Descubre cómo la IA infiere layout, jerarquía e intención desde diseños y luego genera código UI —límites, buenas prácticas y consejos para revisar el resultado.
“Design to code” con IA traduce una idea visual de diseño —normalmente un frame de Figma o una captura de pantalla— en código UI ejecutable. La idea no es obtener "código perfecto", sino un primer borrador útil que capture la estructura, el estilo y comportamientos básicos para que un humano lo refine.
En esencia, el sistema mapea lo que puede observar a cómo se construyen típicamente las UIs.
La IA puede inferir patrones comunes: una fila de iconos probablemente es una toolbar; una etiqueta apilada + campo suele ser un elemento de formulario; estilos consistentes sugieren un componente reutilizable. También puede adivinar comportamiento responsive basándose en constraints y espaciado.
Pero normalmente debes especificar lo que los píxeles no garantizan: nombres reales de componentes, tokens de diseño (colores/escalas tipográficas), estados (hover/disabled/error), puntos de ruptura y reglas de datos e interacciones reales (validación, destinos de navegación, analítica).
Trata la salida como punto de partida. Espera revisar la estructura, reemplazar estilos ad hoc por tokens, alinearla con tu librería de componentes e iterar. “Design to code” acelera el trabajo, pero no reemplaza el juicio de diseño e ingeniería.
La IA no puede inferir reglas de producto desde una “pantalla bonita”. Parte de la evidencia que le das: algunas entradas describen píxeles, otras describen estructura. Esa diferencia suele determinar si obtienes código UI limpio o posicionamiento absoluto frágil.
Una captura es el input más limitado: contiene colores y formas, pero no hechos explícitos sobre qué es un botón o una etiqueta, qué es reusable o cómo debe adaptarse el layout.
A partir de píxeles, la IA debe adivinar límites (dónde termina un elemento y comienza otro), estilos tipográficos, reglas de espaciado e incluso si una “card” es un componente único o varias piezas separadas. Tampoco puede inferir constraints, así que el comportamiento responsive es mayormente especulativo.
Si la IA puede acceder al archivo de diseño (o a una exportación que preserve estructura), gana metadatos cruciales: frames, grupos, nombres de capas, ajustes de Auto Layout, constraints y definiciones de texto/estilo.
Aquí el layout deja de ser solo geometría. Por ejemplo, un frame de Figma con Auto Layout comunica intenciones como “apilar estos items verticalmente con 16px de separación” mucho mejor que cualquier captura. Un nombrado consistente de capas también ayuda a mapear elementos a roles de UI (por ejemplo, “Primary Button”, “Nav Item”, “Input/Error”).
Un design system conectado reduce las conjeturas. Los tokens (colores, espaciados, tipografía) permiten que la IA genere código que referencia una fuente de verdad compartida en lugar de valores hard-coded. Componentes publicados (botones, campos, modales) proporcionan bloques listos y fronteras más claras para el reuso.
Incluso pequeñas convenciones —como nombrar variantes (Button/Primary, Button/Secondary) y usar tokens semánticos (text/primary) en vez de #111111— mejoran el mapeo de componentes.
Las specs agregan el “por qué” detrás de la UI: comportamiento hover, estados de carga y vacíos, reglas de validación, comportamiento por teclado y mensajes de error.
Sin esto, la IA tenderá a generar una instantánea estática. Con specs, la salida puede incluir hooks de interacción, manejo de estados y APIs de componentes más realistas —más cerca de algo que un equipo pueda entregar y mantener.
Las herramientas design-to-code no perciben una pantalla como una persona; intentan explicar cada capa como reglas de layout: filas, columnas, contenedores y espaciados. Cuanto más claras sean esas reglas, menos dependerá la salida de posicionamientos frágiles.
La mayoría de modelos inicia buscando alineaciones repetidas y huecos iguales. Si varios elementos comparten el mismo borde izquierdo, baseline o centro, la IA suele tratarlos como una columna o track de grid. Espaciados consistentes (p. ej., patrones 8/16/24px) sugieren que el layout puede expresarse con gaps en stacks, gutters de grid o espaciados tokenizados.
Cuando el espaciado varía ligeramente (15px aquí, 17px allí), la IA puede concluir que el layout es “manual” y recurrir a coordenadas absolutas para preservar distancias pixel-perfect.
La IA también busca “encierre” visual: fondos, bordes, sombras y huecos tipo padding que sugieran un contenedor. Una card con fondo y padding interno es una señal clara de un elemento padre con hijos.
