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How AI-first designers really workCómo trabajan realmente los diseñadores AI-first · V8.1 Master Engine

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How AI-first designers reallyworkMade for Santiago Moreno Rodríguez, by Hanademi
  1. The real change is not automatic design, but a new loop built around generating and judging alternatives.
  2. Figma reports that 89% of surveyed professional designers work faster with AI.
  3. Measure accepted output per hour, because fast drafts can create slower review and repair.
Cómo trabajan realmente losdiseñadores AI-firstMade for Santiago Moreno Rodríguez, by Hanademi
  1. El cambio real no es el diseño automático, sino un nuevo ciclo basado en generar y evaluar alternativas.
  2. Figma reporta que 89% de los diseñadores profesionales encuestados trabajan más rápido con AI.
  3. Mide el resultado aceptado por hora, porque los borradores rápidos pueden generar revisiones y correcciones más lentas.
What share of surveyed designers say AIimproves their designs?Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiSources: figma.com.; figma.com.; nngroup.com.UnitShare reporting each outcomeDesigners working faster89%Designers reporting betterdesigns91%People reporting changedteamwork41%Designers participating indevelopment41%Developers participating indesign60%UX tasks attempted with AI55%
AI-first design is already associated with faster work, better designs, broader role boundaries and changed teamwork, while human review remains essential.
¿Qué porcentaje de diseñadores encuestadosdice que la IA mejora sus diseños?Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiFuentes: figma.com.; figma.com.; nngroup.com.UnidadPorcentaje que reporta cada resultadoDiseñadores que trabajan másrápido89 %Diseñadores que reportanmejores diseños91 %Personas que reportan cambiosen el equipo41 %Diseñadores que participan endesarrollo41 %Desarrolladores que participanen diseño60 %Tareas de UX probadas con IA55 %
El diseño centrado en IA ya se asocia con trabajo más rápido, mejores diseños, límites profesionales más amplios y cambios en el trabajo en equipo, mientras la revisión humana sigue siendo esencial.
A few terms before we beginMade for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiUser experience (UX)How people understand, use, and feel about a product.v0Vercel's tool for generating editable web applications from prompts and references.Graphics processing unit (GPU) hoursA usage allowance for the computing power thatgenerates images.
This deck compares three kinds of AI design work. Figma edits shared design files, v0 generates working interfaces, and Midjourney generates images. Those different outputs explain why each tool changes a different part of the designer's job.
Algunos términos antes de comenzarMade for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiExperiencia de usuario (UX)Cómo las personas entienden, usan y se sienten con respecto a unproducto.v0La herramienta de Vercel para generar aplicaciones web editables a partir de prompts yreferencias.Horas de unidad de procesamiento gráfico (GPU)Una asignación de uso para lacapacidad de cómputo que generaimágenes.
Este deck compara tres tipos de trabajo de diseño con AI. Figma edita archivos de diseño compartidos, v0 genera interfaces funcionales y Midjourney genera imágenes. Estas diferencias en los resultados explican por qué cada herramienta modifica una parte distinta del trabajo del diseñador.
What shares of designers report fasterwork and better designs with AI?Share of designers surveyed by Figma reporting each AI benefit, 2026.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiSources: figma.com.Unitpercent of surveyed designersWorking faster89%Designsimprove91%* Share of designers surveyed by Figma reporting each AI benefit, 2026.
Figma's 2026 survey provides the clearest headline in the evidence. It reports that 89% of designers work faster with AI and 91% believe AI improves their designs. Those results establish strong perceived benefits, but they do not measure equivalent projects completed with and without AI.
Sources
¿Qué porcentajes de diseñadores reportanmás rapidez y mejores diseños con IA?Porcentaje de diseñadores encuestados por Figma que reportan cada beneficio de AI, 2026.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiFuentes: figma.com.Unidadporcentaje de diseñadores encuestadosTrabajan másrápido89 %Los diseñosmejoran91 %* Porcentaje de diseñadores encuestados por Figma que reportan cada beneficio de AI, 2026.
La encuesta de Figma de 2026 ofrece el titular más claro de la evidencia. Reporta que el 89% de los diseñadores trabaja más rápido con AI y que el 91% cree que AI mejora sus diseños. Estos resultados establecen beneficios percibidos sólidos, pero no miden proyectos equivalentes completados con y sin AI.
