O futuro do UX na era da inteligência artificial pode ser menos definido pelos cargos que ocupamos e mais pela forma como conseguimos operar sobre um produto. Há alguns dias, uma reflexão de Boris Cherny, criador do Claude Code e líder da iniciativa na Anthropic, começou a circular pelo LinkedIn e me fez olhar com mais atenção para algo que já vinha acontecendo ao redor do trabalho de UX. A publicação original de Boris Cherny, feita em junho de 2026, parte de uma observação sobre o próprio time do Claude Code: engenharia, produto, design e ciência de dados começam a se misturar de uma maneira que nossos cargos tradicionais explicam cada vez menos.
Cherny propõe cinco arquétipos para representar diferentes formas de atuação sobre um produto: Prototyper, Builder, Sweeper, Grower e Maintainer. Não são novos cargos, nem uma sequência obrigatória de carreira. São formas de gerar valor. O Prototyper explora possibilidades e transforma hipóteses em algo que pode ser experimentado; o Builder leva ideias até algo realmente utilizável; o Sweeper simplifica e remove complexidade; o Grower trabalha para melhorar continuamente a aderência do produto ao mercado; e o Maintainer cuida da qualidade, confiabilidade, eficiência e evolução de sistemas maduros.
A parte mais interessante da reflexão é que esses arquétipos atravessam as disciplinas tradicionais. Um designer pode atuar como Prototyper e Sweeper. Um engenheiro pode combinar Builder e Maintainer. Um Product Manager pode ter características de Prototyper e Grower. A especialidade continua existindo, mas talvez ela passe a explicar apenas uma parte da contribuição profissional. A outra passa a ser definida por como aquela pessoa consegue operar sobre o produto.
Essa discussão me chamou atenção porque alguns desses sinais já aparecem muito perto de mim. Tenho um amigo próximo que trabalha com UX para uma empresa estrangeira e cuja rotina atravessa uma fronteira que, há poucos anos, parecia bastante definida. Ele não apenas identifica melhorias, desenha uma solução no Figma e transfere o trabalho para desenvolvimento. Em determinados contextos, trabalha diretamente sobre a implementação, altera aspectos de UX e conteúdo, cria commits no GitHub e participa de um fluxo controlado que pode levar essas mudanças até produção. Não é simplesmente um Designer “aprendendo a programar”. O que muda é a distância entre perceber um problema e conseguir atuar diretamente sobre ele.
Em 12 de agosto de 2026, participei também de workshops conduzidos pela Figma. Entre demonstrações das novas funcionalidades e discussões sobre os fluxos de trabalho que a empresa está tentando habilitar, apareceu repetidamente a sensação de que UX, Product Management e desenvolvimento estão avançando sobre áreas que antes pertenciam quase exclusivamente às outras disciplinas. Essas experiências, isoladamente, não comprovam uma tendência. São evidências anedóticas. Mas, quando colocadas ao lado de pesquisas da Figma, dados do World Economic Forum, movimentos de empresas como Vercel e Linear e novas funções em organizações como OpenAI, começam a formar um padrão.
Talvez o futuro do profissional de UX não seja simplesmente aprender a usar mais ferramentas de inteligência artificial. Talvez estejamos assistindo a uma transformação na própria forma como o trabalho de produto é organizado.
Antes de falar em futuro, precisamos separar sinal, tendência e previsão
Discussões sobre tecnologia produzem exageros com facilidade. Surge uma nova ferramenta, algumas empresas pioneiras experimentam processos diferentes e rapidamente aparecem previsões sobre profissões inteiras desaparecendo. Por isso, faz sentido estabelecer uma distinção antes de analisar o que está acontecendo.
Um sinal é algo que já conseguimos observar. Um sinal fraco é um comportamento ainda pequeno, restrito ou experimental, mas que pode antecipar uma transformação maior. Uma tendência começa a aparecer quando sinais diferentes, em contextos diferentes, apontam repetidamente para a mesma direção. Já uma previsão é uma hipótese sobre o que poderá acontecer caso essas forças continuem evoluindo.
Essa distinção é especialmente importante na discussão sobre inteligência artificial. Parte das empresas produzindo estudos sobre o futuro do trabalho também vende as tecnologias associadas a essas mudanças. Isso não invalida seus dados, mas exige que eles sejam observados ao lado de outras fontes, comportamentos concretos e evidências de mercado. O interessante começa quando empresas diferentes, pesquisas independentes e mudanças práticas de trabalho começam a convergir.
Essa é também a abordagem que venho adotando nos nossos reports sobre tendências de UX: menos interesse em inventar previsões e mais atenção a dados, sinais emergentes e movimentos que já podem ser observados.
O que os dados já mostram sobre o futuro do UX
A mistura entre funções de produto não começou com os agentes de IA. Em 2025, a Figma publicou o estudo Are Roles and Responsibilities a Thing of the Past?, analisando como as fronteiras entre Design, Produto e Engenharia já estavam mudando. Na pesquisa, 64% dos participantes disseram se identificar com dois ou mais papéis, enquanto mais de um terço atuava em pelo menos três. Entre Product Managers, 70% já produziam wireframes ou mockups de baixa fidelidade e 59% participavam da criação de protótipos interativos.
