Prototipagem com IA muda as regras entre designers e desenvolvedores

Toda equipe de produto conhece essa dor: o designer traz telas estáticas bonitas, o time se reúne para a revisão e descobre que metade dos cenários de uso nem foi pensada. O que acontece se o carregamento falhar? Como a interface se comporta com dados vazios? Para onde leva este botão? Começa um exaustivo pingue-pongue de comentários e conversas, e em vez de passar a tarefa para o desenvolvimento, o time se afunda em esclarecimentos. O grupo de produto da Selectel responsável pelos servidores dedicados decidiu romper esse círculo vicioso com ferramentas de IA para prototipagem, e a experiência dele merece atenção.

O problema descrito por Alya, gerente de produto sênior da Selectel, é conhecido da indústria há tempos. A abordagem clássica em cascata (waterfall) para o design de interfaces, em que primeiro se desenham os layouts, depois eles são aprovados e só então passados aos desenvolvedores, gera perdas sistemáticas de tempo. Imagens estáticas no Figma, por definição, não conseguem transmitir a dinâmica da interação. Elas mostram o cenário ideal, mas nada dizem sobre casos de borda, estados de erro, transições entre telas e reações às ações do usuário. Como resultado, bugs na lógica da interface só aparecem depois que o código está escrito, e refazer o trabalho nessa fase custa várias vezes mais.

É exatamente nessa lacuna entre o design estático e o código funcional que as ferramentas de IA estão entrando agora. A equipe da Selectel recorreu ao Figma Make, um serviço relativamente novo que usa inteligência artificial generativa para transformar layouts em protótipos interativos. Em vez de definir manualmente cada interação e cada transição, o designer informa a intenção e a IA completa a lógica. Isso muda de forma radical a velocidade de iteração: o que antes exigia dias de trabalho minucioso de prototipagem agora leva horas.

Mas não se trata só de velocidade. A principal vantagem dos protótipos com IA é que eles obrigam a equipe a lidar com cenários reais de uso muito mais cedo no ciclo de desenvolvimento. Quando se tem diante dos olhos um layout interativo funcionando, e não uma imagem estática, perguntas como "e se os dados não carregarem?" surgem naturalmente, porque o protótipo literalmente exige uma resposta. Os testadores podem verificar cenários de usuário antes de a primeira linha de código de produção ser escrita. Os desenvolvedores veem um modelo concreto do comportamento da interface, e não telas abstratas, o que reduz radicalmente as interpretações e os mal-entendidos.

A experiência da Selectel se encaixa em uma tendência mais ampla. Nos últimos um ano e meio, o mercado de ferramentas na fronteira entre design e desenvolvimento viveu um verdadeiro boom. A Vercel lançou o v0, um gerador de interfaces com IA a partir de descrição em texto.

Surgiram dezenas de startups que oferecem transformar capturas de tela e rascunhos em código funcional. A própria Figma integra ativamente recursos de IA à plataforma. Todas essas ferramentas atacam o mesmo problema fundamental: o abismo entre o que o designer vê e o que o desenvolvedor entende.

A inteligência artificial atua como tradutora entre dois mundos e cria um artefato comum, um protótipo funcional que os dois lados conseguem avaliar sem ambiguidade.

É importante destacar também as limitações da abordagem. Protótipos com IA não substituem nem designers nem desenvolvedores. O código gerado raramente está pronto para produção, e a lógica de interação construída automaticamente pode não levar em conta as especificidades de um produto concreto. Trata-se de uma ferramenta para validar ideias, não de um substituto para o desenvolvimento profissional. Pelo que foi descrito, a equipe da Selectel usa esses serviços exatamente assim: como forma de testar rapidamente uma hipótese e garantir que todos os cenários foram considerados antes de investir recursos em uma implementação completa.

Ainda assim, a direção está dada. A fronteira entre design e desenvolvimento vai continuar se diluindo, e as ferramentas de IA vão assumir cada vez mais o trabalho rotineiro de transformar ideias visuais em interfaces funcionais. Para as equipes de produto que ainda vivem no ciclo de aprovações infinitas de layouts estáticos, é um sinal para rever seus processos. Não porque a IA vá resolver magicamente todos os problemas de comunicação, mas porque ela oferece uma ferramenta que torna esses problemas visíveis na etapa mais inicial, quando corrigi-los ainda é barato.