O Gosto é Seu Fosso: Como a IA e o Design Thinking Moldam o Futuro da Criação de Produtos

O que é Gosto no Contexto do Design de Produto?

Gosto, no contexto de design e produto, refere-se à habilidade cultivada de reconhecer qualidade, fazer escolhas estéticas intencionais e manter coerência em toda a experiência do produto. Não é apenas preferência subjetiva—é um julgamento disciplinado, informado pela compreensão de princípios de hierarquia visual, tipografia, espaçamento, teoria das cores, psicologia do usuário e o contexto mais amplo do que faz um produto parecer polido e intencional. O gosto é o que separa um produto que parece ter sido cuidadosamente criado de um que parece ter sido simplesmente montado com componentes. É a diferença entre um design que funciona e um design que encanta. Ao longo da história da tecnologia, o gosto foi uma característica definidora de empresas que alcançaram sucesso duradouro. A obsessão da Apple pelos detalhes, a elegância minimalista das interfaces do Google no início e as interações bem pensadas em produtos como o próprio Figma—tudo isso são expressões de gosto em escala. O gosto se manifesta em milhares de pequenas decisões: o tom exato de cinza usado para textos secundários, o tempo preciso de uma animação, o espaço em branco ao redor de um botão, a hierarquia da informação em uma página. Cada decisão, quando tomada com intenção e consistência, contribui para uma sensação geral de qualidade que os usuários podem não perceber conscientemente, mas certamente sentem. É por isso que o gosto importa—é o efeito acumulado de escolhas intencionais que cria produtos que as pessoas amam usar.

Por que o Gosto se Torna Mais Valioso à Medida que a IA se Torna Mais Capaz

A sabedoria convencional poderia sugerir que, à medida que a IA melhora em gerar designs, a necessidade do gosto humano diminui. O oposto é verdadeiro. À medida que ferramentas de IA se tornam mais capazes de produzir rapidamente opções viáveis de design, o gargalo se desloca da geração para a curadoria e o refinamento. Quando designers precisavam criar manualmente cada mockup, cada iteração, cada variação, a restrição era a capacidade de produção. Agora, com a IA capaz de gerar dezenas de opções de design em segundos, a restrição passa a ser o julgamento—a capacidade de reconhecer quais opções valem a pena, quais caminhos estão alinhados com a visão do produto e quais escolhas criarão a experiência mais coesa e encantadora. Essa mudança altera fundamentalmente o que os designers fazem. Em vez de gastar tempo com produção mecânica, eles passam a dedicar-se à avaliação, ao refinamento e à definição de direções estratégicas. Aqui o gosto se torna inestimável. Um designer com bom gosto pode olhar para dez layouts gerados por IA e imediatamente reconhecer qual tem o melhor equilíbrio, qual melhor atende às necessidades do usuário e qual está alinhado com a linguagem de design do produto. Ele pode então refinar essa opção, aprimorá-la ainda mais e garantir que atenda ao padrão de qualidade que define seu produto. Neste sentido, a IA não substitui o gosto—ela o amplifica. Ela dá ao designer a alavanca para aplicar seu gosto em um espaço de design muito maior, explorando mais opções e indo mais longe do que seria possível se tivesse que criar cada uma manualmente. As empresas que vencerão na era da IA são aquelas que compreendem essa dinâmica: elas usarão a IA para expandir o espaço de possibilidades e o gosto para navegar esse espaço com intenção e coerência.

