O real valor do profissional de tecnologia na era da automação

O projeto point não é uma ferramenta, biblioteca ou framework, é um modelo conceitual criado por Kike Peña para mapear como humanos e tecnologia devem se relacionar na prática do design digital. Ele parte de uma premissa clara: a IA não tem critério, não sente empatia e não assume responsabilidade. O point mostra isso com a metáfora da Thermomix, uma máquina que cozinha tudo, mas não decide *o que vale a pena cozinhar*, *para quem* e *por quê*. Na prática, isso significa que designers, product managers e devs que usam IA só geram valor quando aplicam julgamento crítico antes, durante e depois da automação: escolher quais fluxos automatizar, validar se o resultado atende à dor real do usuário, ajustar microinterações que modelos genéricos ignoram e assumir a responsabilidade por falhas de usabilidade.

Isso explica por que empresas que cortaram equipes de UX em 2025 agora enfrentam custos altíssimos com tokens e reengenharia de interfaces polidas, mas sem aderência, porque a IA gera código funcional, mas não entende contexto, intenção nem limites éticos do produto. O point coloca o profissional no centro desse ciclo como diretor estratégico, não como operador de prompt.

Em fevereiro de 2026, a CEVIU já alertava sobre o 'retorno do designer intuitivo', mas como figura reativa à ameaça da IA. Em maio, o foco mudou para o 'julgamento' como skill central, com ênfase no custo de erro. Agora, com o projeto point, há um modelo estruturado que traduz essas ideias em prática: não basta ter julgamento, é preciso exercê-lo em três camadas simultâneas, estratégia (o que construir), interação (como o usuário experimenta) e responsabilidade (quem responde quando falha). A novidade não é o conceito, mas sua formalização como guia operacional para tomada de decisão em tempo real.

Porque a experiência do usuário deixou de ser um artefato estático e virou um sistema vivo, alimentado por agentes, APIs e modelos. Nesse cenário, consistência visual e acessibilidade não são mais garantidas por um sistema de design, são mantidas por decisões humanas contínuas sobre quando *não* usar IA. Um botão que parece clicável, mas não responde? Foi gerado por IA. Um fluxo que otimiza conversão, mas exclui usuários com deficiência cognitiva? Foi validado por métricas, não por testes com pessoas reais. O point importa porque transforma o designer de executor de especificações em guardião da intenção humana por trás de cada interação.