Usar IA em design não é o problema. Fingir que um botão de “gerar” resolveu posicionamento, identidade, consistência e execução é.
Tem tarefa em que a IA economiza horas. Tem projeto em que ela vira um atalho para produzir um material genérico que vai precisar ser refeito quando o negócio começar a exigir consistência de verdade.
Então o ponto aqui não é proteger designer de tecnologia. É entender onde a tecnologia economiza dinheiro e onde ela simplesmente empurra a conta para depois.
A IA ficou boa em produzir. Isso não significa que ficou boa em decidir.
Ferramentas generativas ficaram muito melhores em tirar uma ideia da cabeça e colocar alguma coisa na tela. Isso é útil pra caramba. A própria Canva relata ampla adoção de IA entre profissionais de marketing e criação, principalmente para acelerar edição, exploração e produção.
Mas velocidade de execução não é a mesma coisa que qualidade de direção. Em uma avaliação de ferramentas de design com IA, o Nielsen Norman Group concluiu em 2025 que as ferramentas de escopo mais estreito melhoraram, mas as soluções que tentam fazer o trabalho inteiro ainda não reproduzem a qualidade de um designer humano.
Um gerador consegue oferecer vinte versões de um banner. Ele não necessariamente sabe qual conversa com a estratégia, qual parece confiável para aquele público, qual vai sobreviver em outros formatos ou qual decisão fortalece a marca daqui a seis meses.
Se todo mundo usa o mesmo atalho, começa a aparecer a mesma cara em todo lugar
O maior risco não é a IA criar algo feio. Às vezes ela cria algo bem bonito. O risco é criar algo bonito e esquecível.
Um estudo publicado na Science Advances, com experimento sobre escrita de histórias curtas, encontrou um efeito interessante: a IA aumentou a qualidade criativa individual em parte dos participantes, mas os resultados assistidos por IA ficaram mais parecidos entre si. O estudo não era sobre identidade visual, então não dá pra transportar o número diretamente para design. Ainda assim, ele mostra um risco real de sistemas generativos: aumentar a qualidade média enquanto estreitam a diversidade coletiva.
Esse problema fica ainda mais importante quando o assunto é marca. A própria Canva vem tratando consistência como um desafio central num mundo em que mais gente e mais ferramentas de IA produzem conteúdo. Volume sem sistema pode simplesmente escalar inconsistência.
Marca não é escolher uma paleta bonita e pedir cinco variações
Um projeto de design bom precisa responder a perguntas que não cabem num prompt de “faça moderno e premium”. Quem é essa empresa? O que ela quer que as pessoas sintam? Em que ambiente vai competir? O visual precisa parecer técnico, humano, agressivo, acessível, sofisticado ou alguma combinação disso?
Na pesquisa da Figma sobre adoção de IA em design e desenvolvimento, designers demonstraram uma percepção mais cautelosa sobre o ganho de qualidade da IA do que desenvolvedores. Isso combina com uma realidade simples: design não é só gerar o objeto final, é entender contexto, restrições, sistema e uso.
Quando a identidade nasce apenas de um gerador, é comum ter uma logo legal isoladamente e depois descobrir que ela não funciona pequena, não conversa com fotografia, não tem regra tipográfica, não possui versões necessárias e começa a se desmontar assim que a empresa precisa produzir dez peças diferentes.
O arquivo sai rápido. O retrabalho aparece depois.
É aqui que o “barato” do título começa a mostrar a conta. Você economiza na primeira entrega e depois paga em correção, adaptação, reconstrução de arquivo, falta de padrão e tempo de alguém tentando entender como repetir o visual.
A McKinsey aponta a IA generativa como uma ferramenta capaz de automatizar produção e ampliar personalização no marketing. Isso é vantagem real. Só que a mesma análise fala de conectar a tecnologia a dados, processos e capacidades de marketing. Gerar mais rápido sem organizar o sistema só faz o problema chegar mais rápido também.
Se o objetivo é uma postagem descartável, talvez isso nem importe tanto. Se o objetivo é construir uma marca, o custo precisa ser medido pelo ciclo inteiro, não pelos cinco minutos que demoraram para sair a primeira imagem.
Autoria e procedência também viraram parte do trabalho
A discussão sobre IA não é só estética. A Adobe descreve Content Credentials como metadados de procedência, capazes de registrar informações sobre criação, edição e uso de IA. A existência desse tipo de infraestrutura já mostra como o mercado está tratando transparência e origem como assuntos relevantes.
Nos Estados Unidos, o U.S. Copyright Office publicou uma parte específica de seu relatório de IA sobre copyrightability. As regras variam por país, então isso não deve ser lido como regra brasileira. O ponto é outro: quanto mais um projeto depende de geração automática, mais importante fica saber de onde vieram os elementos, quanto de contribuição humana existe e quais direitos acompanham aquilo.
Para um negócio, “deu pra baixar o PNG” não deveria ser o único critério de entrega.
A melhor combinação não é humano contra IA. É humano dirigindo IA.
IA é excelente para explorar caminhos, gerar referências, remover fundo, criar variações, testar composições, acelerar tarefas repetitivas e até destravar uma equipe que estava olhando para a tela em branco há meia hora.
O problema nasce quando a empresa confunde isso com direção criativa completa. Quem está dirigindo ainda precisa filtrar, comparar, adaptar, testar, preservar consistência e dizer “não” para uma solução visual que parece legal, mas não serve para a marca.
É justamente aí que uma ferramenta barata pode continuar barata. Quando ela entra para economizar tempo dentro de um processo bem pensado, em vez de substituir o processo inteiro.
FONTES
Pesquisa por trás do artigo
- Nielsen Norman Group, AI Design Tools Are Marginally Better: Status Update (2025)
- Canva Newsroom, pesquisa sobre IA com profissionais de marketing e criação
- Canva Newsroom, consistência de marca em fluxos com IA
- Figma, 2025 AI Report: Perspectives From Designers and Developers
- Adobe, visão geral das Content Credentials
- U.S. Copyright Office, Copyright and Artificial Intelligence
- McKinsey, How generative AI can boost consumer marketing
- Doshi e Hauser, Generative AI enhances individual creativity but reduces collective diversity, Science Advances (2024) (fonte científica)
O preço de um design não está só no tempo que alguém levou para gerar a primeira versão.
Quando uma empresa compra design, ela não deveria estar comprando apenas um arquivo bonito. Está comprando uma forma de ser reconhecida, de parecer coerente em vários pontos de contato e de comunicar a mesma ideia mesmo quando o formato muda.
IA pode reduzir brutalmente o tempo de execução e a gente acha isso ótimo. Só que alguém ainda precisa transformar referências, objetivos e limitações em um sistema que faça sentido para aquela empresa. É essa direção que evita que a economia de hoje vire uma sequência de remendos amanhã.
Na Lumerexor, a IA pode participar do processo sem virar a dona dele. A gente usa velocidade onde velocidade ajuda, e mantém decisões de identidade, consistência e aplicação sob direção humana. Se você já tem uma marca feita com IA, também não precisa jogar tudo fora. Dá para avaliar o que funciona, organizar o que está solto e construir um sistema em cima da melhor parte.