A partir de ahí suele mapear la estructura en primitivas como:
Una agrupación limpia en el archivo de diseño ayuda a distinguir padres de hermanos.
Si el diseño incluye constraints (pinning, hugging, fill), la IA las usa para decidir qué se estira y qué permanece fijo. Los elementos “fill” suelen convertirse en anchos flexibles (p. ej., flex: 1), mientras que “hug” se mapea a elementos con tamaño según el contenido.
El posicionamiento absoluto suele aparecer cuando el modelo no puede expresar con confianza relaciones mediante layouts en flujo —a menudo por espaciados inconsistentes, capas solapadas o elementos desalineados. Puede verse correcto en un tamaño de pantalla, pero romper la responsividad y el reflujo de texto.
Usar una pequeña escala de espaciado y alinearse a una cuadrícula clara aumenta dramáticamente la probabilidad de que la IA genere código limpio basado en flex/grid en lugar de coordenadas. La consistencia no es solo estética: es un patrón legible por máquina.
La IA no “entiende” la jerarquía; la infiere a partir de patrones que normalmente la señalan. Cuanto más claramente tu diseño comunique esas señales, más probable es que la UI generada coincida con tu intención.
La tipografía es una de las pistas más fuertes. Texto más grande, peso mayor, mayor contraste y line-height generoso suelen indicar mayor prioridad.
Por ejemplo, un título de 32px en negrita sobre un párrafo de 16px regular es un patrón claro de “heading + body”. Donde se complica es cuando los estilos se confunden —p. ej., dos bloques de texto que difieren solo 1–2px o usan el mismo peso con distintos colores. En esos casos, la IA puede etiquetarlos ambos como texto simple o elegir un nivel de encabezado incorrecto.
La jerarquía también se infiere por relaciones espaciales. Elementos más cercanos, alineados y separados del resto por espacio en blanco se tratan como un grupo.
Fondos comunes (cards, paneles, secciones tintadas) actúan como corchetes visuales: la IA suele interpretarlos como contenedores como section, aside o un wrapper de componente. Un padding desigual o espaciado inconsistente puede causar reagrupaciones accidentales —por ejemplo, un botón unido a la card equivocada.
Patrones repetidos —cards idénticas, items de lista, filas o campos de formulario— son evidencia fuerte de un componente reutilizable. Incluso pequeñas diferencias (tamaño de icono, radio de esquina, estilo de texto) pueden llevar a la IA a generar múltiples versiones puntuales en vez de un único componente con variantes.
Los botones comunican intención mediante tamaño, relleno, contraste y posición. Un botón relleno con alto contraste suele tratarse como acción primaria; los outlined o text buttons pasan a secundarios. Si dos acciones se ven igual de enfatizadas, la IA puede adivinar mal cuál es la “primaria”.
Finalmente, la IA intenta mapear jerarquía a semántica: encabezados (h1–h6), regiones agrupadas (section) y clusters significativos (como “detalles del producto” vs. “acciones de compra”). Pasos tipográficos claros y agrupación consistente hacen esta traducción mucho más fiable.
Los modelos predicen intención emparejando lo que ven con patrones aprendidos de muchas UIs: formas comunes, etiquetas, iconografía y convenciones de colocación.
Ciertas disposiciones sugieren componentes específicos. Una franja horizontal arriba con logo a la izquierda y elementos de texto a la derecha suele ser una barra de navegación. Una fila de items de ancho igual con uno destacado suele mapear a tabs. Boxes repetidos con imagen, título y texto corto se leen como cards. Grids densos con cabeceras alineadas se convierten en tablas.
Estas conjeturas importan porque afectan la estructura: una “pestaña” implica estado seleccionado y navegación por teclado, mientras que una “fila de botones” quizá no.
La IA busca pistas que suelen indicar interactividad:
A partir de ahí asigna comportamientos: click, abrir menú, navegar, submit, expandir/colapsar. Cuanto más el diseño diferencie elementos interactivos de estáticos, más precisa será la salida.
Si el diseño muestra variantes —hover, activo/seleccionado, disabled, error, loading— la IA puede mapearlos a componentes con estado (p. ej., disabled buttons, mensajes de validación, skeleton loaders). Cuando los estados no son explícitos, la IA puede omitirlos.
La ambigüedad es común: ¿una card es clickable o informativa? ¿un chevron es decorativo o un control de disclosure? En esos casos, clarifica mediante nombres, anotaciones o frames separados que demuestren la interacción.
