UX nos tempos de IA Ficou mais fácil criar produtos. E usá-los?
Estamos usando a inteligência artificial para criar experiências melhores ou apenas acelerando a entrega de produtos que continuam difíceis de usar?
Para quem gosta de criar, como eu, encurtar o caminho entre uma ideia e uma aplicação é empolgante. Consigo explorar alternativas, transformar hipóteses em protótipos e testar soluções mais cedo. Vejo nessa agilidade uma oportunidade de aprender antes de investir em uma implementação maior. Mas me preocupa a facilidade de considerar um produto pronto só porque suas telas parecem completas.
Minha trajetória passa pelo design gráfico, pelo desenvolvimento web e pelo UX em produtos B2B e B2C. Na Icaro Tech, também atuei com comunicação interna e endomarketing. Em todos esses contextos, uma preocupação conecta meu trabalho: fazer informações e interações terem sentido para as pessoas. É esse cuidado que quero preservar enquanto a forma de construir produtos muda.
- Uma tela aprovada ainda precisa ser validada pelo uso
Um agente de IA pode conhecer a arquitetura, as APIs, o banco de dados e as regras de negócio e, ainda assim, criar uma experiência ruim.
Penso em alguém que pede à IA um dashboard com indicadores, gráficos e filtros. A ferramenta entrega uma tela bonita, organizada e com tudo o que foi solicitado. A reação pode ser a mesma de um cliente diante de uma apresentação: “Ficou ótimo, está aprovado.”
- Mas os indicadores ajudam a tomar uma decisão?
- Está claro quais dados os filtros afetam?
- A pessoa entende o que fazer a partir das informações?
É nesse ponto que considero necessário o olhar crítico de UX: a presença dos requisitos na tela não comprova que a experiência funciona.
Sem repertório para avaliar navegação, linguagem e interação, é fácil deixar problemas passarem despercebidos. Por isso, considero a experiência profissional importante para questionar a solução e identificar o que precisa ser investigado com usuários.
- O que a demonstração não mostra
Quando verifico campos, dados e permissões, avalio somente parte do funcionamento do produto. No meu processo de trabalho, ao acompanhar uma tarefa completa, procuro entender se a pessoa consegue resolver seu problema ou se a interface só criou novas dificuldades pelo caminho.
Na demonstração, quem apresenta conhece e domina a sequência, o caminho feliz. Na rotina, o usuário precisa descobri-la, lidar com interrupções e corrigir enganos.
É nesse cotidiano que meu interesse por UX B2B se concentra. Quem acompanha indicadores, executa uma operação ou aprova uma solicitação tem necessidades diferentes. Colocar todos diante das mesmas opções pode facilitar o desenvolvimento e complicar o trabalho.
Também questiono a ideia de que “por ser um sistema interno as pessoas acabarão aprendendo”. A facilidade de aprendizado faz parte da usabilidade, e uma tela gerada por IA não valida esse aspecto. É preciso observar quanto tempo uma tarefa exige, quais erros acontecem e quanta ajuda é necessária.
O risco em relação a usabilidade aumenta quando várias telas são geradas antes de avaliar o fluxo principal, sem ter uma jornada de usuário mapeada, estruturada e validada. Termos confusos, etapas desnecessárias e comportamentos inconsistentes podem se espalhar pelo produto.
Além disso, sem uma avaliação contínua, algumas IAs ainda não conseguem manter um design system coerente. Cada tela gerada tende a introduzir variações: um botão com estilo diferente, um espaçamento que não segue o grid, um componente que deveria ser reutilizado mas é recriado com outra hierarquia visual.
Essa falta de consistência de padrões de interface (UI patterns) compromete a previsibilidade da experiência, já que o usuário passa a reaprender a interface a cada nova tela, em vez de reconhecer padrões já estabelecidos. Quanto mais funcionalidades dependem dessas decisões, maior pode ser o esforço para corrigir futuramente, tanto no fluxo quanto na padronização visual.
