Bruno Gonçalves

Rio de Janeiro . Brasil

Liderança técnica de design focando em eficiência com impacto, utilizando Inteligência Artificial.

Certificação

IBM AI Engineering Professional Certificate

Certificação

Claude code complete AI Fluency: Framework & Foundations

Cursando

Inteligência Artificial Agêntica Aplicada à Transformação Empresarial

PROJETO Q1 2026

No nosso time de aquisition, estávamos observando que grande parte do esforço de tempo do time, estava sendo alocado em tarefas que poderiam ser automatizadas com auxílio da IA, então surgiu essa iniciativa de fazer um mapeamento cirúrgico e identificar quais seriam esses gargalos de execução.

Com objetivo de alocar mais tempo do time com explorações criativas e iniciativas mais estratégicas e menos operacional.

Problema.

Precisávamos ganhar agilidade. Cada projeto consumia o time em tarefas operacionais que dava pra automatizar.

Insight.

Percebemos que boa parte do trabalho seguia regra de muito esforço braçal e pouca exploração criativa.

Solução.

Percebemos que testar uma equipe de agentes criados por inteligência artificial, poderia ajudar na operação.

Como funcionava o fluxo de trabalho antes:

Na iniciativa de landing pages, um time de 4 pessoas atuavam em cada entrega, geralmente composto por 2 designers seniors e 2 plenos.

Cada colaborador executava explorações visuais, validação e handoff no final, porém o fluxo não era ágil, se levava muito tempo em etapas de validação e quando chegávamos na execução, o deadline já estava curto para investir energia em refino visual.

Foco do Senior Designer durante o ciclo

● Criação● Validação

Para o time de designers plenos, ficavam responsáveis por etapas mais operacionais como organizar layout para handoff, corrigir assets e grupos e aplicar responsividade no projeto.

Nesse cenário, não conseguiam ter abertura para explorações criativas e assumir tracks que poderiam impulsionar o desenvolvimento profissional deles

A partir do cenário, comecei a mapear as etapas do processo que poderiam ser automatizadas.

Entrei no projeto como designer senior, com a missão de observar o time de perto e medir quais etapas do fluxo geravam mais atrito.

Na prática, identifiquei os gargalos recorrentes, e documentei cada padrão.
Mapeando o tempo de cada etapa operacional.

Renomear layers — 6h / 0,75 dia

Consultar guide de nomenclatura (BEM-like + convenções MELI) e relembrar exceções — 30min

Auditar árvore atual e marcar nodes fora do padrão — 45min

Renomear frame raiz e sections conforme convenção — 45min

Renomear componentes e instances (consultando lista oficial de prefixos) — 1h30

Renomear elements internos (icons, text, image, button) com sufixos padrão — 1h

Renomear estados/variantes seguindo padrão (--hover, --active, --mobile) — 45min

Validação com lint visual (plugin de naming) ou checklist manual — 45min

Criação de um agente de design autônomo.

Decidi montar um agente próprio pra cuidar do que mais drenava tempo: levar uma ideia do Figma até código entregável, sem retrabalho mecânico no meio.

Script automatiza o que é fixo; agente lida com o que muda. O trabalho tem regra fixa (DS, naming) e contexto que muda. Um agente cobre os dois.

A aposta foi um agente só cuidando do ciclo inteiro, do Figma ao código. Pipeline simples, contexto compartilhado, decisões coerentes do início ao fim.

O agente lê, decide, escreve e valida sozinho dentro do escopo. Eu fico com a direção, ele executa o caminho. O que era mecânico virou autônomo.

Referência técnica:

Building effective agents

Perfil

** Agente executor mecânico especializado em operações repetitivas, padronização e limpeza.

** dentro do Figma. Atua via Figma MCP + Plugin API com fidelidade 100% — não improvisa, não decide direção criativa, não desenha do zero. É uma ferramenta de ofício, não um co-criador.

Objetivo

** Eliminar 100% do trabalho manual repetitivo que consome horas de um designer senior:

** Renomear layers em massa seguindo convenção
** Aplicar autolayout em estruturas legadas
** Detach/swap de componentes em lote
** Padronizar spacing, tokens e estilos
** Limpar layers órfãs, hidden, duplicadas
** Exportar assets em batch (SVG, PNG, specs)
** Aplicar nomenclaturas BEM/atomic em árvores grandes
** Sincronizar variantes e propriedades de componentes

Critérios de sucesso

1. Operação aplicada em todos os nodes alvo (sem skip silencioso)
2. Validação visual confirmada via screenshot antes/depois
3. Naming consistente seguindo convenção do projeto
4. Estrutura limpa (autolayout aplicado, sem layers órfãs)
5. Relatório entregue com número de nodes processados, exceptions, e diff visual
6. Undo-safe: cada batch é reversível se o designer reprovar