Una vez que la IA tiene una lectura plausible del layout, el siguiente paso es traducir “lo que parece” a “lo que es”: HTML semántico, componentes reutilizables y estilos coherentes.
La mayoría de herramientas mapean capas y grupos de diseño a un árbol DOM: frames → contenedores, capas de texto → headings/párrafos y elementos repetidos → listas o grids.
Cuando la intención es clara, la IA puede asignar una semántica mejor —p. ej., una barra superior se convierte en un \u003cheader\u003e, un logo y enlaces en un \u003cnav\u003e, y una card clickable en un \u003ca\u003e o \u003cbutton\u003e. A veces pueden inferirse roles ARIA (como role="dialog" para un modal), pero solo cuando el patrón es inequívoco; de lo contrario, la salida más segura es HTML simple más TODOs para revisión de accesibilidad.
Para evitar generar un único archivo gigante, la IA trata de cortar la UI en primitivas:
Señales comunes para un “componente” son repetición, padding/typografía consistente y un área clickable agrupada. Fallos habituales son sobre-fragmentar (componentes demasiado pequeños) o sub-fragmentar (todo hardcoded en una sola vez).
El generador suele elegir un enfoque según el stack objetivo o sus valores por defecto:
La salida de alta calidad recurre a tokens de diseño —colores, espaciados, radius, sombras— para que el código sea consistente cuando el diseño evolucione. Un ajuste estrictamente pixel-perfect produce valores puntuales (p. ej., gaps de 13px, grises casi idénticos) que lucen bien pero son difíciles de mantener.
Un equilibrio práctico: preservar jerarquía y ritmo de espaciado, luego normalizar en tokens y componentes reutilizables (y refactorizar más en la revisión —ver /blog/how-to-review-and-refactor-generated-ui-code).
Los archivos de diseño a menudo parecen "terminados" porque están dibujados en tamaños fijos (como 1440 y 375). El código no puede asumir eso. Una herramienta design-to-code debe decidir cómo se comporta la UI en anchuras intermedias, usando pistas y valores por defecto.
Si tu diseño incluye múltiples versiones de la misma pantalla (desktop/tablet/mobile) y la estructura es consistente, la IA puede alinearlas e inferir dónde cambian las reglas de layout. Sin variantes, normalmente recurre a breakpoints comunes y trata el tamaño del frame como la “base”, lo que puede provocar saltos incómodos.
La IA busca patrones: cards repetidas en un grid, espaciado igual y alineación. A partir de eso puede decidir que un grid de 3 columnas pase a 2 y luego a 1. Se complica cuando el diseño usa nudges manuales: elementos que parecen alineados pero no lo están realmente, porque no puede saber si eso fue intencional.
La mayoría de diseños usa copias cortas y ordenadas. Los productos reales no. El código generado a menudo establece anchos/altos fijos o trunca demasiado.
Una prueba rápida:
La IA puede preservar el crop pixel-perfect del diseño, pero las UIs responsivas necesitan reglas: mantener ratio, decidir cómo recortar y cuándo las imágenes deben escalar versus cambiar de posición. Si el diseño no lo especifica, espera comportamiento “fill” que recorte partes importantes.
Antes de confiar en la salida, prévisualiza en anchuras muy pequeñas, pantallas muy grandes y tamaños intermedios. Si algo se solapa, se corta o se vuelve ilegible, el problema suele ser falta de intención de layout —no “código malo”— y es señal de que hay que añadir constraints más claras en el diseño.
La IA puede convertir píxeles en código UI sorprendentemente bien, pero accesibilidad es donde “se ve bien” suele divergir de “funciona para todos”. Muchas exigencias no son visibles en un frame estático, así que el modelo necesita señales explícitas.
Algunas elecciones amigables con la accesibilidad sí se muestran visualmente y la IA puede mapearlas a mejor HTML:
Otros requisitos no son visibles:
Es frecuente encontrar faltas como conexiones label/for ausentes, niveles de encabezado incorrectos, div clickable sin soporte por teclado, estilos de foco débiles e iconos sin alternativas textuales.
h1 → h2 → h3).header, nav, main, footer) y no están duplicados.alt apropiado (o alt="" cuando son decorativas).Añade una spec corta cuando haya modales, drawers, formularios complejos, selects personalizados, drag-and-drop o cualquier cosa con estados no triviales. Incluso unas notas como “trap focus en modal”, “Esc cierra” y “anunciar errores inline” mejoran mucho el código generado.
