UX partnEr

Framework de Diseño Asistido por IA (Proyecto de I+D)

Prompt engineering

IA

Automatización

Diseño UX/UI

Diseño de producto

I+D

Diseño impulsado por IA

En este proyecto, integré el uso de LLMs no como un generador automático, sino como un acelerador de síntesis estratégica. Mi perfil como diseñadora se centra en la orquestación de flujos de trabajo aumentados por IA, donde la tecnología no reemplaza el criterio, sino que expande la capacidad de análisis:

Prompting de arquitectura:

Mi enfoque se basa en la premisa de que la IA solo aporta valor estratégico cuando es dirigida con entendimiento del negocio y una ingesta precisa de datos. Una estructura correcta de instrucciones garantiza la coherencia entre negocio, usuario y tecnología.

Curaduría Crítica:

El valor real residió en mi capacidad para auditar las propuestas de la IA, detectando sesgos y asegurando que cada solución estuviera alineada con el negocio, fuera técnicamente viable y humanamente relevante.

Eficiencia en el Discovery:

Este proceso permite transformar volúmenes densos de investigación en activos como User Personas y Customer Journey Maps en tiempo récord, permitiendo que el esfuerzo de diseño se desplace hacia la toma de decisiones estratégica y la resolución de problemas complejos.

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Contexto

Para optimizar la fase de Discovery en productos de alta complejidad, desarrollé un framework experimental utilizando a K&K Insurance como modelo de negocio. El desafío principal en el sector Insurtech es la baja frecuencia de uso (1 a 2 interacciones anuales), lo que eleva el riesgo de abandono si la experiencia no es impecable en cada punto de contacto

Tarea

El objetivo fue diseñar un UX Partner basado en modelos de lenguaje (LLM) para realizar un diagnóstico del servicio. Busqué validar si una IA, bajo una dirección experta, puede identificar fricciones críticas en el modelo mental del usuario y proponer soluciones que alineen los objetivos de negocio con la satisfacción del cliente (CX).

Acción

Ejecuté una metodología de Diseño Estratégico estructurada en cuatro etapas de alto impacto:

Ingesta de Contexto y Benchmarking: Alimenté el modelo con la propuesta de valor de la compañía y reportes de industria de McKinsey para establecer un marco de referencia basado en datos reales del mercado.
Definición de User Personas: Creé perfiles psicográficos de clientes y empleados de soporte. Al cruzar datos, identifiqué que la «falta de intención» percibida por el usuario era en realidad una consecuencia de procesos internos rígidos y herramientas de soporte deficientes.
Mapeo de la Experiencia (End-to-End Journey): Estructuré un mapa que conecta etapas, acciones, KPIs de negocio, puntos de dolor y estados emocionales, permitiendo visualizar la trazabilidad del servicio.
Priorización Estratégica: Utilicé el Principio de Pareto para filtrar las propuestas de la IA, priorizando aquellas que optimizan la carga cognitiva y la conversión en el ecosistema digital.

Resultado

Aplicación en el Diseño UI

Todos los insights extraidos en la fase de investigación sirvieron como base para la toma de decisiones visuales y funcionales. La identificación de la alta carga cognitiva derivó en una interfaz limpia con micro-copys directos, mientras que los puntos críticos del journey definieron la prioridad de los flujos principales. A continuación, presento la resolución visual de este proceso, donde el diagnóstico estratégico se traduce en una experiencia de usuario fluida y eficiente.