Ferramenta, companheiro de equipe ou ameaça? Experimentando IA no design de produtos digitais

ustwo é cliente do Business Reporter

A IA é uma ferramenta, aliada ou ameaça? Por que as pessoas são mais importantes do que nunca no design de produtos digitais.

Há apenas alguns anos, a IA era, no geral, uma ambição teórica; Hoje, é uma realidade diária que está a remodelar a arte, a redefinir o fluxo de trabalho e a levantar questões fundamentais em torno do papel da criatividade. À medida que essas ferramentas amadurecem, também amadurecem as maneiras como as pessoas trabalham com elas. Os produtos digitais – e os processos que utilizamos para os criar – eram outrora mais lineares e previsíveis. Agora, com a infusão de novas tecnologias, os processos são caracterizados por uma maior complexidade e por um crescente sentimento de incerteza.

A criação de produtos digitais usando IA cria um ambiente onde humanos e máquinas podem prosperar. Na prática, torna-se um processo de testar, refinar e repensar a forma como as ideias tomam forma. Em última análise, a questão já não é se a IA pode criar produtos digitais, mas se pode ajudar-nos a criar algo significativo, poderoso e repetível.

Esta questão ganhou destaque com a recente prova de conceito do Soph’s Plant Kitchen, uma iniciativa de planejamento de refeições ricas em proteínas e à base de vegetais. O objetivo era criar um produto minimamente testável, projetado para testar o apetite do usuário, a retenção e a viabilidade comercial de assinaturas de refeições selecionadas. Mas, abaixo da superfície, o projeto serviu a um propósito mais profundo para a ustwo: explorar o papel da IA ​​no desenvolvimento de produtos modernos, desde o conceito até a entrega.

O risco da homogeneidade

Um fator distintivo da IA ​​é que ela se destaca no reconhecimento de padrões – mas não na originalidade. Este poder permite-lhe criar conteúdos que imitam o que já existe, mas torna-o inerentemente limitado quando encarregado de criar ideias que divergem da tradição.

O resultado muitas vezes parece produzido em massa – eficiente e consistente, mas desprovido de individualidade. Uma tendência para o meio resulta em designs que podem funcionar bem, mas oferecem pouco em termos de caráter. Em todo o cenário digital, essa tendência cria um “mar de mesmice” com interfaces que parecem confusas. Quando as ferramentas modernas de IA são usadas como atalho, o design se torna genérico por padrão – um grande impulso se você não tiver habilidades de design, mas limitante se você for um especialista na criação de produtos excepcionais.

A implicação – e a percepção comum – é que esta limitação é um forte argumento contra a aplicação da IA ​​no ciclo de desenvolvimento de produtos, reforçando a crença de que a lacuna empírica que ela cria simplesmente não pode ser colmatada. Mas o resultado da IA ​​é, por definição, a média do seu material de treinamento. Sem intervenção humana, o trabalho gerado pela IA não se desviará das convenções.

É aí que o princípio do ser humano se torna não apenas uma prática, mas um imperativo. O julgamento criativo, as nuances emocionais e a relevância cultural não são subprodutos da possibilidade – requerem perspectiva. Estes são os elementos definidores de produtos excepcionais. O envolvimento humano mantém o processo alinhado com o objetivo. Em um mundo onde essas ferramentas podem produzir centenas de variações por segundo, treiná-las para agir propositalmente é um fator determinante em sua aplicação útil à pilha de produtos.

Ferramentas, não companheiros de equipe

Trate a IA como uma ferramenta e ela funciona. Confie nele como um companheiro de equipe e ele diminuirá rapidamente. A sua força reside na implementação estratégica – na execução de tarefas bem definidas sem o peso da tomada de decisões complexas e centradas no ser humano. Apesar de serem promissoras, as ferramentas de IA apresentam pontos cegos – lacunas em nuances, contexto e significado – que devem ser reconhecidos e abordados de forma proativa durante toda a construção.

Esta tensão entre o que a IA pode produzir e o que um produto realmente necessita revela o custo oculto da velocidade: uma distância cada vez maior entre o conceito e a implementação – especialmente a execução que satisfaz significativamente as necessidades do utilizador. Produtos que são simplesmente “bons o suficiente” acabarão por ressoar e não durarão.

A produtividade real não depende mais apenas da aceleração, mas do alinhamento. As melhores ferramentas não apenas produzem mais – elas ajudam as equipes a avançar em direção ao propósito. É aqui que as ferramentas de agência se tornam essenciais – elas não apenas aceleram a produção, mas também oferecem suporte a um fluxo de trabalho mais deliberado e adaptativo.

Projetar com IA não é um milagre imediato, é um diálogo. São necessários vários estímulos e intervenções para formar algo que valha a pena. Por enquanto, ainda há um ponto em que é mais fácil para as pessoas assumirem o controle. O objetivo não é apenas a eficiência; Cria um sistema que respeita o julgamento das pessoas e garante que as pessoas estejam significativamente envolvidas no processo.

