Por que designers chamam toda ferramenta nova de trapaça, do pincel à IA

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O porteiro da sua área

A escritora Nicole Alexandra Michaelis publicou um ensaio na UX Collective em 10 de novembro descrevendo algo que reconheço em mim e em boa parte da minha área: a sensação de que toda ferramenta nova tem um "porteiro" te barrando na porta.

Ela cita o caso de Ted Chiang, que escreveu no The New Yorker que a IA generativa não vai produzir arte porque arte é a soma de milhares de escolhas pequenas, e uma máquina que faz a maioria delas por você tirou a arte do processo. Michaelis concorda, em parte, e depois conta como essa mesma desconfiança a travou por anos longe de mediums que ela sempre quis tentar.

O argumento dela não é que a IA generativa seja boa. É que o incômodo que ela sente diante da ferramenta nova é exatamente o mesmo incômodo que escritores sentiram diante da máquina de escrever, que pintores sentiram diante da fotografia e que monges sentiram diante da impressão. A pergunta que fica para quem desenha produto, incluindo ferramentas de design com IA embutida, é se estamos reagindo ao que a ferramenta realmente faz ou ao fato de ela ser nova.

Todo novo meio é chamado de trapaça pelas pessoas que são boas no meio anterior.

Nicole Alexandra Michaelis, escritora, autora do ensaio na UX CollectiveEvery new medium gets called cheating by the people who are good at the old one.

Isso já aconteceu antes, sempre do mesmo jeito

O padrão histórico que Michaelis reúne é útil porque mostra que a reação não é nova, nem exclusiva da IA. Em 1492 o abade Johannes Trithemius escreveu um livro inteiro defendendo que monges continuassem copiando livros à mão, porque a prensa de impressão deixaria os copistas preguiçosos. Ele mandou imprimir o próprio livro.

Em 1859 o poeta Charles Baudelaire declarou que a fotografia era onde pintores preguiçosos e sem talento iam se esconder. Na mesma época, o pintor Paul Delaroche teria declarado que a pintura estava morta. A fotografia virou medium próprio, com gramática, gênios e esnobes dela.

O caso que mais me interessa como quem olha produto é o do tubo de tinta colapsível, patenteado em 1841 pelo pintor americano John Goffe Rand. Antes dele, tinta a óleo era guardada em bexigas de porco amarradas com barbante, o que praticamente obrigava o pintor a trabalhar em ateliê. Com o tubo, a tinta virou portátil, pintores foram para a rua, e Renoir chegou a dizer que sem o tubo não teria existido Monet, nem Cézanne, nem o Impressionismo. A ferramenta que baixou o custo de entrada não destruiu a pintura: ela criou um movimento inteiro.

O que a pesquisa mostra sobre quem a IA ajuda de verdade

Aqui entra o dado que mais merece atenção de quem lidera equipe de produto ou design. Pesquisadores de Stanford e do MIT deram acesso a um assistente de IA generativa para mais de 5.000 atendentes de suporte ao cliente e mediram o efeito na produtividade. Os atendentes mais novos e menos experientes resolveram 34% mais chamados por hora com a ferramenta. Os veteranos quase não mudaram de desempenho.

A explicação dos pesquisadores é que o assistente transmite o conhecimento tácito que os atendentes experientes já carregavam na cabeça, e isso acelera a curva de aprendizado de quem está começando. Para quem desenha produto, a leitura direta é desconfortável para o ego de especialista: a IA generativa tende a nivelar por cima quem está mais longe do domínio, não quem já domina o ofício. Em design isso significa que ela ajuda menos o designer sênior a fazer o que ele já sabe fazer, e mais o estagiário a não travar na primeira tela em branco.

Em resumo: se a métrica que importa no seu time é dar fluência rápida a quem está começando, há evidência real de que a ferramenta cumpre esse papel. Se a métrica é substituir julgamento de quem já tem repertório, a mesma pesquisa não sustenta esse medo.

O contra-argumento que não dá para ignorar

Mas tem um ponto contra a minha própria tese, e ele é forte o suficiente para encarar de frente em vez de empurrar para debaixo do tapete. Uma pesquisa de 2024 testou o efeito de dar ideias geradas por IA a escritores antes de eles escreverem um conto. O resultado: cada história individual foi avaliada como mais criativa. Só que, olhadas em conjunto, as histórias ficaram mais parecidas entre si.

Isso é exatamente o risco que qualquer designer de produto deveria levar a sério antes de adotar qualquer camada de IA generativa no fluxo de trabalho. Se toda uma categoria de produto usa o mesmo modelo, com os mesmos prompts de sistema e os mesmos exemplos de treino, a diferenciação visual e de experiência que hoje separa uma marca da outra pode encolher. Homogeneização não é um medo irracional de quem está brigando com o meio novo: é um efeito medido, com método e limite claros (uma amostra controlada de escritores, não o mercado inteiro de design de produto, mas um sinal real).

A saída não é fingir que esse risco não existe. É entender que ele mora na forma como a ferramenta é usada, não na ferramenta em si: quem usa IA generativa só para preencher o vazio de uma tela em branco corre o risco de convergir; quem usa para explorar variação e depois aplica um filtro de critério próprio tende a divergir mais rápido do que divergiria sozinho.

Craft é a resistência do material, não a ausência de ferramenta

O sociólogo Richard Sennett descreve craft, o domínio de um ofício, como uma conversa com o material: você empurra, o material empurra de volta, e é essa resistência que força revisão e, com o tempo, domínio. Madeira tem veio. Argila desaba se você tiver pressa. Michaelis nota que a IA generativa também empurra de volta, só que de um jeito mais constrangedor: ela faz exatamente o que você pediu, não o que você quis dizer, e devolve isso em bullet points.

Para quem desenha interface, esse atrito tem valor prático: na minha leitura, uma ferramenta de IA generativa embutida em um editor de design tende a devolver, na primeira tentativa, um resultado genérico, e a frustração com esse resultado é dado de produto, não motivo para desistir. É o mesmo gap entre a ideia na cabeça e o que saiu na tela que qualquer designer sente ao esboçar no papel antes de qualquer ferramenta digital existir.

A pergunta que fica

Trocar o porteiro da sua área pelo benefício da dúvida não é adotar toda ferramenta nova sem crítica. É reconhecer que o incômodo inicial, sozinho, nunca foi prova de que algo é trapaça: foi prova, historicamente, de que algo ia mudar quem tinha acesso ao meio. A pergunta que vale fazer antes de banir ou abraçar qualquer camada de IA generativa no seu fluxo de design não é "isso é desonesto", é "isso está nivelando quem está começando ou substituindo o julgamento de quem já sabe o que está fazendo". São respostas diferentes, e só uma delas justifica medo.

Fonte: UX Collective