AI products mudam o papel do design.

Isso porque o produto deixa de ser apenas uma interface de execução e passa a ser uma interface de raciocínio compartilhado. Em vez de desenhar apenas telas e fluxos: designers começam a desenhar como humanos e AI pensam juntos. Que lindo! 🤩

Isso significa projetar espaços onde o usuário pode direcionar, corrigir, refinar e evoluir resultados junto com o modelo de IA. O foco deixa de ser apenas usabilidade e passa a ser também aprendizagem, colaboração cognitiva e progressão de habilidade dentro do produto.

Se você trabalha com produto hoje, principalmente em empresas de tecnologia ou startups em crescimento, provavelmente já percebeu que AI deixou de ser apenas uma feature e começou a virar parte da lógica central do produto.

E isso muda o que está em jogo!

Antes, a pergunta central do design era:

Como alguém usa isso?

Agora começa a ser:

Como alguém pensa com isso?

Essa mudança parece conceitual, mas ela é extremamente prática. Como mencionado anteriormente, ela muda como produtos são desenhados, como usuários aprendem ferramentas e até como empresas constroem vantagem competitiva.

Principalmente porque AI cria algo raro em software tradicional: usuários mais habilidosos conseguem resultados melhores (igualzinho ao seu amigo que sabia fazer absolutamente tudo no photoshop e nem cortar foto você sabia).

Ou seja: o produto deixa de depender só da interface e passa a depender também da evolução do usuário dentro dele.

Alguns padrões já começam a aparecer com bastante consistência em AI products mais maduros.

Um deles é que interfaces começam a expor mais o raciocínio, e não só o resultado. Em vez de apenas mostrar o output final, produtos começam a mostrar histórico, contexto, versões e caminhos alternativos. Isso mostra uma mudança importante: o valor não está mais só na resposta, mas no processo até ela.

Outro padrão é que a iteração vira o centro da experiência. Features como regenerate, compare answers e refine result deixam claro que a primeira resposta raramente é o destino final. O produto precisa facilitar o processo de chegar numa resposta melhor.

Também começa a surgir uma preocupação maior com contexto como ativo do produto. Memória, inclusão de instruções e visibilidade de contexto começam a mostrar que AI UX trata contexto como parte essencial da experiência: não como detalhe técnico. Lá vai a gente ter que aprender um formato totalmente novo de fazer design… 🤡

O formato por trás disso tudo é simples:

Os melhores AI products não são apenas fáceis de usar, eles são fáceis de melhorar.

Essa mudança começa a aparecer no dia a dia do designer de forma bem concreta. A primeira mudança é que designers param de pensar primeiro em telas. A lógica deixa de ser “quais telas existem?” e passa a ser “onde o raciocínio acontece?”.

Os questionamentos e caminhos começam a mudar. Em vez de pensar em navegação, você começa a pensar em colaboração:

• Onde o usuário ajusta a resposta?

• Como ele corrige a AI?

• Como ele muda a direção?

• Como ele entende o raciocínio?

• Como ele mantém contexto?

O foco sai da estrutura visual e vai para a dinâmica de pensamento.

Outra mudança importante é o surgimento de novas interações primitivas. Assim como o design tradicional tem botões, inputs, dropdowns e blá blá blá como blocos fundamentais, AI design começa a ter seus próprios blocos básicos.

Coisas como:

• Prompt

• Edit prompt

• Memory

• Context view

• Regenerate

• Compare answers

Esses começam a virar o equivalente moderno dos componentes básicos de interface. Mas com uma diferença importante: eles não representam apenas ações de interface.

Eles representam ações cognitivas.

Um prompt inicia um raciocínio. Editar o prompt refina esse raciocínio. Regenerate explora alternativas. Compare permite avaliar caminhos. Memory permite acumular aprendizado.

Ou seja: começamos a desenhar operações mentais.

Talvez a forma mais simples de entender esse shift seja essa:

Design tradicional:

User → Interface → System → Result

AI design:

User ↔ AI → Result

O fluxo deixa de ser linear e vira iterativo. O resultado não vem apenas no final, mesmo quando a interface é visual ou generativa, o usuário continua pedindo, ajustando e reagindo. Ou seja: conversando.

Outra consequência profunda é que AI design começa a parecer mais com game design do que com UX tradicional.

Porque você começa a desenhar coisas como:

• Feedback loops

• Tentativa e erro

• Exploração

• Progressão

• Mastery

O usuário saber usar deixa de ser o ponto focal da coisa. Vira estruturar como esse usuário irá aprender a usar bem a plataforma.

Se você fosse desenhar um AI product amanhã, um bom ponto de partida seria pensar menos em telas e mais em colaboração cognitiva. Como seria um produto que eu gostaria de estar usando? Um caminho simples poderia ser:

1. Mapear onde o raciocínio acontece: Identifique onde o usuário formula intenção, ajusta direção e valida resultados.

2. Definir como o usuário controla a AI: Projete momentos claros onde ele pode corrigir, refinar, redirecionar ou comparar respostas.

3. Tornar o contexto visível: O usuário precisa entender o que a AI sabe, o que está sendo considerado e o que virou regra.

4. Projetar loops de melhoria: Inclua mecanismos que incentivem evolução natural como regenerate, compare ou edição de instruções.

5. Facilitar progressão de habilidade: Sugestões, exemplos e feedbacks acionáveis ajudam o usuário a melhorar.

6. Reduzir o custo de experimentação: Quanto mais fácil tentar novamente, melhor a experiência.

7. Fazer a pergunta mais importante: Isso ajuda o usuário a ficar melhor?

Essa talvez seja a principal heurística nova.

AI provavelmente é a maior mudança recente na forma como desenhamos produtos digitais. E talvez o principal shift seja esse: não estamos mais desenhando apenas interfaces. Ah legal, vai? Uma mudancinha no workflow de trabalho…

Vale começar a observar os produtos que você trabalha por esse ângulo: eles são apenas fáceis de usar? Ou eles também ajudam as pessoas a ficarem melhores?

Porque talvez essa seja (ou já é) a nova fronteira do design.