Fuentes
How do design quality and demand comparewith AI speed?Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiSources: figma.com.; figma.com.Unit% change from baselinechange from baselineWorking faster with AI0%AI improves design quality+2.2%Designer demand increasedor held−7.9%
Reported quality improvement slightly exceeds the speed signal, while stable or increased demand remains within eight index points of it. The perception data therefore supports changed work more clearly than designer displacement.
Sources
¿Cómo quedan calidad y demanda frente a lavelocidad de IA?Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiFuentes: figma.com.; figma.com.Unidad% cambio desde la basecambio desde la baseTrabajan más rápido con IA0%La IA mejora la calidad deldiseño+2,2%La demanda de diseñadoresaumentó o se mantuvo−7,9%
La mejora declarada de la calidad supera ligeramente la señal de velocidad, mientras que la demanda estable o creciente queda a menos de ocho puntos de índice. Por tanto, los datos de percepción respaldan con mayor claridad un cambio del trabajo que el desplazamiento de diseñadores.
Fuentes
Current evidence could not establish 3required measurements with completepublic verification.Current evidence could not establish: the required independently verified Figma speedpercentage; the NN/g percentage of designers doing more product-management tasksafter AI adoption; and the NN/g percentage of UX researchers naming AI-assistedanalysis as the top synthesis trend.Sources: Figma. (2026). State of the Designer 2026.; Figma. (2024). State of the Designer.; Nielsen Norman Group. (2026). State of UX.
Current evidence could not establish the independently verified Figma speed measurement required by the thesis audit. It also could not establish the NN/g percentage for designers doing more product-management work or the NN/g percentage naming AI-assisted analysis as the top synthesis trend. These gaps leave the exact scale of task reallocation unsettled.
La evidencia actual no pudo establecer3 mediciones requeridas converificación pública completa.La evidencia actual no pudo establecer: el porcentaje de velocidad de Figma requerido yverificado de forma independiente; el porcentaje de NN/g de diseñadores que realizanmás tareas de gestión de producto después de adoptar AI; y el porcentaje deinvestigadores de UX que identifica el análisis asistido por AI como la principal tendenciade síntesis.Fuentes: Figma. (2026). State of the Designer 2026.; Figma. (2024). State of the Designer.; Nielsen Norman Group. (2026). State of UX.
La evidencia actual no pudo establecer la medición de velocidad de Figma verificada de forma independiente que exige la auditoría de la tesis. Tampoco pudo establecer el porcentaje de NN/g correspondiente a diseñadores que realizan más tareas de gestión de producto ni el porcentaje de NN/g que identifica el análisis asistido por AI como la principal tendencia de síntesis. Estas brechas dejan sin resolver la escala exacta de la reasignación de tareas.
How much did AI's reported teamworkeffect rise?Share of Figma respondents saying AI meaningfully changes team collaboration, 2026 versus two yearsearlier.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiSources: figma.com.Unitpercent of respondentsTwo yearsearlier7%202641%* Share of Figma respondents saying AI meaningfully changes team collaboration, 2026 versus twoyears earlier.
The reported change reaches beyond individual speed. Figma says the share seeing a meaningful effect on teamwork rose from 7% to 41% in two years. The larger implication is that AI is changing who enters the work and when.
Sources
¿Cuánto creció el efecto reportado de la IAen la colaboración?Porcentaje de encuestados por Figma que dice que la AI cambia significativamente la colaboración delequipo, 2026 frente a dos años antes.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiFuentes: figma.com.Unidadporcentaje de encuestadosDos añosantes7 %202641 %* Porcentaje de encuestados por Figma que dice que la AI cambia significativamente la colaboracióndel equipo, 2026 frente a dos años antes.
El cambio reportado va más allá de la velocidad individual. Figma afirma que la proporción de personas que perciben un efecto significativo en el trabajo en equipo aumentó de 7% a 41% en dos años. La implicación más amplia es que la IA está cambiando quién participa en el trabajo y cuándo.
Fuentes
How often do designers and developerscross into each other's work?Figma sample shares participating across the design-development boundary, prior year and 2026.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiSources: figma.com.; figma.com.; User Experience Professionals Association. (2024). UXPA salary survey.Unitpercent of each roleDesigners doingdevelopmentDevelopers doing design21%41%44%60%Prior year2026 sample
Designers participating in development rose from 21% to 41%. Developers doing design work rose from 44% to 60%. That is a real role shift in Figma's sample, although lean staffing and organizational restructuring could also contribute.
