Grandes modelos de linguagem (Large Language Models - LLMs), usados por ferramentas como o ChatGPT, podem ajudar a recuperar as informações para responder perguntas, construir imagens e áudios, e auxiliar em atividades complexas, como o design de visualização de dados. Alguns trabalhos exploram o uso de LLMs para realizar certas atividades de design, porém não encontramos estudos diretos sobre todo o processo. Em geral, focam na geração e ideação do produto final, e não no processo de design. Este trabalho investiga a capacidade dessas ferramentas generativas em auxiliar iniciantes a utilizar métodos e ferramentas ao longo de um processo de design de visualização. Sendo assim, buscamos responder à pergunta: Como os LLMs podem apoiar o processo de design de visualização? Em um estudo preliminar com o ChatGPT, exploramos diferentes estratégias para construção de prompts para gerar e justificar recomendações de visualizações de dados. Esse estudo também nos ajudou a definir critérios que podem ser utilizados para avaliar a qualidade das respostas desse tipo de modelo. Nesta dissertação, investigamos técnicas e ferramentas utilizadas nas atividades de design, construímos prompts para execução dessas técnicas com designers não especialistas em visualização e avaliamos, com especialistas, o processo de construção de guias de design para as atividades buscando entender as diferenças e similaridades entre os dois. Para isso, definimos um contexto de uso e um conjunto de critérios que nos permitiu avaliar a interação bem como a percepção dos participantes na comunicação com o modelo. Ao fim da execução do processo metodológico, foi possível perceber que o ChatGPT é capaz de apoiar em níveis diferentes atividades abstratas ou mais tangíveis. Porém, não podemos, até o momento, indicar esse tipo de modelo para usuários leigos ou novatos que não tenham conhecimento suficiente na área para julgarem a qualidade das respostas do modelo.