Entendendo a Jornada da IA: Do Aprendizado de Máquina Clássico às Leis de Escala

Para entender por que a IA agora é capaz de auxiliar em design de maneiras significativas, é importante entender a jornada até aqui. A história da IA no desenvolvimento de produtos se estende por décadas, mas a aceleração recente está enraizada em um insight específico: as leis de escala. O conceito de leis de escala—o princípio de que modelos maiores treinados com mais dados e processamento tornam-se exponencialmente mais capazes—representa uma mudança fundamental em como os sistemas de IA funcionam. Nos primeiros dias do aprendizado de máquina, o foco estava em algoritmos engenhosos e na engenharia de features. Equipes gastavam meses desenhando os melhores recursos para alimentar um modelo, otimizando cada parâmetro, esperando por melhorias incrementais. Essa abordagem tinha limites rígidos. Não importava quão engenhoso fosse o algoritmo, havia um teto para o que ele podia alcançar. O avanço veio com a percepção de que simplesmente tornar os modelos maiores, treiná-los com mais dados e fornecer mais processamento poderia levar a capacidades emergentes—habilidades que não foram explicitamente programadas, mas que surgiram da escala. Esse insight, validado por pesquisas da OpenAI e de outros, mudou tudo. O GPT-3, lançado em 2020, foi um marco. Ele demonstrou que um modelo de linguagem treinado em escala podia realizar tarefas para as quais nunca foi explicitamente treinado: escrever código, responder perguntas, gerar conteúdo criativo e muito mais. O salto entre GPT-3 e modelos anteriores não foi incremental—foi exponencial. A percepção de que algo fundamental havia mudado nas capacidades da IA abriu portas para novas possibilidades em todas as áreas, inclusive no design. O princípio das leis de escala significa que, à medida que os modelos crescem e a quantidade de dados de treinamento aumenta, as capacidades não melhoram apenas linearmente—elas melhoram exponencialmente. Isso tem implicações profundas para ferramentas de design. Significa que a IA agora pode entender contexto, inferir intenção a partir da linguagem natural, reconhecer padrões em sistemas de design e gerar opções coerentes alinhadas à linguagem visual de um produto. Essas capacidades não eram possíveis com modelos menores ou abordagens clássicas de aprendizado de máquina. Elas emergiram da escala.

A Evolução da Abordagem do Figma com IA: Da Imaginação à Realidade

A trajetória do Figma com IA já dura mais de uma década, embora a empresa não tenha começado com IA generativa. A missão original—diminuir a distância entre imaginação e realidade—era ajudar designers a traduzir suas ideias para o digital. Nos primeiros dias, isso significou construir ferramentas colaborativas de design, capacidades de edição em tempo real e uma plataforma onde designers pudessem trabalhar juntos sem barreiras. Mas mesmo então, os fundadores já pensavam sobre como a IA poderia potencializar a criação. No início dos anos 2010, ao explorar abordagens de aprendizado de máquina, a equipe do Figma se fascinou com pesquisas emergentes em fotografia computacional e edição de imagens. Havia artigos sobre usar dados em escala de internet para completar cenas, basicamente fazendo preenchimento sensível ao conteúdo, mas impulsionado pela internet inteira em vez de abordagens algorítmicas. Outras pesquisas exploravam converter imagens 2D em cenas 3D usando técnicas como fotogrametria e estimativa de profundidade. Eram conceitos fascinantes, mas ainda não estavam prontos para o horário nobre. A tecnologia chegava a 85% do resultado, mas não a 100%. Só com a maturação do deep learning essas abordagens se tornaram práticas. O insight foi que deveria haver uma forma de facilitar a criação em vários domínios, não apenas em uma tarefa específica. Isso levou à visão de “ideia à realidade”—não “ideia ao design” ou “ideia ao protótipo”, mas a noção mais ampla de que a IA poderia ajudar as pessoas a irem da concepção à execução em muitos tipos diferentes de criação. Avançando para hoje, o Figma Make representa a maturidade dessa visão. Não é apenas um gerador de design—é uma ferramenta que entende intenção de design, pode inferir de sistemas de design existentes e pode ajudar as pessoas a explorar o espaço de design de forma mais eficaz. A jornada desde aquelas primeiras conversas sobre redes neurais e fotografia computacional até um produto que milhões de designers usam diariamente ilustra o tempo que leva para as capacidades da IA amadurecerem e se tornarem ferramentas práticas e úteis.

Figma Make: Unindo Design, Especificação e Código

Um dos aspectos mais interessantes do Figma Make é como ele se insere na interseção de três domínios tradicionalmente separados: design, especificação e código. No desenvolvimento de software tradicional, essas eram fases distintas com entregas bem definidas. Um gerente de produto escrevia uma especificação, um designer criava os mockups com base nessa especificação e um engenheiro implementava o design em código. Cada fase tinha suas próprias ferramentas, linguagem e restrições. Esse processo do tipo cascata funcionava, mas era lento e criava atritos em cada transição. A pergunta que o Figma explora é: e se essas três representações de intenção pudessem ser mais fluidas? E se um design de alta fidelidade pudesse servir como especificação? E se um protótipo pudesse substituir um PRD? E se o código pudesse ser gerado a partir do design? A resposta é que as três—especificação, design e código—são diferentes representações da mesma intenção fundamental. São formas diferentes de expressar o que um produto deve fazer e como deve se parecer. À medida que a IA melhora a tradução entre essas representações, os limites entre elas se desfazem. O Figma Make opera nesse espaço borrado. Você pode descrever o que deseja em linguagem natural, e ele gera um design. Esse design é preciso o suficiente para servir de especificação para desenvolvedores. O design pode ser conectado ao código por meio das ferramentas do Figma para desenvolvedores. O código pode ser analisado para entender a intenção do design e sugerir melhorias. Essa fluidez é poderosa porque permite que diferentes equipes e projetos trabalhem da forma que faz mais sentido para eles. Algumas equipes podem começar com um design detalhado. Outras com um protótipo. Outras ainda com código e usar ferramentas de design para visualizar e refinar. O ponto-chave é que todas essas abordagens agora são possíveis em uma única plataforma, e a IA ajuda a traduzir entre elas.

