Un esfuerzo de investigación reciente llamado DesignCoder destaca lo lejos que ha llegado este campo. En lugar de simplemente escupir código aproximado, intenta generar interfaces conscientes de la jerarquía e incluso corrige sus propios errores a través de un ciclo de auto-refinamiento. Eso puede sonar como una mejora incremental, pero sus implicaciones sobre cómo trabajan los profesionales y cómo la industria maneja los sistemas heredados son potencialmente enormes.

El artículo original es DesignCoder: Hierarchy-Aware and Self-Correcting UI Code Generation with Large Language Models, escrito por un equipo mixto de investigadores de la Universidad de Zhejiang, la Universidad de Jilin en China y Huawei Technologies.

En este artículo, exploraremos qué hace que DesignCoder sea diferente de otros enfoques de diseño a código, las implicaciones que conlleva para los desarrolladores y las empresas, y los desafíos que aún se interponen en el camino de las interfaces de usuario totalmente generadas por IA.

Por qué es importante la generación de código de interfaz de usuario ahora

El desarrollo frontend siempre ha vivido en la intersección de la velocidad y la complejidad. Los diseñadores quieren ver que las ideas se prueben rápidamente; Los desarrolladores deben mantener el código limpio, accesible y escalable. Hoy en día, gran parte del tiempo de un ingeniero frontend se dedica al «trabajo de traducción»: convertir maquetas visuales en código de trabajo, conectar sistemas de diseño y volver a implementar los mismos patrones una y otra vez.

A diferencia de la generación de código general, donde la corrección a menudo se puede verificar automáticamente a través de pruebas o mensajes de error, la generación de código de interfaz de usuario vive en un espacio más difuso. La «salida» no es solo código, es una interfaz visual y dinámica cuya calidad se juzga tanto por la estética, la jerarquía y la usabilidad como por la funcionalidad. Un botón puede renderizarse sin errores, pero seguir pareciendo desalineado o incoherente con un sistema de diseño. Esto hace que la depuración automatizada sea mucho menos útil y obliga a los desarrolladores a permanecer informados como inspectores visuales y curadores, incluso cuando el andamiaje proviene de una IA.

En este escenario, algunas herramientas emergentes como Stitch y Magicpath de Google muestran hasta qué punto se puede llevar el mensaje a UX/UI para generar no solo diseños visualmente plausibles, sino también estructuras de componentes semánticamente correctas. La siguiente imagen muestra el proceso de pasar del prompt del usuario a la UX y, de nuevo, a través del LLM, la generación del código para la UI:

Lo que DesignCoder trae a la mesa

La mayoría de las herramientas existentes de diseño a código impulsadas por IA generan resultados poco profundos. Pueden producir la forma visual de una interfaz, pero el código subyacente a menudo carece de una jerarquía significativa. Podrías terminar con una estructura plana de divs, o un componente de React que se ve bien pero es difícil de mantener. DesignCoder presenta dos ideas importantes:

• Conocimiento de la jerarquía – En lugar de tratar una interfaz de usuario como un lienzo plano, codifica relaciones anidadas entre componentes. El resultado se asemeja a lo que escribiría un desarrollador humano: contenedores, grupos, subcomponentes, en lugar de un revoltijo de elementos
• Autocorrección: después de generar un intento inicial, el modelo evalúa su propia salida, identifica discrepancias o errores y refina el código de forma iterativa. Esto reduce las alucinaciones y los diseños rotos que afectan a la mayoría de los flujos de trabajo de LLM

Juntas, estas innovaciones producen interfaces de usuario que son visualmente fieles y estructuralmente más cercanas a lo que los equipos podrían usar en producción. Esa es una diferencia sutil pero crucial. La siguiente imagen, tomada del artículo, muestra los resultados del DesignCoder (segundo desde la izquierda) en comparación con la imagen de referencia (primero desde la izquierda) y dos enfoques diferentes (tercero y cuarto):

En azul, puede ver cómo la jerarquía de los componentes de la imagen de referencia se ha reproducido correctamente en el código generado por DesignCoder, mientras que otros enfoques la pierden por completo.

Implicaciones para los profesionales

Creación de prototipos más rápida

Para los desarrolladores individuales y los equipos de diseño, el beneficio más inmediato es la velocidad. Imagina convertir un boceto dibujado a mano o un marco de Figma en un andamio funcional en minutos. Incluso si el código no es perfecto, es un punto de partida que reduce drásticamente el tiempo de iteración. Los equipos podían experimentar con múltiples direcciones de diseño sin comprometer días de esfuerzo del desarrollador.

Cambio de roles de desarrollador

Esta aceleración cambia a qué dedican su tiempo los ingenieros de frontend. En lugar de «empujar píxeles» e implementar cuadrículas o estilos de botones por enésima vez, los desarrolladores pueden concentrarse en tareas de mayor valor: integrar API, mejorar el rendimiento o refinar la accesibilidad. El rol se trata menos de escribir código y más de seleccionar, revisar y guiar la salida de IA.