La IA puede producir código que parece correcto a primera vista, pero pequeños errores de interpretación se acumulan. La mayoría vienen de conjeturas razonables cuando el diseño no codifica reglas claramente.
Una queja habitual es el espaciado desajustado: botones que parecen un poco fuera, secciones con respiración extra o cards apretadas. Sucede cuando el padding de elementos similares es inconsistente o cuando Auto Layout/constraints se mezclan con nudges manuales. El modelo puede inferir un patrón (p. ej., “16px en todas partes”) y sobreescribir excepciones —o preservar excepciones accidentales.
El markup generado a menudo tiene demasiados wrappers. Cada agrupación visual inferida se convierte en otro \u003cdiv\u003e. El resultado es más difícil de estilizar, depurar y a veces más lento de renderizar. Lo notarás cuando una card simple se vuelva cinco contenedores anidados solo para alinear un icono y un título.
La IA puede fragmentar en exceso (cada label es un componente) o ser demasiado monolítica (toda la pantalla en un solo componente). La causa raíz son límites poco claros: si los patrones repetidos no son idénticos, el modelo no puede extraer con confianza un componente compartido.
La tipografía suele “derivar” porque los estilos de texto en diseño no siempre casan con el código. Diferencias sutiles en line-height, tracking o peso pueden perderse, y las fuentes de fallback cambian métricas entre entornos. Por eso un titular que encajaba en Figma de pronto hace wrap en el navegador.
Si hover, focus, error, loading o empty no están representados en el diseño, la IA rara vez los inventa. La UI puede verse correcta en una captura estática pero fallar cuando los usuarios interactúan.
Los generadores no “ven” tu diseño como un humano: leen un archivo estructurado lleno de capas, constraints, estilos y instancias de componente. Cuanto más limpia sea esa estructura, menos tendrá que adivinar el modelo (y menos sopa de divs deberás deshacer después).
Los nombres de capa son una de las señales más fuertes para intención y mapeo de componentes. Prefiere patrones consistentes y descriptivos que coincidan con cómo construyes UI:
Button/Primary, Button/SecondaryCard/Product, Card/ArticleForm/Input/Text, Form/CheckboxEvita dejar todo como “Rectangle 12” o “Group 5”: eso empuja a la IA a envolver con genéricos en lugar de componentes reutilizables.
El posicionamiento manual suele convertirse en coordenadas absolutas en código. Si quieres output basado en flex/grid, tu diseño debe comportarse como flex/grid:
Cuando el diseño responde bien dentro de la herramienta, el código generado tenderá a ser responsivo por defecto.
Valores puntuales de color, tamaño de fuente y espaciado fomentan CSS one-off. En su lugar:
Esto mejora la consistencia y facilita refactorizar hacia un design system.
La IA no puede inferir lo que no encuentra. Añade variantes clave como hover/pressed/disabled, estados de error para inputs, loading y empty states.
Cuando el comportamiento importa, anótalo brevemente: “abre modal”, “validación en servidor”, “muestra toast en éxito”. Una línea junto a un componente puede evitar código de interacción incorrecto.
Si estandarizas el flujo del equipo, captura estas convenciones en una checklist ligera y enlázala internamente (p. ej., /blog/design-to-code-checklist).
El código UI generado por IA es mejor tratarlo como un primer borrador: ahorra horas pero necesita una pasada humana para garantizar que la UI se comporte correctamente, sea mantenible y cumpla estándares de producto.
Empieza leyendo el markup como si fueras un lector de pantalla.
\u003ch1\u003e, luego \u003ch2\u003e/\u003ch3\u003e).\u003cul\u003e/\u003col\u003e) y no \u003cdiv\u003es apilados.Si la semántica está mal, arreglar CSS no rescatará accesibilidad ni usabilidad.
Muchos generadores usan posicionamiento absoluto o wrappers profundamente anidados para “clavar” la captura. Eso tiende a romper cuando cambia el contenido.
Prefiere reglas flex/grid sobre coordenadas y reduce el anidamiento hasta que cada wrapper tenga una razón clara (agrupación para layout, espaciado o límite de componente). Si ves patrones repetidos de style={{ left, top, width, height }}, reescribe esa zona primero.
