Harness Design: la disciplina que va a redefinir el diseño de producto

Muchas empresas con áreas de diseño de producto están buscando usar la inteligencia artificial para acelerar el trabajo. Y sabemos que, a lo largo de los últimos años, ese trabajo pasó a ser cada vez más la construcción de interfaces para software: componentes, pantallas, flujos, recorridos. Los designers con experiencia saben que el diseño va mucho más allá de eso, pero esa parte densa, la de construcción visual, se convirtió en la porción más grande del día a día.

Ahora la IA está cambiando ese escenario de forma estructural. Y quiero hablar de lo que estamos viviendo en la práctica en Prolog, y de un término que creo que va a empezar a formar parte del vocabulario del mercado: Harness Design.

La metáfora que cambió mi forma de pensar

Todo se aclaró cuando leí Why Your "AI-First" Strategy Is Probably Wrong, de Peter Pang. El argumento central es simple y devastador: la mayoría de las empresas está usando la IA como herramienta auxiliar, cuando el movimiento correcto es ponerla en el centro de la producción y rediseñar todo alrededor de eso.

No se trata de que el designer use IA. Se trata de que la IA produzca, y de que los humanos construyamos la línea de producción, alimentemos esa línea con contexto y revisemos lo que se genera.

Ese concepto ganó aún más profundidad cuando Luiz Felipe (CTO de Prolog App) compartió con el equipo el artículo de OpenAI sobre Codex, Aprovechando Codex en un mundo centrado en el agente, escrito por Ryan Lopopolo, que introduce la idea del agente en el centro, con humanos orquestando alrededor. No es ciencia ficción. Es el modelo que estamos intentando construir ahora.

Del Design System para humanos al Design System para máquinas

Hoy veo a muchos equipos de diseño tratando de optimizar sus design systems para herramientas como Figma Make o Lovable, todavía desde la visión del designer que construye un prototipo para que después un desarrollador lo lleve al front-end final. Esa es la visión convencional, solo que con una herramienta nueva.

Pero lo que estamos construyendo ahora es distinto. Ya no estamos optimizando una biblioteca para que un designer mire, elija y sepa dónde usar cada componente, o para que Figma Make cree varias ideas. Estamos creando un sistema entero pensado para que un robot pueda consumirlo.

Eso significa documentar con intención. No basta con nombrar un botón: hay que explicar cuándo usarlo, en qué contexto tiene sentido, cuándo no debe usarse y por qué. Cada token, cada variable, cada componente necesita una documentación lo bastante robusta para que un LLM pueda tomar buenas decisiones de forma autónoma.

El artículo Your Next Design System User Is an AI Agent, de Kartva, que Glauber Franco trajo al equipo y que fue, sin exagerar, oro para nosotros, nos dio un mapa mucho más claro de cómo hacer esa transición en la práctica. Confirmó lo que ya intuíamos e iluminó puntos que todavía estaban oscuros sobre cómo optimizar de verdad un Design System para LLMs.

Qué es Harness Design

Harness tiene dos sentidos que se complementan perfectamente aquí.

El primero es arnés: la estructura que dirige la fuerza de un animal sin limitarla. Un arnés no frena al caballo; canaliza su potencia hacia donde necesitas ir. Sin él, la IA galopa hacia donde quiere. Con él, va adonde el producto necesita.

El segundo es el verbo to harness: aprovechar, canalizar. Como en "harness the power of the wind": transformar energía bruta en algo útil y controlado.

Harness Design, entonces, es la disciplina de diseñar design systems documentados con intención para que los LLMs puedan tomar buenas decisiones autónomas de interfaz. Es el designer dejando de ser constructor de pantallas para convertirse en arquitecto del contexto que la IA va a consumir.

El nuevo papel del designer: tres posiciones, no una

En este modelo, el designer actúa en tres momentos distintos, y todos son críticos.

Antes: Define las intenciones. Es el gran bibliotecario del design system, creando la estructura y la documentación que permiten al LLM tomar buenas decisiones. Diseñar es designar: dar intención. Y esa es exactamente la habilidad que las máquinas no tienen. Cada software tiene su particularidad, cada negocio tiene sus matices. El designer tiene que entender todo eso y traducirlo a un lenguaje que la máquina pueda procesar. Ya no mirando solo la forma: la función de cada elemento pasa a ser central.

Durante: Lidera la máquina. Así como los tech leads y los gerentes removían impedimentos y aseguraban recursos para los equipos humanos, ahora todos tenemos que aprender a hacer eso para los LLMs: garantizar contexto suficiente, remover bloqueos, proveer lo que la IA necesita para producir bien. Esa capa ya tiene nombre en ingeniería: Harness Engineering. Lo que propongo es que también existe en diseño.

Después: Revisa y hace la curaduría. El designer sigue siendo el guardián de la experiencia del cliente. Mira lo que la IA produjo, verifica si tiene sentido, si entrega valor real, si está alineado con las necesidades del negocio y del usuario, con todo aquello que vive fuera de la documentación, en la cabeza de las personas.

