En este episodio entrevisto a Inés Arroyo diseñadora experta en branding que nos cuenta su metodología de diseño Holístico.

Inés nos cuenta su gran experiencia creando marcas y nos explica qué es todo esto del diseño holístico así como sus 7 principios.

Puedes escuchar el episodio o seguir leyendo.

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Qué es el diseño holístico

El diseño holístico es un enfoque de diseño sistémico: en lugar de resolver una pieza aislada (un logo, una web, un color corporativo), tiene en cuenta todos los elementos que forman parte del sistema de una marca antes de diseñar nada.

La palabra clave aquí es sistema porque diseñas cómo se comporta, comunica y evoluciona una marca completa.

Inés nos cuenta que el concepto ya existía en otras disciplinas, pero sí se hizo una pregunta muy suya de diseñadora: si esto es un sistema, ¿qué elementos concretos lo forman?

Esa pregunta, sin respuesta clara en ningún sitio, es lo que la llevó a pasarse los primeros años de su empresa (fundada en 2018) construyendo una metodología propia: el Branding Holístico.

Vamos a ello.

Los 7 principios del diseño holístico

Inés los ordena en dos bloques: cuatro principios que trabajas de forma activa y tres que aparecen como consecuencia, si los cuatro primeros están bien hechos.

1. Simplicidad. Quitar lo superfluo hasta quedarte con lo esencial, esto es fundamental porque el segundo principio del diseño holístico es la singularidad.

2. Singularidad. Lo que hace única a esa marca, sólo llegas aquí después de haber simplificado; si no quitas ruido, no ves lo singular.

3. Intuición. Llegar a la singularidad no es un proceso puramente racional, es la intuición la que conecta datos que en apariencia no tienen relación entre sí (ella pone el ejemplo de mezclar finanzas, tecnología y criptomonedas) y de ahí sale algo nuevo.

4. Movimiento. Una marca no es una foto fija sino que está en evolución constante, sobre todo si hablamos de marca personal porque si el diseño no se mueve con el negocio, se estanca.

Estos cuatro, bien trabajados, generan los otros tres:

5. Coherencia. Que tu marca diga, haga y piense lo mismo. Inés lo dice sin rodeos: estamos hartas de marcas que venden la moto.

6. Sostenibilidad. No solo ambiental. También pensar cómo va a «morir» ese diseño o producto, igual que hace la naturaleza con sus ciclos.

7. Comunidad. Qué impacto tiene tu diseño en las personas que lo rodean. Qué inquietudes despierta.

Cumples los siete y, según la metodología de Inés, tienes un branding holístico.

Algunos de estos principios, por cierto, se cruzan bastante con los criterios de la certificación B Corp (el sello que reconoce a empresas comprometidas con estándares de sostenibilidad e impacto), lo cual no es casualidad: ambos parten de la misma pregunta de fondo, qué huella deja tu marca más allá de vender.

Branding holístico en la práctica: dos casos reales

La teoría suena bien en cualquier metodología. Lo interesante es ver qué pasa cuando la aplicas a un cliente real durante meses. Vamos con casos de éxito de Inés.

Leanmind, una empresa tecnológica, contrató a Inés en 2018 cuando solo tenían un logo y dos colores. Ella se pasó los primeros dos meses, no diseñando, sino entendiendo.

¿Por qué tanto tiempo? Porque, como explica ella misma, las empresas no ven sus propios rasgos igual que tú no notas tu acento cuando llevas toda la vida hablando así. Hace falta alguien de fuera para señalarlo.

Lo que encontró fue una cultura de empresa muy familiar que no se estaba comunicando en ningún sitio. Implicó a toda la plantilla en el proceso (las camisetas del equipo llevan frases que escribieron ellos mismos) y desde ahí construyó la marca.

El resultado, años después: Leanmind fue adquirida por Next Digital, y según le contaron a Inés, la marca fue uno de los motivos de la venta. Ese es el tipo de dato que demuestra que el branding no es decoración, es una palanca de negocio.

El segundo caso, Yasmina Sano, es distinto: una marca personal que mezclaba interiorismo, ayurveda y yoga. En apariencia, disciplinas sin relación entre sí. Aplicando el principio de intuición, Inés encontró el hilo común (un estilo de vida saludable) y de ahí nació el nombre y la identidad visual.

Yasmina pasó de dar clases sueltas en un estudio ajeno a tener su propia consulta. Cuando tu marca encaja de verdad, dice Inés, te empodera de una forma muy concreta: dejas de sentir que llevas puesto un pijama y empiezas a llevar un traje a medida.

¿Puede la IA reemplazar a un diseñador de branding?

Esta pregunta salió en la conversación a raíz de un post en LinkedIn: un diseñador contando que la IA le había hecho un logo idéntico al que él habría diseñado, y que por tanto sentía que su trabajo peligraba.

La respuesta de Inés me parece la más honesta que he escuchado sobre este tema, y coincide con algo que yo misma repito mucho: el problema no es la IA, es el nivel al que estabas trabajando antes de que llegara. Si tu branding se quedaba en lo superficial (que quedase «cool» sin conectar con la esencia real del negocio), es normal que te dé miedo, porque eso sí lo replica una IA.

Pero si tu trabajo consiste en indagar hasta un punto que ni el propio cliente sabe verbalizar (como los dos meses que Inés dedicó a Leanmind), ninguna IA te va a quitar eso. Como ella misma resume: ¿cómo va a escribir tu cliente el prompt perfecto para pedir algo que ni siquiera sabe que necesita? La IA no tiene intuición. La intuición la seguimos poniendo nosotras.

Y hay un dato añadido que conecta directamente con el SEO, y que Inés trajo a la mesa: Google ya está penalizando el contenido generado íntegramente por IA sin criterio humano detrás, porque lo detecta como refrito de lo que ya existe en internet y le baja autoridad a la web.

Lo mismo va a pasar con el diseño visual: la homogeneidad de «el mismo filtro, el mismo acabado de IA» en todas partes va a acabar leyéndose como falta de cuidado, no como innovación. Menos, pero con criterio. Esa es la apuesta.

Preguntas frecuentes sobre diseño holístico

¿Qué es el diseño holístico? Es un enfoque de diseño sistémico que tiene en cuenta todos los elementos de una marca (visuales, de comunicación, de comportamiento y de impacto) como parte de un mismo sistema, en lugar de diseñar piezas sueltas de forma aislada.

¿Cuáles son los 7 principios del diseño holístico? Simplicidad, singularidad, intuición, movimiento, coherencia, sostenibilidad y comunidad, según la metodología desarrollada por Inés Arroyo (Diseño Holístico).

¿Qué diferencia hay entre diseño holístico y branding holístico? El diseño holístico es el concepto y la filosofía de fondo. El branding holístico es la aplicación práctica de esa metodología al proceso de crear la marca de una empresa o de una marca personal.

¿La inteligencia artificial puede sustituir a un diseñador de branding? Puede ejecutar tareas concretas de diseño, pero no puede sustituir el proceso de indagación e intuición necesario para descubrir la singularidad de una marca, algo que ni el propio cliente suele saber verbalizar.

Recursos relacionados

Inés comenta dos de sus casos de éxito, el de Yasmina Sana y el de la empresa Leanmind.

Encuentra más casos de éxito de branding holístico en la web de Inés Arroyo.

www.disenoholistico.com

Añade a Inés Arroyo a través de su perfil de LinkedIn

Sin embargo, un prototipo tradicional seguía siendo una representación donde por ejemplo una búsqueda puede mostrar resultados, pero normalmente están preparados de antemano.

El AI Prototyping, o prototipado con inteligencia artificial, está cambiando esta forma de trabajar.

¿Qué es el AI Prototyping?

Es el proceso de utilizar herramientas de IA para crear aplicaciones y páginas web funcionales a partir de descripciones, instrucciones o diseños.

Estas herramientas pueden generar interfaces, navegación, formularios, lógica, contenido dinámico y conexiones con datos o servicios externos.

Por ejemplo, en lugar de diseñar únicamente las pantallas de una aplicación para registrar gastos, podemos crear una primera versión en la que las personas introduzcan información, clasifiquen sus gastos y consulten un resumen personalizado.

Ya no estamos simulando el producto sino que estamos construyendo una versión que se puede utilizar, probar y modificar.

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Del prototipo clicable al prototipo funcional

En un prototipo tradicional podemos comprobar si una persona entiende dónde debe pulsar.

En un prototipo funcional también podemos observar qué información introduce, qué errores comete, cómo reacciona ante un mensaje de espera o qué ocurre cuando no existen resultados.

Esto nos permite validar aspectos que antes aparecían cuando el equipo de desarrollo ya había construido una parte importante del producto:

• La lógica del sistema.

• Los estados vacíos y los mensajes de error.

• El comportamiento ante datos variables.

• La utilidad real de una funcionalidad.

• La confianza que genera la experiencia.

El prototipo deja de ser únicamente un entregable visual y se convierte en una herramienta para investigar y tomar decisiones.

El nuevo papel de quienes diseñamos

La IA puede generar botones, tarjetas y formularios rápidamente. Pero no sabe por sí sola qué problema merece la pena resolver ni qué necesita realmente la persona que utilizará el producto.

Nuestra responsabilidad sigue siendo definir para quién diseñamos, qué problema queremos resolver, qué tarea debe completarse y qué debe ocurrir cuando algo falla.