Isso importa porque mostra que a mudança de fronteiras já estava acontecendo antes da aceleração mais recente da IA. Ferramentas generativas parecem estar intensificando uma transformação existente, não criando um fenômeno completamente novo.
O Figma 2026 AI Report torna essa aceleração mais evidente. A pesquisa reuniu 8.403 respostas e 639 entrevistas qualitativas com Designers, desenvolvedores e Product Managers em dez mercados, incluindo o Brasil. Em apenas um ano, a proporção de Designers participando de atividades de desenvolvimento dobrou e chegou a 41%. No sentido contrário, desenvolvedores realizando atividades relacionadas a Design passaram de 44% para 60%.
A colaboração também mudou. Segundo o mesmo estudo, 41% dos profissionais pesquisados afirmam que a IA já alterou significativamente a maneira como seus times trabalham juntos. Dois anos antes, apenas 7% relatavam esse nível de transformação.
O detalhe importante aqui é que não estamos falando apenas de profissionais fazendo suas antigas tarefas mais rápido. As próprias tarefas estão começando a mudar de mãos.
Isso também ajuda a explicar por que conteúdos mais operacionais sobre inteligência artificial para Designers já não contam toda a história. A discussão está deixando de ser apenas “qual ferramenta de IA devo utilizar?” e começando a se tornar “o que acontece com minha função quando consigo realizar partes do trabalho que antes dependiam de outras pessoas?”.
O antigo fluxo de UX começa a perder rigidez
Durante muitos anos, conseguimos representar de maneira simplificada uma parcela importante do processo de desenvolvimento de produtos assim:
Problema → Pesquisa → Requisitos → UX → UI → Protótipo → Handoff → Desenvolvimento → Produção
Bons times nunca trabalharam de maneira completamente linear, mas essa divisão influenciou nossas ferramentas, cargos, cerimônias, estruturas organizacionais e até a forma como apresentamos projetos em nossos portfólios. O PM documenta uma necessidade, o Designer materializa uma solução e o desenvolvedor transforma aquela representação em software. Cada disciplina atua sobre um material diferente e, entre elas, existe uma transferência de contexto.
A IA começa a reduzir justamente o custo dessas transferências. Em 2026, a Figma passou a permitir que agentes trabalhassem diretamente com seu ambiente de Design. No anúncio Agents, Meet the Figma Canvas, a empresa mostrou ferramentas como Claude Code e Codex interagindo com o canvas e utilizando contexto do arquivo e do Design System.
Ao mesmo tempo, ferramentas de geração de software permitem sair de uma descrição, de uma interface ou de uma hipótese para algo funcional em intervalos cada vez menores. O significado disso para UX é maior do que simplesmente afirmar que “IA agora gera código”. O código começa a se tornar também um material de exploração de Design.
Isso muda a natureza do protótipo.
Do protótipo visual ao protótipo comportamental
Existe uma diferença histórica entre representar um produto e fazê-lo funcionar. Podemos simular um botão, criar estados, construir animações e preparar um fluxo cuidadosamente controlado para um teste de usabilidade. Mas determinados problemas só aparecem quando existem dados, permissões, estados inesperados, regras de negócio, dependências, erros e consequências reais entre diferentes partes de um sistema.
A Figma apresentou exemplos dessa mudança no artigo 4 New Ways to Go From Idea to Product With AI Tools. Em um dos casos, Benjamin Ellis, UX Manager da FloQast, utilizou IA para construir um protótipo com backend simulado e dados realistas, permitindo explorar um fluxo complexo no qual decisões tomadas em uma área produziam consequências em outras partes do produto.
É apenas um caso, mas representa um sinal importante. Durante anos evoluímos principalmente a fidelidade visual dos protótipos. Agora começa a ficar mais acessível uma segunda dimensão: fidelidade comportamental.
Isso pode alterar profundamente o discovery. Um Designer não precisa necessariamente dominar arquitetura de software para explorar uma hipótese dentro de um ambiente muito mais próximo da realidade do produto. É justamente nesse ponto que o primeiro arquétipo apresentado por Boris Cherny ganha importância.
Os 5 arquétipos de Boris Cherny aplicados ao profissional de UX
A reflexão de Boris Cherny fica mais útil quando não tentamos transformar seus arquétipos em novos cargos. Eles funcionam melhor como lentes para observar como diferentes pessoas geram impacto em momentos distintos de um produto.
Prototyper: transformar hipóteses em algo que pode ser experimentado
Prototipar sempre fez parte da história de UX. Sketches, wireframes, protótipos de papel, protótipos navegáveis e Design Sprints existem justamente para reduzir o custo de aprender antes de construir. O que está mudando é o significado de “construir”.
