Se você é designer e tentou usar IA para basicamente qualquer tarefa de design, sabe do que eu estou falando. A designer Hang Xu publicou no LinkedIn uns vídeos que ilustram perfeitamente a experiência — vale assistir. Em resumo: você pede uma coisa, a IA entrega outra, você corrige, ela entrega uma terceira, você corrige de novo, ela desfaz a correção anterior. É um ciclo que seria cômico se não consumisse horas do seu dia.

Eu passei por isso. E depois de rodar em círculos, pensei: de repente se eu mudar a abordagem a coisa vai melhor? Em vez de pedir para a IA criar design do zero, e se eu usasse a IA para o que ela faz bem — texto, código, estruturação de dados — e complementasse com minhas habilidades de design em vez de tentar substituí-las?

Assim nasceu, entre outras coisas, o Gothicus brasiliensis.

O Gothicus brasiliensis é um projeto editorial e artístico sobre o imaginário gótico brasileiro — um manifesto, um bestiário com 62 criaturas mitológicas, um mapa interativo, um baralho de cartas, um oráculo de adivinhação e uma série de ensaios em andamento. Não era para ser tudo isso. Começou como uma landing page simplezinha.

Pra começar, eu criei alguns protótipos em HTML com ajuda do Claude. Eu tinha uma ideia bem clara de como queria o design e a que ele se propunha, então comecei modestamente. Me animei com o progresso e, obviamente, inflei o site com umas dez coisas que não tinha planejado inicialmente. Não me impedi de nada — o projeto tem cunho artístico e eu não queria reprimir nenhum impulso criativo. O que aconteceu foi previsível para qualquer designer, mas eu escolhi correr o risco: meu design ficou difícil de escalar.

O site estava publicado e funcionando. Mas as decisões de design estavam todas enterradas no código — cores, tipografia, espaçamentos, tudo espalhado por vários arquivos CSS sem nenhuma sistematização. Cada nova página que eu criava exigia que eu fosse caçar os valores certos manualmente, e inevitavelmente apareciam inconsistências. Eu precisava de um design system.

A intenção, na verdade, era maior do que resolver meu problema imediato. Eu queria explorar se era possível usar IA de forma ética para melhorar os fluxos de trabalho entre desenvolvimento e design — em vez de implodir processos que talvez nunca tenham existido direito, ou de demitir profissionais. O Gothicus virou meu laboratório para isso.

A última coisa que testei foi o que chamei de vibe designing: usar IA para fazer a engenharia reversa do design que eu já tinha criado via vibe coding. O inverso do caminho tradicional. Em vez de Figma → código, foi código → design system → Figma.

Passo a passo, o que eu fiz:

Primeiro, pedi ao Claude para analisar o código do site já publicado e extrair dele os design tokens — as decisões de design que já estavam lá implicitamente. Cores, tipografia, espaçamentos, tamanhos, tudo o que define a identidade visual do site mas que estava espalhado e não documentado. O Claude organizou tudo em um arquivo JSON estruturado como design system. Não perfeito, mas um esboço sólido.

Segundo, salvei esse JSON no repositório do projeto no GitHub. Isso foi importante porque criou uma fonte de verdade versionada — qualquer mudança nos tokens ficaria rastreável.

Terceiro, conectei o repositório com o Figma usando o plugin Tokens Studio. O plugin precisa de um token de autenticação do GitHub para acessar o repositório. Uma vez conectado, ele leu o JSON e me deu uma paleta completa dentro do Figma com o design system do projeto. Eu não precisei criar tudo do zero — o plugin importou as cores, tipografia e espaçamentos que já existiam no código.

Quarto, com os tokens carregados no Figma, pedi ao Claude para me ajudar com o passo a passo da reconstrução das telas do site. Página por página, fui redesenhando no Figma o que já existia no código — agora com o sistema de tokens como base. Isso inclusive me ajudou a refrescar e melhorar minhas habilidades no Figma, que ficam enferrujadas quando você passa muito tempo no código.

O que eu quis fazer, em resumo, foi usar o LLM no que ele faz melhor — estruturar informação, organizar dados, gerar código — e complementar com minhas habilidades de design de interface. Na prática, isso me permitiu atuar como full-stack designer: uma pessoa da engenharia que sabe design, ou uma pessoa do design que sabe back-end. Um perfil que não é comum, mas que a IA torna mais acessível.

Não foi tudo lindo.

O Tokens Studio, para ser completamente funcional, é pago — e eu não sabia disso de antemão. A versão gratuita tem limitações que só aparecem quando você precisa de funcionalidades mais avançadas. É o tipo de informação que a IA não te conta porque ela não sabe (ou não sabia na época).

O resultado no Figma não ficou exatamente igual ao site. Há um gap inevitável entre o que existe em código e o que se reconstrói em uma ferramenta de design — e esse gap é um dos motivos pelos quais eu pessoalmente não gosto muito de design de produto digital no sentido estrito. É um pouco moroso e muitas vezes a implementação sai completamente diferente do que foi desenhado. Neste caso, o processo foi o inverso — o código já existia e o Figma era a reconstrução — mas o gap apareceu do mesmo jeito, só na direção contrária.

E a IA, como sempre, errou em detalhes. Tokens que precisaram de ajuste, classificações que não faziam sentido para o contexto do projeto, decisões que eu tive que corrigir manualmente. O Claude é um interlocutor que não se irrita com perguntas infinitas — o que para mim é ótimo. Mas tem que tomar cuidado com os tokens da IA (os computacionais, não os de design), para não esgotar o limite. Por um lado, o limite também força a criatividade. Por outro, me fez notar que a parte de levantar dados e requisitos continua sendo uma atividade profundamente humana.

O que aprendi com o processo foi algo que eu já intuía mas agora posso afirmar com mais convicção: a IA não substitui o repertório — ela o acessa. Só consegui usar a ferramenta bem porque já sabia o que queria, já tinha pesquisado, já tinha errado antes. Eu tinha anos de pesquisa escrita sobre o tema do Gothicus. O que a IA fez foi me ajudar a desengavetar esse material e explorar novas possibilidades.

O vibe designing funciona quando você tem design de verdade embaixo do vibe. Sem repertório, sem pesquisa, sem uma visão clara do que você quer, a IA gera ruído — e ruído bonito ainda é ruído.

Se você tem um projeto que nasceu no código e precisa de um design system retroativo, o caminho que descrevi aqui funciona. Não é perfeito, não é rápido, e exige que você saiba design o suficiente para corrigir o que a IA erra. Mas é real, é replicável, e faz a IA trabalhar no que ela faz bem em vez de lutar contra suas limitações.

Esse texto faz parte de uma série sobre design, IA e viés de dados. O anterior — Se você não consegue explicar, a IA não vai ajudar — discute por que o gargalo da IA no design não é a ferramenta, mas a capacidade de tradução entre linguagens.