UX Design e inteligência artificial: uma transição que faz mais sentido do que parece
UX Design e inteligência artificial parecem mundos diferentes à primeira vista. Mas para Sajani Lokuge, 26 anos, essa distância nunca existiu de verdade.
Ex-UX Designer e hoje AI Content Manager em uma empresa de software de IA industrial, ela fez uma transição de carreira que muita gente considera improvável: saiu de um papel técnico voltado para a criação de produtos e foi direto para o coração da comunicação de inteligência artificial.
E o que tornou isso possível? As mesmas habilidades que ela usava para desenhar interfaces e resolver problemas de usabilidade.
A história de Sajani, publicada pela Business Insider, é um exemplo concreto de como a transferência de skills entre áreas pode acontecer de forma natural, sem aquela sensação de estar saltando no escuro. O mercado de IA está crescendo rápido 🚀, mas ainda existe uma lacuna enorme entre quem constrói os produtos e quem consegue explicar esses produtos para pessoas reais. É exatamente aí que profissionais com bagagem em UX Design têm uma vantagem que poucos percebem.
Veja como ela fez isso acontecer 👇
De Lead UX Designer a AI Content Manager: como tudo começou
Sajani é do Sri Lanka, mora em Colombo e estudou engenharia de software antes de começar a trabalhar com design. Ela entrou no mercado como UX Designer e foi crescendo até alcançar o cargo de Lead UX Designer na mesma empresa em que trabalha hoje. Durante esse período, o dia a dia dela era profundamente técnico: ela estava envolvida diretamente na construção do produto, traduzindo problemas complexos em soluções visuais e funcionais para os usuários.
Há cerca de 10 meses, surgiu uma oportunidade interna. A empresa precisava de alguém que conseguisse explicar o que estava sendo construído tanto para equipes internas quanto para audiências externas. E não era qualquer pessoa. Precisava ser alguém que já entendesse o produto por dentro, que tivesse vivência técnica, mas que também soubesse se comunicar de forma acessível para quem não é engenheiro.
Sajani se encaixava perfeitamente nesse perfil. Ela já tinha passado anos traduzindo complexidade técnica em experiências compreensíveis para usuários. Além disso, havia construído uma presença pública no LinkedIn falando sobre carreiras em design e inteligência artificial, acumulando cerca de 26 mil seguidores. Quando o cargo de AI Content Manager começou a ser desenhado internamente, a liderança da empresa já conhecia o trabalho dela, a forma como ela pensava e o tipo de conteúdo que ela produzia.
A transição não foi uma ruptura. Foi uma evolução natural de algo que ela já vinha fazendo de forma orgânica.
O que ela faz no dia a dia como AI Content Manager
O escopo do trabalho de Sajani é bem mais amplo do que muita gente imagina quando ouve o título de content manager. Ela lidera a comunicação e estratégia de conteúdo de IA da empresa, o que significa que está envolvida em diversas frentes ao mesmo tempo.
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Entre as principais atividades, estão:
- Desenvolver mensagens de adoção de IA para públicos internos e externos
- Produzir e moderar o AI Global Town Hall, uma transmissão executiva mensal que alcança todos os funcionários da empresa ao redor do mundo
- Apresentar e produzir uma série de podcast em vídeo chamada Voices of Industry, onde entrevista líderes seniores de diferentes áreas sobre como estão adotando IA industrial
- Trabalhar com habilitação de vendas, ajudando equipes comerciais a comunicar o valor dos produtos de IA
- Planejar e executar comunicação estratégica, adaptando a mensagem para diferentes audiências e contextos
Algumas semanas são mais voltadas para a produção audiovisual, com bastante viagem envolvida. Outras são mais focadas em planejamento estratégico e comunicação interna. Essa variedade é, na verdade, uma das características que tornam o cargo tão interessante e tão conectado com a formação de quem vem do design: a capacidade de transitar entre diferentes formatos e diferentes públicos sem perder a clareza da mensagem.
O que UX Design tem a ver com comunicação de IA?
Mais do que parece. Quando você trabalha com UX Design, boa parte do seu dia é dedicada a entender como as pessoas pensam, o que elas precisam e como tornar uma experiência mais clara, mais intuitiva e menos frustrante. Você mapeia jornadas, cria personas, testa hipóteses e, no fim das contas, traduz complexidade técnica em algo que qualquer usuário consegue entender e usar sem precisar de um manual. Esse processo, que parece específico do design de produto, é exatamente o que o mercado de inteligência artificial está precisando com urgência neste momento.
O grande desafio das empresas que desenvolvem produtos com IA não é mais só técnico. Engenheiros e cientistas de dados conseguem construir modelos sofisticados, treinar LLMs e entregar sistemas que funcionam muito bem por dentro. O problema é comunicar o que esses sistemas fazem, por que confiar neles e como usá-los de forma eficiente para um público que não tem obrigação de entender machine learning. Esse gap de comunicação é real, custa caro para as empresas e abre uma janela enorme para quem sabe transformar o técnico em acessível.