Y hay más: el designer ahora también puede construir el front-end directamente. Usando Claude Code o herramientas similares, crea interfaces funcionales y entrega ese front-end a un desarrollador para que lo refine, verifique brechas de seguridad y problemas estructurales y haga las conexiones con el back-end. El handoff deja de ser un Figma lleno de ambigüedades y pasa a ser código real. El desarrollador gana un papel todavía más técnico y estratégico. Nadie pierde espacio: todos cambian de posición.

Esto ya está pasando en nuestro equipo

No estoy hablando de teoría. Estoy hablando de lo que ya estamos construyendo.

Gustavo Navarro ya está creando líneas de producción con multiagentes y skills en Claude Code, una demostración práctica de que este modelo no es futuro, es presente. Glauber Franco está constantemente trayendo conocimiento nuevo sobre IA aplicada al diseño, y fue quien trajo el artículo de Kartva que aceleró mucho nuestra visión sobre Harness Design.

Y esto no se queda solo en Diseño e Ingeniería. Junto con Diogenes Vanzela, estamos construyendo un sistema con IA en el centro para las fases de upstream, definición de problema y discovery, donde PMs y designers actúan juntos. Es uno de los frentes más estimulantes que estamos impulsando ahora. Y Hegon Damazo ya está cosechando resultados concretos con el uso de skills y Claude para optimizar el trabajo de PM: discovery, documentación, planificación, encuadre del problema.

Hay mucho naciendo al mismo tiempo. Y lo que me impresiona es la velocidad con que las personas están aprendiendo y compartiendo.

El diseño como disciplina industrial: de vuelta a los orígenes

Hay algo muy coherente en esta transformación cuando volvemos a los orígenes. El diseño siempre tuvo que ver con crear artefactos aptos para la producción en masa: sistemas escalables, procesos más baratos, estándar de calidad, entrega más rápida. El trabajo de Design System es exactamente eso.

Lo que cambia es que ahora la escala ya no es para que otros designers usen. Es para que las máquinas produzcan.

¿Hay ansiedad en todo esto? Sí.

Hay miedo, hay FOMO, hay incertidumbre real. Los costos de los LLMs todavía son altos y pueden subir más. Hay empresas de IA que todavía no son rentables. Se pueden formar burbujas, y pueden reventar. Pero también hay coraje para seguir adelante, aprender de los experimentos y entender cómo este escenario nuevo puede funcionar de verdad.

El designer del futuro no va a desaparecer. Se va a convertir en el arquitecto de la inteligencia que produce. Y eso, en el fondo, es un regreso a las raíces de la disciplina: entender profundamente el problema, definir la intención con claridad y garantizar que lo que llega al cliente tenga sentido de verdad.

Harness Design es el nombre que hoy, para mí, describe lo que ya está pasando, y va a volverse cada vez más central para quien trabaja con producto.

¿Estás experimentando algo parecido en tu equipo? Quiero mucho saber cómo otros designers, ingenieros y PMs están navegando este cambio.

Anexos

Medium en portugués: https://johnmorais.medium.com/harness-design-a-disciplina-que-vai-redefinir-o-design-de-produto-64fd9f5723bf?postPublishedType=repub

Medium en inglés: https://medium.com/@johnmorais/harness-design-the-discipline-that-will-redefine-product-design-24ee80c0e38a

| Concepto o Referencia | Papel en el Ecosistema de IA | Definición o Aplicación | | --- | --- | --- | | Harness Design | Disciplina de diseñar design systems documentados con intención para decisiones autónomas de la IA. Pero no se limita a eso: involucra procesos, herramientas, personas, gobernanza, todo para un equipo que necesita actuar con IA First. | Canalizar la potencia de la IA a través de contextos y reglas, transformando al designer en un arquitecto de contexto. | | Your Next Design System User Is an AI Agent | Transición del Design System enfocado en humanos a un modelo enfocado en agentes de IA. | Mapa para optimizar bibliotecas de componentes y variables (tokens) para el consumo y la interpretación por LLMs. | | Aprovechando Codex en un mundo centrado en el agente | Introduce el modelo de agente en el centro de la operación con humanos orquestando alrededor. | Uso de Codex para crear un entorno donde la máquina ejecuta las tareas y el humano actúa como orquestador. | | Líneas de producción multiagente | Automatización de la línea de producción integrada de diseño y código a través de múltiples agentes. | Uso de competencias (skills) en Claude Code para crear flujos de trabajo donde agentes de IA colaboran entre sí. | | IA en el Upstream (Discovery) | Apoyo estructural en la definición de problemas y en la fase de descubrimiento de producto (discovery). | Sistema con la IA en el centro para ayudar a PMs y designers en la fase de comprensión y definición de la estrategia inicial. | | Optimización de tareas de PM con Claude | Uso de inteligencia artificial para la automatización de la gestión de productos. | Aplicación de competencias (skills) para optimizar discovery, documentación, planificación y encuadre de problemas. | | Why Your "AI-First" Strategy Is Probably Wrong | Posiciona la IA en el centro de la producción en lugar de tratarla solo como una herramienta auxiliar. | Rediseñar la estrategia de producto poniendo la IA como motor principal, donde los humanos construyen la línea de producción. | | Harness Engineering en Diseño | Papel de liderazgo técnico y de remoción de impedimentos para la producción de la máquina. | Garantizar contexto suficiente y remover bloqueos técnicos para que el LLM produzca interfaces de forma fluida. |