Quando uma experiência funcional deixa de exigir necessariamente semanas de Engenharia, a fronteira entre protótipo e implementação começa a ficar menos clara. A Figma vem discutindo esse cenário através do conceito de product builder. No artigo What Matters When Anyone Can Build, o Chief Product Officer da empresa, Yuhki Yamashita, explora uma consequência importante: conforme construir se torna mais acessível, o diferencial passa a estar cada vez mais na escolha do que realmente merece ser construído.
Essa mudança pode aumentar a importância do julgamento de UX. Quando produzir cinco alternativas exigia dias de trabalho, a capacidade de execução era um gargalo. Quando conseguimos gerar dezenas de possibilidades rapidamente, o gargalo muda. Se qualquer pessoa consegue produzir cinquenta alternativas, o diferencial não está necessariamente em produzir a alternativa número cinquenta e um, mas em saber reconhecer qual delas faz sentido, por quê e em qual contexto.
Builder: levar uma ideia além da representação
O Builder é talvez o arquétipo que mais provoca desconforto quando pensamos na profissão de UX. Se Designers conseguem construir partes de um produto, todos precisarão virar desenvolvedores?
Não vejo evidências suficientes para essa conclusão.
O que parece estar acontecendo é uma redução da dependência absoluta entre disciplinas para determinadas classes de trabalho. A Vercel mantém uma disciplina formal de Design Engineering, em que profissionais atravessam Design, interação, sistemas e código. Não significa abandonar Design para se tornar engenheiro. Significa que código passa a ser mais um material disponível para resolver problemas de produto.
A Linear oferece outro sinal. Em sua descrição de Principal Product Designer, a empresa descreve times pequenos e autônomos em que Designers trabalham diretamente com Engenharia e Produto para explorar ideias, prototipar, colocar builds nas mãos do time e levar soluções até clientes. A descrição utiliza explicitamente a expressão “no hand-offs” e valoriza prototipação além do Figma, incluindo IA, HTML e CSS.
Linear e Vercel não representam todo o mercado. São empresas com culturas específicas e um nível de maturidade técnica incomum. Um banco brasileiro, uma universidade, uma indústria global ou um órgão público dificilmente terão exatamente o mesmo modelo de trabalho. Mas organizações desse tipo funcionam como laboratórios. E o sinal que aparece nesses laboratórios é relevante: o Designer capaz de materializar uma hipótese mais profundamente ganha novas possibilidades de atuação.
Sweeper: quando saber retirar pode valer mais do que saber adicionar
O Sweeper simplifica, remove, reorganiza e reduz complexidade. Talvez seja o arquétipo mais próximo de uma competência histórica de UX.
A indústria de software passou décadas premiando adição. Mais funcionalidades, telas, configurações, automações, dashboards e opções geralmente eram interpretados como evolução do produto. A IA pode tornar adicionar ainda mais barato, criando um paradoxo: quanto mais fácil fica construir alguma coisa, mais importante pode se tornar saber o que não deveria existir.
Um bom profissional de experiência não pergunta apenas como tornar uma funcionalidade fácil de usar. Também questiona se aquela funcionalidade precisa existir, se uma etapa pode desaparecer, se uma decisão precisa ser exposta ao usuário, se um fluxo inteiro pode ser automatizado ou se determinado conteúdo realmente deveria ocupar espaço na interface.
Quando execução se torna abundante, simplificação pode se tornar uma competência ainda mais escassa.
Esse é um ponto importante para profissionais seniores. A capacidade de dizer “não” com embasamento pode valer tanto quanto a capacidade de produzir rapidamente uma solução.
Grower: UX mais próximo de produto, dados e negócio
O Grower trabalha sobre algo que já existe e busca melhorar continuamente seu encaixe com usuários e mercado. Essa lógica aproxima UX de Produto e Growth.
Durante muito tempo, demonstramos valor principalmente por métricas ligadas à qualidade da experiência: usabilidade, satisfação, taxa de erro, eficiência, acessibilidade e percepção. Essas medidas continuam fundamentais, mas um Designer que acompanha uma solução mais profundamente também começa a observar adoção, ativação, retenção, conversão, engajamento, churn, receita e comportamento depois do lançamento.
Nesse modelo, Design não termina quando uma interface é aprovada. A solução é utilizada por pessoas reais, comportamentos são observados, dados quantitativos e qualitativos retornam para o processo, hipóteses são revistas e novas versões são construídas. Conhecer métricas de UX deixa de ser apenas uma competência complementar e passa a ajudar o Designer a compreender se aquilo que foi criado realmente modificou a experiência.
O ciclo se aproxima mais de Hipótese → Construção → Uso real → Evidência → Aprendizado → Iteração e menos de Pesquisa → Design → Handoff.
Isso não transforma UX em Growth e não elimina Product Management. Apenas aumenta a área de contato entre essas disciplinas.
Maintainer: cuidar da qualidade quando produzir fica fácil
Produtos maduros precisam de um tipo diferente de trabalho. Acessibilidade, consistência, performance, confiabilidade, governança, qualidade, padrões e Design Systems continuam sendo fundamentais mesmo quando gerar novas interfaces fica muito mais rápido.
Esse é o território do Maintainer.
