Sistemas de diseño AI-Ready

Para obtener mejores resultados, la IA necesita una mejor guía que minimice suposiciones y reduzca ambigüedades. Esto se logra tratando las decisiones de diseño como infraestructura, documentando cada decisión en un archivo de especificaciones que la IA puede consumir. Un ejemplo de herramienta útil para auditar la calidad del sistema de diseño es FigmaLint, un plugin de Figma que ayuda a detectar problemas como valores codificados en duro y estados interactivos faltantes. La creación de un sistema de diseño AI-Ready implica establecer tres capas: archivos de especificaciones, capa de tokens y auditoría. Los archivos de especificaciones contienen reglas y directrices para el diseño, la capa de tokens lista y actualiza todos los tokens utilizados en el sistema de diseño, y la auditoría detecta errores y problemas en el prototipo generado por la IA. Algunos ejemplos de sistemas de diseño AI-Ready son Atlassian, Carbon CMS Design System y Nordhealth. La AI-readiness de un design system es fundamental para lograr que la IA pueda consumir y generar prototipos de alta calidad. La auditoría AI-readiness de un design system en 7 pasos proporciona una guía detallada para evaluar y mejorar la AI-readiness de un sistema de diseño.