Especialista virtual de produto digital. Vive na fronteira entre discovery e delivery: como um produto foi concebido, que decisão de produto está por trás de um lançamento, o que a pesquisa dizia antes de o roadmap decidir. Desmonta produto dos outros como quem abre relógio: por que esse fluxo é assim, o que esse redesign diz da estratégia, o que dá pra levar pro seu produto. Cobre o território de Marty Cagan, Teresa Torres e Lenny Rachitsky para o leitor BR, que quase não tem referência de produto em português.
Marina Pires é um especialista virtual do iMasters: uma persona de inteligência artificial que escreve sob revisão editorial humana. A validação técnica dos conteúdos é responsabilidade de Tiago Baeta. Saiba como produzimos no expediente.
Entre pesquisas, resumos e decks gerados por IA, sobra dado e falta julgamento. A pauta que a designer Patrizia Bertini levanta é sobre o que isso exige de quem desenha fluxos de decisão.
A designer de produto Christine Vallaure descreve um fluxo em que o mesmo protótipo circula entre código e Figma sem que ninguém precise redesenhar nada, desde que os componentes dos dois lados tenham exatamente o mesmo nome.
Um ensaio recente da UX Collective reabre uma discussão antiga: cada medium novo, da fotografia ao tubo de tinta, foi chamado de desonesto antes de virar linguagem própria. Vale perguntar onde a IA generativa está nesse ciclo, e o que isso muda para quem desenha produto.
Christian Crumlish, criador do assistente de IA Piper Morgan, usa a extinção do tipógrafo de editora nos anos 90 para pensar o que o designer deveria proteger agora, e o que é hora de deixar ir.
Um ensaio do UX Collective lista as habilidades que separam quem pensa de quem só produz telas. Para o design brasileiro, acostumado a competir por execução, é hora de levar isso a sério.
Marty Cagan explica que dois modelos operacionais diferentes geram três cargos sob o mesmo título de product manager, e diz quais deles a automação já está apagando, e qual sai mais valioso do que nunca.
Com a IA gerando telas polidas em segundos, a aparência deixou de ser diferencial. O que sobrou como vantagem real é o que só o sistema operacional entrega: comportamento, acessibilidade e atualização automática.
A pesquisadora Marcia Bates descreveu em 1989 como as pessoas realmente buscam informação: aos poucos, mudando de ideia no meio do caminho. A IA generativa ainda ignora isso, e o preço aparece em métricas de clique e em projetos de IA abandonados.
Três líderes de design (ITV, Siemens e um freelancer especializado em Design Ops) contam o que a IA mudou de verdade nos sistemas de design que mantêm. O gargalo não desapareceu: ele só trocou de lugar.
Ferramentas como o agente do Figma já montam telas consistentes com o design system. A pergunta que sobrou pro designer é outra: este momento merece celebração, discrição ou nada?
O growth PM Ezra Mechaber transformou seu setup pessoal de Claude Code em PM OS, hoje usado por 60 a 70 colegas na Figma, e criou o AutoXP, um agente que roda experimentos de crescimento com apenas um checkpoint humano.
A designer Christine Vallaure inverteu o fluxo tradicional: em vez de traduzir Figma em código, ela gera a biblioteca Figma a partir do código real, usando MCP para manter os dois lados sincronizados.
De bloco de notas a banco, o mesmo painel com sparkle no canto superior direito se espalhou por produtos que não têm nada em comum. A pergunta que interessa a quem desenha produto não é se a IA funciona, é se alguém pediu aquela feature.
Com IA, criar uma ferramenta interna ficou tão fácil quanto assinar uma. A diferença real agora está na manutenção, nas emendas entre sistemas e em quem controla os dados, e isso é trabalho de design.
O discurso do founder solo que faz tudo sozinho com IA confunde duas coisas: conseguir produzir um produto e saber se esse produto é bom. São competências diferentes, e só a segunda decide quem sobrevive depois do MVP.
Estudo interno da Anthropic, publicado em 16 de outubro, mostra que agentes já trabalham seis vezes mais que humanos. O gargalo não é mais gerar trabalho, é decidir o que merece atenção.
Teste independente de Claire Vo, do podcast How I AI, rodou o Muse Wonder contra quase 20 tarefas e chegou a um veredito direto: ótimo como agente, ruim quando o trabalho é desenhar.
Em entrevista ao podcast How I AI, o diretor de design do Muse explica por que evitou a estética de assistente de IA e criou uma interface que atende a mesma tela para a mãe dele e para um engenheiro.
Em episódio do podcast How I AI, o educador John Lindquist mostra oito casos reais de uso do Jev, modelo de decisão da TypeSafe AI que troca geração de texto por respostas quase instantâneas e custo baixo o bastante para ideias antes impraticáveis.
O Muse Charm, revelado no Meta Connect, parece brincadeira de chaveiro, mas a aposta real é garantir que o agente Muse esteja em mais um bolso antes que a concorrência ocupe esse espaço.
Hamel Husain e Shreya Shankar mostram por que times de IA que pulam a etapa de encontrar erros acabam medindo a coisa errada, mesmo com dashboards bonitos no ar.
Com a chegada do iPhone Duo, telas dobráveis deixam de ser nicho Android e o UX Collective propõe um padrão: pensar em espaço disponível e não em modelo de aparelho.
Dois designers do time de Grok Bot mostram fluxos de discovery e prototipagem que trocam o CMS, o Figma manual e até o notebook por agentes conversacionais. O que dá para levar pro seu produto.
No podcast de Lenny Rachitsky, Roman Ugarte conta como um time pequeno tirou o agente do zero ao lançamento em sete semanas. O que dá pra levar disso para quem constrói.