¿Con qué frecuencia cruzan diseñadores ydesarrolladores al trabajo del otro?Proporción de la muestra de Figma que participó a través de la frontera entre diseño y desarrollo, añoanterior y 2026.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiFuentes: figma.com.; figma.com.; User Experience Professionals Association. (2024). UXPA salary survey.Unidadporcentaje de cada rolDiseñadores que hacendesarrolloDesarrolladores que hacendiseño21 %41 %44 %60 %Año anteriorMuestra de 2026
La participación de diseñadores en desarrollo aumentó de 21% a 41%. La de desarrolladores que hacen trabajo de diseño aumentó de 44% a 60%. Es un cambio real de rol en la muestra de Figma, aunque los equipos reducidos y la reestructuración organizacional también podrían contribuir.
How do developers, designers andteamwork change compare?Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiSources: koreatechdesk.com.; figma.com.UnitpercentMeaningful teamworkchange41%Designers participatingin development41%Developers participatingin design60%
Developer participation in design is highest, while designer participation in development matches the share reporting meaningful teamwork change.
¿Cómo se comparan desarrolladores,diseñadores y cambios en la colaboración?Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiFuentes: koreatechdesk.com.; figma.com.UnidadporcentajeCambio significativo enel trabajo en equipo41 %Diseñadores queparticipan en desarrollo41 %Desarrolladores queparticipan en diseño60 %
La participación de desarrolladores en diseño es la más alta, mientras que la participación de diseñadores en desarrollo coincide con la proporción que reporta un cambio significativo en el trabajo en equipo.
82% of leaders say designer demandincreased or stayed steady.This leader survey reports organizational demand, not hiring records or a causalemployment effect.Sources: figma.com.
The evidence does not support a simple replacement story. Figma reports that 82% of leaders saw their need for designers increase or remain steady. AI appears to be changing the work faster than it is removing the role.
Sources
El 82% de los líderes dice que lademanda de diseñadores aumentó ose mantuvo estable.Esta encuesta a líderes mide la demanda organizacional, no los registros de contrataciónni un efecto causal sobre el empleo.Fuentes: figma.com.
La evidencia no respalda una narrativa de reemplazo simple. Figma reporta que el 82% de los líderes vio aumentar o mantenerse estable su necesidad de diseñadores. AI parece estar cambiando el trabajo más rápido de lo que elimina el rol.
Fuentes
Speakeasy created its initial dashboardconcept with v0 in 1 day.This is one vendor-published case, not a controlled benchmark across professionaldesign projects.Sources: vercel.com.
Speakeasy offers a concrete example of compressed concept work. The company created the initial concept for its Terminal Preview dashboard feature in 1 day using v0. The case shows how executable generation can shorten the path to something a team can inspect.
Speakeasy creó el concepto inicial de sudashboard con v0 en 1 día.Este es un caso publicado por un proveedor, no un benchmark controlado entre proyectosde diseño profesionales.Fuentes: vercel.com.
Speakeasy ofrece un ejemplo concreto de cómo se comprime el trabajo conceptual. La empresa creó en 1 día el concepto inicial de la función Terminal Preview de su dashboard usando v0. El caso muestra cómo la generación ejecutable puede acortar el camino hasta algo que un equipo puede inspeccionar.
UX researchers attempted AI on 55% oftheir work tasks.Task attempts do not mean that AI completed the task successfully or produced acceptedwork.Sources: nngroup.com.
AI is not confined to a small experimental corner of UX work. Researchers attempted to use Claude on 55% of UX-related tasks. An attempt does not prove success, but it shows how deeply AI has entered the working process.
Los investigadores de UX intentaron usarAI en el 55% de sus tareas laborales.Los intentos con una tarea no significan que AI la haya completado con éxito ni que hayaproducido un trabajo aceptado.Fuentes: nngroup.com.
AI no está confinada a un pequeño rincón experimental del trabajo de UX. Los investigadores intentaron usar Claude en el 55% de las tareas relacionadas con UX. Un intento no demuestra éxito, pero muestra hasta qué punto AI ha entrado en el proceso de trabajo.
