Do Dashboard à Perspectiva do Design na Era da IA

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Após os últimos anos de uso contínuo de IA nos fluxos de trabalho e design de cada vez mais funcionalidades de IA em produtos, a IA já está a revolucionar o design, e acredito que todos terão uma compreensão mais profunda em 2026.

Tomando como exemplo o Dashboard, que os designers adoram exibir nos seus portfólios, os vários gráficos magníficos que visualizam os dados parecem ter sido ontem, e também são bastante bons para exibir os resultados do sistema de design, mas o aparecimento da IA virou tudo de cabeça para baixo.

(Um dashboard cuidadosamente criado pelo designer Michal durante vários meses há alguns anos atrás)

Agora, apenas algumas orientações de estilo simples e regras de design de fontes, a IA pode gerar Dashboards utilizáveis com código. Pode prever que designs idênticos farão com que os utilizadores se sintam visualmente cansados, e precisamos de considerar soluções de design mais personalizadas.

(Dashboard gerado por IA diretamente utilizável)

O sistema de design de produtos de ferramentas não pode ser dito que está a enfrentar um colapso, mas em projetos reais, já sentiu inúmeras vezes que o sistema de design excessivamente detalhado e o layout de design fixo tornam o design do produto enfadonho, e fazem com que muitas interfaces de produto tendam a ser consistentes? É esta consistência que se tornou um modelo padronizado, então a IA pode certamente aprender rapidamente e, portanto, pode ser aplicada em grande escala. O sistema de design pode de facto tornar a interface consistente, mas o exagero leva ao oposto, e um design que perde a vitalidade também se torna enfadonho.

(Design de dashboard gerado por IA)

(Design de dashboard gerado por IA)

Tenho feito design de UI e design de produto há 15 anos, desde usar o PS para fazer interfaces, até usar o sketch para fazer componentes, até Variant (variante) e Auto-layout do Figma, até agora as ferramentas de IA podem inserir diretamente os requisitos para fazer um bom Demo. Fazer design está a tornar-se cada vez mais conveniente e rápido, tão simples que parece que pode ser substituído pela IA a qualquer momento.

Talvez o design humanizado e personalizado volte a desencadear uma onda. Depois de melhorar a eficiência com a IA, podemos dedicar mais tempo à inovação e criatividade, melhorar a qualidade do design, criar cuidadosamente para os utilizadores e fazer com que as pessoas desfrutem!

Por outro lado, os utilizadores já não estão satisfeitos em ver os dados e gráficos que selecionamos no Dashboard, mas querem que a IA lhes diga diretamente por que é que isto está a acontecer, o que devo fazer, apresentar sugestões must have ou nice to have, e até mesmo dar um passo adiante, ter um Agent correspondente para lidar com os próximos problemas, como se pode ligar ao Jira para criar um ticket, ligar perfeitamente os fluxos de trabalho, etc.

Um projeto em que tenho trabalhado recentemente está a avançar nesta direção. A situação atual é, claro, que os dados estão em primeiro lugar, colocados numa posição proeminente, com a assistência da IA. Por exemplo, temos usado o Pendo para rastrear o uso do produto e ver os dados do utilizador. Recentemente, já existem funcionalidades de IA disponíveis na lista de Dashboards.

(Fevereiro de 2026, Pendo adiciona análise de IA "Why" ao Dashboard)

Empresas de ponta já desenvolveram os seus próprios agentes inteligentes de IA. Os produtos da nossa empresa já começaram a implementar funcionalidades de IA há três anos. Por exemplo, o Pendo Listen monitoriza o comportamento do utilizador em tempo real e usa a IA para análise de dados, o que é de facto um grande ponto de venda do produto.

E este ponto de venda trará um enorme valor comercial para a empresa. Eles já estão a anunciar em grande escala o quão boas são as funcionalidades de IA. No futuro, quem não será um especialista em análise de dados! Portanto, como designers, também devemos pensar mais sobre o valor comercial.

Há 20 anos, muitos designers também conciliavam a escrita de código frontend. Agora podemos gerar demos e código diretamente no Figma make, Cursor, GitHub, e pessoas que entendem um pouco de conhecimento de código podem ajustar rapidamente a demo modificando o código, em vez de comunicar repetidamente com a IA em linguagem. A capacidade deve acompanhar inevitavelmente a melhoria da eficiência, caso contrário, o que fazer após a melhoria da eficiência?

O Google lançou recentemente um A2UI. A nossa equipa está a estudar-o. Falaremos sobre isso em detalhe mais tarde. Os alunos interessados também podem aprender sobre ele primeiro. Link: https://developers.googleblog.com/introducing-a2ui-an-open-project-for-agent-driven-interfaces/

Os agentes de UI já foram feitos para nós. O design de Dashboard é ainda mais fácil.