Sajani percebeu isso cedo. Durante os anos em que atuou como UX Designer, ela desenvolveu uma sensibilidade muito particular para a linguagem que conecta produto e usuário. Não era só sobre telas bonitas ou fluxos bem desenhados. Era sobre entender o que o usuário sente quando algo não funciona como esperado, o que ele precisa ler para tomar uma decisão com confiança e como o conteúdo dentro de uma interface pode ser a diferença entre uma experiência boa e uma experiência que frustra.
Nas próprias palavras dela, o trabalho de um UX Designer é descobrir o que alguém está tentando fazer e por que está travando. Essa habilidade se transfere diretamente para a comunicação de IA. Seja planejando um town hall ou produzindo um episódio de podcast, o ponto de partida é sempre o mesmo: pesquisar primeiro, entender quem vai consumir aquele conteúdo, o que essa pessoa já sabe e com quais perguntas ela vai sair dali.
A transferência de skills que ninguém estava esperando
A transferência de skills é um conceito que o mercado ainda subutiliza muito. A tendência natural é olhar para o histórico de alguém e procurar correspondências exatas de cargo para cargo, ferramenta para ferramenta. Mas as habilidades mais valiosas raramente aparecem dessa forma. Elas estão nos padrões de pensamento, na forma de resolver problemas, na capacidade de fazer as perguntas certas antes de qualquer outra coisa. E é aí que o UX Design entrega muito mais do que parece no currículo.
No caso de Sajani, as habilidades que migraram com ela foram principalmente três:
- Empatia como método de trabalho: designers assistem usuários lutando com interfaces e aprendem a tomar decisões que são melhores para a pessoa na ponta. Essa é a maior parte do trabalho quando se explica IA para quem não fala a linguagem técnica.
- Estruturação hierárquica de informação: a habilidade de organizar conteúdo de forma lógica e progressiva, levando o público de um ponto A a um ponto B sem pular etapas.
- Conteúdo como componente funcional: no UX Design, texto não é decoração. Cada palavra dentro de uma interface tem uma função. Essa mentalidade é extremamente valiosa na comunicação de produtos de IA.
Como a própria Sajani observou, os títulos de cargo estão mudando, mas o trabalho e as habilidades fundamentais de um UX Designer não vão embora. Em vez de projetar telas e interfaces, ela agora projeta como as pessoas entendem uma nova categoria de produtos. Os princípios são os mesmos.
Aprender fazendo: o caminho que realmente funciona
Uma das partes mais interessantes da trajetória de Sajani é como ela construiu a fluência técnica necessária para o novo cargo. Ela não fez um curso de seis meses antes de começar. Não estudou programação de modelos de IA. O aprendizado aconteceu dentro do trabalho, de forma integrada e contínua.
Nos três primeiros meses como AI Content Manager, Sajani se inseriu nas equipes de produto de IA. Participou dos stand-ups diários, fez perguntas que provavelmente pareciam básicas no começo, até que deixaram de ser. Entendeu como os produtos funcionavam, como os times técnicos tomavam decisões e qual era o vocabulário específico daquele universo. Tudo isso sem precisar se tornar uma engenheira de IA.
Essa abordagem é muito reveladora. Como ela mesma disse, muita gente espera aprender primeiro para depois fazer o trabalho. Mas na experiência dela, o trabalho e o aprendizado aconteceram ao mesmo tempo. Isso é especialmente relevante no cenário atual de IA, onde as coisas mudam tão rápido que esperar sentir-se completamente preparado antes de agir pode significar perder a janela de oportunidade.
A parte que veio antes do cargo também importa. A presença no LinkedIn, onde Sajani postava sobre carreiras em design e IA, não foi apenas um hobby. Foi o laboratório público onde ela praticava a habilidade de traduzir conceitos técnicos em conteúdo acessível, recebia feedback em tempo real e construía visibilidade para o tipo de trabalho que sabia fazer. Quando o cargo surgiu, ela já tinha meses de evidência prática mostrando que era capaz de entregar exatamente o que a posição exigia.
O que o mercado de IA está pedindo agora
O crescimento acelerado do mercado de inteligência artificial criou uma demanda que ainda não foi completamente preenchida: profissionais que entendem de comunicação e conteúdo dentro do contexto de produtos de IA. Não basta saber escrever bem. Não basta entender de tecnologia de forma superficial. O que as empresas precisam são pessoas que consigam operar na interseção entre essas duas coisas, que saibam questionar um modelo de linguagem com o mesmo rigor que usariam para testar um protótipo, e que entendam que a qualidade do output de uma IA depende muito da qualidade do que é colocado no input.
Esse é o terreno onde profissionais com bagagem em UX Design se destacam de forma natural. A lógica de pensar antes de construir, que é central na cultura de design, se aplica diretamente ao trabalho com IA generativa. Antes de pedir qualquer coisa a um modelo de linguagem, é preciso entender o objetivo, mapear o contexto, definir o tom, antecipar as ambiguidades e estruturar o pedido de forma clara. Esse processo é, na prática, muito parecido com a construção de um bom briefing de design ou com a escrita de um roteiro para um teste de usabilidade. As ferramentas mudam, a lógica permanece.
