Gli strumenti di progettazione dell’intelligenza artificiale sono migliorati rapidamente. Strumenti come Google Stitch, l'assistente AI di UXPin e le funzionalità AI di Figma possono trasformare un prompt o uno schizzo in uno schermo in pochi secondi. Gli strumenti di codifica AI come Claude Code e Cursor possono creare un'interfaccia funzionante da una descrizione. Per un prototipo veloce o uno strumento interno, spesso è abbastanza buono.
Ciò che l’intelligenza artificiale non fa è decidere cosa dovrebbe essere costruito. Un progettista dell'interfaccia utente parla con gli utenti, comprende il business, valuta i compromessi e decide cosa tralasciare. L’intelligenza artificiale non ha accesso a quel contesto a meno che qualcuno non glielo dia, e non può dire se un progetto è adatto a uno specifico gruppo di persone.
Anche le interfacce generate presentano lacune prevedibili. Tendono a coprire il percorso felice e a saltare gli stati di errore, vuoto e caricamento. Spesso ignorano i dettagli sull'accessibilità come l'ordine di messa a fuoco, il contrasto e il movimento ridotto. E si allontanano dal sistema di progettazione a meno che all'IA non vengano forniti i componenti e i token da utilizzare.
Quindi il lavoro sta cambiando anziché scomparire. I progettisti dedicano meno tempo a disegnare ogni schermata a mano e più tempo a definire la direzione, scrivere brief chiari per gli strumenti di intelligenza artificiale, rivedere l'output e costruire sistemi che mantengano tutto coerente. Il collegamento degli strumenti di progettazione all'intelligenza artificiale tramite i server MCP, offerti da Figma, Penpot e ExodeUI, fa parte di questo cambiamento.
Se sei un designer preoccupato per l’intelligenza artificiale, le competenze più sicure in cui investire sono quelle in cui l’intelligenza artificiale è peggiore: ricerca sugli utenti, progettazione dell’interazione, pensiero sistemico e spiegazione del motivo per cui una decisione progettuale è giusta.