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Jenny Wen, então líder de design do Claude na Anthropic, declarou que o processo de design morreu e que não devemos confiar nele. Ela defendeu isso em uma palestra em 2025 e voltou ao tema em entrevista em março de 2026, e a frase gerou burburinho no mundo do design. A NNGroup respondeu que não é bem assim: o processo pode estar comprimido em algumas situações, especialmente na era da IA.

Estou um pouco atrasada na discussão, mas vou acrescentar meus dois centavos.

Pra morrer, algo tem que estar vivo. E a implementação de processos de design em tecnologia nunca foi uma história homogênea. É mais fácil pensar em ondas do que em cenários estáveis: cada onda deixou sua marca, mas os resultados são desiguais. Existem empresas que usam o que há de mais refinado em estratégia de design, como a Apple e a Google, e empresas que ainda desenvolvem sistemas como se fazia na década de 1990, sem nunca ter ouvido falar em experiência do usuário ou teste de usabilidade. Muitas sequer tinham processo de design para começo de conversa.

Então que processo morreu, exatamente?

O processo de design morreu!

No podcast de Lenny Rachitsky, em 1º de março de 2026, Wen descreveu o que considera morto: o processo que se ensina aos designers, em que se faz pesquisa e descoberta, depois se diverge e converge, e que o campo tratou como evangelho. O argumento dela é que engenheiros, com ferramentas como o Claude Code, conseguem prototipar mais rápido do que um designer consegue esboçar. Por isso a Anthropic trabalha lado a lado com a engenharia, em ciclos curtos, e publica versões inacabadas para iterar em público.

Até aqui, é uma observação sobre um contexto específico: uma empresa de IA construindo produtos do zero, muito rápido. O salto vem depois, quando essa experiência vira um veredito sobre "o" processo de design, como se só existisse um.

Ondas, não uma linha reta

A trajetória dos métodos de design na tecnologia é uma sucessão irregular de camadas que se sobrepõem, não uma evolução linear. O movimento dos métodos de design nasceu com a conferência de 1962 no Imperial College, que levou à fundação da Design Research Society em 1966. No Brasil, a ESDI, criada por decreto no fim de 1962, seguiu o modelo da Escola de Ulm e a tradição do desenho industrial, sem relação com software.

O design entrou no desenvolvimento de software pela Interação Humano-Computador (IHC), o campo que estuda como as pessoas usam sistemas computacionais e projeta esses sistemas para que sejam úteis, utilizáveis e adequados para quem os usa. Três marcos impulsionaram essa entrada: o livro de Norman e Draper (1986), que popularizou o design centrado no usuário; o manifesto de Kapor (1990), que chamou a falta de usabilidade de "vergonha secreta" da indústria; e a norma ISO 13407 (1999), que define como organizar o desenvolvimento de sistemas interativos e se apresenta como complementar aos métodos de engenharia já existentes. No Brasil, a IHC ganhou força em 1998, acoplada ao Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software, e passou a ter autonomia em 2000.

A camada gerencial veio em 2004, com o Double Diamond, criado pelo Design Council para tornar o processo de design compreensível a gestores públicos, executivos e tecnólogos. Ou seja, um instrumento pedagógico. Em 2008, Tim Brown publicou seu artigo sobre Design Thinking na Harvard Business Review. No Brasil, essas ideias chegaram por traduções, consultorias e cursos: o Nubank declara usar o Double Diamond, e a VTEX tem um caso documentado que combina o modelo no design com métodos ágeis na engenharia.

Cada camada chegou em um momento diferente, foi adotada de maneira desigual entre empresas e países, e nenhuma substituiu por completo a anterior. Também não há consenso em nenhuma delas. Revisões acadêmicas mostram que o discurso gerencial do Design Thinking é superficial e raramente dialoga com a pesquisa em design, há divergências sobre o que ele de fato entrega, e a evidência de retorno financeiro mais citada vem de estudos encomendados ou correlacionais.

