IA ajuda uma equipe a aperfeiçoar seu próprio sistema de design
O que a IA faz - e o que não faz
O texto parte de uma visão deliberadamente menos antropomórfica da inteligência artificial. Para o autor, a capacidade mais impressionante dos modelos não é pensar ou imaginar como seres humanos, mas tornar informações compreensíveis para máquinas. Ao conectar linguagem natural a instruções estruturadas, os LLMs conseguem organizar dados antes dispersos e transformá-los em tarefas automatizadas: criar um cronograma de rega a partir de fotos de plantas, relacionar anotações de reuniões individuais a tickets concluídos ou orquestrar a publicação de uma newsletter.
Essa capacidade pode aproximar engenharia e design, mas o resultado continua sendo, sobretudo, uma “fábrica de automação”. O autor contrapõe essa visão à ideia romântica de uma IA semelhante a uma personagem humana e afirma que a inteligência necessária para esses usos é uma forma mais limitada, porém ainda relevante, de tornar coisas inteligíveis.
Design como solução e teste
Para discutir o papel do designer, o texto recupera a distinção tradicional entre arte e design: enquanto a arte não precisa se submeter à utilidade, o design costuma ser associado à função, à solução e a um processo próximo da engenharia. A história de Paul Rand é usada para ilustrar essa postura. Ao ser questionado por Steve Jobs sobre a possibilidade de apresentar várias opções para o logotipo da NeXT, Rand teria respondido que entregaria uma solução, cabendo ao cliente decidir se a usaria ou a guardaria.
O exemplo serve para defender que uma proposta de design não precisa ser validada por uma multiplicidade de alternativas. Um resultado não utilizado ainda pode ser uma solução bem formulada e permanecer relevante como registro do processo.
O ciclo aplicado na Viooh
Na Viooh, a equipe teria passado, em poucas semanas, de um primeiro rascunho de DESIGN.md para um sistema capaz de se aperfeiçoar. O arquivo é descrito como um padrão do Google destinado a reunir a especificação visual de um site ou aplicativo. Quando bem elaborado, ele orientaria o LLM durante o desenvolvimento por linguagem natural, ajudando a manter a consistência visual.
O procedimento começa com uma versão inicial de DESIGN.md, que pode ser gerada pelo Claude a partir do código existente ou de protótipos feitos no Figma. Em seguida, a equipe escolhe uma página, como uma landing page, captura sua tela e pede ao Claude que produza, diretamente do código, uma especificação textual sem detalhes visuais.
Um novo agente é executado em um ambiente isolado, sem acesso ao contexto original. Ele recebe apenas a especificação e o DESIGN.md, tenta reproduzir a página e compara o resultado com a captura de tela. A partir das diferenças, gera um relatório com correções recomendadas para o arquivo de design. Cada correção pode virar uma tarefa no rastreador de issues e, depois, o próximo prompt do ciclo.
O processo pode ser repetido até que não restem problemas identificados ou até que acabem os créditos. O autor considera esse aprimoramento iterativo impressionante e afirma que ele pode reduzir o papel do time de design como gargalo para gerentes de produto. Ainda assim, reconhece que a descrição é conceitual e sugere transformar o procedimento em uma habilidade chamada /benchmark para facilitar seu uso.