AI conversation concentration exceeds Claude useacross UX tasks by 22 percentage pointsMade for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiSources: nngroup.com.Unitpercentage points77%AI conversation concentration55%UX tasks attempted withClaude22 ppConcentration gap
AI conversations are more concentrated in six digital occupations than Claude attempts are across UX work tasks.
La concentración de conversaciones de IA supera eluso de Claude en tareas de UX por 22 puntosporcentualesMade for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiFuentes: nngroup.com.Unidadpuntos porcentuales77 %Concentración deconversaciones de IA55 %Tareas de UX abordadas conClaude22 ppBrecha de concentración
Las conversaciones de IA están más concentradas en seis ocupaciones digitales que los intentos con Claude en las tareas de UX.
UX ranks in the 94th percentile for workattempted with AI.The ranking measures attempted AI use, not successful completion, output quality, orproductivity.Sources: nngroup.com.
UX stands near the top of occupations for AI experimentation. It ranked in the 94th percentile for the share of tasks attempted with AI. That position makes UX an early test of how professional judgment changes when generation becomes cheap.
UX se ubica en el percentil 94 entrabajo realizado con AI.El ranking mide intentos de uso de AI, no finalizaciones exitosas, calidad del resultado niproductividad.Fuentes: nngroup.com.
UX está cerca de la cima de las ocupaciones en experimentación con AI. Se ubicó en el percentil 94 en cuanto a la proporción de tareas intentadas con AI. Esa posición convierte a UX en una prueba temprana de cómo cambia el criterio profesional cuando la generación se vuelve barata.
Why do some UX tasks remain outside AI?Reasons among UX tasks not attempted with AI: human interaction and complex analysis.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiSources: nngroup.com.; Nielsen Norman Group. (2024). AI for UX: Getting started.Unitpercent of unattempted UX tasksHumaninteraction42%Complex analysis20%* Reasons among UX tasks not attempted with AI: human interaction and complex analysis.
The work left outside AI has a clear shape. Human interaction accounts for 42% of unattempted UX tasks, compared with 20% involving complex analysis. Even AI-generated synthesis still requires tracing conclusions back to original observations.
¿Por qué algunas tareas de UX quedan fuerade la IA?Razones entre las tareas de UX no intentadas con IA: interacción humana y análisis complejo.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiFuentes: nngroup.com.; Nielsen Norman Group. (2024). AI for UX: Getting started.Unidadporcentaje de tareas de UX no intentadasInteracciónhumana42 %Análisis complejo20 %* Razones entre las tareas de UX no intentadas con IA: interacción humana y análisis complejo.
El trabajo que queda fuera de la IA tiene una forma clara. La interacción humana representa 42% de las tareas de UX no intentadas, frente a 20% que implica análisis complejo. Incluso la síntesis generada por IA requiere rastrear las conclusiones hasta las observaciones originales.
How quickly did reported AI use inresearch grow?Maze-reported share using AI in research, 2023 and 2024.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiSources: Maze. (2024). The future of user research report 2024.; Maze. (2025). The future of user research report2025.; userevaluation.com.Unitpercent using AI in research20%202356%2024
Maze reported AI use in research rising from 20% to 56% in one year. A separate 2026 survey reported that 69% of researchers used AI in at least some projects. Adoption is undeniable, but neither measure isolates synthesis quality or accepted output.
¿Qué tan rápido creció el uso reportado deIA en investigación?Proporción reportada por Maze de personas que usan IA en investigación, 2023 y 2024.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiFuentes: Maze. (2024). The future of user research report 2024.; Maze. (2025). The future of user researchreport 2025.; userevaluation.com.Unidadporcentaje que usa IA en investigación20 %202356 %2024
Maze reportó que el uso de IA en investigación aumentó de 20% a 56% en un año. Una encuesta independiente de 2026 reportó que 69% de los investigadores usó IA en al menos algunos proyectos. La adopción es innegable, pero ninguna de las dos mediciones aísla la calidad de la síntesis ni de los resultados aceptados.
A finished-looking v0 draft still needs 4major validation checks.The 4 areas are validation categories from the supplied v0 and UX guidance, not ameasured failure count.Sources: Vercel. (2025). v0 documentation.; Nielsen Norman Group. (2024). AI for UX: Getting started.
A generated interface can look complete before it is ready. The supplied evidence names 4 major validation areas: accessibility, responsive behavior, edge cases, and design-system consistency. Fast generation moves these checks earlier, but it does not remove them.