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E vejo essas inconsistências se refletirem diretamente na operação: quando o suporte precisa explicar repetidamente uma ação, ou quando o usuário depende de um colega para concluir tarefas, é sinal de que a interface não conseguiu comunicar um padrão reconhecível, muitas vezes porque aquela tela foi gerada isoladamente, sem seguir a lógica já estabelecida nas demais. Esse esforço consome tempo da operação e pode aumentar a necessidade de treinamento e suporte, exatamente na medida em que a experiência se torna menos previsível.
O prazo de desenvolvimento pode até diminuir com o uso da IA, mas o custo de usar e manter o um produto aumenta, deslocando para depois um esforço que poderia ter sido evitado com uma jornada validada e com consistência desde o início.
- UX orientado às decisões
É aqui que vejo o papel de UX ganhar relevância para além da UI. Se seu valor continuar associado apenas à criação de telas, ele ficará menos visível à medida que a IA facilitar essa entrega. Quero evidenciar o trabalho de entender problemas, definir prioridades e avaliar as consequências das soluções. Isso sem falar da acessibilidade, onde evito que adaptações e correções precisem ser feitas posteriormente.
Uma comparação que me ajuda é pensar na IA como um estagiário muito rápido na produção de interfaces: consigo delegar a execução, mas continuo precisando dar contexto, revisar escolhas e orientar ajustes. É nesse acompanhamento que vejo o valor de um UX sênior, capaz de questionar a solução e antecipar dificuldades. Seu repertório orienta a avaliação; o contato com usuários ajuda a verificar as hipóteses.
Defendo que essa atuação comece nas decisões de negócio. Qual processo quero melhorar? Que dificuldade preciso reduzir? Como vou verificar o resultado? Quando temos as respostas dessas perguntas, conseguimos orientar as prioridades da equipe e definir quais resultados a solução precisa gerar para o cliente.
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Durante o desenvolvimento, me coloco como uma ponte entre a intenção definida no início e a solução que está sendo construída. É nesse momento que participo das decisões de produto, questiono requisitos, antecipo cenários e valido se as escolhas de interface continuam coerentes com a jornada e com as necessidades identificadas.
A IA pode acelerar a criação e permitir testar diferentes alternativas rapidamente, mas alguém precisa avaliar essas alternativas, identificar inconsistências, considerar estados e exceções e garantir que a solução continue fazendo sentido como um todo, e não apenas tela por tela.
Depois da entrega, quero acompanhar se as pessoas concluem suas tarefas, quanto esforço isso exige e onde continuam precisando de ajuda. É assim que procuro transformar capacidade de execução em melhoria real.
Para os gestores, deixo uma provocação: quanto do tempo que a IA economiza na construção da interface está sendo devolvido em retrabalho e ajustes sucessivos? Quando o refinamento não considera usabilidade desde o início, a solução vai sendo redefinida ao longo do desenvolvimento: o cliente mostra como realmente trabalha, uma dificuldade aparece, surge uma nova alternativa, a IA gera outra proposta e o desenvolvimento adapta novamente.
A velocidade aumenta, mas a solução passa a ser construída de forma fragmentada, respondendo aos problemas conforme eles aparecem, em vez de antecipá-los. Para evitar que a experiência precise ser descoberta durante o desenvolvimento, considero fundamental incluir UX nas decisões que orientam essa velocidade.
A IA pode tornar a entrega muito mais rápida, mas não substitui o repertório necessário para decidir o que deve ser construído. Quando decisões de experiência são delegadas sem critérios e avaliação, essa velocidade pode ampliar inconsistências e retrabalho. Podemos entregar mais rápido e, ainda assim, criar uma solução com baixa adoção, que não resolve o problema do usuário nem gera o resultado que justifique o investimento.
A agilidade que me interessa precisa chegar também a quem usa o produto.
Marcel Rocha
UX Designer