A maturidade ficou atrás do discurso

Os dados disponíveis reforçam a desigualdade. Na pesquisa da InVision (2019, autoavaliação de 2.200 organizações em 77 países), 41% estavam no nível mais baixo de maturidade em design e só 5% no mais alto. No estudo da McKinsey (2018), mais de 40% das empresas observadas não conversavam com usuários durante o desenvolvimento. Nenhum dos dois estudos passou por revisão por pares, e o da McKinsey não inclui empresas de software. Mas os números convergem: a maioria das organizações nunca integrou de fato métodos de design ao desenvolvimento.

O "nós contra eles"

O ponto mais persistente é o atrito entre design e desenvolvimento. Já em 2006, uma retrospectiva sobre o manifesto de Kapor descrevia organizações em que o negócio define, os programadores constroem e os designers apenas aplicam uma interface por cima. A revisão sistemática mais recente sobre o tema, de Zhang e colegas (2025), confirma que o atrito é documentado nas duas direções.

Do lado do desenvolvimento, designers relatam ser tratados como "artistas", ter sugestões ignoradas e ver o design alterado após a entrega, sem consulta. Desenvolvedores, por sua vez, tratam a experiência do usuário como trivial ou como a última etapa do projeto. Do lado do design, há decisões tomadas sem informar a equipe técnica, propostas inviáveis e, em projetos de código aberto, a tendência a criticar mais do que contribuir. Estudos também mostram designers omitindo detalhes críticos, ignorando casos-limite ou desconsiderando limitações técnicas.

A pesquisa da Figma de 2025 mostra que a IA entrou nesse quadro com uma assimetria: 78% dizem que ela torna o trabalho mais eficiente, mas só 32% confiam no que ela produz, e a satisfação com as ferramentas é de 82% entre desenvolvedores e de 69% entre designers.

No Brasil, o padrão desigual também aparece na adoção de IA. Segundo a pesquisa TIC Empresas, do Cetic.br, o uso subiu de 13% para 17% das empresas entre 2024 e 2025, mas chega a 50% nas grandes empresas e a 49% no setor de informação e comunicação. A difusão é desigual por porte e por setor.

Em resumo, no Brasil e no mundo, a desigualdade na adoção, seja de processos de design ou de tecnologias como a IA, é uma realidade persistente. O sucesso da implementação depende do porte da empresa, de fatores legais e da maturidade organizacional, entre outros. Essa heterogeneidade não é estranha ao design. Pelo contrário, o campo se constituiu historicamente pela capacidade de se adaptar ao contexto.

Que processo de que design

O teórico de design Christopher Alexander defendeu que ninguém se torna um designer melhor ao seguir um método cegamente. O essencial, para ele, é entender a ideia de criar padrões abstratos que resolvam sistemas de forças e combiná-los livremente. Alexander também diz que todo problema de design começa com o esforço de alcançar ajuste entre duas entidades: forma e contexto. A forma é a parte que o designer controla, e o contexto é tudo o que faz exigências sobre ela. Um bom design é uma propriedade do conjunto, não da forma isolada.

Mas o bom ajuste, argumenta ele, só é acessível pelo seu negativo. Não conseguimos descrever o que é uma casa que funciona, mas conseguimos listar com precisão os desajustes: a cozinha difícil de limpar, a falta de privacidade, a chuva que entra. Cada desajuste é uma variável binária, ocorre ou não ocorre, e o bom ajuste é o estado em que todas estão em zero.

Traduzindo: método separado da prática não serve para muita coisa, e a prática do design é bagunçada. Bagunçada, mas rigorosa. Para Mauricio Mejía, professor de design na Arizona State University, o design é uma série de atividades dentro de um processo, conduzidas de forma iterativa e diferente a cada vez. Por isso não existe "o" método de design. Diagramas como o Double Diamond, sequências de blocos, hexágonos encadeados ou setas transmitem uma ordem que o trabalho real raramente tem. Na prática, o percurso se parece mais com um emaranhado de idas e vindas. A bagunça é a forma visível de um processo que responde ao que descobre pelo caminho, e o rigor está nas escolhas deliberadas, na justificativa de cada retorno e na clareza sobre aonde se quer chegar. Os modelos lineares funcionam como ferramenta de comunicação, mas tomá-los como descrição fiel do trabalho gera expectativas equivocadas sobre prazos, previsibilidade e o papel de quem projeta.