Por eso, el AI Prototyping no sustituye al proceso de diseño. Nos permite avanzar más rápido desde una hipótesis hasta una experiencia que podemos probar.

La clave no está en escribir un prompt perfecto, sino en proporcionar contexto, establecer restricciones y evaluar críticamente cada resultado.

Menos pantallas y más comportamientos

El cambio más importante no consiste en pasar de Figma al código.

Consiste en dejar de pensar únicamente en pantallas y empezar a diseñar estados, reglas, datos, decisiones, errores y consecuencias.

Ya no diseñamos solo cómo se ve una experiencia. También diseñamos cómo responde.

La IA puede ayudarnos a construir el prototipo, pero el criterio para decidir qué crear, para quién y con qué impacto sigue siendo nuestro.

Aprende a crear tus propios prototipos funcionales

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Aprenderás paso a paso para que puedas utilizar Claude Code, entender la estructura básica de un proyecto, diseñar sus comportamientos y crear una primera versión que puedas probar, compartir y seguir mejorando.

Porque el futuro del diseño no consiste únicamente en mostrar cómo podría funcionar un producto.

También consiste en ser capaces de construirlo lo suficiente como para comprobar si realmente merece la pena.

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He tenido la gran suerte de que cuando propuse a sus estudiantes venir al podcast algunas me dijeran que estaban interesadas y ahora por fin sale publicado.

En este episodio entrevisto a varias de sus estudiantes: Sofía Algar, Esther Jareño, Firdaous Boulahfa y Laura García.

Nos cuentan cómo ayudaron junto al resto de estudiantes del master, a la ONG Fiet creando una solución para conocer el nivel de fraudulencia de anuncios de trabajo que captan personas para la trata y explotación sexual.

Puedes escuchar el episodio ahora o si lo prefieres puedes seguir leyendo.

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LeIA: Un máster que une letras y tecnología

Las cuatro estudiantes entrevistadas son lingüistas computacionales y vienen de carreras de letras, ninguna viene del mundo técnico.

Sin embargo entraron en un máster donde aprendieron Python, machine learning (sistemas que aprenden patrones a partir de datos), deep learning (redes neuronales más complejas, las que están detrás de la IA generativa) y procesamiento del lenguaje natural.

¿Lo interesante? Que el máster no las convirtió en ingenieras sino en lingüistas computacionales. Perfiles que entienden la parte técnica, sí, pero que aportan lo que los equipos técnicos no tienen: ética, pensamiento crítico y un conocimiento profundo de cómo funciona el lenguaje.

Es la historia de cómo un grupo de lingüistas usó la inteligencia artificial para luchar contra la trata de seres humanos.

¡Vamos a ello!

Por cierto Sofía Hernansanz (entrevistada en el episodio 192) es también profesora del master y gracias a ella me enteré de que existía LeIA.

IA contra la trata de seres humanos

Su trabajo final de máster partía de un reto real propuesto por la ONG de FIET que lucha contra la trata de seres humanos y los datos que manejaron son duros: España es el primer país de Europa en trata.

España es también el primer país de Europa y el tercero del mundo en demanda de prostitución.

Mujeres de países como Venezuela, Colombia o Paraguay, en situación de vulnerabilidad económica o administrativa, encuentran ofertas de empleo en España que parecen legítimas pero no lo son.

Algunas de estas ofertas llegan incluso por TikTok, con vídeos que prometen trabajo fácil. La persona viaja, y al llegar descubre que el trabajo no existe y acaban siendo víctimas de trata y explotación sexual en nuestro país y el resto de Europa.

El problema de fondo es que estas mujeres no tienen forma de comprobar si una oferta es real, ¿cómo solucionar este problema?

La solución: un semáforo para detectar el fraude

Aquí es donde entra el trabajo de las 39 personas del máster, organizadas en equipos. Y me encanta cómo lo abordaron, porque hicieron algo que en UX repetimos como un mantra: se pusieron en la piel de la persona que iba a usar la herramienta.

Se hicieron preguntas incómodas. ¿Qué nivel de alfabetización digital tiene esta persona? ¿Qué idioma habla? ¿Desde qué dispositivo va a acceder? Pensamos las soluciones desde aquí, desde nuestra realidad, pero la mentalidad y el contexto de quien recibe la ayuda son otros. Eso, amigas, es diseño centrado en las personas. Aunque nadie en ese equipo se llamara a sí misma UX designer.

La herramienta que construyeron funciona así:

1. Entrada flexible: puedes pegar el texto de la oferta, poner la URL del anuncio o subir una captura de pantalla. La herramienta extrae el texto de cualquiera de las tres.

2. Análisis lingüístico: el sistema limpia el texto y busca señales de fraude según criterios lingüísticos que ellas mismas definieron. Aquí está la clave de su perfil: saben qué patrones del lenguaje delatan un anuncio falso.

3. Motor de IA híbrido: combinaron XGBoost y SentenceBERT (dos tecnologías de machine learning y deep learning) y lo entrenaron con una base de datos de anuncios sintéticos que generaron y etiquetaron ellas mismas.

4. Respuesta en semáforo: verde si la oferta parece legítima, amarillo si es sospechosa, rojo si tiene pinta de fraude. Y no solo te da el color: te explica qué señales ha detectado.

Y un detalle que me parece precioso: la interfaz se traduce a trece idiomas. Porque de nada sirve una herramienta de protección si la persona que la necesita no entiende la respuesta.

Por qué esto te importa aunque no trabajes en ONGs

Uno de los grandes problemas que tenemos ahora en tecnología es que hay mucho perfil técnico y muy poco perfil humanista.

Los equipos que construyen productos con IA necesitan gente que entienda cómo procesa el lenguaje una máquina, perfiles profesionales con formación ética y filosófica, que se sepan para quién es esto y se pregunten qué puede salir mal antes de escribir una línea de código y necesitan también, por supuesto, perfiles de experiencia de usuario.

Lo que demuestran Sofía, Esther, Firdaus y Laura es que venir de letras no es una carencia en el mundo tech sino una ventaja competitiva.

La lengua está viva, la IA es la nueva realidad, y no puede haber una realidad sin la parte humanista.

Recursos

Si sientes interés por este máster, entra en su web:
www.masterlenguajeia.es

Si deseas conocer el trabajo de la ONG que combate la trata de seres humanos, aquí puedes entrar a su web somosfiet.com

Aquí podrás encontrar los perfiles profesionales de las personas entrevistadas:

• Sofía Algar Aguilar

• Esther Jareño

• Firdaous Boulahfa

• Laura García Pavón

Estas leyes garantizan que los productos con IA sean transparentes, seguras y que respeten los derechos fundamentales de las personas.

En este artículo descubrirás cuáles son los cuatro niveles de riesgo que establece la normativa europea sobre IA, qué implica cada uno y cómo afecta al diseño de productos digitales.

Si lo prefieres puedes escuchar el episodio relacionado de mi podcast.

Nota: Actualmente la mayoría de profesionales del diseño se centra en aprender a utilizar herramientas de IA, pocas personas están prestando atención a un aspecto igual de importante: cómo diseñar productos que tengan integrada la inteligencia artificial y que además cumplan la normativa europea.

¿Qué es la Ley de IA de la Unión Europea?

La Ley de Inteligencia Artificial de la UE es la primera regulación integral sobre inteligencia artificial aprobada por la Unión Europea. Su objetivo es garantizar que los sistemas de IA sean seguros, transparentes y respeten los derechos de las personas.

La normativa clasifica los sistemas de IA según el riesgo que representan para la sociedad. Cuanto mayor es el riesgo, mayores son las obligaciones legales para quienes desarrollan o utilizan estos sistemas.

Para quienes trabajan en UX o diseño de producto, esta clasificación se convierte en una guía imprescindible para diseñar experiencias responsables.

Nivel 1: Riesgo mínimo

Los sistemas de riesgo mínimo son aquellos que prácticamente no generan amenazas para la salud, la seguridad o los derechos fundamentales.

En este nivel encontramos aplicaciones sencillas donde la IA apenas influye en decisiones importantes.

¿Qué exige la ley en el riesgo mínimo?

En realidad, muy poco.

No existen obligaciones específicas, aunque la Comisión Europea recomienda adoptar códigos de buenas prácticas de forma voluntaria, especialmente en aspectos como:

• Transparencia.

• Supervisión humana.

• Comunicación responsable del uso de IA.

Aunque no sea obligatorio, incorporar estas buenas prácticas mejora la confianza de los usuarios.

Nivel 2: Riesgo limitado o de transparencia

Aquí comienza la parte realmente interesante para cualquier diseñador UX.

La normativa establece una serie de obligaciones cuyo objetivo es que las personas sepan cuándo están interactuando con una inteligencia artificial.

1. Informar cuando se conversa con una IA

Si un chatbot responde automáticamente mediante IA, el usuario debe saberlo desde el primer momento.

No puede hacerse pasar por un ser humano.

2. Etiquetar contenidos generados por IA

Los deepfakes y determinados contenidos generados artificialmente deben identificarse de forma visible.

El objetivo es evitar la desinformación.

3. Permitir detectar el contenido generado por IA

Los sistemas deben incorporar mecanismos técnicos que faciliten identificar cuándo un contenido ha sido creado o manipulado mediante inteligencia artificial.