Un borrador v0 que parece terminado aúnnecesita 4 revisiones de validación clave.Las 4 áreas son categorías de validación tomadas de la documentación proporcionada dev0 y de UX, no un conteo medido de fallas.Fuentes: Vercel. (2025). v0 documentation.; Nielsen Norman Group. (2024). AI for UX: Getting started.
Una interfaz generada puede parecer completa antes de estar lista. La evidencia proporcionada identifica 4 áreas clave de validación: accesibilidad, comportamiento responsive, casos límite y coherencia con el design system. La generación rápida adelanta estas revisiones, pero no las elimina.
How much work happens on Figma'scanvas?Figma respondents by share of work completed on the shared canvas, 2026.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiSources: figma.com.; help.figma.com.; The Verge. (2024). Figma disables its AI design feature after it copied Apple'sWeather app.Unitpercent of respondentsAt least half76%Most of theirtime60%* Figma respondents by share of work completed on the shared canvas, 2026.
Figma says 76% of respondents do at least half their work on the canvas, and 60% spend most of their time there. Its agent can chat across all plans, while editing depends on seat and file access. That reach makes quality controls important: Figma halted Make Designs in 2024 after output resembled Apple's Weather app.
¿Cuánto trabajo se hace en el canvas deFigma?Encuestados de Figma según la proporción de trabajo completado en el canvas compartido, 2026.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiFuentes: figma.com.; help.figma.com.; The Verge. (2024). Figma disables its AI design feature after it copied Apple'sWeather app.Unidadporcentaje de encuestadosAl menos la mitad76 %La mayor parte de sutiempo60 %* Encuestados de Figma según la proporción de trabajo completado en el canvas compartido, 2026.
Figma afirma que 76% de los encuestados realiza al menos la mitad de su trabajo en el canvas y que 60% pasa allí la mayor parte de su tiempo. Su agente puede conversar en todos los planes, mientras que la edición depende del tipo de licencia y del acceso al archivo. Ese alcance vuelve importantes los controles de calidad: Figma suspendió Make Designs en 2024 después de que los resultados se parecieran a la app Weather de Apple.
What did v0's listed plans cost?Listed monthly v0 tiers in USD per user; generation remained constrained by usage credits.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiSources: Vercel. (2025). v0 documentation.; Vercel. (2025). v0 pricing.; vercel.com.UnitUSD per user per monthFree0Paid tier20Higher tier30
v0 accepts prompts, screenshots, and design references, then produces editable interface code that can be published. More than 4 million people have used it since its 2024 general availability. Its listed plans lowered the entry barrier, while credits still limited generation volume.
¿Cuánto costaban los planes publicados dev0?Niveles mensuales de v0 publicados en USD por usuario; la generación seguía limitada por créditos de uso.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiFuentes: Vercel. (2025). v0 documentation.; Vercel. (2025). v0 pricing.; vercel.com.UnidadUSD por usuario al mesGratis0Plan pagado20Plan superior30
v0 acepta prompts, capturas de pantalla y referencias de diseño, y luego produce código de interfaz editable que se puede publicar. Más de 4 millones de personas lo han usado desde su disponibilidad general en 2024. Sus planes publicados redujeron la barrera de entrada, mientras que los créditos seguían limitando el volumen de generación.
Vercel says generated code can containerrors 10% of the time.This is Vercel's characterization of generated-code errors, not an independent failurerate for completed v0 projects.Sources: vercel.com.
v0 moves designer output from a picture toward working code. Vercel says language-model-generated code can contain errors 10% of the time, although its pipeline fixes many in real time. Faster generation therefore makes review more important, not optional.
Vercel afirma que el código generado puedecontener errores el 10% de las veces.Esta es la caracterización de Vercel sobre los errores del código generado, no una tasade fallas independiente para proyectos v0 terminados.Fuentes: vercel.com.
v0 lleva el trabajo del diseñador de una imagen hacia código funcional. Vercel afirma que el código generado por modelos de lenguaje puede contener errores el 10% de las veces, aunque su pipeline corrige muchos en tiempo real. Por eso, una generación más rápida hace que la revisión sea más importante, no opcional.