Existe aqui um sinal fraco particularmente interessante: o Design System começa a ser pensado não apenas para Designers e desenvolvedores, mas também para máquinas.
Design Systems começam a ser construídos também para agentes
Durante anos pensamos em Design Systems como uma infraestrutura compartilhada entre pessoas. Eles registram componentes, tokens, padrões e decisões para que diferentes profissionais consigam construir experiências coerentes. Os agentes adicionam um novo participante a esse ecossistema.
A Figma discute essa transformação em Design Systems and AI: Why MCP Servers Are the Unlock. A ideia é permitir que agentes consultem informações sobre componentes, tokens, código, padrões e decisões de interface antes de gerar algo. O Design System deixa de responder apenas à pergunta “como ajudamos Designers e desenvolvedores a utilizar nosso sistema?” e começa a responder também a outra: como fazemos um agente compreender as regras desse produto?
Essa mudança se conecta diretamente ao trabalho já realizado em Design Systems no Figma, mas acrescenta uma nova dimensão. O sistema deixa de ser apenas uma biblioteca visual e passa a funcionar como parte da infraestrutura de contexto utilizada pela IA.
A Vercel levou essa lógica ainda mais longe. No artigo Teaching Agents Product Design, a empresa descreve uma estrutura mantida dentro do próprio repositório contendo orientações sobre julgamento de produto, qualidade de interface, conteúdo, terminologia, padrões, resiliência e decisões específicas de suas experiências. Agentes conseguem consultar essas informações durante implementação e revisão.
Isso representa uma transformação importante porque uma parcela relevante do conhecimento de profissionais seniores sempre foi tácita. Sabemos que determinado componente não deve ser usado em uma situação específica porque já vimos problemas acontecerem. Sabemos por que determinada palavra foi escolhida, por que um fluxo possui certo comportamento ou por que uma decisão aparentemente simples exigiu semanas de pesquisa.
Com agentes, surge um incentivo para tornar esse conhecimento explícito, estruturado e legível por máquinas.
Talvez uma atividade importante de UX no futuro seja não apenas tomar boas decisões, mas transformar parte desse julgamento em infraestrutura que consiga orientar pessoas e sistemas.
Quando construir fica barato, julgamento fica caro
Esse talvez seja um dos pontos centrais para entender o futuro do UX. A IA reduz o custo de execução, mas não reduz automaticamente o custo de uma decisão ruim.
No Figma 2026 AI Report, 90% dos profissionais pesquisados consideram Design pelo menos tão importante quanto antes da IA. Isso parece contraditório apenas se considerarmos Design como sinônimo de produção de telas. Se criar uma interface se torna mais simples, escolher qual interface deveria existir, qual problema merece ser resolvido, que comportamento é aceitável e quais consequências uma decisão pode gerar se torna ainda mais importante.
A vantagem profissional tende a migrar para competências como compreensão de contexto, formulação de boas perguntas, identificação de problemas reais, pensamento sistêmico, leitura de evidências, conhecimento de comportamento humano, compreensão do negócio e capacidade de decidir quando algo não deveria ser construído.
O Future of Jobs Report 2025, do World Economic Forum, identifica uma transformação semelhante no mercado de trabalho global. Segundo o relatório, empregadores esperam que 39% das competências centrais utilizadas no trabalho mudem até 2030. Entre as habilidades cuja importância deve crescer aparecem IA e big data, pensamento analítico, pensamento criativo, letramento tecnológico, resiliência, curiosidade e aprendizagem contínua.
É uma combinação importante. O cenário não aponta simplesmente para habilidades tecnológicas substituindo habilidades humanas. Ele sugere que capacidade tecnológica e julgamento humano passam a ser exigidos simultaneamente.
O handoff talvez não desapareça, mas pode deixar de ser o centro
Durante anos investimos em melhorar a transferência entre Design e desenvolvimento. Criamos especificações, documentação, tokens, bibliotecas, critérios de aceite, Dev Mode e ferramentas de inspeção. Tudo isso continua tendo valor, mas uma parcela dos novos fluxos pode seguir uma direção diferente: em vez de aperfeiçoar indefinidamente a transferência, alguns times podem simplesmente reduzir a quantidade de transferências necessárias.
A Figma aborda essa aproximação em Skills for the AI Era, destacando colaboração multifuncional e a possibilidade de Design, Produto e Engenharia trabalharem de forma menos sequencial. Isso altera inclusive a relação entre UX e Product Management.
Se um PM consegue transformar uma hipótese em um protótipo funcional, ele não precisa esperar necessariamente que Design produza a primeira representação da ideia. Se um Designer consegue consultar dados, manipular um protótipo funcional, alterar conteúdo ou experimentar diretamente sobre uma interface, também não precisa esperar que todas as decisões sejam traduzidas por outra disciplina.
Isso não elimina PM e também não elimina UX. Pode reduzir uma parcela do trabalho de intermediação que existia porque nossas ferramentas impunham fronteiras muito rígidas.
Esse movimento também aparece nas tendências de Produto Digital para 2027, especialmente quando observamos IA agêntica, automação e times capazes de operar com maior autonomia.