4. Avisar cuando exista reconocimiento de emociones

Si un producto utiliza IA para analizar emociones, expresiones faciales o estados emocionales, debe informar claramente a la persona usuaria.

¿Qué significa esto para UX?

La transparencia deja de ser una buena práctica y pasa a convertirse en un requisito legal.

Diseñar experiencias honestas ya no es solo una cuestión ética, sino también normativa.

Nivel 3: Riesgo alto

Los sistemas de alto riesgo pueden afectar directamente a aspectos sensibles de la vida de las personas.

La ley no los prohíbe, pero exige controles muy estrictos.

Entre ellos encontramos aplicaciones relacionadas con:

• Salud;

• Educación y empleo

• Acceso a servicios públicos;

• Seguros:

• Evaluación financiera;

• Biometría;

• Reconocimiento de emociones en determinados contextos;

• Fuerzas de seguridad.

¿Qué obligaciones impone la ley?

Los desarrolladores deben garantizar:

Evaluación continua de riesgos

Antes de poner el sistema en funcionamiento es obligatorio analizar los posibles impactos sobre los derechos fundamentales.

Gobernanza de datos

Los datos utilizados para entrenar el sistema deben cumplir estándares de calidad y evitar sesgos.

Supervisión humana

La IA nunca debe sustituir completamente el criterio humano en decisiones especialmente sensibles.

Interfaces que permitan comprender las limitaciones

Desde UX esto supone diseñar interfaces donde las personas entiendan qué hace la IA, cuándo puede equivocarse y cuándo conviene revisar sus recomendaciones.

Nivel 4: Riesgo inaceptable

Este nivel recoge aquellas aplicaciones que la Unión Europea considera incompatibles con los derechos fundamentales.

Su uso está directamente prohibido.

Entre ellas destacan:

1. Manipulación subliminal

Sistemas que alteran el comportamiento de las personas sin que estas sean conscientes.

2. Explotación de personas vulnerables

Tecnologías que aprovechan la edad, discapacidad o situación económica de una persona para influir en sus decisiones.

3. Social Scoring

La creación de puntuaciones sociales similares al sistema de crédito social utilizado en algunos países está prohibida dentro de la Unión Europea.

4. Predicción individual de delitos

No se puede utilizar IA para afirmar que una persona probablemente cometerá un delito únicamente a partir de su perfil.

5. Reconocimiento de emociones en colegios y empresas

Con muy pocas excepciones relacionadas con la seguridad o la medicina, esta práctica queda prohibida.

6. Clasificación biométrica sensible

Está prohibido utilizar datos biométricos para inferir características como:

• Raza;

• Orientación sexual;

• Religión;

• Opiniones políticas;

• Afiliación sindical.

7. Vigilancia biométrica masiva en tiempo real

El reconocimiento facial en espacios públicos solo puede utilizarse en situaciones excepcionales muy concretas previstas por la ley.

¿Por qué esta normativa es tan importante para el diseño UX?

La llegada de la inteligencia artificial cambia por completo la forma de diseñar productos digitales.

Hasta ahora el reto consistía en crear experiencias intuitivas.

Ahora también debemos garantizar que las personas:

• Comprendan qué puede hacer la IA;

• Sepan cuándo confiar en ella;

• Detecten sus limitaciones;

• Puedan ignorar una recomendación cuando sea necesario;

• Mantengan siempre el control de las decisiones.

En otras palabras, el buen diseño ya no consiste únicamente en ofrecer una interfaz atractiva o fácil de usar. También implica diseñar sistemas transparentes, comprensibles y responsables.

Diseñar con IA no es lo mismo que diseñar para la IA

Existe una diferencia importante que cada vez tendrá más peso en el mercado.

Una cosa es utilizar herramientas de inteligencia artificial para acelerar nuestro trabajo como diseñadores.

Otra muy distinta es crear productos digitales cuya funcionalidad depende de un modelo de IA.

En este segundo caso, conocer la legislación europea deja de ser opcional.

Recursos

Conoce la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea.

Para UX, Product Designers y profesionales digitales supone incorporar nuevas responsabilidades relacionadas con la transparencia, la supervisión humana y la protección de los derechos fundamentales.

Comprender los cuatro niveles de riesgo establecidos por la ley de la IA no solo ayuda a evitar incumplimientos legales. También permite diseñar experiencias más éticas, seguras y centradas en las personas.

En un contexto donde la IA estará integrada en la mayoría de productos digitales, dominar estas normas será una ventaja competitiva para cualquier profesional del diseño.

César nos explica también qué son los agentes y cómo los utiliza, también nos cuenta que un agente puede utilizar varias skills.

Aquí puedes ver la grabación de la entrevista:

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Hemos creado este curso para que puedas a aprender paso a paso (Ir al webinar gratuito).

¿Qué es un agente de IA?

Nos cuenta César que un agente de IA es un sistema con un rol definido y unas capacidades ajustadas a ese rol. Como una persona con una especialidad concreta.

Piensa en una experta en marketing. Su rol le da forma: sabe escribir copy, entiende psicología del usuario, conoce técnicas de venta. Un agente de marketing en IA funciona igual. Tiene un rol, tiene capacidades, y actúa dentro de ese marco.

Hasta aquí, nada nuevo. Lo que está cambiando ahora es el concepto de skill.

¿Qué es una skill y en qué se diferencia de un agente?

Una skill es una habilidad concreta que un agente puede usar, y que también puede reutilizar cualquier otro agente.

El agente tiene el rol completo y la skill es una capacidad específica dentro de ese rol.

La ventaja es enorme: defines la skill una vez y la reutilizas donde haga falta, en vez de crear un agente nuevo cada vez que necesitas esa capacidad. Es exactamente lo que hace un arquitecto de software cuando extrae código común para no repetirlo en veinte proyectos distintos.

¿Recuerdas la escena de Matrix donde Neo descarga el conocimiento de karate en segundos?

Eso es una skill y aunque en la película sea ciencia ficción, lo que pasa hoy cuando llamamos a las skills (habilidades específicas de Claude) es algo parecido.

Por qué las skills son documentación viva

Una de las cosas que más me llama la atención de este concepto es que las skills según César no son solo una herramienta técnica. Son documentación viva.

La documentación tradicional se escribe, se olvida en un cajón y nadie la consulta. Una skill, en cambio, es un proceso documentado que la IA aplica cada vez que lo necesita.

Si empiezas un proyecto y vas directamente a tus skills, sabes cómo se hacen las cosas. No tienes que recordárselo a la IA. Está ahí, activo.

Esto aplica igual si programas que si diseñas. Cada proceso que repites tiene potencial de convertirse en una skill.

El problema del pensamiento crítico

Hay equipos de desarrollo que dejan a la IA trabajar sola toda la noche. Veinte sesiones abiertas en paralelo, generando código en bucle hasta que «el proyecto se resuelve por sí solo».

Según César llegas por la mañana, ves una cantidad enorme de código y ya no sabes cómo funciona el sistema. Solo la IA lo entiende.

Eso es perder el control del proyecto pero el problema de fondo no es técnico sino que la IA genera tanta dopamina (resultados tan buenos, tan rápidos) que empezamos a delegarle también el pensamiento crítico.

Y eso es lo que no podemos permitirnos, ya te hablo en el episodio 208 del podcast sobre el pensamiento crítico.

La IA te lleva por unos derroteros porque eso es lo que ha aprendido a hacer y si no tienes criterio propio, acabas en el destino que ella elige, no en el que tú necesitas. Esto no es solo un problema solo de desarrollo. Pasa también en diseño, en contenido y en otras áreas.

La ventana de contexto: lo que afecta a tu output

Otro concepto clave que sale en el episodio: la ventana de contexto.

La IA es muy contextual y su output depende directamente del contexto que le das. Si el contexto está bien trabajado, el resultado mejora. Si se llena de ruido, o se degrada a lo largo de una conversación larga, la calidad también baja.

Una práctica sencilla que funciona bien: cuando cambias de tarea, empiezas una sesión nueva. Contexto limpio. Y cuando sientes que una conversación larga pierde foco, le pides a la IA que la resuma y reinicias desde ese resumen.

Este pequeño gesto hace una gran diferencia en el output.

¿Se miden los tokens? El error de optimizar lo que es fácil de contar

Hay algo que está pasando en equipos de desarrollo y que, si no ponemos atención, puede llegar al diseño: medir la productividad en base a tokens consumidos.

Algunas empresas valoran a sus personas por los pocos tokens que gastan. Otras, por los muchos. Ninguna de las dos métricas tiene sentido.

Antes se medía la productividad de los programadores por líneas de código escritas. Nadie miraba si ese código era bueno. Ahora repetimos el mismo error con otra métrica fácil de contar.

Lo que importa es el output. Su calidad, su impacto, lo que resuelve. Los tokens son un efecto secundario, no un indicador de nada. Cuando medimos lo que es fácil de medir en vez de lo que importa, optimizamos en la dirección equivocada.

Confianza digital: cuando se nota que está hecho con IA

Antes de cerrar, hay algo que creo que es el nudo de todo esto.

Cuando un producto, un artículo o una cuenta de redes sociales huele a IA desde la primera frase, la confianza se rompe. Y una vez que se pierde, no se recupera fácil.