Busca patrones UI repetidos (cards, filas de input, items de nav) y convértelos en componentes reutilizables. Sustituye valores hard-coded por tokens: espaciado, radius, tipografía y colores. Si tu equipo ya tiene guía de tokens, alinea la salida; si no, empieza con un conjunto mínimo y amplíalo deliberadamente (ver /blog/design-tokens).
No necesitas una suite pesada para obtener valor.
Los generadores adivinan intención. Captura las ediciones que hiciste (reglas de interacción, breakpoints, decisiones de mapeo de componentes) para que la próxima generación o el siguiente desarrollador no las reviertan.
La IA “design to code” funciona mejor cuando la tratas como acelerador, no piloto automático. Los equipos más rápidos eligen un flujo que coincida con la madurez de su design system y el nivel de riesgo de la pantalla que construyen.
1) Asistencia IA dentro de la herramienta de diseño (p. ej., plugins de Figma): Ideal para mantenerse cerca del archivo fuente. Obtienes andamiaje rápido mientras los diseñadores iteran y es más fácil mantener nombres, componentes y tokens alineados con el archivo.
2) Convertidores externos (exportar/subir → código): Útiles cuando necesitas una canalización repetible a través de muchos archivos o equipos. Puede ser más rápido para conversiones masivas, pero a menudo pasas más tiempo limpiando la estructura y enlazando interacciones.
En la práctica, muchos equipos combinan design-to-code con un flujo más amplio “spec a app entregada”. Por ejemplo, plataformas como Koder.ai aplican el mismo principio —convertir intención en implementación— y lo extienden más allá del scaffolding UI: puedes describir features en chat, generar frontends React con backends Go/Postgres (y Flutter para móvil), iterar con modo planning, snapshots, rollback y exportar código cuando toca integrar con un repo existente.
La IA brilla en:
Ten precaución con:
Trata cada generación como un borrador: revisa la salida, anota problemas recurrentes (nombres, estados faltantes, semántica incorrecta), actualiza tu prompt/spec y las convenciones de diseño. En unas pocas rondas, la calidad mejora más de lo que esperarías.
Antes de comprometerte, ejecuta un piloto pequeño y puntúa resultados en: fidelidad al layout, reutilización de componentes, responsividad, fundamentos de accesibilidad y tiempo de refactorización. Si comparas herramientas y planes, revisa /pricing.
Es una traducción asistida por IA desde una interfaz visual (un frame de Figma, una exportación de diseño o una captura de pantalla) hacia código UI ejecutable. El objetivo es obtener un primer borrador sólido —estructura, ritmo de estilos y disposición básica— para que un desarrollador lo refactorice en tokens, componentes y semántica lista para producción.
Normalmente traduce:
Los píxeles no codifican todo. Normalmente debes especificar o proporcionar:
Una captura de pantalla es el input más delgado: tiene color y geometría pero no estructura explícita (capas, constraints, componentes). Espera más conjeturas, más posicionamiento absoluto y menos código reutilizable.
Un archivo de Figma/Sketch o una exportación estructurada aporta frames, nombres de capas, Auto Layout, constraints y estilos —señales que ayudan a generar layouts flex/grid más limpios y límites de componente más precisos.
La IA busca alineaciones repetidas y huecos consistentes para expresar la UI como reglas flex/grid. Si detecta un ritmo de espaciado claro (por ejemplo 8/16/24), suele generar stacks y grids estables.
Si el espaciado es inconsistente o los elementos están ligeramente desalineados, el modelo suele recurrir a coordenadas absolutas para preservar la apariencia exacta —a costa de la responsividad.
Busca señales de “encierre” visual:
Una agrupación limpia y estructura consistente en la herramienta de diseño (frames, Auto Layout) facilita reproducir relaciones padre/hijo en código.
Aparece cuando las relaciones son ambiguas: solapamientos, espaciados inconsistentes, nudges manuales o agrupaciones poco claras. Puede encajar en una pantalla pero fallar con:
Si quieres salida flexible, diseña como flex/grid usando Auto Layout y constraints.
La infiere a partir de pistas visuales:
Cuando los estilos difieren sólo 1–2px o los pasos de jerarquía son poco claros, puede elegir un nivel de encabezado incorrecto o tratar los encabezados como texto normal.
Adivina interactividad por affordances de UI:
Si una “card” podría ser clickable o informativa, anótalo o muestra una variante; si no, el modelo puede cablear el comportamiento incorrecto u omitirlo.
Haz un repaso rápido y estructurado:
Trata la salida como un andamiaje y documenta supuestos para que futuras generaciones no reviertan tus decisiones.