Nuevos conjuntos de habilidades

Solicitar y refinar los resultados de la IA pronto puede ser tan importante como memorizar la sintaxis de un marco. Saber cómo describir la intención del diseño, detectar fallas estructurales en el código generado e integrar la salida de IA en un sistema existente podría convertirse en habilidades básicas para los ingenieros de frontend. Esto no elimina la experiencia; lo cambia.

Implications for the software industry

Legacy app migration

For organizations with sprawling, outdated frontends, the stakes are higher. Migrating an AngularJS or jQuery-based UI to modern React or Flutter is often prohibitive. Tools like DesignCoder hint at a new possibility: feeding old UI assets or code into a model and getting back modern equivalents. Even if imperfect, this could cut years off migration projects by handling the bulk scaffolding and leaving engineers to focus on business logic.

This also reframes the role of generative UX/UI in the enterprise. While startups might use these systems for rapid prototyping, large companies typically move more cautiously, working with applications already in the hands of millions of users. In that context, the first step isn’t greenfield generation but understanding and interpreting existing UI.

Once a model can accurately capture the hierarchy and intent of deployed apps, it can modify or extend them safely in response to user prompts. DesignCoder’s hierarchy-awareness and self-correction loop point directly toward this enterprise-friendly path.

In the image below, we show how the pre-existing ecosystem has an impact on the LLM-based UI Generation: it is not a matter of simple technological frameworks (e.g., AngularJS, etc.), it is about carving a place for LLM-based development within a scenario still deeply human-driven, built around user tickets, change requests, and a large base of heterogeneous platforms.

Otro punto, no marginal pero muy relevante hoy en día, es que el desarrollo de software basado en LLM es en gran medida una «experiencia solitaria»: una persona «habla» con el LLM y guía el desarrollo. Los equipos grandes aún deben encontrar una manera de separar esta interacción individual de la canalización colaborativa más amplia, integrando los resultados del modelo en el control de versiones, las revisiones de código y los procesos de aprobación de diseño para que se ajusten a las estructuras de gobernanza y responsabilidad en las que confían las empresas:

Aplicación del sistema de diseño

Las grandes empresas luchan por mantener la coherencia de sus sistemas de diseño. Con el tiempo, la deriva se arrastra: los botones se ven ligeramente diferentes en todos los productos o los diseños divergen sutilmente de las pautas. Los modelos que tienen en cuenta la jerarquía podrían aplicar la coherencia mediante la generación de código que siempre se alinee con los patrones establecidos (Material Design, interfaz de usuario fluida, tokens de diseño interno). Esta automatización no solo ahorra tiempo; preserva la integridad de la marca.

Efectos económicos dominó

A un nivel más amplio, la adopción de la industria podría remodelar la economía de los proyectos:

• Ciclos más cortos para la creación de prototipos y pruebas de productos
• Menores costos para modernizar los sistemas heredados
• Reasignación de talento de tareas repetitivas a características estratégicas

Por supuesto, hay una otra cara: las empresas pueden cuestionar el tamaño y la forma de los equipos de frontend si el trabajo de andamiaje se convierte en un producto básico. El debate sobre la productividad frente al desplazamiento, ya visible con herramientas como GitHub Copilot, solo se intensificará a medida que maduren los modelos de diseño a código.

Desafíos y preguntas abiertas

A pesar de la emoción, quedan varios obstáculos:

• Confianza y corrección: ¿pueden los equipos confiar en las interfaces de usuario generadas sin una revisión manual exhaustiva? Incluso los pequeños errores de diseño pueden tener grandes consecuencias de accesibilidad o usabilidad.
• Especificidad del marco: ¿estos modelos generarán código React, Vue, SwiftUI o Flutter igualmente sólido? ¿O las empresas estarán encerradas en un ecosistema?
• Capturar los matices del diseño: más allá de la corrección estructural, ¿pueden los modelos reflejar el estilo y la personalidad únicos de una marca, en lugar de solo pautas genéricas?
• Integración del flujo de trabajo: ¿los diseñadores se convierten efectivamente en codificadores o los desarrolladores siguen desempeñando el papel central en el puente entre la intención y la ejecución?

Estas no son solo preguntas técnicas; tocan la cultura, los roles y la estructura organizacional.

Conclusión

DesignCoder destaca un cambio sutil pero importante en la generación de interfaces de usuario impulsadas por LLM. Al centrarse en la jerarquía y la autocorrección, va más allá de las demostraciones de juguetes y se acerca a las herramientas que pueden encajar en los flujos de trabajo de desarrollo reales.

Para los profesionales, eso se traduce en una creación de prototipos más rápida, menos tiempo dedicado a andamios repetitivos y un enfoque más nítido en las habilidades de frontend de orden superior.

Para la industria, señala posibilidades como migraciones heredadas automatizadas, aplicación coherente del sistema de diseño y ciclos de producto más ágiles.

Todavía estamos al principio de este viaje. La confianza, la integración y los matices del diseño siguen siendo preguntas abiertas, pero la trayectoria es clara. El debate ya no es sobre si la IA puede escribir código frontend. La verdadera pregunta es: ¿cómo se adaptarán los equipos y las organizaciones cuando la IA remodele la capa de la interfaz de usuario?