As ferramentas de design de IA melhoraram rapidamente. Ferramentas como Google Stitch, o assistente de IA do UXPin e os recursos de IA do Figma podem transformar um prompt ou esboço em uma tela em segundos. Ferramentas de codificação de IA, como Claude Code e Cursor, podem construir uma interface funcional a partir de uma descrição. Para um protótipo rápido ou uma ferramenta interna, isso geralmente é suficiente.
O que a IA não faz é decidir o que deve ser construído. Um designer de UI conversa com os usuários, entende o negócio, avalia as vantagens e desvantagens e decide o que deixar de fora. A IA não tem acesso a esse contexto a menos que alguém o conceda, e não pode dizer se um design é adequado para um grupo específico de pessoas.
As interfaces geradas também apresentam lacunas previsíveis. Eles tendem a cobrir o caminho feliz e pular os estados de erro, vazio e carregamento. Freqüentemente, eles ignoram detalhes de acessibilidade, como ordem de foco, contraste e movimento reduzido. E eles se afastam do sistema de design, a menos que a IA receba os componentes e tokens para usar.
Portanto, o trabalho está mudando em vez de desaparecer. Os designers gastam menos tempo desenhando cada tela à mão e mais tempo definindo direções, escrevendo resumos claros para ferramentas de IA, revisando resultados e construindo sistemas que mantêm tudo consistente. Conectar ferramentas de design à IA por meio de servidores MCP, que Figma, Penpot e ExodeUI oferecem, faz parte dessa mudança.
Se você é um designer preocupado com IA, as habilidades mais seguras para investir são aquelas em que a IA é pior: pesquisa de usuários, design de interação, pensamento sistêmico e explicação de por que uma decisão de design é correta.