Yo tomo una decisión consciente en este blog y en la newsletter: escribo a mano. No porque la IA no pueda ayudarme. A veces la uso para revisar, para ver cómo mejoraría algo. Pero si tú pones el esfuerzo de leer, lo mínimo es que yo ponga el esfuerzo de escribir.

Esa decisión consciente (saber con qué batallas lidias con IA y con cuáles no) es exactamente el tipo de criterio que ningún tutorial de herramientas te enseña.

Lo que este artículo no te da

Tienes el vocabulario: agentes, skills, ventana de contexto, pensamiento crítico.

Lo que no está aquí es cómo aplicar todo esto a tu flujo de trabajo real, cómo construir tus propias skills según tu rol. Esto requiere práctica y alguien que te ayude a ajustar cuando te desvías.

Si quieres explorar este camino con más profundidad, tienes en escuela tribUX una masterclass relacionada.

Recursos del episodio

• Blog de César Alberca: cesaralberca.com

• LinkedIn de César Alberca: linkedin.com/in/cesalberca/

• Episodio relacionado: «Tu criterio es lo único que la IA no te puede quitar»

• Episodio relacionado: Crea tus propias «Skills» de Claude

• Conoce este curso para que puedas a aprender paso a paso a crear tu primer producto digital con Claude Code (Ir al webinar gratuito).

Si lo deseas puedes escuchar el episodio o seguir leyendo.

Aquí puedes ver la grabación de la entrevista del podcast.

Gracias a Celia Jiménez de KA Studio por cedernos us espacio para grabar este episodio.

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No te pierdas la grabación de este webinar y entra para descargar el recurso relacionado.

La estrategia de IA no existe

Irene cuenta algo que muchas empresas no saben y es que la estrategia de IA no existe, lo que existe es estrategia de negocio.

Una estrategia de IA es una estrategia de negocio. Siempre. Es una transformación del modelo, de cómo haces las cosas, de cómo te adaptas a lo que ahora es posible y antes no lo era.

Como cuando llegó el boom de las punto com en el año 2000. Las empresas que se adaptaron, sobrevivieron. Las que no, ya sabes.

Con la IA pasa exactamente lo mismo. El mayor error que está cometiendo la mayoría de las compañías es contratar corriendo un Chief AI Officer que viene de tecnología y entonces toda la estrategia se convierte en una estrategia tecnológica.

Es un error, la tecnología posibilita pero el problema es de negocio.

La pregunta que hay que hacerse es: ¿qué te está fallando? ¿Qué no estás resolviendo para tu cliente? ¿Qué respuesta no estás dando, mientras miras para otro lado?

Esas preguntas no se responden desde la tecnología.

El miedo que paraliza (y el miedo que activa)

Hay dos tipos de miedo ante la IA en las organizaciones.

El que paraliza y el que activa.

El primero es el más peligroso. No porque asuste, sino porque lleva a atrincherarse. A funcionar como «yo soy el dueño de esto, no comparto», a construir silos y a que cada departamento proteja su trozo de tarta en lugar de pensar en qué podemos hacer juntas como compañía.

Irene lo explica muy claro desde la experiencia que tuvimos juntas cuando trabajamos en la transformación de uno de los grandes bancos españoles. La cohesión del equipo era lo que hacía que la cosa funcionara. Sin eso, sin entender por qué y para qué, es muy difícil que salga bien.

Y el segundo miedo, el que activa, también tiene su trampa. Porque una frase como «o aprendéis a trabajar con agentes de Claude o os vamos a echar» no es liderazgo. Es miedo disfrazado de urgencia.

No se puede transformar una empresa desde ahí. Hay que liderar desde el «vamos a crecer, vamos a hacer esta transformación, y vamos a ayudar a la gente a crecer en ella.»

El error de automatizar lo que ya hacías mal

Aquí Irene dijo algo que me parece clave y que veo constantemente en las empresas con las que trabajo. Muchas compañías están usando la IA para hacer lo mismo que antes, pero más rápido.

Eso tiene un problema enorme: si automatizas un proceso malo, tienes un proceso malo que va más rápido. Y con eso no construyes nada.

La IA no es para hacer más eficiente lo que ya tenías. Es para preguntarte qué puedes hacer ahora que antes era imposible. Qué ramas de negocio nuevas se abren. Qué servicios dejan de tener sentido. Qué usuarios están ya usando la IA por su cuenta mientras tú sigues vendiéndoles el mismo producto de siempre.

Cuando antes entiendas eso, antes dejarás de tener miedo. Porque pasarás de «no sé lo que me viene» a «yo sé construirlo, sé hacerlo, me junto con el equipo y hacemos que funcione.»

La fauna post-normal: cisne negro, elefante negro y medusa negra

Me encanta este marco que ella explica y que proponen los futuristas Sardar y Unay para pensar cómo reaccionan las organizaciones ante lo inesperado. Lo llaman fauna post-normal. Y desde que me lo explicó no puedo dejar de verlo en todo.

El cisne negro es lo que no pudiste prever. El 11S. El lanzamiento de ChatGPT en 2022. Nadie lo veía venir con ese volumen, aunque los indicios llevaban años ahí. Una empresa no puede controlarlo. Pero sí puede prepararse para reaccionar.

El elefante negro es lo que ves perfectamente pero decides no mirar. Tienes una estructura que no funciona, un servicio con quejas por todas partes, y sigues hacia adelante como si no pasara nada. Hasta que explota. Y cuando explota, explota del todo.

La medusa negra es lo pequeño que parece una tontería y se convierte en catástrofe. Un fallo técnico el viernes por la tarde, sin nadie de guardia, con un sistema agéntico trabajando solo. En cuestión de horas, una reputación destruida.

Lo que diferencia a las empresas no es lo que les pasa. Es cómo reaccionan. Qué tenían diseñado para cuando pasara. Quién era responsable. Qué cortafuegos había.

Y todo eso hay que pensarlo antes. Hay que diseñarlo.

Diseño de futuros: no se predice, se construye

Esto fue lo que más me gustó de la conversación con Irene.

El diseño de futuros, una disciplina que ella lleva años aplicando, parte de una idea sencilla: el futuro no se predice. Se construye. Se diseña.

Hay tres versiones que puedes manejar:

El futuro probable es el que esperan que pase. Lo que manejan la mayoría de las compañías. «Es probable que Claude coja más fuerza, así que trabajo con Claude ahora.»

El futuro posible amplía el espectro. ¿Qué podría pasar si ocurre esto o aquello? Es más incómodo, pero más útil.

El futuro deseable es el más poderoso. ¿Qué quiero yo que pase? ¿Para qué lo estoy diseñando? ¿Qué quiero dejar a las siguientes generaciones?

Y aquí Irene introdujo un término que no conocía: la hiperstición. No lo inventó ella. El término viene de Nick Land, filósofo, y de la prospectiva más avanzada. Y lo que dice es: si diseñas el futuro que quieres de verdad, con convicción y desde el optimismo, todo tiende a construirlo.

Vas a buscar a los mejores para que lo construyan. Vas a construir los datos bien desde el principio, no corriendo y sucio como está pasando ahora en muchas compañías. Vas a hacer la meta al revés: primero defines a dónde quieres llegar, y luego trazas el camino hacia atrás.

Eso es lo contrario de lo que hace la mayoría. Y por eso la mayoría se va a lamentar.

IA asistencial vs. IA agéntica: la diferencia que necesitas entender

Cerramos el episodio con algo muy concreto porque sé que hay mucho lío con esto.

La IA asistencial es el modelo en el que tú participas activamente. Preguntas a ChatGPT, te responde. Usas los skills de Claude, añades capacidades, potencias tu trabajo en áreas donde no eras experta. Pero siempre tienes la última palabra. Siempre hay una persona controlando. El coste es predecible porque las llamadas están controladas.

La IA agéntica es otra cosa. Dejas el poder a una serie de agentes que tienen sus propias cadenas de trabajo y autonomía total para ejecutar. Puede haber alguien supervisando, pero el sistema funciona solo.

Y ahí está el riesgo que Irene explicó con un ejemplo muy gráfico: imagina que un agente se queda clavado buscando un artículo que no encuentra. Empieza a hacer llamadas. Sus subagentes hacen más llamadas. Y tú estás el fin de semana sin mirar. El lunes te encuentras con que has gastado una parte importante de tu presupuesto en un bucle que nadie paró.

Porque no habías diseñado el cortafuego. Ni el plan B. Ni habías puesto a nadie responsable del control.

La diferencia clave entre los dos modelos es la opacidad. En la IA asistencial sabes exactamente qué ha pasado. En la IA agéntica, no. Es una caja negra.

Eso no significa que la IA agéntica sea mala. Significa que hay que diseñarla bien. Con personas en medio cuando la decisión afecta a personas. Con gobernanza. Con estrategia.

Como diseñamos cualquier servicio. Con todos los puntos cubiertos.

Lo que de verdad está en juego

Antes de cerrar, le pregunté a Irene algo que me ronda mucho: ¿qué hay que exigir como sociedad a las empresas que están sustituyendo personas por IA?

Su respuesta fue honesta. La legislación existe y se está fortaleciendo. Pero el problema no es si una empresa prescinde de personas o no. El problema es cuando lo hace corriendo, mirando solo la herramienta, sin pensar en el negocio.

«Necesito eficiencia» no es una estrategia. Es un síntoma de no haber pensado bien qué quieres ser.