UX começa a desenhar comportamento, não apenas interfaces
Existe outra transformação acontecendo em paralelo. Conforme produtos deixam de responder de forma completamente determinística e passam a utilizar modelos generativos e agentes, o objeto de trabalho de UX também muda.
A OpenAI mantém uma função de Product Designer, GenUI cuja descrição envolve não apenas telas, mas também comportamento de modelos, prototipação de interfaces generativas, avaliação de resultados e transformação de padrões bem-sucedidos em sistemas reutilizáveis.
Em um software tradicional podemos imaginar uma relação relativamente previsível: usuário faz X → sistema responde Y. Em um produto generativo, contexto, modelo, regras, estado e histórico podem produzir diferentes respostas para uma mesma intenção.
As perguntas de Design mudam. O agente deveria agir sozinho ou pedir autorização? Como comunicamos incerteza? Como uma pessoa desfaz uma ação? Quanto de autonomia é apropriado? Em que momento precisamos interromper uma execução? Como tornamos os limites do sistema compreensíveis? Como garantimos qualidade quando não existe apenas uma interface possível?
O profissional começa a projetar também comportamentos, limites, níveis de autonomia, critérios de qualidade e relações entre pessoas e sistemas inteligentes.
Essa talvez seja uma das transformações mais relevantes para UX nos próximos anos.
Evals podem se tornar uma competência de UX
Essa mudança leva a outro sinal ainda inicial: evals podem começar a entrar no vocabulário de Design.
Hoje, avaliações sistemáticas de modelos são associadas principalmente à Engenharia e à pesquisa em IA. Mas experiências generativas também precisam ser avaliadas do ponto de vista humano. Se um sistema pode produzir milhares de respostas e estados diferentes, não conseguimos revisar manualmente cada resultado antes de colocá-lo diante de usuários.
Alguém precisa ajudar a definir o que caracteriza uma boa experiência. O que é um erro aceitável? O que causa confusão? O que prejudica confiança? Em que situações o agente deve pedir ajuda? Quais comportamentos devem permanecer consistentes? Como avaliamos clareza, segurança, autonomia e capacidade de recuperação?
A função de Product Designer, GenUI da OpenAI já inclui atividades relacionadas a avaliação de interfaces geradas. A Vercel também documenta avaliações como parte da infraestrutura utilizada para orientar agentes.
É um sinal ainda pequeno, mas conceitualmente importante: UX pode deixar de avaliar apenas interfaces e começar a avaliar sistemas capazes de produzir experiências.
O futuro do UX pode ser menos sobre produção e mais sobre direção
Essa transformação aparece também quando olhamos para o trabalho de forma mais ampla. O Microsoft Work Trend Index 2026 discute uma mudança na relação entre pessoas e agentes: conforme sistemas automatizados assumem parcelas maiores de execução, profissionais passam a dedicar mais atenção à direção, decisão, coordenação e responsabilidade sobre resultados.
Isso não significa automaticamente um futuro melhor. Automação pode reduzir equipes, concentrar responsabilidades, aumentar expectativas de produtividade e criar novas formas de pressão. Mas a mudança na unidade de trabalho é relevante.
Se uma pessoa consegue orientar sistemas capazes de executar dezenas de etapas, seu valor deixa de depender exclusivamente de realizar manualmente cada uma dessas etapas. Para UX, isso pode representar uma transição gradual de produtor de artefatos para alguém com maior responsabilidade sobre direção e qualidade da experiência.
O wireframe continua existindo. O protótipo continua existindo. O Figma continua existindo. Mas esses objetos passam a ser meios, e não a definição da profissão.
Isso não significa o fim do craft
Existe uma interpretação ruim dessa discussão: se IA consegue gerar interfaces, código e conteúdo, então tipografia, composição, interação, UX Writing, acessibilidade e domínio visual deixam de importar.
Os dados não sustentam essa conclusão.
No Figma 2026 AI Report, 90% dos participantes afirmam considerar Design pelo menos tão importante quanto antes da IA. Entre Designers que utilizam essas ferramentas, 91% dizem que IA os ajuda a produzir designs melhores e 89% relatam trabalhar mais rapidamente.
A IA pode elevar o piso. Isso não significa elevar automaticamente o teto.
Quando praticamente qualquer pessoa consegue produzir algo visualmente aceitável, diferenças mais sutis de qualidade podem ganhar importância. Hierarquia, clareza, timing, movimento, linguagem, consistência e percepção continuam exigindo julgamento.
O “bom o suficiente” fica barato. O excepcional continua difícil.
O mercado ainda quer Designers, mas talvez não queira exatamente o mesmo Designer
Também é importante evitar a narrativa de que a profissão simplesmente está desaparecendo.
Na pesquisa Why Demand for Designers Is on the Rise, publicada pela Figma em 2026, 47% dos gestores disseram que a demanda por Designers em suas organizações aumentou, enquanto 35% relataram estabilidade e 18% disseram ter observado queda.
