a resposta era: outros humanos e usuários. A maioria dos designers mencionou a detecção de erros de IA por meio de feedback do usuário (mais comum), revisão por pares, validação de especialistas no assunto ou testes diretos com dados reais.
Um vice-presidente assistente de uma empresa do setor financeiro descreveu um ciclo de validação:
"Sempre peço à IA que valide suas decisões e resultados a partir da perspectiva de outra pessoa. Por exemplo, se for uma decisão técnica, peço à IA que assuma o papel de um diretor de tecnologia ou de um gerente de engenharia para revisá-la e corrigir o rumo."
Como a IA mudou o processo de design (para melhor e para pior)
O que solicitamos
De que forma o trabalho com IA mudou a sua abordagem à exploração ou ideação de projetos em fase inicial?
O que isso revelou
A relação entre IA e o processo de design não é unidirecional. A situação é complicada. Os designers estão vivenciando simultaneamente libertação e pressão.
O paradoxo da velocidade
Os designers adoraram a aceleração:
"Definitivamente aumentou a velocidade com que conseguimos obter protótipos interativos que podemos testar com os usuários e a equipe de desenvolvimento." Portanto, inicio sempre por esses, e toda a minha equipe procede da mesma forma. Nunca mais começamos um projeto do zero no Figma. O contexto é sempre alimentado no prompt, e a partir daí o processo se repete.
Mas essa aceleração teve um custo oculto. Um dos fundadores de uma organização de design de produto captou a tensão perfeitamente:
Por um lado, agora é muito mais fácil visualizar diferentes iterações e, ao mesmo tempo, as partes interessadas querem o produto final já na primeira etapa. Como designer, diria que estou amando e odiando um pouco ao mesmo tempo.
A mudança de clareza
Diversos designers descreveram uma reorientação positiva. Em vez de mergulharem no Figma, agora eles pensam profundamente primeiro:
"A IA realmente me ajudou a organizar meus pensamentos, a debater abordagens e a pensar de forma alternativa." Agora, passo a maior parte do meu tempo fazendo isso e depois parto para o design, o que, em última análise, me trouxe mais clareza e confiança ao apresentar as propostas.
A questão da criatividade
Um designer gráfico expressou uma preocupação que persistiu em todas as respostas:
"Tenho feito menos brainstorming de variações do que antes, quando não usava IA, e sinto que isso acelera o projeto e o torna mais eficiente. No entanto, isso pode me afetar como designer e minha criatividade a longo prazo, já que não trabalho com muitas variações e não exploro ideias de forma tão ampla e profunda."
Os problemas que a IA ainda não consegue resolver
O que solicitamos
Qual é um problema de design que o senhor acredita que a IA fundamentalmente não consegue resolver — e por quê?
O que isso revelou
Quando pedimos aos designers que definissem o limite, o consenso foi surpreendente e consistente. Quatro temas emergiram com notável clareza:
Empatia e compreensão humana
Vários designers voltaram a isto:
"Compreender o comportamento humano é a essência do design." E isso é difícil para o LLM, já que ele opera com base em conhecimento pré-existente. Isso precisa ser feito por humanos para obter os melhores resultados.
"Qualquer projeto que necessite de empatia e compaixão humanas."
Inovação e originalidade
Um dos líderes fundadores, vindo de uma organização de design de produto, foi direto:
"Ser inovador." A IA repete o que já foi fornecido. Assim, o melhor que pode fazer é recriar o que já existe; no entanto, com a intervenção humana, a inovação e a criatividade são infinitas. "Então, eu diria que, sem o toque humano, mesmo a IA ainda proporciona uma experiência ruim."
Contexto e pensamento sistêmico
Um designer de produto de uma empresa de tecnologia financeira identificou uma limitação estrutural:
"Acredito que a IA ainda tem um longo caminho a percorrer no que diz respeito à análise de contexto." A mente fica sobrecarregada ao tentar lembrar decisões passadas e por que algo foi estacionado. E é aí que um ser humano ainda é necessário.
Navegação organizacional e de partes interessadas
Um designer sênior de uma grande empresa de consultoria apontou para uma realidade que a IA não consegue automatizar:
"A consistência do sistema de design e a conformidade." Além disso, a gestão de stakeholders é difícil para a IA.