Las contrataciones van a cambiar. Los perfiles van a cambiar. Y la empleabilidad de cada persona depende cada vez menos de las herramientas que sabe usar, y cada vez más de si ha sabido transformar su forma de trabajar.

Como ya sabes las herramientas cambian pero el criterio no.

Recursos relacionados

La empresa de Irene Aranda: Strategyaienterprises.com/es

Un episodio del podcast relacionado «Qué es el diseño de futuros».

El webinar «Pasos para crear un producto digital con Claude Code» de Christian Albelo.

Aunque el equipo de diseño trabajan bien y conozca los principios básicos de accesibilidad, la realidad es que muchas veces acaban entregando un handoff donde la accesibilidad no se ha tenido en cuenta.

Vamos a ver qué hay que cambiar.

>> Descargar la transcripción

Qué es el handoff accesible

El handoff es el traspaso de información de diseño a desarrollo. Los colores, las tipografías, los espaciados, los estados de los componentes, los prototipos en alta definición. Todo eso ya lo conoces.

El problema es que hay una capa entera que no viaja en ese traspaso: cómo va a funcionar el producto para personas que usan teclado, lector de pantalla, o que necesitan ampliar el texto.

Esa capa no se ve en un mockup estático. Y si nadie la escribe, nadie la construye.

La verdad es que no es culpa de desarrollo. Si no les dices cómo tiene que funcionar, lo resuelven como pueden. Y puede que lo hagan bien. Pero puede que no.

Qué tienes que documentar en tu handoff accesible

Esto es lo que suele quedarse fuera y que luego genera problemas:

Navegación por teclado

¿Cómo recorre la interfaz alguien que no usa el ratón? ¿En qué orden se mueve el foco —ese indicador visual que marca el elemento activo— por la pantalla? Si has reorganizado algo en el diseño, ese orden puede haber cambiado. Documéntalo. Desarrollo no puede adivinarlo mirando el Figma.

Comportamiento de los modales

Una ventana modal es esa ventana emergente que aparece encima del contenido, típicamente para confirmar una acción o mostrar información. Cuando se abre, ¿dónde va el foco? ¿Se queda dentro de la modal o sigue viajando por la página? ¿Cómo se cierra: con la X, con la tecla Escape, con las dos? ¿Y cuando se cierra, dónde vuelve el foco?

Son cuatro preguntas. Si no las respondes tú, alguien las va a improvisar.

Nombres accesibles de los elementos

Mira los iconos de tu diseño. Ese de la lupa, el del carrito, la papelera. ¿Tienen etiqueta de texto? Porque un lector de pantalla —el software que usan las personas con discapacidad visual para navegar por internet— no ve el icono. Lee lo que hay escrito. Si no hay nada escrito, el elemento no existe.

Decidir cómo se llama cada icono es una decisión de diseño. Y es tuya.

Interacciones con elementos interactivos

¿Este botón se activa con Enter o con la barra espaciadora? ¿Hay atajos de teclado? Parecen preguntas técnicas pero tienen respuesta en el diseño. Si no las respondes, desarrollo elige. Y no siempre elige lo mismo que habrías elegido tú.

Jerarquía de encabezados

Los encabezados no son solo una decisión visual. Son la estructura semántica de la página. Las personas que usan lector de pantalla navegan saltando de encabezado en encabezado, igual que tú escaneas visualmente los títulos de un artículo. Si la jerarquía está desordenada —un H3 antes que un H2, un H1 que aparece tres veces—, esa navegación se rompe.

Documenta qué nivel de encabezado tiene cada título. Es rápido y evita muchos problemas.

El zoom y el estado de foco

Dos de los grandes olvidados. El zoom: ¿funciona el diseño cuando alguien lo amplía al 200%? ¿Hay elementos que se solapan, texto que desaparece, botones que ya no se pueden pulsar? Pruébalo antes de entregar.

Y el estado de foco: ese borde visible que aparece alrededor del elemento que tiene el foco del teclado. Si lo has eliminado porque “quedaba raro visualmente”, has creado una barrera real. Sin ese indicador, quien navega con teclado no sabe dónde está.

Un momento clave

MJ nos cuenta que cuando “le haces un lazo al diseño y lo entregas”. Lo terminas y te desconectas. Tres meses después te enteras de cómo ha quedado cuando ya está en producción.

En ese escenario, la documentación es tu única herramienta. Si no está, la accesibilidad no viaja con el diseño.

La realidad es que remediar accesibilidad después de que algo está construido cuesta mucho más que documentarla desde el principio.

En tiempo, en dinero, y en negociaciones incómodas con el equipo de desarrollo. Trabajar con esa perspectiva de negocio también forma parte de nuestra responsabilidad como diseñadoras.

Por dónde empezar si esto es nuevo para ti

No tienes que convertirte en especialista en accesibilidad de golpe.

Empieza por hacerte preguntas en tu próximo proyecto.

1. ¿Cómo va a navegar por esto alguien que no usa el ratón?

2. ¿Qué nombre tiene este icono para quien no puede verlo?

3. ¿Dónde va el foco cuando se abre este modal?

Esas preguntas son el primer paso, cuando empiezas a hacértelas, cambias la manera de mirar el diseño. Para siempre.

Si quieres ir más allá, en tribUX tenemos masterclasses de accesibilidad con MJ Bonafonte que van al detalle de todo esto: navegación por teclado, lectores de pantalla, cómo revisar lo que has diseñado antes de entregarlo.

¿Te apuntas a la masterclass?

Si ya eres parte de la membresía, las tienes dentro. Y si todavía no conoces tribUX, pásate por escuelatribux.com 🙂

Cuéntame en comentarios: ¿ya documentas accesibilidad en tus handoffs, o es algo que tienes pendiente?

Y entonces me pregunté: ¿y las diseñadoras? ¿Dónde estamos en todo esto?

De eso va este episodio. Hablo con Christian Albelo sobre algo que va mucho más allá de usar IA para diseñar mejor. Hablamos de crear productos digitales sin saber programar, con Claude Code.

Porque es lo que está pasando. El mercado lo pide. Las ofertas de trabajo lo piden.

Si llevas tiempo escuchando Píldoras UX, probablemente todavía no te imaginas que puedes no solo diseñar sino crear tú misma un producto de principio a fin.

Antes de continuar, conoce el curso relacionado.

Del lienzo al producto entero

Ya hablé del cambio de paradigma en el episodio sobre Figma Make. Y lo retomo en mi guía Quiero ser AI Designer (te la descargas gratis desde la newsletter en pildorasux.com).

Ya hablé del cambio de paradigma en el episodio sobre Figma Make. Y lo retomo también en mi guía Quiero ser AI Designer.

La idea central es sencilla: antes diseñábamos pantallas. Ahora podemos diseñar y construir producto.

Christian lo resumió así durante la conversación:

«Vamos a fusionar roles. Vamos a usar las mismas herramientas que están usando los desarrolladores. Cada perfil le va a aportar a la IA lo que sabe: si vienes de desarrollo, contexto técnico; si vienes de diseño, usabilidad, estética, criterio.»

¿Te acuerdas de aquellas ofertas de InfoJobs que te pedían HTML, CSS, Photoshop, prototipado, research y media docena de cosas más? Todo eso se está fusionando en una sola forma de trabajar. Claude Code es una de las herramientas que lo hace posible.

Christian lleva desde 2012 trabajando como diseñador freelance. Toca HTML y CSS por encima, pero, como él mismo reconoce, con eso no construyes un producto digital. En su día intentó meterse en PHP, en JavaScript. No era lo suyo.

Y entonces llegó Claude Code. Y la barrera desapareció.

«Para mí fue como que me dieran alas. Romper barreras. Tener la posibilidad de crear un producto final y escalable.»

¿Qué construyó? Una app para aprender el alfabeto tailandés. Empezó casi como un proyecto personal: llevaba tiempo usando apps para aprender japonés y no encontraba nada parecido para el tailandés. Así que se la hizo él.

Después fue sumando funcionalidades. Cuestionarios. Vocabulario. Frases. Sistema de registro con emails de bienvenida. Base de datos. Pasarela de pago con Stripe. Generación de imágenes con la API de OpenAI. Su propio panel de administración para gestionar contenido.

Y, ojo a esto: con esa app de aprender tailandés terminó cerrando un proyecto con una academia online de alemán. Las oportunidades están ahí. Solo hay que subirse al carro.

Con esa app de aprender tailandés terminó vendiéndole una versión similar a una academia online de alemán.

El patito de goma (cómo hablar a la IA)

Hay una técnica clásica entre programadores que se llama rubber duck debugging. Tienen un patito de goma en la mesa y, cuando se atascan, le explican el problema en voz alta. Como el patito no sabe nada, tienes que explicárselo de forma muy sencilla. Y muchas veces, en esa explicación, encuentras la solución.

Con la IA pasa exactamente lo mismo.

Hablas en lenguaje natural, no en código. Pero ese lenguaje tiene que estar bien estructurado, con pasos claros, sin saltos lógicos. Si tú no tienes claro el proceso, la IA no te lo va a aclarar. No está para eso.

Esto lo conté en el episodio anterior sobre Skills de Claude, y voy a retomarlo también en la próxima masterclass de TribUX. Porque es la base: si no eres capaz de explicárselo a un patito de goma, no se lo vas a explicar a Claude.

