O vibe design roubou o serviço dos designers?

Atualmente, a IA se tornou aplicável nos mais diversos segmentos e os designers definitivamente não ficaram de fora dessa transformação. A cada avanço, novas funcionalidades surgem e aproximam essas ferramentas cada vez mais do trabalho que antes dependia exclusivamente de um profissional de design.

Tudo começou como um auxílio na busca por referências, imagens e ideias. Depois vieram ferramentas como o Lovable que, apesar da variedade visual que entregavam, ainda carregavam uma certa “cara de IA”. Após o hype do nocode, começaram a surgir ferramentas que unem o melhor dos dois mundos para quem procura esses profissionais: a possibilidade de gerar frontends visualmente respeitáveis sem necessariamente precisar investir no custo de um profissional de UX.

Isso acabou democratizando parte da criação de interfaces. Mesmo quando o processo se resume a um “copiar, colar e ajustar os detalhes”, a IA passou a ser utilizada como apoio para superar bloqueios criativos e acelerar entregas. O famoso “nada se cria, tudo se copia” ganhou agora um novo ingrediente: prompts bem escritos.

Mas será que isso significa a substituição dos designers? Sinceramente acho que provavelmente não.

Assim como aconteceu com a programação, as ferramentas facilitaram o acesso, mas não eliminaram a necessidade de conhecimento técnico, repertório visual, fundamentos de usabilidade e senso crítico. Uma IA pode até chegar perto de um bom resultado, mas ainda não substitui criatividade, contexto e principalmente a condução humana necessária para transformar uma interface em uma experiência genuína.

O que muda é o perfil do profissional. Designers que entendem como utilizar IA ao seu favor conseguem ganhar produtividade sem necessariamente perder qualidade. Em contrapartida, quem ignora essa mudança tende a ficar para trás, já que essas ferramentas estão se tornando cada vez mais populares e integradas ao fluxo moderno de desenvolvimento de softwares.

Stitch

Eu como desenvolvedor, tive como primeiro contato com o Stitch da Google.A proposta é simples: você descreve o que quer em linguagem natural e a ferramenta gera as telas praticamente em tempo real, sem exigir domínio avançado de ferramentas tradicionais de design.

Mesmo sem utilizar MCP na época, consegui exportar o HTML/CSS das telas geradas e integrar tudo no meu fluxo com o Claude Code. O ganho de produtividade foi absurdo. As telas não tinham aquela “cara de IA” assim como as telas produzidas pelo lovable e sim telas bem convincentes e que realmente agregaram valor ao projeto.

A interface da ferramenta lembra bastante o Figma, com um canvas infinito onde você consegue adicionar imagens, textos e referências que servem como contexto para a IA durante a criação das telas principalmente para diferentes projetos.

Além disso, fornece uma funcionalidade de gerar variações de telas produzidas. Você consegue pedir ajustes específicos via prompt, preservando determinadas características enquanto altera outras. Algo como: “refaça essa seção mantendo a identidade visual, mas deixando o layout mais minimalista” e a IA realmente entende muito bem esse tipo de direção.

Atualmente o Stitch conta com:

• Agent Manager: possibilidade de execução de tarefas em paralelo com a atribuição automatica de multi agentes.
• recurso de voz: existe a possibilidade de gerar o prompt a partir de um áudio.
• exportar trabalho: permite exportar o produto gerado, inclusive para o figma.

Sua principal vantagem, é a gratuidade.

Pencil

Depois dessa experiência com o Stitch, acabei descobrindo o Pencil. Conectamos o MCP do Pencil diretamente no Claude Code e vimos a mágica acontecer diante dos meus olhos. Achei muito interessante a forma como o Pencil destaca exatamente o componente ou tela que está sendo criado ou editado naquele momento. Isso cria um feedback visual muito bom, porque você consegue selecionar partes específicas do design e pedir alterações extremamente pontuais.

