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Design de produto, liderança e a série Harness Design

Portfólio

Harness Design

Preparamos o design system para a IA entender o produto sozinha.

Um design system de uma plataforma SaaS B2B para o setor de frotas e logística, cerca de 90 pessoas, passou a ser lido e aplicado corretamente por IA, nas duas plataformas, já em produção.

Campo denso de pequenos cartões de cor em fileiras sobre papel claro. No terço direito, um cartão enorme em verde musgo, com um ramo desenhado, domina a cena. Na metade superior, um cartão pequeno tem a ponta dobrada. No canto inferior esquerdo, uma mão segura um ramo.
Papel
Product Design Manager
Duração
5 meses
Plataformas
Web e mobile

Principais resultados

dos tokens de design já têm instrução de uso pronta para IA, 491 de 496
99%
do código web já usa o novo padrão de design
97,6%
do app mobile já usa o novo padrão, partindo de 0% antes do rollout
68%
componentes do design system ainda no padrão antigo
0

O desafio

Uma empresa de SaaS B2B para o setor de frotas e logística passou a usar IA para acelerar o desenvolvimento de software. O ganho de velocidade em engenharia expôs um gargalo: o design não acompanhava o ritmo, e squads sem designer dedicado começaram a gerar interface direto no código com IA, sem um design system preparado para isso.

O resultado era retrabalho, inconsistência visual e uma IA que inventava sua própria lógica de interface sempre que não encontrava um padrão documentado do produto. A pergunta que motivou o projeto: como preparar o design system para que uma IA conseguisse produzir interface com consistência, sem aumentar o time de design.

Como resolvemos

  1. Diagnóstico honesto

    Mapeamos o que já existia antes de criar qualquer coisa nova. O prazo estimado era de três dias, levou cinco, e isso evitou decisões erradas mais à frente.

  2. Erros como mapa

    A IA acerta padrões universais sozinha, mas inventa quando não encontra referência do produto. Cada erro revelava exatamente o que faltava documentar.

  3. Instrução de uso por token

    Cor, espaçamento e tipografia passaram a carregar propósito, quando usar, quando não usar e com o que combinam, direto na ferramenta de design.

  4. Produção, não protótipo

    Web em julho e app mobile em setembro de 2026, com testes automáticos e comparação visual para dar segurança ao time.

Acessibilidade, antes e depois

Contraste de cor medido pelo critério do WCAG. Quanto maior a razão, mais fácil de ler.

  • Antes
  • Depois
3,0 Texto, antes: 4,3 para 1 4,3 Texto, depois: 8,0 para 1 8,0 Texto Ícone, antes: 2,7 para 1 2,7 Ícone, depois: 10,0 para 1 10,0 Ícone
Razão de contraste, texto e ícone de uso mais comum no produto. A linha tracejada marca o mínimo recomendado, 3,0.

Adoção do novo padrão por plataforma

Parcela do código que já usa o vocabulário novo de design, medida em outubro de 2026.

meta, 100% Web: 97,6% Web 97,6% Mobile: 68% Mobile 68% Biblioteca de componentes: 91,8% Biblioteca 91,8%
Biblioteca de componentes: peças de interface reutilizadas pelas duas plataformas.
R$ 500 mil

era o orçamento de mercado para apenas 30 componentes prontos. Entregamos a base completa nas duas plataformas com cerca de 4 horas por semana por desenvolvedor.

15.500+

testes automáticos protegeram uma atualização que tocou 1.093 arquivos de uma vez, com apenas 1 divergência visual encontrada.

O que vem a seguir

A base de tokens foi o primeiro passo. A segunda camada, documentar a intenção de cada componente de interface (não só cor e espaçamento, mas quando usar cada peça e por quê), está em andamento até o fim de outubro de 2026, cobrindo cerca de 60 componentes.

Em paralelo, estamos criando uma forma de medir, com nota, o quanto uma tela gerada por IA já reflete o padrão do produto sem precisar de ajuste manual, com meta de 80% de fidelidade. O objetivo final é a IA montar telas inteiras com qualidade próxima à do time hoje, liberando os designers para decisões de mais alto nível.

Case anonimizado: nomes de empresa e de pessoas foram removidos. Atualizado em outubro de 2026.