Estudo · Information Systems Research
IA pode ampliar a ideação e atrasar a execução de designers experientes
Dois experimentos mostram que o efeito da IA generativa muda conforme a etapa do processo criativo.
Estudo publicado na Information Systems Research examinou o uso de IA generativa em tarefas de design. A ferramenta ampliou medidas de criatividade na ideação, mas, na implementação, designers experientes gastaram mais tempo sem ganhos criativos significativos.
- Acontecimento
- Publicação
- Última revisão
- Leitura
- 5 min
O que aconteceu
Um estudo publicado online em 3 de outubro de 2025 na revista Information Systems Research analisou como a IA generativa afeta duas etapas do trabalho de design: ideação, quando se exploram caminhos e conceitos, e implementação, quando uma proposta é refinada até virar uma peça final. Os pesquisadores avaliaram criatividade por novidade, relevância e complexidade do trabalho, e eficiência pelo tempo gasto.
A pesquisa reuniu dois experimentos. No primeiro, em laboratório, estudantes de design e de outras áreas criaram cartazes. Os participantes foram distribuídos entre condições com IA na ideação, na implementação, nas duas etapas ou em nenhuma delas. No segundo, um experimento de campo randomizado, 120 designers profissionais produziram anúncios para um produto agrícola de uma região de baixa renda. Essa segunda tarefa usou Midjourney 6.1; o estudo de laboratório havia usado Stable Diffusion 1.1.
O que mudou
Na ideação do experimento de laboratório, o uso de IA elevou as avaliações de novidade em 76%, relevância em 24% e complexidade em 97%, em comparação com as condições sem IA. O tempo nessa etapa aumentou ligeiramente, em menos de seis minutos. Os resultados de criatividade não diferiram significativamente entre participantes classificados como mais ou menos experientes.
Na implementação, o efeito variou com a experiência. Participantes menos experientes continuaram a obter benefícios criativos. Já os designers experientes não tiveram melhora significativa nas avaliações de criatividade. No laboratório, gastaram 57% mais tempo para concluir o design do que os especialistas sem IA. O experimento de campo com profissionais encontrou o mesmo padrão geral: melhora na ideação, mas ineficiência na implementação para designers experientes.
Por que importa
A distinção entre gerar possibilidades e finalizar uma solução oferece uma forma mais precisa de avaliar a adoção de IA em equipes criativas. Uma ferramenta pode ajudar a sair de uma ideia inicial e explorar alternativas, mas criar atrito quando o profissional precisa integrar essas alternativas a técnicas, critérios e rotinas de execução que já domina.
Os pesquisadores relacionam o resultado à fixação por métodos conhecidos: na implementação, designers experientes fizeram mais revisões e retrabalho ao tentar incorporar a produção da IA. Isso não demonstra que a experiência seja um obstáculo em geral. Indica que o encaixe entre a ferramenta e o método de trabalho pode afetar tempo e resultado.
Para quem importa
A pauta interessa a líderes de design, marketing, comunicação e inovação que decidem em que momento incorporar ferramentas generativas. Também pode ajudar profissionais que criam campanhas, peças gráficas ou protótipos a separar a exploração inicial da produção final.
Para escritórios e equipes de criação, o estudo sugere uma pergunta prática: a IA está ampliando o repertório de opções ou está interferindo numa etapa de execução já eficiente? A resposta pode variar entre tarefas, profissionais e ferramentas.
Impacto prático
Uma aplicação prudente é testar a IA primeiro como apoio à geração de alternativas, sem presumir que ela deva conduzir a finalização. A equipe pode comparar um briefing semelhante em dois fluxos: um com IA na ideação e outro sem, mantendo critérios de avaliação e prazos equivalentes.
O teste deve registrar tempo, número de revisões, qualidade percebida e aderência ao briefing. Se a ferramenta entrar na implementação, avalie separadamente o resultado de profissionais com diferentes níveis de experiência. Assim, a decisão considera o processo inteiro e não apenas a rapidez para gerar uma primeira imagem.
O que testar
Escolha uma tarefa de design de baixo risco e delimite as duas etapas: ideação e implementação. Na primeira, peça à ferramenta alternativas de conceito, composição ou direção visual. Na segunda, mantenha o método habitual da equipe e convide o profissional a decidir se quer usar, adaptar ou descartar as sugestões.
Compare o teste com uma tarefa equivalente sem IA. Registre o tempo em cada etapa, a quantidade de revisões e a avaliação de novidade, relevância e complexidade por pessoas que não saibam qual fluxo produziu cada peça. Trate a comparação como um piloto interno, não como reprodução exata do experimento publicado.
O que observar
Observe em qual etapa surgem os ganhos e em qual aparece retrabalho. Diferencie tempo de geração de tempo até uma peça aprovada. A primeira medida pode cair enquanto a segunda cresce se as alternativas exigirem muitas correções.
Registre também a versão da ferramenta, o tipo de tarefa e o nível de experiência dos participantes. Os experimentos usaram ferramentas e tarefas específicas; mudanças nesses fatores podem alterar os resultados. Uma avaliação interna deve preservar essa informação para que a equipe não transforme um resultado pontual em regra para toda criação.
O que ainda não sabemos
O estudo não prova que a IA reduz a produtividade de todos os profissionais experientes nem que a ideação seja a única etapa adequada para seu uso. O experimento de laboratório manteve uma rodada de ideação seguida por uma rodada de implementação, enquanto projetos reais podem alternar essas etapas. A tarefa foi de design gráfico, e o experimento de campo se limitou a um desafio de publicidade para um produto agrícola.
As medidas de criatividade foram avaliações de novidade, relevância e complexidade, não vendas ou impacto comercial. Portanto, os resultados ajudam a formular testes de processo, mas não permitem prever o retorno de uma ferramenta em qualquer setor criativo.
Fontes
- The Double-Edged Roles of Generative AI in the Creative Process: Experiments on Design WorkInformation Systems Research, INFORMS · Paper · publicada em 3 de outubro de 2025 · conferida em 24 de setembro de 2026