Sistemas de Design São Infraestrutura de Governança. O Sora Provou por Eliminação.

Em novembro de 2025, o Sora atingiu 6 milhões de downloads mensais. Um mês depois, caiu para 1,5 milhão. Queda de 75%. O custo operacional chegava a US$ 15 milhões por dia. Um acordo de US$ 1 bilhão com a Disney foi cancelado.

Na mesma semana de abril de 2026 em que esses números circulavam, a Figma anunciou Make Kits: pacotes de componentes de design system que fundamentam a geração de IA em artefatos de produção reais. Não protótipos decorativos. Componentes vivos, com tokens, variáveis e estrutura que engenheiros reconhecem imediatamente.

Dois caminhos. Um produto gerou conteúdo visual sem restrição e colapsou sob o peso da própria irrelevância. Outro construiu infraestrutura para que a IA gerasse dentro de limites definidos. O contraste não é coincidência. É tese.

O Que Make Kits Realmente Fazem

Make Kits são pacotes de componentes que você conecta ao Figma Make. Quando um designer (ou agente) pede para a IA gerar uma interface, ela começa pelos componentes que existem no kit. Não inventa. Não improvisa. Constrói com o que já foi validado.

A Figma também lançou Make Attachments: arquivos reais de projeto que fornecem contexto adicional. Se o kit define os blocos de construção, os attachments fornecem o contexto do canteiro de obras. Juntos, criam o que a Figma chama de “contexto estruturado.”

Contexto estruturado é um termo elegante para uma ideia simples: a IA recebe restrições antes de produzir. Não depois. Não como revisão. Como ponto de partida.

Na prática, isso significa que múltiplos designers podem gerar interfaces em paralelo sem desviar do design system. O engenheiro que recebe o resultado reconhece os componentes porque são os mesmos que já existem no código. Não há tradução. Não há reconciliação. A governança aconteceu antes da criação, não depois.

Como exploramos quando a Figma abriu o canvas para agentes via MCP, o design system já funcionava como camada de restrição. Make Kits formalizam essa lógica um nível acima. O MCP permite que agentes escrevam no canvas usando componentes existentes. Make Kits garantem que a geração (por humanos ou agentes) comece fundamentada nesses componentes.

A diferença é sutil, mas estrutural. MCP restringe o que agentes podem construir. Make Kits restringem o que qualquer processo de geração pode usar como ponto de partida.

O Que o Sora Demonstrou por Eliminação

O Sora fez o oposto. Geração sem restrição. Sem design system. Sem componentes de produção. Sem contexto estruturado. Qualquer prompt produzia qualquer coisa.

Brian Merchant, no Blood in the Machine, documentou o colapso com precisão. A “estética do fracasso” da IA generativa. O pico de curiosidade inicial se dissipou quando usuários perceberam que o output era imprevisível, inconsistente e desconectado de qualquer fluxo de trabalho real. A revulsão ao “slop” visual contribuiu para a queda.

Mas o problema do Sora não era estético. Era estrutural.

Sem restrições de produção, cada geração era uma aposta. Não havia como garantir consistência entre sessões. Não havia como alinhar o output a um padrão visual existente. Não havia como integrar o resultado a um pipeline de produção. O produto era tecnicamente impressionante e operacionalmente inútil.

US$ 15 milhões por dia para gerar conteúdo que ninguém conseguia usar de forma consistente. Um bilhão de dólares em parceria cancelada porque o output não se encaixava em fluxos de produção reais. Esses não são problemas de modelo. São problemas de ausência de governança.

A Lição que Ninguém Nomeou

A narrativa dominante sobre o Sora é sobre custo. Caro demais para operar. A narrativa sobre Figma Make Kits é sobre produtividade. Designers mais rápidos.

Ambas perdem o ponto central.

O que separa os dois casos é a presença ou ausência de infraestrutura de governança na camada de geração. Figma Make Kits funcionam porque o design system existe antes da geração. O Sora falhou porque não havia estrutura equivalente.

Já argumentamos que design sem governança é decoração. O Sora é o caso extremo: geração sem governança é desperdício. Não apenas desperdício estético. Desperdício financeiro mensurável. Desperdício de adoção. Desperdício de confiança institucional.

A Figma entendeu algo que a OpenAI, no caso do Sora, não entendeu: a IA generativa precisa de restrições para ser útil. Não restrições que limitam capacidade. Restrições que canalizam capacidade para contextos de produção.

Por Que Design Systems São a Resposta Certa

Existem várias formas de restringir IA generativa. Prompts detalhados. Filtros de output. Revisão humana obrigatória. Todas funcionam em algum grau. Mas design systems têm uma vantagem estrutural que nenhuma dessas abordagens possui: são infraestrutura que já existe.

Organizações que investiram em design systems nas últimas duas décadas construíram, sem saber, a camada de governança para IA generativa aplicada a produto. Componentes validados. Tokens definidos. Padrões de interação documentados. Regras de acessibilidade incorporadas. Tudo isso existia para consistência humana. Agora serve como restrição para geração automatizada.

A Figma apenas tornou essa conexão explícita. Make Kits pegam o investimento acumulado em design system e o transformam em input estruturado para IA. O retorno sobre o investimento em design system mudou. Antes, era consistência visual. Agora, é governança de geração.

Isso tem implicações para quem ainda trata design system como projeto de design. Não é. É infraestrutura. E como toda infraestrutura, seu valor aumenta quando mais sistemas dependem dela.

Três Consequências Práticas

Primeira: a completude do design system virou métrica de risco. Se seu design system cobre 60% dos padrões de interface do produto, os outros 40% são território onde a IA vai improvisar. Improvisação automatizada é o oposto de governança. Cada componente ausente do sistema é uma superfície sem proteção.

Segunda: times de design system precisam de assento na mesa de governança de IA. Quando Make Kits (ou ferramentas equivalentes) definem os limites do que a IA pode gerar, os mantenedores do design system estão tomando decisões de governança. Disponibilidade de componentes, definição de tokens, restrições de layout. Tudo isso se torna regra de operação para sistemas autônomos. Esses profissionais são engenheiros de governança, mesmo que o título ainda não reflita isso.

Terceira: o investimento em design system se justifica de forma diferente agora. O argumento tradicional era consistência e velocidade de desenvolvimento. O novo argumento é controle. Em um cenário onde IA gera interfaces, o design system é a diferença entre output governado e output aleatório. O caso de negócio mudou de eficiência para gestão de risco.

O Padrão Que Emerge

Figma Make Kits e o colapso do Sora são dois pontos de dados que confirmam um padrão mais amplo. A IA generativa sem infraestrutura de governança produz valor decrescente. Curiosidade inicial, adoção rápida, decepção, abandono. O Sora é o caso mais visível, mas o padrão se repete em ferramentas de geração de código, texto e imagem que não se conectam a sistemas de produção existentes.

A IA generativa com infraestrutura de governança produz valor composto. Cada componente adicionado ao design system é um bloco de construção a mais para a IA. Cada token definido é uma restrição a mais que previne improvisação. O sistema melhora conforme a infraestrutura cresce.

O futuro não pertence à IA que gera mais. Pertence à IA que gera dentro de estruturas que fazem o output utilizável. Design systems são essas estruturas. Sempre foram. Agora o resto do mercado está percebendo.

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Fontes

• Figma. “Introducing Make Kits and Make Attachments.” Abril 2026.
• Merchant, Brian. “AI’s Aesthetics of Failure.” Blood in the Machine, Março 2026.

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