Coisas simples como: “quero que refaça o componente selecionado utilizando a cor preta”

E nem precisa inserir o prompt dentro do Pencil. Pelo próprio Claude CLI, o modelo consegue identificar o componente referenciado e entender exatamente o contexto da alteração que você quer fazer. Parece mais um fluxo contínuo de colaboração entre design e código.

O desenvolvimento do design gera o arquivo .pen. A partir dele, o Claude consegue reutilizar o mesmo design system já estabelecido e aplicar aquela identidade visual no restante do projeto de forma extremamente rápida e consistente consultando esse arquivo.

Claude Design

Do lado da Anthropic, temos o Claude Design, lançado em abril de 2026 como um produto separado do claude.ia. Ele aparece na versão web dentro da aba “Design” na sidebar e segue uma proposta muito parecida com a das outras ferramentas: criar interfaces, mockups e protótipos interativos utilizando IA.

Mas na prática, a sensação é que a Anthropic tentou levar isso um passo além. Além da geração de telas, o Claude Design também consegue criar apresentações, fluxos visuais e materiais mantendo uma consistência muito forte algo que já virou quase uma assinatura dos produtos da Anthropic. O único problema: gasto excessivo de tokens.

Se a empresa já possui um design system definido, o Claude consegue utilizar a própria base de código, arquivos do Figma, logos, fontes e outros assets para construir praticamente um “perfil da marca”. A partir disso, ele replica essa identidade em slides, páginas web, mockups, protótipos e diferentes tipos de interface. E foi aí que eu senti uma diferença bem clara em relação ao Stitch.

Como alternativa barata temos o open design que é um clone do claude design sendo open source, além de funcionar com diversos modelos.

E o Figma?

O Figma acabou se vendo cercado por todos os lados nas últimas semanas. Com isso, parece que existe uma pressão real em cima da principal ferramenta de design do mercado. Após o anúncio do Stitch, as ações da empresa chegaram a cair cerca de 12%. Depois do lançamento do Claude Design, houve outra queda relevante.

É o fim do figma? Não. O Figma ainda vende algo muito importante: produtividade para designers. Ele continua sendo o centro de colaboração, organização e refinamento visual de muitos projetos.

Essas ferramentas não tentam necessariamente substituir o Figma diretamente. O foco maior parece ser acelerar o desenvolvimento utilizando IA para assumir parte do trabalho operacional que antes dependia de designers em etapas mais iniciais do processo.

E isso muda bastante a dinâmica. A busca por coisas como: “como exportar design da ferramenta X para o Figma” ainda existe e provavelmente vai continuar existindo por bastante tempo. A diferença é que agora o tempo gasto dentro do Figma pode diminuir drasticamente. Muita coisa que antes começava do zero em um frame vazio agora já chega parcialmente pronta.

E claro que o Figma percebeu esse movimento. Ainda não utilizei profundamente o Figma Make, mas pelo pouco que experimentei, tem um resultado muito próximo a do Stitch. No fim, parece menos uma “morte do Figma” e mais uma transformação do papel que ele ocupa dentro do fluxo de criação de produtos digitais.

Conclusão

No fim, o vibe design proporcionou uma mudança na forma como design é produzido. Ferramentas como Stitch, Pencil, Claude Design e até o próprio movimento do Figma mostram que o mercado está entrando em uma era onde velocidade, automação e contexto compartilhado entre IA e desenvolvimento se tornam parte do fluxo natural de criação.

A IA já consegue gerar interfaces convincentes, acelerar prototipagem e até manter consistência visual através de design systems. O olhar crítico, a capacidade de entender comportamento humano, contexto de negócio, acessibilidade, branding e intenção continuam sendo fatores essencialmente humanos.

Talvez o maior erro seja enxergar essas ferramentas como substitutas diretas. O que elas realmente fazem é reduzir barreiras técnicas e eliminar tarefas repetitivas, permitindo que designers e desenvolvedores foquem mais em estratégia, criatividade e tomada de decisão. Assim como aconteceu com programadores, o profissional que aprende a trabalhar junto da IA tende a produzir mais, com mais qualidade e em menos tempo.