El diseño de microservicios es un desafío significativo en desarrollos desde cero, especialmente para garantizar cohesión interna y bajo acoplamiento. Este trabajo propone un enfoque basado en inteligencia artificial, particularmente en procesamiento de lenguaje natural (PLN) y aprendizaje profundo, para apoyar el descubrimiento y diseño de microservicios a partir de requisitos textuales. Utilizando la metodología de Design Science Research (DSR), la propuesta se centra en técnicas de ingeniería de prompts y validación arquitectónica para guiar y evaluar la calidad de diseños orientados a microservicios. Como parte de un proyecto doctoral, esta investigación busca optimizar la calidad arquitectónica, el tiempo de diseño y los costos, abordando retos y oportunidades identificados mediante un mapeo sistemático de la literatura (MSL) y una revisión sistemática de la literatura (SLR).