What did Midjourney's $120 plan include?Vendor-listed monthly plan prices and fast GPU-hour allowances; access context, not productivity.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiSources: Midjourney. (2025). Comparing Midjourney plans.; Midjourney. (2025). Midjourney documentation.;updates.midjourney.com.Unitprice and fast GPU hoursMonthly priceBasic$10Standard$30Pro$60Mega$120Fast GPU allowanceBasic3.3Standard15Pro30Mega60
Midjourney's listed ladder paired higher prices with more fast GPU hours. Its newer editing model added text edits, inpainting, outpainting, and control through as many as 4 reference images. The output remains an image, so states, accessibility, and responsive behavior still require product-design work.
¿Qué incluía el plan de $120 deMidjourney?Precios mensuales publicados por el proveedor y asignaciones de horas rápidas de GPU; contexto deacceso, no de productividad.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiFuentes: Midjourney. (2025). Comparing Midjourney plans.; Midjourney. (2025). Midjourney documentation.;updates.midjourney.com.Unidadprecio y horas rápidas de GPUPrecio mensualBasic$10Standard$30Pro$60Mega$120Asignación de horas rápidas deGPUBasic3,3Standard15Pro30Mega60
La escalera de precios publicada de Midjourney asociaba precios más altos con más horas rápidas de GPU. Su modelo de edición más reciente incorporó edición de texto, inpainting, outpainting y control mediante hasta 4 imágenes de referencia. El resultado sigue siendo una imagen, por lo que los estados, la accesibilidad y el comportamiento responsive todavía requieren trabajo de diseño de producto.
How does Midjourney's fast GPU-hour costvary by plan?Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiSources: Midjourney. (2025). Comparing Midjourney plans.UnitUSD per fast GPU hour$3.03/hBasic$2.00/hStandard$2.00/hPro$2.00/hMega
The three larger plans share the same marginal fast-compute price, while Basic carries a 52% premium per hour. Designers expecting repeated visual exploration cross an economic threshold as soon as they move beyond occasional use.
¿Cómo varía por plan el costo por horarápida de GPU?Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiFuentes: Midjourney. (2025). Comparing Midjourney plans.UnidadUSD por hora rápida de GPU3,03 $/hBasic2,00 $/hStandard2,00 $/hPro2,00 $/hMega
Los tres planes superiores comparten el mismo precio marginal de cómputo rápido, mientras que Basic tiene una prima del 52 % por hora. Los diseñadores que prevén exploración visual repetida cruzan un umbral económico en cuanto superan el uso ocasional.
Midjourney cut early retail-design work by1-2 weeks, without raising originality.A separate 2026 survey of 106 practitioners rated Midjourney strongest for creativity,while Figma AI led in collaborative efficiency and UX design. These findings use differentmethods and should not be treated as one scorecard.Sources: dl.designresearchsociety.org.; journal.kci.go.kr.
A three-group retail-design study found a practical speed gain. Faster concept-board generation reduced early development by 1-2 weeks. The same exploratory study found no significant improvement in innovativeness or originality.
Midjourney redujo en 1-2 semanas eltrabajo inicial de diseño minorista, sinaumentar la originalidad.Una encuesta independiente de 2026 a 106 profesionales calificó a Midjourney como laherramienta más fuerte en creatividad, mientras que Figma AI lideró en eficienciacolaborativa y diseño UX. Estos hallazgos usan métodos distintos y no deben tratarsecomo un solo cuadro comparativo.Fuentes: dl.designresearchsociety.org.; journal.kci.go.kr.
Un estudio de diseño minorista con tres grupos encontró una ganancia práctica de velocidad. La generación más rápida de tableros conceptuales redujo el desarrollo inicial en 1-2 semanas. El mismo estudio exploratorio no encontró una mejora significativa en innovación u originalidad.
A 5-stage loop shifts worktoward prompting, comparing,refining and validating.This workflow synthesis comes from the supplied documentation for all three tools. Itdoes not quantify time spent at each stage.Sources: Figma. (2024). Introducing Figma AI.; Vercel. (2025). v0 documentation.; Midjourney. (2025). Midjourney documentation.
Across Figma AI, v0, and Midjourney, the common workflow has 5 stages: prompt, generate, compare, refine, and validate. The first artifact arrives earlier, but the designer still decides what is useful and safe. The center of gravity moves from manual construction toward judgment.