Cuando le pregunté por su proceso, fue muy directo:

Primero, saber qué quieres construir. No te lances a Claude Code sin contexto. Trabaja antes la arquitectura de información, la estética, el flujo. Tu cabeza de diseñadora aquí es oro.

Segundo, llévate ese contexto a Claude Code desde el principio. Para que la primera versión salga mucho más afinada.

Tercero, itera. Itera. Itera. Van a salir errores. Que no cunda el pánico. Se arreglan hablando con la IA.

Y cuarto, añade funcionalidades según se te ocurran. Empiezas con un prompt bien armado y luego vas sumando capas.

¿Y la seguridad?

A ver. Si trabajas en banca, en una administración pública o en una empresa con datos sensibles, esto no es lo que buscas para esos proyectos. No estamos hablando de eso.

Pero para productos donde no tratas datos críticos, Claude Code te permite pedir directamente: hazme una auditoría de seguridad, revisa puntos de fuga, posibles inyecciones de código. Y lo hace.

La parte incómoda, la que no podemos ignorar: también va a haber gente usando Claude Code para clonar webs y montar phishing. Como usuaria, ojo siempre al remitente. Si el dominio no es el real, ni lo toques.

¿Cuánto cuesta?

Una cuenta de Claude AI: 20 dólares al mes (unos 18 euros). Con eso construyes una app normal sin volverte loca.

Si quieres añadir generación de imágenes con OpenAI, metes algo de crédito. Christian metió cinco euros y generó cientos de imágenes para su app. Le sigue sobrando.

Para empezar a probar: todo gratis o casi gratis. Cuando veas que tu idea funciona, ya irás sumando funcionalidades de pago.

Por qué no te puedes quedar en el chat

A ver. Mucha gente se queda usando Claude solo desde el chat. Como mucho, se anima a crear una skill propia. Y ahí se queda.

Eso es un primer paso. Pero quedarte ahí es perderte la mitad de lo que ofrece el ecosistema. Y la palabra que da miedo no es «diseño». Es «code». Eso es lo que paraliza.

Christian lo dijo perfecto:

«Yo he empezado a probar y no ha pasado nada. Te puedes lanzar y empezar a probar. Y si encima te damos una guía paso a paso, más de la mano no puedes ir.»

No hay gurús de la IA. Hay personas que van un pasito por delante tuya. Eso es todo.

Esta tarde hay webinar gratuito (quedará grabado) ¿te vienes?

Webinar gratuito

La IA es una herramienta y aunque nos vendan que ahora se puede diseñar un producto digital en cuestión de minutos no es así realmente. En este episodio explico por qué la IA no es tan mágica como nos dicen y por qué el criterio es lo único en lo que no nos podrá quitar.

A partir de aquí puedes escuchar el podcast o seguir leyendo:

Seguramente ya te has dado cuenta de que la IA se ha infiltrado en cada rincón de tu vida laboral y quizás tengas esa sensación incómoda de que algo se mueve debajo de tus pies.

Esa duda silenciosa que aparece cuando ves la quinta noticia del día sobre una herramienta nueva de IA que va a cambiarlo todo o ese pequeño nudo que se te hace cuando alguien te dice, en un tono entre amable y condescendiente, «tú tranquila, que la IA no va a quitarte el trabajo, solo va a hacerte más rápida».

Hoy te vengo a decir otra cosa. Te vengo a decir que la pregunta «¿la IA me va a quitar el trabajo?» está mal planteada. Y mientras sigas viéndolo así, vas a vivir con miedo y te aseguro que el miedo es muy mal consejero para tomar decisiones profesionales.

El planteamiento que te traigo es otro, uno mucho más práctico, uno que me está sirviendo a mi y a mis estudiantes de tribUX.

Lo que las grandes empresas no te están contando

Hace unos días me llegó un mensaje de Google de una nueva herramienta de IA. Te lo leo tal cual a ver qué te parece:

«En Google I/O, lanzamos actualizaciones para Google AI Studio y la API Gemini para que puedas crear aplicaciones con profundas integraciones del ecosistema de Google y desarrollar agentes potentes listos para producción en cuestión de minutos. ¡Descubre las novedades!»

Léelo dos veces. «Agentes potentes listos para producción en cuestión de minutos.»

Quizás con este mensaje te vengan dos ideas.

1. La primera, emoción. Qué bien, puedo construir cosas que antes no podía.

2. La segunda, miedo. Si yo puedo construir esto en minutos, alguien sin mi formación también, y yo entonces ¿para qué sirvo?

Todas con el mismo mensaje implícito: la herramienta lo resuelve todo sin que tu tengas que pensar demasiado.

Pues no, este mensaje es una mentira total y te explico por qué.

Vamos a empezar por algo incómodo y es que las empresas que sacan estas herramientas tienen un interés muy claro y es que necesitan que cada vez más gente cree productos digitales con sus herramientas.

Necesitan personas usuarias pagando suscripciones y la mejor manera de conseguir esto es bajar la barrera de entrada hasta el suelo con mensajes como. «Crea una app en minutos.» «No necesitas saber programar.» «No necesitas equipo.» Cuanto más bajan la barrera, más gente entra y estas empresas más facturan.

No digo con esto que no se pueda construir un producto digital en minutos con IA pero de lo que no te hablan estas empresas es de la calidad y utilidad de ese producto.

Aquí es donde entras tú como diseñadora.

Porque…¿Qué pasa con la calidad de lo que se construye? ¿A estas empresas no les importa? La verdad es que en este mundo capitalista en el que vivimos el único problema de estas empresas es que tú, yo y todo el mundo pulse el botón de pago.

Pero a ti sí tendría que importarte porque tu nombre y el mio va detrás de lo que construimos, también nuestra reputación.

Nuestro clientes o las empresas para las que trabajamos también deberían preocuparte de la calidad, accesibilidad, utilidad de ese producto digital.

Porque las personas usuarias tendrán que usar eso que tú lanzaste en supuestamente cinco minutos.

Y aquí te traigo la primera idea importante de este episodio, que en realidad te he comentado en episodios anteriores y es que la IA amplifica todo lo que le alimentas. Si le alimentas pensamiento claro y criterio de diseño, va más rápido contigo. Si le alimentas cosas a medias, lo que saldrá no merecerá la pena.

Esto es lo que las empresas no te cuentan en sus mensajes promocionales. La velocidad de la IA es una realidad no digo que no pero es una velocidad que solo te beneficia si tu capacidad de criterio y de comunicación con ella es buena. Si no, lo que vas a producir será más rápido, pero el resultado quizás te deje en evidencia.

Por desgracia hay mucha gente que se queda con el primer resultado que le da la IA, que no revisa y no valida lo que le da la máquina. Esas personas creo que no tienen futuro en la profesión del diseño. En esta nueva forma de diseñar, tu criterio y tu validación humana es lo más importante.

El miedo a quedarte fuera

Voy directa ahora al miedo porque sé que ese miedo lo tienes o lo has tenido alguna vez al leer todas estas noticias de despidos. Yo lo tengo a ratos también y creo que no conozco a nadie en el sector tecnológico que no lo haya tenido alguna vez.

El miedo principal es a quedarnos fuera, a llegar tarde, a que el mercado se mueva y tú te quedes haciendo el mismo trabajo de hace cinco años, mientras las que se subieron rápido a la disrupción tecnológica de la IA si son capaces de mantener sus trabajos en diseño.

Vamos a parar un momento y respirar hondo.

Porque hay una cosa que pasa con la obsolescencia profesional que casi nadie nos cuenta. Y es que comienza poco a poco, de forma silenciosa, cuando ves que tus clientes o colegas de profesión avanzan más rápido que tú en su forma de trabajar con la IA.

Cuando ves que comienzan a resolverlas con IA muchas de las tareas que tú todavía estás haciendo manualmente.

Sin darte cuenta quizás ya no estás en la misma conversación porque tu quizás todavía no estás trabajando con tus asistentes especializados en diseño de Claude o porque sigues creando a mano las encuestas cualitativas cuando ya se puede automatizar con IA.

Y esto no es algo que pase de un día para otro, es algo que pasa poco a poco, pero que ya está pasando este 2026.

Ahora, vamos a ver cómo resolver este miedo.

La respuesta lógica equivocada es esta: «tengo que aprender la IA cuanto antes, sea como sea, da igual cómo, lo importante es no quedarme fuera» y entonces te pones a crear una biblioteca de prompts, a copiar y pegar lo que ves en LinkedIn, a usar Claude o ChatGPT a toda prisa sin entender bien qué le estás pidiendo.

Esta no es la manera.

Porque el resultado será que acabarás más estresada que antes. Produces más rápido pero peor. Y notas que sigues sin diferenciarte. Porque resulta que copiar prompts lo hace todo el mundo. Y aceptar lo que te devuelva la IA sin cuestionarlo, lo hace todo el mundo. Y entregar un wireframe generado por una herramienta de IA, también lo hace ya todo el mundo.

La respuesta correcta es otra y es NI NADA más ni nada menos que darte cuenta de qué hace que tú seas valiosa antes de subirte al carro, y subirte desde ahí.

Tu criterio es lo único que la IA no te puede quitar

Te lanzo una pregunta que quiero que respondas mentalmente ahora mismo.

¿Cuál es tu valor como diseñadora?

