Estudo da Figma mede impacto da IA no design: índice quase dobra desde 2024

Um índice para acompanhar a IA no design

Em 2024, a Figma iniciou um estudo longitudinal para entender como a IA estaria mudando o design e o desenvolvimento de produtos. A iniciativa combina pesquisas anuais, um índice de impacto e entrevistas, com o objetivo de capturar não apenas o que a IA consegue fazer, mas como o trabalho muda e como as pessoas se sentem a respeito.

A peça central é um índice de sentimento, inspirado no índice de sentimento do consumidor da Universidade de Michigan: uma escala de 0 (nenhum impacto) a 100 (transformacional), que mede percepções em vez de resultados objetivos. Os participantes relatam o que viveram nos últimos 12 meses e o que esperam para os próximos 12, permitindo comparar previsões e realidade.

As perguntas cobrem seis dimensões do trabalho de quem constrói produtos: metas da organização, produtividade e fluxos de trabalho, colaboração, tipos de projetos, produtos e serviços da empresa, e ferramentas. As mesmas perguntas são aplicadas há três anos, o que permite acompanhar tendências por área.

Resultados de 2026

Em 2026, todas as dimensões superaram as expectativas do ano anterior em mais de 10 pontos do índice. A colaboração quase dobrou, saltando de 32 para 58, enquanto produtividade pessoal, projetos e produtos subiram da faixa dos 40 para os altos 60 e 70. O índice geral alcançou 62 pontos de 100 - quase o dobro do valor de 2024. Segundo a Figma, os entrevistados esperam que o impacto da IA continue crescendo.

Entrevistas com moderação de IA

Para capturar as histórias por trás dos números, a equipe usou uma ferramenta de entrevistas com moderador de IA, capaz de fazer perguntas de esclarecimento e se adaptar ao contexto em tempo real. Foram 639 entrevistas, totalizando 2 milhões de palavras, 40.701 códigos e 11.846 temas, dos quais 553 se repetiram entre participantes.

Como as ferramentas de análise prontas eram opacas - impossibilitando verificar como interpretavam os dados -, a Figma construiu uma versão com IA da análise temática, método padrão de pesquisa que rotula ideias ("códigos") em cada transcrição e os sintetiza em temas. Com isso, qualquer tema pode ser rastreado até as palavras exatas dos participantes: por exemplo, o tema "IA acelerou a iteração, mas trouxe preocupações de qualidade" leva aos 47 participantes que o mencionaram.

A equipe destaca que a análise por IA foi mais consistente do que a revisão humana, que sofre com fadiga e interpretações que variam ao longo de centenas de transcrições. Ainda assim, foi preciso desenhar um sistema com rigor em cada etapa: definir métodos, granularidade, tratamento de temas conflitantes e rastreabilidade. Segundo a pesquisadora, a IA não substituiu a expertise do time, mas deu infraestrutura para aplicá-la repetidamente. O texto cita o economista do MIT David Autor, autor do conceito de "re-intermediação de expertise": a IA não elimina a necessidade de julgamento especializado, mas torna esse julgamento escalável.

Um painel compartilhado

O volume de dados gerado exigiu uma nova solução: um painel interno que reúne três anos de pesquisas, análises de entrevistas e gráficos interativos, com recortes por função e região. O time converteu a análise em um documento HTML autônomo e usou o servidor MCP da Figma para iterar o código, com layout e interações desenhados na própria ferramenta. O painel foi publicado com Payload CMS, que oferece controle de versões e gestão de acessos.

O resultado virou fonte de verdade compartilhada entre pesquisadores, redatores, profissionais de marketing e analistas, substituindo modelos mentais dispersos em e-mails e apresentações. A conclusão do texto é que o índice apenas quantificou o que já era visível no dia a dia do estudo: a IA está mudando rapidamente o trabalho de design.