O papel do UX Design e a validação humana no desenvolvimento de produtos com Inteligência Artificial
Participei de um workshop em que o professor, um profissional experiente da área, acionou o comando de voz e pediu a uma IA que criasse um dashboard de horas por funcionário. Solicitou uma interface simples, responsiva, mobile-first e vários outros termos que costumamos ouvir como requisitos obrigatórios de qualquer produto digital.
Em segundos, a ferramenta “cuspiu” um sistema funcional e visualmente impressionante.
Aí começamos a navegar. Surgiram atritos de usabilidade, inconsistências de comportamento e regras de negócio que ninguém havia informado. E esse era justamente o objetivo da demonstração: mostrar que a IA consegue entregar grande parte do trabalho sozinha, mas que, por isso mesmo, não pode ser deixada sozinha.
O abismo de contexto
Dos 0% aos 90%, a IA é impressionante.
O problema reside nos 10% finais: validar regras de negócio, testar cenários reais, alinhar expectativas com stakeholders e garantir que a solução funcione fora do ambiente de demonstração.
Na minha experiência, esse trecho pode custar tanto quanto todo o restante do projeto. E é justamente ele que separa um protótipo funcional e visualmente impressionante de um produto realmente pronto para o mercado.
No dashboard criado durante o workshop, a IA somava horas trabalhadas sem considerar que horas extras e banco de horas exigem tratamentos e semânticas distintas. Telas fluidas não corrigem falhas de regra de negócio nem mitigam riscos críticos de arquitetura.
Sem mecanismos como segurança em nível de linha (RLS), por exemplo, gerentes regionais podem acessar dados restritos a diretores. Sem mascaramento adequado, informações sensíveis ficam expostas, criando conflitos diretos com requisitos da LGPD.
Os problemas também aparecem na experiência de uso. Os layouts gerados costumam trabalhar com nomes curtos, tabelas simplificadas e conteúdos artificiais. Quando confrontados com dados reais, campos estouram, textos quebram interfaces e comentários extensos comprometem a legibilidade.
Além disso, o código normalmente nasce desconectado do Design System da empresa. Sem tokens, padrões e componentes compartilhados, surgem inconsistências que rapidamente se transformam em dívida técnica para as equipes de desenvolvimento.
Nada disso é estritamente visual. Por isso, costuma passar despercebido no primeiro olhar.
Shadow Design
Chamo de Shadow Design (em analogia ao conceito de Shadow IT) quando a experiência do usuário é delegada a ferramentas de IA sem critérios claros, governança ou validação adequada.
A tela passa a existir, mas sem ninguém para se responsabilizar por ela. O custo dessa omissão aparece mais tarde, impactando diretamente o desenvolvimento, a manutenção e a operação do produto.
Adotar IA tornou-se quase obrigatório nas empresas e nas conversas do setor. O desafio, porém, não está na adoção da tecnologia, mas no amadurecimento de seu uso estratégico.
Produzir telas com rapidez não é sinônimo de maturidade em design. A verdadeira competência está na capacidade de avaliar criticamente o que foi gerado, conectar a solução às regras do negócio e proteger a experiência do usuário contra decisões que comprometem a qualidade do produto.
O que a IA não substitui
A IA não substitui a observação direta do usuário, a pesquisa qualitativa, as entrevistas, os testes de usabilidade e a compreensão profunda do contexto. Quem terceiriza esse aprendizado entende menos o problema que está tentando resolver.
Existe também uma pergunta que raramente é feita: se a IA falhar, sair do ar ou produzir resultados inadequados, quem assume a responsabilidade pela decisão?
No final, a responsabilidade continua sendo humana.
O caminho do meio e o uso consciente da IA
Nada disso é um argumento contra a IA.
Pelo contrário. Trata-se de compreender onde ela gera mais valor: como ferramenta de aceleração, amplificação e otimização do trabalho humano, e não como finalidade em si mesma.
A pergunta central em qualquer projeto não deveria ser:
“Será que a IA consegue fazer isso mais rápido?”
A pergunta correta é:
“Essa solução está alinhada aos requisitos do negócio e às necessidades reais dos usuários?”
Nesse contexto, o papel do UX Design torna-se ainda mais relevante. Ele deixa de concentrar esforços em atividades operacionais e repetitivas para atuar cada vez mais na análise estratégica, no discernimento crítico, na tomada de decisão e na resolução de problemas complexos.
A IA reduz o tempo entre a ideia e o protótipo. O UX reduz o risco entre o protótipo e o produto. Porque a diferença entre uma solução gerada por IA e um produto de sucesso continua sendo a capacidade humana de fazer as perguntas certas.