Linguagem Natural como Interface para o Espaço Latente

Uma das afirmações mais provocativas de Dylan Field é que estamos atualmente na “era MS-DOS da IA”—que a interação via prompts em linguagem natural que todos fazem hoje logo parecerá tão primitiva quanto as interfaces de linha de comando parecem agora. Essa perspectiva é importante porque sugere que a linguagem natural não é o estado final de como interagiremos com a IA, mas sim o começo. Prompts em linguagem natural são uma forma de explorar o que os pesquisadores chamam de “espaço latente”—o espaço multidimensional de possibilidades que um modelo aprendeu. Ao solicitar algo a um modelo de IA, você está, essencialmente, direcionando-o para diferentes regiões desse espaço, explorando diferentes possibilidades. A linguagem natural é uma forma útil de fazer isso porque é como humanos naturalmente expressam intenção. Mas não é a única forma, e talvez não seja a melhor para todos os casos. À medida que as ferramentas de IA amadurecem, veremos provavelmente uma explosão de diferentes interfaces para explorar o espaço latente. Algumas podem ser mais visuais—sliders e controles para ajustar diferentes dimensões do espaço de design. Outras mais restritas—interfaces que guiam por conjuntos estruturados de escolhas. Outras mais lúdicas—interfaces que incentivam experimentação e serendipidade. O insight é que restrições podem desbloquear criatividade. Um designer trabalhando em uma interface restrita pode descobrir possibilidades que não encontraria com prompts ilimitados em linguagem natural. É por isso que o futuro do design assistido por IA não é apenas sobre modelos de linguagem melhores—é sobre interfaces melhores para explorar o espaço de design. O Figma Make já segue essa direção. Embora suporte prompts em linguagem natural, também entende o contexto dos seus designs existentes, pode inferir sua intenção a partir do sistema de design construído e sugerir opções com base em padrões que reconhece. Isso é mais sofisticado que simples prompts—é entender a intenção do designer em um nível mais profundo e ajudá-lo a explorar o espaço de design de forma mais efetiva.

O Papel dos Sistemas de Design no Design Assistido por IA

Sistemas de design têm se tornado cada vez mais importantes no desenvolvimento moderno de produtos. Eles são a codificação da linguagem visual de um produto, os padrões e princípios que asseguram consistência em todos os pontos de contato. Um sistema de design inclui escalas tipográficas, paletas de cores, regras de espaçamento, bibliotecas de componentes e os princípios que guiam como esses elementos são usados juntos. No contexto do design assistido por IA, sistemas de design tornam-se ainda mais valiosos. Eles funcionam como trilhos para ajudar a IA a entender como seu produto deve ser visualmente. Quando o Figma Make pode inferir do seu sistema de design, ele gera opções já alinhadas à sua marca, regras de espaçamento, tipografia e biblioteca de componentes. Isso reduz drasticamente o trabalho manual de refinamento. Em vez de gerar um design totalmente genérico e que exige muita customização, a IA pode criar opções que já estão 80% prontas para produção. É aqui que a combinação de IA e sistemas de design se torna poderosa. A IA cuida da geração e exploração de opções. O sistema de design garante consistência e alinhamento. O gosto do designer determina quais opções merecem ser exploradas e como refiná-las ainda mais. Esse sistema triplo—IA para geração, sistemas de design para consistência e gosto humano para curadoria—representa o futuro dos fluxos de trabalho em design. Não se trata de substituir designers por IA. Trata-se de dar aos designers melhores ferramentas para explorar mais possibilidades mantendo a coerência e intencionalidade que definem grandes produtos.