Ou seja, em 82% das organizações pesquisadas a demanda permaneceu estável ou aumentou.
Mas o perfil procurado está mudando. Na mesma pesquisa, 73% dos gestores identificam aumento na necessidade de profissionais proficientes em ferramentas de IA, enquanto 79% observam crescimento da demanda por pessoas capazes de projetar produtos que utilizam IA.
Talvez a pergunta errada seja “a inteligência artificial vai acabar com UX?”. Uma pergunta mais útil seria: que tipo de profissional continuará sendo valioso quando partes importantes da execução deixarem de ser escassas?
Essa discussão também deveria ser observada junto da evolução da carreira em UX, seus níveis e especializações. Talvez os níveis continuem existindo, mas o que esperamos de um profissional sênior mude consideravelmente.
O futuro do UX no Brasil provavelmente será desigual
Grande parte dos exemplos mais avançados dessa transformação vem de empresas norte-americanas de tecnologia. Seria um erro importar esse contexto diretamente e assumir que ele descreve todo o mercado brasileiro.
Uma empresa como Linear trabalha em condições muito diferentes de uma instituição financeira brasileira, uma universidade, uma indústria, uma organização pública ou uma empresa tradicional em processo de transformação digital. Governança, segurança, legado, estrutura organizacional e maturidade tecnológica alteram profundamente a velocidade dessas mudanças.
Isso não significa que o Brasil esteja fora do movimento. Na análise regional do Future of Jobs Report 2025, o World Economic Forum identifica lacunas de competências como uma das principais barreiras à transformação das empresas brasileiras. Quase nove em cada dez empresas brasileiras pesquisadas planejam investir no desenvolvimento de competências de seus profissionais nos próximos anos.
Entre as habilidades cuja importância deve crescer aparecem IA e big data, pensamento criativo e letramento tecnológico. Curiosamente, o relatório também encontra crescimento esperado para competências profundamente humanas. 60% dos empregadores brasileiros pesquisados destacam empatia e escuta ativa, além de resiliência, flexibilidade, curiosidade e aprendizagem contínua.
Essa combinação é especialmente importante para UX. O futuro não parece apontar simplesmente para profissionais mais técnicos. Parece apontar para profissionais capazes de combinar compreensão humana e capacidade tecnológica.
Podemos ter dois mercados de UX convivendo ao mesmo tempo
Minha hipótese é que a transformação não acontecerá de forma uniforme. Durante alguns anos, provavelmente veremos modelos bastante diferentes convivendo.
Uma parcela do mercado continuará trabalhando com estruturas próximas de PM define → UX pesquisa e desenha → desenvolvimento implementa → QA valida. Outra parcela pode operar com times menores e ciclos mais integrados, próximos de problema → exploração conjunta → protótipo funcional → teste → alteração → publicação → aprendizado.
Empresas reguladas provavelmente manterão separações mais claras em determinadas atividades por questões de governança, segurança e accountability. Startups e empresas digitais tendem a testar modelos mais fluidos antes. Profissionais brasileiros trabalhando remotamente em equipes internacionais também podem sentir essa transformação antes que ela se torne comum em empresas locais.
É justamente por isso que considero o caso do meu amigo interessante. Não como estatística, mas como sinal fraco. Um profissional brasileiro de UX já consegue atuar em uma empresa internacional em um fluxo no qual uma melhoria nasce da observação de um problema, passa por uma alteração de interface ou conteúdo, gera um commit no GitHub e segue por um processo controlado até produção.
Há poucos anos isso poderia ser descrito como uma exceção estranha ao papel de Design. Talvez, em alguns anos, seja apenas uma das diferentes maneiras possíveis de trabalhar.
Talvez nossa identidade profissional passe a ter três dimensões
Se essa transformação continuar, talvez cargo deixe de ser a única maneira útil de descrever um profissional.
Uma possibilidade é pensar nossa identidade por três dimensões.
A primeira é a especialidade, aquilo que dominamos profundamente: Design, Research, Content, Engineering, Data ou Product.
A segunda é o domínio, o contexto sobre o qual acumulamos conhecimento: Fintech, Healthtech, Govtech, educação, varejo, SaaS B2B, sistemas corporativos e tantos outros.
A terceira é o modo de operação, a forma como tendemos a gerar valor sobre o produto. É aí que os arquétipos de Cherny se tornam interessantes.
Um profissional poderia ser Product Designer + Fintech + Prototyper/Grower, enquanto outro poderia ser Product Designer + Enterprise + Sweeper/Maintainer.
Os dois teriam o mesmo cargo.
Mas seriam profissionais bastante diferentes.
Talvez essa descrição explique mais sobre a contribuição real de uma pessoa do que simplesmente adicionar “Senior”, “Staff” ou “Lead” ao título.
O portfólio de UX também pode mudar
Se essa hipótese estiver correta, nossos portfólios provavelmente precisarão evoluir.
Durante muitos anos, grande parte dos cases de UX foi construída para demonstrar processo. Contexto, pesquisa, personas, jornada, wireframes, interface final e resultados formavam uma narrativa relativamente previsível.