Como os designers justificam as decisões assistidas por IA
O que solicitamos
Como justificar decisões de design assistidas por IA para as partes interessadas ou colegas de equipe que são céticos em relação à IA?
O que isso revelou
Os designers que prosperavam em um mundo onde a IA era prioridade não escondiam o uso que faziam da IA — pelo contrário, eram estratégicos nesse sentido. Emergiram quatro abordagens distintas:
A abordagem transparente
Propriedade sobre a opacidade. Um designer de produto de uma empresa de tecnologia financeira observou:
"Eu realmente não costumo destacar isso." E não é necessário. Porque sou eu quem dá as instruções e orienta a forma como a IA sintetiza as descobertas, o contexto, o histórico e os requisitos. E quando se trata de decisões, eu assumo a liderança.
A abordagem com ressalvas
Clareza quanto às limitações. Um designer de uma grande empresa de consultoria compartilhou:
"Simples." Faço algumas ressalvas. Não justifico os projetos ou dados exatos, apresento ressalvas e, em seguida, minha opinião.
A abordagem da responsabilização
A propriedade como diferencial. Um especialista em UX de uma corporação global de tecnologia e manufatura explicou:
"Percebi que, desde que seja auxiliado por IA e não decidido por IA, as decisões não precisam de muita justificativa (pelo menos no que diz respeito ao uso de IA)." A parte mais importante é assumir a responsabilidade pela decisão.
A abordagem baseada em dados
Narrativa baseada em evidências. Um líder de design de uma organização de design de produto descreveu sua descoberta inovadora:
"Eu era um dos que se opunham à IA quando meus colegas mais jovens e mentores mostraram as decisões de design que foram tomadas usando IA." A forma como me convenci foi basicamente entendendo como chegamos àquela solução. Graças a essa abordagem baseada em dados, sem precisar gastar horas em pesquisas, consegui convencer meus stakeholders e colegas de equipe.
O insight
Os designers mais confiantes não escondiam o uso de IA — eles eram transparentes sobre o papel que a IA desempenhava e claros sobre as decisões que tomavam como designers.
As habilidades que mais importarão
O que solicitamos
Se o senhor pudesse aprimorar apenas uma habilidade para se manter à frente como designer em um mundo dominado pela IA, qual seria e por quê?
O que isso revelou
Quando os designers projetavam para o futuro, quando imaginavam o que precisariam para prosperar nele, as respostas eram notavelmente consistentes e profundamente humanas.
Habilidades prioritárias
- Pensamento sistêmico e de produto (23%): a IA pode gerar soluções; os designers precisam definir os problemas.
- Direção de arte e técnica (18%): O toque humano, o bom gosto visual e a direção criativa.
- Pesquisa e empatia (16%): Compreendendo as necessidades humanas reais versus os padrões da IA.
- Comunicação e articulação (14%): O pensamento claro leva a melhores instruções e melhores resultados.
- Navegação e instruções por IA (12%): Não usar IA, mas orquestrar IA de forma eficaz.
- Colaboração interfuncional (10%): Gestão de stakeholders, conhecimentos técnicos
- Inovação criativa (7%): Originalidade e pensamento além dos padrões existentes.
Mas as citações por trás dos números contavam a verdadeira história. Um designer sênior de uma grande empresa de consultoria apontou um paradoxo:
"Quero ser capaz de criar fluxos de trabalho colaborativos de IA otimizados." Saber como usar as ferramentas da melhor maneira possível.
Um alto executivo de uma gigante do software empresarial foi direto ao ponto:
"Aprimorar minhas habilidades."
Um designer visual de uma empresa fornecedora de software de computação em nuvem descreveu isso como um problema de raciocínio:
"Pensar bem é importante; a inovação sempre surge de uma reflexão profunda." Se o senhor tiver objetivos claros, poderá dar instruções melhores, explicar melhor a IA e concluir o trabalho. É isso que acredito que estará à frente na corrida da IA como designer.
E um designer de uma agência de design trouxe isso de volta à humanidade:
"Seja mais empático e de mente aberta, e projete pensando nas pessoas!" Não para usuários, não para clientes, mas para pessoas. Pense nisso, e o significado realmente muda para pessoas em comparação com usuários e clientes!
