Veja na imagem abaixo que compara o Duplo Diamante tradicional com o Duplo Diamante aprimorado por IA. Ela deixa claro o que está em jogo: não é só sobre novas ferramentas — é sobre escala e velocidade.
No modelo tradicional, cada fase segue uma trilha relativamente linear, com menos caminhos sendo explorados. Já no modelo com IA, cada etapa vira um ecossistema paralelo, onde múltiplas possibilidades são geradas, testadas e descartadas ao mesmo tempo. O azul claro na imagem mostra essa expansão: mais amplitude, mais profundidade, mais eficiência.
Ou seja, a IA não muda só o que a gente faz em cada fase. Ela muda quanto conseguimos fazer, quão rápido conseguimos testar e quanta confiança temos na decisão final.
O Duplo Diamante sempre foi um dos frameworks mais populares do design. Simples de entender, elegante na teoria e poderoso na prática: divergir para explorar possibilidades, convergir para definir o problema, depois divergir de novo para criar soluções, e convergir mais uma vez para entregar algo de valor.
Só que o mundo mudou e as nossas técnicas e modelos precisam ser atualizadas também.
A IA não está destruindo o modelo. Mas ela está obrigando a gente a reimaginar como cada fase funciona na prática:
1. Descoberta acelerada
Antes, a gente entrevistava 5 ou 10 usuários, tabulava tudo em post-its e tentava encontrar padrões. Agora, a IA consegue analisar milhões de reviews, dados de uso, tickets de suporte e comentários em redes sociais para encontrar dores e desejos que a gente talvez nunca veria sozinho.
O que era um funil de pesquisa manual, agora é uma teia de dados sendo explorada em paralelo, como mostra bem a imagem do “duplo diamante expandido por IA”. A descoberta não acontece só em cima, mas também embaixo — múltiplas vias de análise ao mesmo tempo.
Ferramentas como Dovetail, por exemplo, têm algoritmos que clusterizam insights de forma semi-automática. O que levava dias, agora leva horas. E o mais interessante: às vezes ela encontra algo que ninguém no time viu. E sim, a IA pode deixar passar alguns pontos, então o olhar humano não está descartado aqui.
2. Definição com ajuda de dados (mas com decisão humana)
A IA pode sugerir temas, agrupar feedbacks, gerar personas. E mais: ela permite validar hipóteses antes de gastar semanas indo na direção errada. Com dados em volume, conseguimos definir com mais confiança qual problema atacar.
Mas atenção: a IA ajuda a organizar o caos, não a escolher o caminho. É a gente que precisa ler nas entrelinhas, conectar com a estratégia da empresa e dizer: “é essa dor aqui que a gente vai resolver primeiro”.
3. Ideia, protótipo e iteração em velocidade absurda
Na fase de desenvolvimento, a IA pode acelerar nossa criatividade. Ela sugere ideias, prototipa interfaces, escreve código, gera imagens, simula comportamento de usuário. Literalmente transforma texto em interface, em minutos.
Tem ferramenta como Lovable, Bolt ou Google Firebase Studio que pega uma descrição como “dashboard financeiro para PME” e cospe uma aplicação usável. É claro que não é perfeita, mas economiza horas em prototipação.
4. Entrega e evolução contínua, em loop
Antes a gente “entregava” um produto. Agora, a entrega é o começo de um novo ciclo. A IA coleta dados de uso, aprende com os comportamentos e sugere melhorias em tempo real.
Isso porque ainda não estamos muito avançados em “produtos vivos”, que se adaptam sozinhos, no qual podem ligar e desligar feature flags, fazer testes A/B automatizados, ou personalizar a experiência para cada usuário. Isso ainda não aconteceu em escala mas é questão de tempo, e ampliará ainda mais o duplo diamante.
A forma de pensar Produto também mudou
Mais do que acelerar etapas, a IA está bagunçando a ordem das coisas. Aquele modelo sequencial bonitinho perdeu espaço para uma abordagem mais fluida, onde descobrir e prototipar acontecem ao mesmo tempo, e a entrega nunca é final.
Por isso, estão surgindo novos modelos:
- Stingray Model: esquece o Duplo Diamante. Aqui, a lógica é treinar a IA, desenvolver com ela, e iterar de forma contínua. Tudo junto, ao mesmo tempo.
- Triple Diamond: adiciona um terceiro diamante focado na evolução contínua, com IA monitorando uso, personalizando e guiando melhorias após o “lançamento”.
Esses modelos não são moda. Eles são tentativas de dar conta de um novo mundo onde o ciclo não termina, e a IA é parte ativa da criação.
Então, o que muda pra quem trabalha com produto?
- O seu processo precisa ser mais maleável. Menos preso à sequência, mais guiado por feedback em tempo real;
- Você precisa aprender a trabalhar com IA como parceiro/copiloto criativo;
- A capacidade de curar, interpretar e decidir é o que diferencia você de um prompt no ChatGPT;
- E talvez o mais importante: você precisa continuar conectando com seres humanos. Porque a IA ainda não entende contexto como você entende. Ainda não sente o que é relevante de verdade.
Em resumo:
O Duplo Diamante ainda é uma boa referência. Mas ele não é mais suficiente. Se você quer criar produtos que fazem sentido hoje, vai precisar atualizar o seu repertório.
A IA não veio pra roubar seu emprego. Veio pra mudar seu job description.
O novo papel de quem trabalha com produto é desenhar soluções junto com inteligências artificiais. E isso muda tudo.
Prepare-se pra iterar.
E para estar um passo a frente do mercado, convido você a estar no PM3 Summit – Powered by IA que a PM3 está organizando. Será um evento presencial onde vamos discutir IA com quem já aplicou na prática e gerou impacto no negócio.
Referências:
- https://www.thefountaininstitute.com/blog/what-is-the-double-diamond-design-process
- https://hbr.org/2023/09/how-generative-ai-is-changing-creative-work
- https://www.designcouncil.org.uk/our-resources/the-double-diamond/
- https://medium.com/@benedictagokah/from-double-to-triple-diamond-how-ai-is-redesigning-the-design-process-36813e8737d9
- https://noraguerrera.medium.com/the-triple-diamond-0d3848d769f6
- https://www.boardofinnovation.com/blog/the-ai-powered-stingray-model-innovation/
- https://medium.com/design-bootcamp/beyond-the-double-diamond-ais-challenge-to-design-thinking-eb11a24a2f7c