Como o FlowHunt Aplica Esses Princípios a Conteúdo e Fluxos de Design

Os princípios que Dylan Field articula sobre gosto, IA e sistemas de design se aplicam igualmente à criação de conteúdo e automação de fluxos de trabalho. O FlowHunt é construído sobre essa mesma filosofia: use a IA para expandir o espaço de possibilidades, mas mantenha o julgamento e o gosto humanos como o filtro que determina o que realmente será entregue. Em fluxos de conteúdo, isso significa usar IA para gerar múltiplas opções—títulos diferentes, abordagens diferentes, estruturas diferentes—e então usar julgamento humano para selecionar e refinar as melhores. Em fluxos de design, significa usar IA para criar opções de layout e variações de componentes, mas confiar nos designers para avaliá-las conforme o sistema de design e a visão estética do produto. O FlowHunt integra essas capacidades em uma plataforma unificada onde criadores de conteúdo, designers e equipes de produto podem colaborar em fluxos assistidos por IA. A plataforma entende que gosto não é algo que pode ser automatizado—é algo que precisa ser apoiado e ampliado. Ao fornecer ferramentas que facilitam a geração de opções, comparação, refinamento e manutenção de consistência em todo um sistema de design ou biblioteca de conteúdo, o FlowHunt ajuda as equipes a aplicar seu gosto em escala. Isso é especialmente valioso para equipes que precisam produzir grandes volumes de conteúdo ou design. Em vez de criar tudo manualmente, podem usar IA para gerar opções e então aplicar seu gosto para curar e refinar. O resultado é uma produção de maior qualidade, mais rápida e com mais consistência em todos os pontos de contato.

O Borramento de Papéis e a Democratização da Criação

Uma das implicações mais significativas das ferramentas de design assistidas por IA é o borramento dos papéis tradicionais. Historicamente, havia distinções claras: gerentes de produto escreviam especificações, designers criavam mockups e engenheiros os implementavam. Esses papéis exigiam habilidades e ferramentas distintas. À medida que as ferramentas de IA se tornam mais capazes, esses limites se desfazem. Um gerente de produto agora pode criar um protótipo sem ser designer. Um designer pode gerar código sem ser engenheiro. Um engenheiro pode criar designs sem ser designer. Essa democratização da criação é poderosa, mas também levanta questões importantes. Se qualquer um pode gerar um design com IA, qual o valor do designer? A resposta é o gosto. O valor do designer não está em sua habilidade com ferramentas de design—mas em sua capacidade de reconhecer qualidade, fazer escolhas intencionais e manter coerência. Essas habilidades se tornam mais valiosas, não menos, à medida que a IA facilita a geração de designs por qualquer pessoa. Os designers que prosperarão nesse ambiente são aqueles que entendem que seu papel está evoluindo de “criador de designs” para “curador e refinador de designs”. Eles usarão a IA para explorar mais possibilidades do que poderiam manualmente e então aplicarão seu gosto para selecionar e refinar as melhores opções. Essa é uma habilidade diferente do design tradicional, mas cada vez mais valiosa. Da mesma forma, gerentes de produto que entendem princípios de design agora podem criar protótipos de alta fidelidade para comunicar sua visão. Engenheiros que entendem de design agora podem contribuir de forma mais significativa nas decisões de design. O resultado é mais colaboração, mais iteração e produtos melhores. O ponto é que o gosto—a capacidade de reconhecer qualidade e fazer escolhas intencionais—permanece valioso em todos esses papéis. Não se trata de ter um cargo específico, e sim do julgamento para saber o que é bom e visão para buscar isso.