Karri Saarinen, CEO da Linear, recorre a Alexander justamente para dizer que o design continua mal compreendido porque as pessoas confundem produzir com entender:

"A parte difícil do design raramente é gerar a forma." — Karri Saarinen, Output isn't design

A parte difícil, segundo ele, é entender o problema bem o suficiente para saber o que deveria existir e como. O contexto, nesse sentido, não é um pano de fundo: é o conjunto de forças que define o problema, como necessidades humanas, restrições técnicas, requisitos em conflito, hábitos, casos-limite e relações que só aparecem para quem dedica tempo a observá-las. O mau design surge quando essas forças ficam sem solução. Por isso o que o processo de design produz, antes de qualquer coisa, é entendimento.

Design universal e ideologia californiana

Vale contextualizar de onde parte a declaração. A Anthropic é uma empresa do Vale do Silício, e isso importa porque suas premissas são carregadas do que Barbrook e Cameron chamaram de "ideologia californiana": uma mistura de ideias difusas, vindas em boa parte dos movimentos contraculturais dos Estados Unidos (os famosos hippies, né?). Seus pilares são a tecnologia como libertação, o individualismo, o empreendedorismo, o libertarianismo (desconfiança da burocracia, do Estado e da regulação), a contracultura combinada com a cultura empresarial e a fé na inevitabilidade do progresso tecnológico, em que problemas que antes exigiam instituições políticas ou especialistas passam a ser resolvidos pela mera inovação.

A IDEO, fundada em Palo Alto, trabalhava diretamente com empresas do Vale do Silício, e o mesmo fundador esteve por trás da d.school de Stanford. Foi nesse ecossistema que design, empreendedorismo e tecnologia se juntaram e ajudaram a difundir o Design Thinking, e é o mesmo ecossistema que hoje é o berço das Big Techs e das startups de IA de fronteira. O Double Diamond é filho desse casamento: um método que se apresenta como universal dentro de uma ideologia que não se reconhece como ideologia.

É nesse solo que o discurso ganha sentido. Ele não rompe com a tradição, ele a radicaliza. A ideologia californiana promete há décadas reduzir intermediários, ampliar o acesso e substituir mediações humanas por sistemas técnicos. Quando uma líder de design da Anthropic diz que o processo morreu, não é uma contradição, é uma conclusão. A própria Anthropic descreve o Claude Design como uma forma de designers explorarem mais e de todas as outras pessoas produzirem trabalho visual. Em princípio, a ferramenta não nega o design. O que ela torna dispensável, na prática, é ter de passar pelo designer como intermediário.

O que a IA muda no conflito

Até aqui, o conflito entre designers e desenvolvedores era sobre quem deveria fazer o quê: designers reclamavam de ser excluídos das decisões, e desenvolvedores, de propostas inviáveis ou de serem chamados só para implementar decisões tomadas por outros. Com a IA, a fronteira entre os papéis começou a desaparecer. Desenvolvedores podem gerar interfaces, designers podem gerar código, product managers podem prototipar. Isso poderia reduzir os atritos e até a dependência destrutiva entre as áreas.

Mas existe uma diferença entre redistribuir capacidades e redistribuir poder. E parte do problema é que a IA produz resultados com aparência plausível em muito pouco tempo, o que cria uma sensação de conclusão: parece que chegamos a um produto, mas muitas vezes o problema não foi entendido, sequer investigado. No mundo dos negócios isso já tem nome: AI slop, o conteúdo produzido em escala e com pouca curadoria, que parece adequado à primeira vista, mas costuma ser genérico, inconsistente e de baixa qualidade.

Os problemas não param por aí. Há produtos que chegam ao mercado com falhas de segurança, problemas de integração e decisões que depois ninguém consegue explicar, porque as ferramentas de IA nem sempre mostram como e por que chegaram a determinado resultado. Elas também são não determinísticas: o mesmo pedido gera resultados diferentes, o que dificulta reproduzir o que funcionou e transforma tentativa e erro em desperdício. No fim, a forma até pode existir, mas o ajuste entre ela e um problema real muitas vezes não existe.

A IA é útil para prototipar, explorar alternativas e mostrar possibilidades em pouco tempo. Mas isso é diferente de projetar. Projetar exige entender o problema, julgamento, conversa, confronto de ideias, esforço e tempo. O risco é confundir uma forma gerada com um problema resolvido.