No novo cenário, talvez a pergunta mais importante passe a ser outra: como você transforma um produto?
Isso significa demonstrar qual problema foi identificado, que hipótese foi formulada, por que algo mereceu ser construído, o que você conseguiu materializar, como utilizou IA e outras ferramentas, como trabalhou com Engenharia, quais decisões tomou, o que decidiu remover e o que aconteceu depois do lançamento.
Métricas, comportamento, aprendizado e evolução passam a importar tanto quanto os artefatos intermediários.
O portfólio pode ter menos valor em provar que conhecemos todas as etapas de um processo padronizado e mais valor em demonstrar julgamento, autonomia, capacidade de aprender, evidência e impacto.
Existe uma questão desconfortável para profissionais juniores
Há um ponto nessa discussão que merece atenção especial. Muitas atividades utilizadas historicamente para desenvolver profissionais iniciantes são justamente aquelas que a IA começa a executar com bastante eficiência: produzir primeiras versões, criar variações, organizar documentação, resumir pesquisa, ajustar componentes, escrever especificações e montar apresentações.
Essas tarefas tinham também uma função formativa. Um profissional não se torna sênior apenas porque repetiu atividades por muitos anos, mas parte de seu julgamento é construída pela exposição contínua a problemas menores, revisões, feedback e erros.
Se organizações automatizarem grande parte dessas tarefas, aparece uma pergunta difícil: como alguém desenvolve julgamento sênior sem passar pelas experiências que historicamente ajudavam a construir esse julgamento?
Talvez profissionais iniciantes se tornem produtivos mais rapidamente. Ao mesmo tempo, talvez surja uma lacuna de desenvolvimento se empresas começarem a esperar autonomia sem criar situações nas quais essa autonomia possa ser construída.
É um sinal ainda fraco, mas que merece acompanhamento.
Não vejo evidência suficiente para dizer que os cargos desaparecerão
Mesmo com todos esses movimentos, considero precipitado dizer que UX Designer, Product Designer ou Product Manager deixarão de existir.
Cargos resolvem problemas organizacionais importantes. Estruturam recrutamento, remuneração, responsabilidades, progressão de carreira e expectativas. Em organizações grandes, provavelmente continuarão sendo necessários por bastante tempo.
A própria publicação original de Boris Cherny deve ser entendida como uma reflexão sobre aquilo que os papéis poderiam se tornar, não como uma taxonomia definitiva do futuro do trabalho.
A hipótese mais conservadora me parece também a mais plausível: os cargos continuam existindo, mas explicam uma parcela cada vez menor do que realmente fazemos.
O que observar nos próximos anos
Se essa mudança for realmente estrutural, alguns sinais devem se tornar mais visíveis.
Vale acompanhar se vagas de Product Designer passam a pedir experiência com agentes de código, Git, protótipos funcionais e ambientes reais de produto; se Product Managers começam a construir protótipos funcionais como parte normal do discovery; se Design Systems mantêm documentação estruturada especificamente para agentes; se mais empresas contratam Designers para avaliar comportamento de modelos e construir evals; e se portfólios passam a mostrar commits, experimentos, métricas, hipóteses e decisões junto das telas.
Outro sinal relevante será perceber se estruturas de carreira começam a valorizar mais a capacidade de levar um problema de ponta a ponta do que o domínio de uma ferramenta específica.
Nenhum desses sinais, isoladamente, define o futuro. Mas vários deles já existem.
Minha hipótese para o futuro do UX
Não acredito que UX esteja desaparecendo. Também não acredito que todos os Designers precisarão se tornar engenheiros.
Minha hipótese é outra: UX está deixando de ser definido principalmente pelos artefatos que produz.
Durante muitos anos conseguimos associar nossa profissão a entregáveis específicos, como wireframes, fluxos, protótipos, interfaces, mapas e relatórios. Esses artefatos continuarão existindo. O que muda é que produzir muitos deles está ficando mais barato.
Quando a produção fica barata, o valor tende a migrar.
Da tela para a decisão. Do wireframe para a hipótese. Do protótipo para o aprendizado. Do handoff para a colaboração. Do arquivo para o produto. Da execução para o julgamento.
E talvez, gradualmente, do cargo para a maneira como cada profissional consegue operar.
Os cinco arquétipos apresentados por Boris Cherny podem ou não sobreviver com esses nomes. Isso não é o mais importante. O valor da reflexão está na pergunta que ela provoca: se Engenharia, Produto, Design e Dados conseguem operar cada vez mais sobre os mesmos materiais, e se agentes reduzem o custo técnico de atravessar essas fronteiras, o que realmente diferencia um profissional do outro?
Talvez a resposta esteja justamente nas coisas que sempre foram mais difíceis de colocar em uma ferramenta: a maneira como enxergamos problemas, as perguntas que conseguimos formular, a qualidade das decisões que tomamos, o conhecimento que acumulamos sobre pessoas e contextos, nossa capacidade de reconhecer o que realmente é bom e a responsabilidade sobre aquilo que escolhemos colocar no mundo.