Leis de Escala e a Melhora Exponencial das Capacidades de IA

Entender as leis de escala é fundamental para compreender por que a IA subitamente é capaz de auxiliar no design de formas significativas. Por décadas, a pesquisa em IA seguiu um padrão de melhorias incrementais. Novos algoritmos, técnicas e abordagens geravam melhorias modestas de desempenho. O progresso era real, mas lento. O salto ocorreu com a percepção de que simplesmente aumentar os modelos—treinando-os com mais dados e mais processamento—poderia levar a melhorias exponenciais de capacidade. Esse insight, formalizado em pesquisas sobre leis de escala, mudou a trajetória do desenvolvimento em IA. As implicações são profundas. Significa que, à medida que continuamos a ampliar modelos e dados de treinamento, devemos esperar melhorias exponenciais contínuas em capacidade. Também significa que as empresas e equipes que acessam mais processamento e mais dados terão vantagens significativas. Para ferramentas de design, isso significa que, à medida que modelos de linguagem e modelos multimodais continuam a escalar, eles serão melhores em entender intenção de design, inferir padrões de sistemas de design e gerar opções coerentes. As capacidades que vemos hoje no Figma Make parecerão primitivas comparadas ao que será possível em alguns anos. Isso é empolgante e humilde ao mesmo tempo. É empolgante porque significa que as possibilidades para criação assistida por IA estão longe de esgotadas. É humilde porque indica que as vantagens competitivas de hoje podem não persistir se baseadas apenas em capacidades de IA. A verdadeira vantagem competitiva vem do gosto—da habilidade de usar essas capacidades a serviço de uma visão e estética claras. Empresas que combinam ferramentas de IA poderosas com gosto apurado e princípios de design claros serão as que criarão produtos que as pessoas amam.

O Futuro da Criação: Expandindo o Espaço de Opções

A visão final que Dylan Field articula é aquela em que a IA ajuda pessoas a explorar um espaço de opções muito maior do que poderiam manualmente. Em vez de serem limitados pelo que um único designer ou equipe pode criar, é possível explorar centenas ou milhares de possibilidades. O papel do designer passa a ser menos de criar e mais de navegar esse espaço expandido—reconhecendo quais direções valem a pena, quais opções estão alinhadas à visão e quais escolhas criarão a experiência mais coesa e encantadora. Essa mudança tem implicações profundas para como produtos são construídos. Significa mais iteração, mais exploração e, ao fim, produtos mais intencionais. Em vez de se comprometer com o primeiro design que funciona, equipes podem explorar múltiplas direções e escolher aquela que melhor atende aos usuários e à visão. Isso faz com que o gosto se torne o fator limitante, não a capacidade de produção. As equipes que vencerão são as que têm gosto apurado e a disciplina para aplicá-lo de forma consistente. É por isso que o Figma Make é tão significativo. Não é apenas uma ferramenta para gerar designs mais rápido. É uma ferramenta para expandir o espaço de possibilidades e ajudar designers a navegar esse espaço com intenção. É uma ferramenta que reconhece que o gosto é a verdadeira vantagem competitiva, e que o papel da IA é amplificar esse gosto tornando possível explorar mais possibilidades e refiná-las mais a fundo. O futuro da criação não é substituir o julgamento humano pela IA. É usar a IA para expandir o espaço de possibilidades e então usar o julgamento humano para navegar esse espaço com intenção e coerência. Essa é a promessa de ferramentas como o Figma Make, e é por isso que o gosto continuará sendo o fosso definitivo em um mundo aumentado por IA.

Conclusão

A convergência entre capacidades de IA e ferramentas de design representa uma mudança fundamental em como produtos são criados. Como Dylan Field articula, o gosto—a habilidade cultivada de reconhecer qualidade, fazer escolhas intencionais e manter coerência—torna-se o fosso competitivo definitivo justamente porque a IA está cada vez melhor nos aspectos mecânicos do design. A jornada dos primeiros experimentos de aprendizado de máquina até o Figma Make ilustra quanto tempo leva para as capacidades de IA amadurecerem em ferramentas práticas, e como é importante manter uma visão clara sobre quais problemas se deseja resolver. O borramento dos papéis entre designers, gerentes de produto e engenheiros, possibilitado por ferramentas assistidas por IA, democratiza a criação ao mesmo tempo em que torna o gosto ainda mais valioso. Sistemas de design servem como trilhos que ajudam a IA a gerar opções coerentes alinhadas à visão do produto. A linguagem natural é só o início de como interagiremos com a IA—interfaces futuras oferecerão formas mais sofisticadas de explorar o espaço de design. As leis de escala que impulsionam sistemas modernos de IA sugerem que as capacidades continuarão a melhorar exponencialmente, mas a vantagem competitiva virá não de ter o melhor IA, mas de ter o gosto e a visão para usá-lo a serviço de uma estética clara. Equipes que combinam ferramentas de IA poderosas com princípios de design sólidos, visão clara e gosto disciplinado criarão produtos que se destacam. O futuro da criação não é substituir o julgamento humano—é amplificá-lo, expandir o espaço de possibilidades e dar aos criadores as ferramentas para explorar e refinar de forma mais intencional do que nunca.