No me digas que usar Figma o diseñar wireframes o que sabes crear sistemas de diseño o que entiendes de tipografía. Todo eso lo sabe hacer cualquier IA y dentro de seis meses lo hará todavía mejor.

Tu valor está en algo más difícil de nombrar y mucho más difícil de copiar.

Porque tu valor está en tu criterio.

Y mira, criterio significa cosas muy concretas. Tu cliente o tu empresa ya puede conseguir respuestas por su cuenta. Tiene ChatGPT, Claude, YouTube, newsletters, más contenido del que puede procesar en tres vidas. Pero aún necesita a alguien que sepa mirar lo que la IA le ha devuelto y decirle:

Esto no aplica o está incompleto.

Esto suena bien pero no se puede ejecutar así, este no es el problema a resolver.

Tu valor y el mío está en:

1. Saber qué problema vale la pena resolver y cuál no.

2. En saber qué pregunta hay que hacerle a una persona usuaria para que te diga lo que realmente le pasa, y no lo que cree que tú quieres oír.

3. En darte cuenta cuando lo que la IA te ha devuelto suena bien pero está vacío.

4. En decidir entre tres caminos igual de plausibles cuál es el que de verdad va a funcionar, sabiendo que no tienes datos suficientes para demostrarlo, pero teniendo la experiencia para apostar bien.

Eso es criterio, la IA puede ayudarte a ejecutar más rápido si tú ya lo tienes, pero por ahora no puede sustituirlo.

La IA puede darte una respuesta. Pero no puede asumir la responsabilidad estratégica por esa respuesta.

Eso sigue siendo 100% humano.

Tu criterio es lo único que no te van a quitar y eso significa que tu criterio es también lo único que te protege del miedo a quedarte fuera.

Porque mientras más fácil sea construir cosas con IA, más productos digitales inútiles y de mala calidad va a haber en el mercado.

Va a haber millones de apps creadas en cinco minutos por gente que no sabe lo que está haciendo y entonces el mercado va a empezar a separar dos cosas. Por un lado, todo ese ruido. Por otro lado, las personas que saben hacer las preguntas correctas y tomar las decisiones acertadas.

Esas personas no van a quedarse fuera, pero esas personas tienen que aprender a diseñar con y para la IA.

Lo que de verdad va a cambiar en tu profesión

Voy a contarte cómo va a cambiar nuestro trabajo en los próximos años. Y aquí no te voy a hablar de predicciones lejanas. Te voy a hablar de cosas que ya están pasando en este 2026.

Primero, las pruebas de trabajo. Hasta ahora, cuando te entrevistaban para un puesto, te pedían que diseñaras un flujo concreto con Figma para mostrar tu manera de pensar un problema en Figma.

Pues eso va a desaparecer, en un futuro no muy lejano, te pedirán en las pruebas de trabajo que escribas el system prompt de un asistente de IA. Es decir, la instrucción de sistema que define cómo se comporta una IA cuando trabaja para ti. Serán pruebas donde querrán saber cómo traduces tu criterio a instrucciones para una máquina.

Segundo, los portafolios. Hasta ahora un buen portafolio era un conjunto de casos de estudio bien presentados pues eso también va a cambiar.

En tu portafolio dentro de un año o dos van a esperar ver dos cosas. Una, productos digitales reales construidos por ti, funcionando, en internet, con personas usuarias usándolos. Y dos, sistemas diseñados por ti para resolver problemas concretos de tu trabajo, sistemas donde muestres cómo trabajas con la IA: Tus skills, tus agentes.

Tercero, el día a día. Hasta ahora estabas tú con tus manos y tu cerebro diseñando. Esto no va a seguir así mucho tiempo. En unos años, ya no vas a usarás tus manos para escribir o tu voz para comunicar tu criterio a una IA. Vas a dirigir a una IA que ejecuta por ti. Vas a ser la persona que pone la inteligencia que la máquina no tiene.

En un futuro muy próximo va a haber dos tipos de diseñadoras. Y no van a ser las que sepan usar la IA y las que no. Eso lo va a saber todo el mundo.

Van a ser las que tengan criterio y sepan transmitirlo a una máquina. Y las que no.

Las primeras van a tener mucho más fácil encontrar trabajo.

Lo que tienes que empezar a hacer hoy

Ya basta de diagnóstico. Vamos a la acción.

¿Qué tienes que hacer tú hoy, ahora mismo, esta semana, para no quedarte fuera y construir criterio que no te puedan copiar?

Lo primero es dejar de tratar a la IA como un atajo porque no lo es, es una herramienta. Y como toda herramienta, requiere que tú sepas para qué la usas antes de empezar a usarla.

Si abres Claude o ChatGPT con la actitud de «venga, sácame esto rápido», te estás engañando. Lo que vas a sacar va a ser genérico, mediocre, y va a sonar a IA.

Lo segundo es empezar a sacar tu proceso de la cabeza y ponerlo por escrito. Esto te lo expliqué en el episodio anterior.

No es tarea fácil porque cuando llevas años diseñando sin tener los procesos escritos, escribir es un trabajo lento al principio. Pero es lo que la IA te está obligando a hacer y es, paradójicamente, lo que va a hacerte mejor diseñadora.

Lo bueno es que esto te obliga a entrenar tu criterio con más rigor.

Lo digo siempre y te lo repito hoy. La IA no vino a reemplazar a quien tiene criterio. Vino a exponer a quien no lo ha documentado.

Léelo otra vez en tu cabeza, porque ahí está la clave de todo lo que te he contado en este episodio.

Lo tercero es dejar de quedarte en el diseño si hasta ahora tu trabajo comienza y termina en Figma. Le pasabas el prototipo a desarrollo y a otra cosa. Pues eso ya no te basta.

Tienes que aprender a construir. No hablo de programar sino a dirigir una IA para que construya lo que tú has pensado. A llegar desde la idea hasta un producto real funcionando.

En realidad dependerá del tipo de empresa en la que trabajes te pedirán que llegues hasta la creación final del producto o ya tendrán a un equipo de desarrollo para esto.

Pero aunque no te lo pidan en tu trabajo sigue siendo una ventaja porque cuando un cliente o una empresa vea que tú no solo le entregas un diseño, sino que le entregas algo funcional, real, vas a poder demostrar que sabes crear con IA desde la idea hasta el producto final.

No puedo garantizarte que con todo esto no vayas a perder tu trabajo en los próximos dos años. Hay decisiones que no dependen de ti. Hay empresas que están despidiendo a equipos enteros por razones que no tienen que ver con la IA sino con sus propias cuentas. Hay clientes que se van a creer la mentira de la app en cinco minutos hasta que les explote en la cara.

Y te voy a contar algo que me pasó hace unas semanas con un amigo programador al que reunieron en su empresa junto a todo el equipo de programación y les dijeron que o aprendían a trabajar a través de los agentes de Claude, o serían prescindibles. Porque la empresa, a partir de ahora, iba a trabajar así.

Es básicamente decirte o «trabajas con IA o no trabajas». Esto es horrible pero tengo que decir que al menos la empresa les va a dar una formación y les ha avisado. Mucho peor es las empresas que te despiden sin aviso y sin formación previas y contratan a gente que si sabe.

Te cuento esto porque creo que si ya está pasando con los equipos de desarrollo tarde o temprano pasará también con los equipos de diseño.

Comenzar a dar el salto a este nuevo cambio de paradigma que trae la IA en este 2026 es lo mejor que podemos hacer.

Así como aprender a usar bien estas herramientas de IA y esto pasa por ser tú el cerebro pensante con tu criterio y aprender a transmitirlo a la IA y a validar lo que te da.

Construir esta nueva forma de diseñar lleva tiempo, no se hace en un fin de semana ni copiando skills ajenas, tampoco viendo consejos en LinkedIn e Instagram.

Se hace practicando con IA, escribiendo y comunicando tu proceso, refinando, probándo con productos reales, equivocándose y volviendo a empezar.

Creo que es importante aceptar también que la formación continua forma parte de nuestra vida laboral como profesionales del diseño, da igual tu edad o experiencia, siempre tendrás que estar al día porque la tecnología avanza y como profesionales no nos podemos quedar atrás.

No te pierdas el webinar gratuito

Sé que nuestro recurso más preciado es nuestro tiempo así que espero que te haya aportado algo de visión este episodio o al menos que cuando te pregunten en una entrevista o conversación qué puedes aportar tu que no aporta una herramienta de IA puedes contestar sin pestañear.

Dentro de una semana, es decir el próximo miércoles voy a dar un webinar gratuito sobre este tema a las 19h lo he llamado De la idea al producto con la IA de Claude. Cómo usar Claude para crear un producto digital.

Ya estamos en esta cuenta atrás en la que no podemos hacer nada, es cuestión de tiempo que en las empresas nos exijan saber diseñar con IA, si estás en una buena empresa te darán o pagarán formación y si estás en una mala te dirán que te busques la vida.

SI TU sientes que te falta tiempo para todo, si sientes que te pasas el día ocupada con tu trabajo o vida persona y al mismo tiempo sientes que no has avanzado en estos pasos para comenzar a diseñar con IA y que no estás progresando ni viendo cambios.

Incluso si eres una persona que todavía no ha comenzado a dar sus primeros pasos en practicar el diseño con IA, necesitas venir al webinar gratuito.