Un ciclo de 5 etapas desplaza eltrabajo hacia redactar prompts,comparar, refinar y validar.Esta síntesis del flujo de trabajo proviene de la documentación proporcionada de las tresherramientas. No cuantifica el tiempo dedicado a cada etapa.Fuentes: Figma. (2024). Introducing Figma AI.; Vercel. (2025). v0 documentation.; Midjourney. (2025). Midjourney documentation.
En Figma AI, v0 y Midjourney, el flujo de trabajo común tiene 5 etapas: redactar el prompt, generar, comparar, refinar y validar. El primer artefacto llega antes, pero el diseñador sigue decidiendo qué es útil y seguro. El centro de gravedad pasa de la construcción manual al criterio.
Who makes the final call in AI-first design?Faster drafts make careful human review more important, not less.Sources: 65% of Designers Are Doing Product and Engineering Work Now. Only 28% of Leaders Noticed. – Codexical. codexical.com.
The AI-first loop still culminates in people reviewing work and deciding what is ready to advance.
¿Quién toma la decisión final en eldiseño AI-first?Los borradores más rápidos hacen que la revisión humana cuidadosa sea más importante, no menos.Fuentes: 65% of Designers Are Doing Product and Engineering Work Now. Only 28% of Leaders Noticed. – Codexical. codexical.com.
El ciclo centrado en IA sigue culminando en personas que revisan el trabajo y deciden qué está listo para avanzar.
What do documented handoffs show aboutnet productivity?Documentation-based ordinal handoff depth: image, editable design, and working interface code.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiSources: Figma. (2024). Introducing Figma AI.; Vercel. (2025). v0 documentation.; Midjourney. (2025). Midjourneydocumentation.Unitordinal handoff depthMidjourney image1Figma editable design2v0 working code3
The tools produce outputs at three different depths: images, editable designs, and working interface code. Deeper output can surface accessibility and implementation questions earlier, but it also brings integration, security, performance, and maintenance decisions forward. Teams should judge AI by accepted output, review cost, and governance, not first-draft speed alone.
¿Qué muestran los traspasos documentadossobre la productividad neta?Profundidad ordinal del traspaso basada en documentación: imagen, diseño editable y código funcional deinterfaz.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiFuentes: Figma. (2024). Introducing Figma AI.; Vercel. (2025). v0 documentation.; Midjourney. (2025).Midjourney documentation.Unidadprofundidad ordinal del traspasoImagen de Midjourney1Diseño editable de Figma2Código funcional de v03
Las herramientas producen resultados con tres niveles de profundidad: imágenes, diseños editables y código funcional de interfaz. Un resultado más profundo puede hacer visibles antes las preguntas de accesibilidad e implementación, pero también adelanta las decisiones de integración, seguridad, rendimiento y mantenimiento. Los equipos deberían evaluar la IA por la producción aceptada, el costo de revisión y la gobernanza, no solo por la velocidad del primer borrador.
In summaryThe findings that should change how teams evaluate AI design work.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiSources: figma.com.; vercel.com.; dl.designresearchsociety.org.Designers doubled to 41%; developers doing design reached 60%.Generated code errors reach 10%.Midjourney cut early development by 1–2 weeks.
Designers are generating earlier, crossing role boundaries, and handing off deeper artifacts. Reported speed gains are substantial, but faster generation can create more review and repair. The strongest operating model keeps people accountable for quality, acceptance, privacy, and production readiness.
En resumenLos hallazgos que deberían cambiar cómo los equipos evalúan el trabajo de diseño con AI.Made for Santiago Moreno Rodríguez, by HanademiFuentes: figma.com.; vercel.com.; dl.designresearchsociety.org.Diseñadores duplicaron al 41%; desarrolladores haciendo diseño llegaron al 60%.Los errores del código generado alcanzan el 10%.Midjourney redujo el desarrollo inicial entre 1 y 2 semanas.
Los diseñadores generan antes, cruzan límites entre roles y entregan artefactos más completos. Las mejoras de velocidad reportadas son sustanciales, pero una generación más rápida puede generar más trabajo de revisión y reparación. El modelo operativo más sólido mantiene a las personas responsables de la calidad, la aceptación, la privacidad y la preparación para producción.

The research behind this deck

Designers report faster work and better output, not simple replacement. The tools differ most in what they produce and how far that output can travel.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

Los diseñadores reportan trabajar más rápido y obtener mejores resultados, no un simple reemplazo. Las herramientas se diferencian principalmente por lo que producen y por el alcance que puede tener ese resultado.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English

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