O consenso tácito
Ao ler mais de mil respostas compartilhadas ao longo da noite, um quadro claro surgiu: os designers não têm medo da IA. Eles são céticos em relação à propaganda exagerada em torno dela.
Eles veem a IA como uma parceira de ideias, uma aceleradora de pesquisa e uma ferramenta de prototipagem — não como uma substituta do julgamento de design. Na verdade, eles veem a IA como algo que torna o julgamento e a habilidade mais importantes, e não menos.
Os designers que prosperam nesse ambiente compartilham características:
- Eles usam IA intencionalmente: não porque seja uma novidade, mas porque resolve problemas específicos.
- Eles validam com os usuários: os dados da IA são verificados com o feedback humano.
- Eles se concentram na articulação: pensamento claro antes do estímulo.
- Eles mantêm a responsabilidade: a IA auxilia; os designers decidem.
- Eles estão em constante aprendizado: experimentando ferramentas e fluxos de trabalho.
O que isso significa para a indústria
Para designers
A velocidade por si só não fará a diferença; o que fará, sim, será o discernimento, o pensamento sistêmico e a habilidade. Aprenda a pensar com clareza primeiro — o auxílio da IA nada mais é do que a articulação do pensamento claro. Empatia, inovação e compreensão do contexto continuam sendo sua vantagem competitiva.
Para gerentes de contratação
As habilidades técnicas em IA importam menos do que o pensamento estratégico. Procure designers que validem os resultados da IA com os usuários, não aqueles que confiam nela sem questionar. Profissionais de design, tanto de nível principal quanto sênior, que conseguem orquestrar a IA e lidar com a complexidade das partes interessadas são mais valiosos do que nunca.
Para a comunidade de design
O design empresarial não é "chato". Exige o raciocínio mais complexo, a compreensão sistêmica mais profunda e as decisões mais importantes. Quando as ferramentas são comuns, o trabalho artesanal se torna o diferencial.
Um olhar por trás das câmeras: Como aconteceu esse noivado
Essa verificação de pulso em tempo real não era mágica — foi planejada. Criamos um aplicativo web personalizado usando Claude e Figma para tornar essa interação ao vivo possível.
Os participantes se inscreveram pelo aplicativo no início do evento. Entre cada apresentação relâmpago, enviamos novas perguntas para os celulares dos participantes. Eles responderam em tempo real, e nós assistimos às respostas chegarem conforme a conversa no palco se desenvolvia.
Mas aqui está a parte sincera: o primeiro pedido feito a Claude nos deu um ótimo resultado — um protótipo funcional com aparência refinada e que parecia pronto para uso. Mas a transição de "parece bom" para "funciona perfeitamente em um evento ao vivo com 150 usuários simultâneos" exigiu muitas iterações.
Aprimoramos a experiência do usuário com base em testes, otimizamos o backend para lidar com envios em tempo real sob carga e fizemos iterações após percebermos que os participantes precisavam de um contexto melhor para cada pergunta. Depuramos casos extremos em que as respostas não estavam sendo sincronizadas corretamente.
A ironia não nos passou despercebida: estávamos criando uma ferramenta para coletar insights sobre IA, arte e iteração — e essa ferramenta em si era uma aula magistral sobre por que arte e iteração são importantes, mesmo quando o primeiro resultado parece promissor.
Foi exatamente isso que os designers que responderam à nossa pesquisa descreveram. A IA nos deu um ótimo ponto de partida, mas foi preciso julgamento humano, testes, aprimoramento e uma compreensão profunda do contexto para que ela funcionasse.
Pensamento final
Quando perguntamos a 150 designers sobre sua relação com a IA — sobre julgamento, sobre habilidade, sobre o futuro — eles revelaram algo que a indústria precisa ouvir:
A IA não está substituindo os designers. Isso nos obriga a focar no que realmente importa: pensamento claro, empatia humana, julgamento estratégico e a habilidade de transformar possibilidades em experiências significativas.
Os designers que entendem isso — que veem a IA como um amplificador, e não como um substituto — são os que estão construindo o futuro.
E estão prontos.