O impacto no mercado de trabalho

As consequências para quem trabalha com design já aparecem no mercado. A IDEO, símbolo do Design Thinking, reduziu seu quadro em 32% em 2023 e fechou os escritórios de Munique e Tóquio, em uma redução que vinha desde 2020 (segundo a imprensa). Segundo o Indeed, as vagas de UX caíram com força entre o pico de 2022 e meados de 2023: cerca de 73% em pesquisa e 71% em design. Na pesquisa da UXPA analisada pela MeasuringU, 35% das organizações perderam profissionais de UX em 2024, o dobro de 2022.

A mudança também está dentro das organizações. O levantamento da Rosenfeld Media de 2025 encontrou relação forte entre equipes pequenas demais, falta de tempo para fazer o trabalho e esgotamento. Por isso designers experientes relatam passar mais tempo alinhando, persuadindo e defendendo decisões do que fazendo design.

Há também um padrão por idade. O emprego de desenvolvedores de software de 22 a 25 anos nos Estados Unidos caiu quase 20% desde o pico do fim de 2022, segundo o Stanford Digital Economy Lab (estudo preliminar), e a SignalFire mediu queda de 25% na contratação de recém-formados nas grandes empresas de tecnologia em 2024. Esses dados não são sobre designers. Minha hipótese, e não um fato medido, é que a lógica vale para o trabalho júnior de produção de artefatos, o mais fácil de automatizar.

A partir de 2024, a ligação entre IA e demissões ficou mais explícita. O Dropbox cortou 20% do quadro em 2024, em demissões que atingiram gestão, design de produto e engenharia. O Duolingo cortou 10% dos prestadores de serviço no fim de 2023 e publicou o memorando AI-first em 2025. A Salesforce cortou 4.000 vagas de suporte em 2025, e a Atlassian, 1.600 vagas em 2026. Todos citaram a IA publicamente.

Mas os registros contam outra história. Segundo a Challenger, Gray & Christmas, só 4,5% dos cortes anunciados nos Estados Unidos em 2025 foram atribuídos à IA. E, quando Nova York incluiu no aviso de demissão em massa um campo para "inovação tecnológica ou automação", nenhum dos mais de 160 avisos marcou essa opção, incluindo os da Amazon e do Goldman Sachs. Cabe uma ressalva: é um campo de formulário, a lei não mudou, e pode haver dúvida sobre o que conta como automação. O próprio CEO da OpenAI, Sam Altman, reconheceu em fevereiro de 2026 que existe AI washing, gente culpando a IA por demissões que faria de qualquer jeito, embora tenha dito que não sabe a proporção e que também espera deslocamento real de empregos.

O número da Challenger é de 2025. Nos relatórios mensais de 2026, a IA passou a pesar mais entre os motivos citados, o que pede acompanhamento. De todo modo, citar a IA como motivo não é o mesmo que demonstrá-la como causa.

Conclusão

Disso, dá para tirar algumas conclusões:

  1. Não existe "o" processo de design cuja morte se possa decretar. Falar nisso é generalizar uma abstração pontual, como o Double Diamond, como se fosse a totalidade da história do design.
  2. A maturidade ficou atrás do discurso. A maioria das organizações nunca integrou de fato métodos de design ao desenvolvimento de software, e muitas sequer falam com usuários.
  3. O atrito entre design e desenvolvimento é histórico e estrutural. Não começou com a IA.
  4. Há um mal-entendido conceitual. A parte difícil do design nunca foi dar forma, mas entender o problema para encontrar o ajuste entre forma e contexto.
  5. A atribuição das demissões à IA é menos robusta do que parece. Muitos cortes atribuídos publicamente à IA refletem ajustes macroeconômicos, a correção das contratações da pandemia e cortes de custos apresentados como inovação inevitável. Poucos estão formalmente registrados como automação.

O processo de design que supostamente morreu nunca esteve vivo de forma homogênea. A declaração de morte vinda de quem desenvolve essas ferramentas me parece menos um diagnóstico técnico e mais um posicionamento estratégico e de mercado.

Referências