Em nenhum lugar isso ficou mais evidente do que na criação do aplicativo web Plant Kitchen da Soph, onde ferramentas de design generativas como UIzard e v0 desempenharam um papel fundamental. Embora tenham fornecido um ponto de partida rápido e eficaz para a exploração da IU, os resultados ficaram consistentemente aquém do esperado, com o produto apenas cerca de 80% do caminho alcançado. Mas até onde você pode chegar com 80%? Para produtos que se esforçam para serem excepcionais, os 20% finais significam consistência visual, sutileza criativa e atenção aos detalhes, tudo isso equivalente ao toque humano. Um aprendizado importante do projeto foi saber quando o resultado da IA ​​era “suficientemente bom” e quando precisava de intervenção. Cada projeto apresenta uma escolha: aceitar o que foi criado ou ir mais longe. Esta decisão estabelece o padrão.

Ele captura a essência da criatividade possibilitada pela IA: saber como usar as ferramentas de maneira eficaz e quando maximizar a produção. O papel dentro da equipe de produto digital não está diminuindo. Remodelando-os – curadoria centralizada, julgamento crítico e administração cuidadosa de fluxos de trabalho integrados à IA.

Um produto é construído e depois reconstruído

Os primeiros resultados da construção com IA são sem dúvida impressionantes – especialmente a sua capacidade de montar rapidamente recursos e implementar interfaces. Ferramentas como v0 podem criar protótipos elegantes e clicáveis ​​que chamam a atenção quando demonstrados no início de um projeto.

Mas, abaixo da superfície, essas interfaces muitas vezes carecem de complexidade. Gerenciar as expectativas dos clientes neste contexto requer cuidados especiais. Os resultados gerados pela IA muitas vezes ultrapassam a infraestrutura que faz o produto funcionar, tornando difícil separar o que ainda é conceitual do que é funcional. Essa desconexão impõe novas demandas às equipes para comunicar claramente o que é real, o que é estrutura e onde ainda é necessário um trabalho significativo de design e desenvolvimento.

Essa tensão entre a aparência das coisas e o que realmente são tornou-se um tema definidor em toda a construção da Plant Kitchen de Soph. Embora as ferramentas de IA tenham acelerado o ritmo inicial, também revelaram onde a contribuição humana era essencial. O projeto incorporou uma ampla gama de ferramentas de IA: ChatPRD foi usado para ajudar a construir o backlog linear, GPTs personalizados para lidar com a formatação do conteúdo da receita, NotebookLM apoiou a síntese de pesquisa e criação de histórias de usuário, e Cursor, Figma e GitHub Copilot foram usados ​​para ajudar a projetar e desenvolver a ponte. No geral, essas ferramentas reduziram significativamente as despesas manuais líquidas e aceleraram a produção. No entanto, é necessário mais tempo para a configuração inicial e a integração, pois a introdução de um novo fluxo de trabalho e conjunto de ferramentas inclui um período de adoção inerente.

No entanto, uma inspeção mais detalhada revelou um padrão consistente: a maior parte do trabalho gerado pela IA ainda precisa de refinamento, reescrita ou, em alguns casos, substituição completa. Cada ganho de velocidade introduziu um novo nível de garantia de qualidade. Nosso foco muda de fazer para moderar, uma mudança do pensamento generativo para o pensamento analítico, onde a crítica se torna artesanal. O NotebookLM, por exemplo, reduz o tempo de escrita, mas apenas quando solicitado cuidadosa e deliberadamente. O Cursor traduzia com eficiência o design em código, mas muitas vezes os componentes resultantes careciam do polimento visual, da acessibilidade e do nível de detalhe necessários para obter resultados de alta qualidade.

A Agentic AI ajudou a superar alguns dos gargalos, permitindo fluxos de trabalho em várias etapas e apoiando a tomada de decisões em todo o sistema. Mas mesmo as ferramentas mais avançadas ficaram aquém da supervisão humana consistente. Algumas decisões exigem mais do que habilidade técnica – exigem gosto, julgamento e contexto. Embora a IA tenha acelerado a entrega, resultados significativos ainda dependem da intervenção humana para moldar o valor e a relevância. O resultado não foi um produto construído pela IA, mas pessoas que usaram a IA como ferramenta – ponderadas, críticas e intencionais.

Fora de construção

O benchmarking é essencial para aprender onde a IA pode contribuir significativamente para fluxos de trabalho produtivos e onde é insuficiente. A experimentação é essencial, não apenas para expandir as ferramentas, mas para moldar a forma como elas funcionam. Quanto mais pessoas testarem esses limites, mais aguçado será o insight coletivo. Talvez o insight mais importante não seja sobre velocidade ou escala, mas sim discrição. Num mundo onde a IA pode criar qualquer coisa, a mudança real é lenta, reflexiva e iterativa. Estas não são ineficiências, são as condições sob as quais o dinheiro é criado.

Para as equipes que navegam neste novo terreno, o próximo passo não é escolher entre humanos ou máquinas, mas sim aprender como construir melhor juntos. Atrito, organização, momentos tranquilos de tomada de decisão – estes pontos não apontam para as falhas da IA, mas para os seus limites. A IA não se acomoda: as pessoas são responsáveis ​​e não podemos descarregar a automação proprietária se a qualidade for prejudicada. Há equilíbrio em jogo e é a percepção humana que impede a balança de tombar.

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