Para quem trabalha com UX, não me parece um futuro menor.
Parece um campo muito maior.
Perguntas frequentes sobre o futuro do UX
A inteligência artificial vai substituir profissionais de UX?
Os sinais atuais não indicam simplesmente o desaparecimento da profissão. O que parece estar acontecendo é uma mudança nas atividades realizadas por Designers e nas competências valorizadas pelo mercado. Produzir interfaces, variações e protótipos tende a ficar mais barato, enquanto julgamento, conhecimento de contexto, pesquisa, capacidade de priorização e compreensão de comportamento podem ganhar importância relativa.
UX Designer precisa aprender a programar?
Não necessariamente no sentido tradicional de se tornar desenvolvedor. O sinal mais relevante é que a capacidade de manipular produtos funcionais está ficando mais acessível. Para alguns profissionais, conhecer HTML, CSS, Git ou agentes de código pode aumentar autonomia. Para outros, Research, estratégia, conteúdo, acessibilidade ou Design Systems continuarão sendo especialidades profundas. Código tende a ser mais um meio possível, não uma nova definição obrigatória da profissão.
O que são os cinco arquétipos de Boris Cherny?
Boris Cherny propõe cinco modos de atuação: Prototyper, focado em explorar ideias; Builder, em transformar ideias em algo utilizável; Sweeper, em simplificar e remover complexidade; Grower, em melhorar o encaixe e crescimento de produtos; e Maintainer, em cuidar da qualidade e evolução de sistemas maduros. Eles não substituem necessariamente cargos e podem coexistir em uma mesma pessoa.
Como a IA pode mudar a carreira em UX no Brasil?
A transformação tende a acontecer em velocidades diferentes. Empresas digitais, startups e equipes internacionais provavelmente experimentarão estruturas mais fluidas antes de organizações reguladas ou com grande legado tecnológico. Para profissionais brasileiros, a combinação entre conhecimento de UX, capacidade de utilizar IA, pensamento crítico, domínio de negócio e habilidades humanas pode se tornar especialmente relevante.
Quais habilidades podem ganhar importância no futuro do UX?
Os sinais apontam para maior importância de julgamento, pensamento sistêmico, compreensão de usuários e negócio, prototipagem funcional, análise de dados, colaboração multifuncional, Design de sistemas com IA, capacidade de avaliar experiências generativas e domínio de ferramentas capazes de levar hipóteses mais perto do produto real.
Referências
- Boris Cherny, publicação original sobre os cinco arquétipos, 2026. Reflexão que apresenta Prototyper, Builder, Sweeper, Grower e Maintainer como formas de atuação que atravessam Engenharia, Produto, Design e Ciência de Dados.
- Figma, 2026 AI Report. Pesquisa com 8.403 respostas e 639 entrevistas qualitativas em dez mercados, incluindo o Brasil. Utilizada para analisar a aproximação entre Design e desenvolvimento e as mudanças na colaboração entre disciplinas.
- Figma, Are Roles and Responsibilities a Thing of the Past?, 2025. Estudo sobre a sobreposição crescente entre responsabilidades de Design, Produto e Engenharia.
- Figma, Why Demand for Designers Is on the Rise, 2026. Pesquisa utilizada para analisar demanda por Designers e o crescimento da procura por competências relacionadas à inteligência artificial.
- Figma, What Matters When Anyone Can Build, 2026. Reflexão sobre como julgamento e escolha ganham importância conforme construir produtos fica mais acessível.
- Figma, 4 New Ways to Go From Idea to Product With AI Tools. Casos utilizados para observar o surgimento de protótipos funcionais e fluxos menos lineares entre Design e implementação.
- Figma, Agents, Meet the Figma Canvas, 2026. Anúncio da integração de agentes de IA ao canvas da Figma.
- Figma, Design Systems and AI: Why MCP Servers Are the Unlock. Referência sobre Design Systems funcionando também como contexto para agentes.
- Figma, Skills for the AI Era. Análise das competências emergentes e da colaboração entre disciplinas em times de produto.
- Vercel, Design Engineering at Vercel. Referência sobre um modelo de atuação que atravessa Design, interação, sistemas e código.
- Vercel, Teaching Agents Product Design, 2026. Caso utilizado para analisar como conhecimento e julgamento de Design podem ser estruturados para orientar agentes.
- Linear, Principal Product Designer. Descrição de vaga utilizada como sinal de equipes com maior autonomia e menos handoffs tradicionais.
- OpenAI, Product Designer, GenUI. Função utilizada como sinal de um campo de Design relacionado também a interfaces generativas, comportamento de modelos e avaliações.
- Microsoft, Work Trend Index 2026. Pesquisa utilizada para contextualizar a mudança de execução direta para direção, decisão e coordenação de trabalho realizado com agentes.
- World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025. Relatório utilizado para contextualizar as transformações esperadas nas competências profissionais até 2030.
- World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025: Region, Economy and Industry Insights. Recorte utilizado para compreender o cenário brasileiro e as competências cuja demanda pode crescer nos próximos anos.
