A rota muda a cada iniciativa — começo pela pesquisa quando o problema é nebuloso, pelo protótipo quando a solução é a hipótese mais rápida. O que nunca muda é o padrão de exigência com o resultado.
"Fall in love with the problem, not the solution." Uri Levine — Co-founder, Waze
Quatro âncoras que orientam decisões — independente do contexto, prazo ou ferramenta.
Converso com usuários — mas também leio o dashboard, o NPS, a gravação de sessão. Intuição não é palpite. É um modelo interno treinado por centenas de horas de observação, feedback real e padrões de comportamento que você só vê quando não para de prestar atenção.
Pesquisa qualitativa + quantitativaÀs vezes o problema mais rápido de entender é construir a solução e colocá-la na frente de pessoas reais. Um protótipo funcional gera mais aprendizado em dois dias do que um problem statement polido em duas semanas. Saber quando começar pelos dois é o trabalho.
Prototipação rápida como pesquisaNum mundo onde IA gera interfaces em segundos, o detalhe que separa bom de ótimo ficou mais visível, não menos. O timing de uma transição, a hierarquia de um parágrafo, a micro-interação que faz alguém sorrir — isso não vem de prompt. Vem de quem se importa o suficiente para iterar 40 vezes.
Qualidade como intenção, não acidenteToda decisão de design que defendo tem uma métrica atrelada — conversão, ativação, NPS, ARR, churn. Não porque design é apenas ferramenta, mas porque conectar experiência a resultado é o que dá ao design um assento real nas decisões que importam.
Design com OKR explícitoMaturidade em design é saber o que pular — e ter segurança para justificar. Aqui está o que é inegociável e o que depende do contexto.
Com IA, as etapas se comprimem — um PM pode prototipar em código antes de eu terminar o brief. Isso não destrói o processo; reposiciona onde o designer agrega mais valor. A resposta certa não é dominar mais ferramentas. É ter melhor julgamento do que usar, quando parar, e o que descartar.
Contexto é a nova habilidade. A qualidade do output de IA é função direta de quem consegue articular o problema com precisão. Prompt engineering é design thinking aplicado.
Prototype first, research faster. Uso IA para gerar protótipos em horas — e coloco na frente de usuários antes do concorrente ter terminado o discovery.
O gap design-código está fechando. Conectar design tokens diretamente ao código elimina a camada de tradução onde a intenção de design historicamente se perde.
Craft ficou mais importante, não menos. IA não tem gosto. Não sente quando uma transição está errada por 80ms. Não sabe que aquele espaçamento quebra o ritmo. Isso ainda é trabalho humano — e vai ser por muito tempo.
Tokens e componentes do design system conectados diretamente ao código via IA. Elimina handoff, acelera iteração.
→ Design-to-code pipelinePipeline de síntese multi-fonte: entrevistas, analytics, NPS e anotações processados em paralelo em minutos.
→ Síntese de pesquisaGeração e anotação de layout assistida por IA, com gestão de tokens e variáveis no design system.
→ Exploração e sistemaProtótipos funcionais assistidos por IA e documentação de componentes que alinha design e engenharia.
→ Prototipação em códigoFunil, heatmaps e gravações de sessão para fechar o loop entre decisão de design e comportamento real.
→ Monitoramento pós-lançamentoBrief writing, estruturação de retro e manutenção de base de conhecimento com assistência de IA.
→ Documentação e estratégia