Além disso, a área de AI Content exige uma habilidade que o UX Design desenvolve muito bem: a capacidade de iterar sem ego. No design, você aprende cedo que o seu trabalho vai ser testado, questionado e revisado constantemente, e que isso faz parte do processo. Com IA, a dinâmica é parecida. O conteúdo gerado precisa ser avaliado, ajustado, refinado e constantemente colocado à prova diante de critérios reais de qualidade e utilidade. Quem já viveu isso no design tem uma vantagem competitiva enorme nesse novo contexto, porque já internalizou que a perfeição não é o ponto de partida, é o destino de um processo contínuo de melhoria.
Os conselhos de quem já fez a transição
Sajani deixou algumas orientações bem diretas para quem está pensando em fazer um movimento parecido. E o mais interessante é que nenhuma delas envolve aquele roteiro clássico de faça um curso, tire um certificado e atualize o currículo.
Não espere se sentir totalmente preparado
Ela contou que estava confortável e feliz no cargo de Lead UX Designer. Não estava procurando sair. Mas quando a oportunidade apareceu, ela entendeu que não podia recusar. As pessoas que já estão dentro das organizações de IA também estão descobrindo as coisas em tempo real. Ninguém tem todas as respostas. Se você é um designer, já tem a maior parte do que esse tipo de função exige. A parte de IA é aprendível.
Produza trabalho público em vez de colecionar certificados
Uma das frases mais impactantes da Sajani é sobre não pegar um certificado de IA e torcer para alguém contratar você. Em vez disso, é mais eficiente produzir trabalho que prove que você consegue explicar IA para uma audiência. Foi assim que ela foi notada. Antes mesmo do cargo existir formalmente, a liderança da empresa já sabia como ela pensava, que tipo de trabalho produzia e quais eram os pontos fortes dela.
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Trate seu portfólio como um organismo vivo
Para designers especificamente, o conselho é parar de tratar o portfólio como uma pasta estática de projetos passados. Ele deve funcionar como um corpo vivo de trabalho público. Escrever publicamente, mostrar como você pensa sobre IA antes que qualquer entrevistador precise perguntar. Essa visibilidade antecipada é o que cria oportunidades que nem aparecem em boards de vagas.
Como organizar essa transição na prática
Olhando para a trajetória de Sajani, alguns padrões aparecem com clareza e podem ajudar qualquer profissional de UX Design que esteja pensando em fazer um movimento parecido. O primeiro é mapear as habilidades que já existem antes de sair procurando o que falta. Pesquisa com usuários, síntese de dados qualitativos, escrita de UX copy, arquitetura de informação, facilitação de workshops, construção de personas. Tudo isso é diretamente aplicável ao trabalho com comunicação e conteúdo em projetos de IA, e muitas vezes o profissional não percebe isso porque está acostumado a ver essas habilidades dentro de um contexto muito específico.
O segundo padrão é buscar contexto antes de buscar certificação. Existem muitos cursos de IA disponíveis hoje, e boa parte deles foca na parte técnica de construção de modelos. Para quem vem do UX Design e quer trabalhar com comunicação e conteúdo em IA, o caminho mais eficiente é entender como os modelos de linguagem funcionam em termos conceituais, aprender a construir prompts eficientes, estudar as boas práticas de AI writing e explorar como empresas estão usando IA generativa nos seus fluxos de conteúdo. Esse conhecimento contextual vai muito mais longe do que uma certificação técnica desconectada da prática real.
O terceiro padrão, e talvez o mais importante, é construir um portfólio que mostre a transferência de skills em ação. Não basta listar as habilidades no currículo. É preciso demonstrar como o pensamento de UX Design foi aplicado para resolver um problema de comunicação com IA, como uma jornada de usuário virou um fluxo de conteúdo, como uma metodologia de pesquisa virou um processo de avaliação de outputs. Esse tipo de evidência concreta é o que convence um recrutador ou um gestor de que a transição faz sentido, porque ela não é apenas declarada, ela é demonstrada.
No mercado de inteligência artificial, que está aprendendo a contratar perfis híbridos, essa clareza faz toda a diferença. 🎯
O cenário para designers que querem entrar no mundo da IA
A história de Sajani Lokuge é um recorte muito específico, mas ela revela uma tendência maior. O mercado de trabalho em inteligência artificial não é feito apenas de cientistas de dados e engenheiros de machine learning. Existe uma camada inteira de funções ligadas a comunicação, estratégia de conteúdo, educação interna e adoção de tecnologia que precisa de profissionais com sensibilidade humana, capacidade de síntese e habilidade de tradução entre mundos diferentes.
Designers de experiência do usuário carregam exatamente essas competências. A questão nunca foi se essas habilidades são relevantes para o contexto de IA. A questão sempre foi se os profissionais conseguem enxergar essa relevância e comunicá-la de forma convincente para o mercado. Quem conseguir fazer isso, como Sajani fez, vai encontrar um campo de oportunidades que só tende a crescer nos próximos anos.
E o melhor: não precisa esperar permissão para começar. O trabalho público, a presença ativa em plataformas como o LinkedIn e a disposição de aprender junto com o mercado já são, por si só, o primeiro passo dessa transição.