En este webinar estaré yo junto al diseñador Christian Albelo, juntos te contaremos los pasos para llevar lo que tienes en la cabeza hasta una app real creada con la IA de Claude.

Si deseas asistir al webinar o ver la grabación, apúntate a mi newsletter en pildorasux.com

Mi newsletter es donde te cuento todo esto con más detalle y donde te mando no solo los nuevos episodios y webinars gratuitos sino también reflexiones sobre la profesión de diseño que no siempre acaba en un episodio.

Mi newsletter es la puerta gratis para quien quiere ir aprendiendo a diseñar con IA poco a poco, sin compromiso y también te contaré las novedades de cursos de mi escuela de tribux o te hablaré de mi membresía que ahora se llama “La tribU” porque tiene esa parte de comunidad tan importante para mi.

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Esto mismo le pasó a otro abogado en California en septiembre del 2025.

Quizás esos abogados son de las personas que usan ChatGPT o Claude varias veces al día, improvisando prompts y aceptando todo lo que le da la IA sin preguntarle lo más mínimo.

Te aseguro que no es la manera de utilizar la IA para que te ayude en tu trabajo.

Estos abogados ahora se enfrentan a multas e incluso la posibilidad de no poder seguir ejerciendo su trabajo.

Y es que si algo tengo claro es que…

Cómo usas la IA es tú responsabilidad.

La manera en la que deberíamos utilizar Claude o ChatGPT es creando nuestros propios asistentes ya entrenados. Crear nuestras propias skills para que los resultados no sean contenido genérico.

Es la manera de evitar que la IA, en vez de improvisar las respuestas, haga lo que tú necesitas que haga porque ya la entrenaste con unas instrucciones específicas al crear la skill.

Me hubiera encantado poder explicarles a estos abogados que así no se utiliza la IA.

Y si te digo la verdad, si hubieran sabido crear un asistente experto en una tarea específica en su caso experto en temas legales, con su propia metodología de trabajo, no estarían en esa situación.

Pero crear un asistente no es algo que se haga en 5 minutos.

El pasado miércoles estuve enseñando a mis estudiantes a crear sus propias skills de diseño con Claude, estuve dos horas explicando cómo funciona la creación de Skills, una hora teórica y otra práctica (creamos una skill en Claude).

Esta es justo la habilidad que marca la diferencia entre quien “sabe usar IA” y quien diseña con IA de forma crítica y profesional.

De eso va el curso “Crea tu equipo de asistentes de IA que diseñe contigo”.

Un curso para aprender a crear tus propios asistentes en ChatGPT y Claude, con tus instrucciones, tu criterio y tu metodología.

Dentro del curso encontrarás la nueva masterclass de Skills con Claude (2 horas de duración) donde te enseño, con un caso real, cómo crear una skill paso a paso.

Hoy tener tu propio sistema de asistentes en Claude parece un lujo pero en unos meses va a ser lo normal.

Hablar de “mis skills de diseño” o “mi sistema con IA” será igual que hablar sobre cómo diseñar un flujo con Figma.

Y sobre todo, no dejar que la IA Alucine porque todo lo que me da lo reviso porque es mi responsabilidad.

Una nota importante: el curso dejará de venderse este domingo 24 de mayo.

Si todavía no sabes cómo crear tus propios asistentes, este es el momento.

Y cierro este post como lo comencé, cómo usas la IA es tú responsabilidad, no puedes echarle la culpa a la herramienta de que no hayas revisado que lo que te da tiene sentido y en el caso de los abogados, es verídico.

Referencias

Las noticias de las que te he hablado antes las puedes leer aquí:

California issues historic fine over lawyer’s ChatGPT fabrications

El TSJ de Canarias multa a un abogado

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Al final había decidido no utilizar las redes sociales durante un tiempo para bajar el nivel de ansiedad que le provocaba ver todas estas publicaciones de gente hablando seguramente de Claude.

Si te digo la verdad, esa diseñadora podría ser cualquier persona que trabaja en tecnología.

A partir de aquí puedes escuchar el podcast o seguir leyendo:

El caso es que el año pasado todo el mundo hablaba de ChatGPT, yo incluida y ahora todo el mundo habla de Claude.

Ahora todo el mundo en redes está diciendo que tienes que dominar Claude y la verdad es que dentro de unos meses pues no sabemos que vendrá.

Llevamos meses oyendo dos discursos en redes sociales muy negativos, por un lado, personas que dicen que la IA va a arruinar el diseño. Que vamos a estar lanzando productos digitales a ciegas. Por otro, las que dicen que el diseño ha muerto. Que con un buen prompt y unas skills sacas una landing en cinco minutos, y para qué necesitas ya a un perfil de diseño.

Con la primera puedo estar un poco deacuerdo si es que quien lanza esos productos digitales no es un perfil de diseño pero con la segunda no estoy nada de acuerdo porque asume que diseñar es producir, que nuestro trabajo está en la producción de generar un flujo de generar la interfaz y que eso es sustituible por la IA.

Hay que entender que lo importante de nuestra profesión es entender el problema lo suficientemente bien como para saber qué hay que diseñar y por qué. Decir que nuestra profesión se queda en fase de ejecución es un error.

En realidad ahora podemos abarcarlo todo así que dicho esto, quitate ese estress porque a día de hoy, ninguna IA puede sustituir lo importante.

El contexto lo pones tu, el criterio lo pones tu y la responsabilidad de lo que haces con y sin la IA en tu trabajo es solo tuya.

Pero no podemos estar constantemente escribiendo buenos prompts y guardándolos en una librería de diseño, ponte luego a buscar cuál es el más adecuado para cada proceso de diseño.

Para evitar esto están los GPTs de ChatGPT y las Skills de Claude.

Da el salto de GPTs a Skills

Si eres de las personas que están cómodas con sus asistentes de chatGPT, te voy ya diciendo que tienes que dar el salto a probar las skills de la IA Claude que también son asistentes especializados en una tarea concreta (la que tu hayas creado y entrenado previamente).

Si escuchaste el episodio anterior, el 206, donde te conté los pasos para evolucionar a AI Designer, este episodio forma parte de la sección de diseñar con la IA.

No hace falta que lo escuches antes para entender lo que te cuento ahora pero si quieres el mapa completo o la vista de pájaro de lo que supone ser AI Designer te recomiendo que descargues la guía para entender el cambio que viene o mejor dicho que ya ha llegado a nuestra profesión.

Antes de entrar de lleno en las skills vamos a ver el ecosistema de Claude.

Conoce el ecosistema de Claude

Antes de profundizar con las Skill veamos el ecosistema de Claude, al igual que ChatGPT tiene la parte del chat y la del código que se llama Codex, el ecosistema de Claude tiene el chat, Claude Cowork y Claude Code. Esto puedes verlo al entrar a su interfaz.

Claude Cowork fue anunciado oficialmente por Anthropic el 12 de enero de 2026 como una vista previa de investigación, diseñado para automatizar tareas complejas directamente en el escritorio del usuario.

Inicialmente estaba enfocado solo para Mac pero un mes después ya estaba disponible para Windows.

La función de Cowork permite a la IA controlar el ordenador (mover cursor, clics, gestionar archivos) para automatizar flujos de trabajo al igual que el modo agente de ChatGPT. Tan sólo tienes que instalar un plugin en tu navegador de Chrome la aplicación de escritorio de Claude.

Cowork está construida sobre Claude Code por lo que puede actuar como un agente autónomo bajo tu supervisión y mediante un plugin del navegador de Chrome que tiene Claude le damos permisos para navegar por la web e interactuar con ella.

Es como el modo agente de ChatGPT, esto ya lo he

Esta es una breve introducción al ecosistema de Claude, ahora vamos a la versión gratuita de la IA de Claude que puedes usar a través de su chat.

¿Qué es una skill de Claude?

Una skill es como el manual de instrucciones de tu propio método de trabajo, escrito por ti para que una IA pueda aplicarlo y ejecutarlo cuando se lo pidas.

Le dices a Claude cómo trabajas tú una tarea concreta, qué reglas aplicas, qué evitas y qué incluyes siempre. Digamos que creas un prompt para explicar esa tarea.

Una vez creado lo introduces como nueva skill y la próxima vez que abras una conversación que toque ese tema, Claude consulta ese manual (es decir la Skill) y te ayuda como tu asistente especializado en esa tarea en la que lo entrenaste.

Esto te recordará quizás a los GPTs como asistentes inteligentes de los que te hable en el episodio 194 de mi podcast. Quizás pienses aquí que ya estás muy bien con los asistentes de ChatGPT que para qué quieres pasar a Claude.

Bueno pues simplemente porque Claude es diferente, es mejor, es decir sus resultados o sus outputs son mejores pero hasta que no lo pruebes no te darás cuenta por ti misma.

La diferencia entre una skill y un agente, es que una skills es un asistente con instrucciones que tú invocas y un agente puede ejecutar una secuencia, conectar herramientas, hacer cosas mientras tú no estás (aquí entra la otra parte del ecosistema Claude Cowork y Code) la que es de pago.

Yo trabajo ya con varias skills creadas por mi y me ayudan muchísimo en mi trabajo diario y por eso te cuento aquí en mi podcast y también he creado una masterclass que daré el próximo martes 19 de mayo del 2026 en mi membresía de tribUX

Y aquí hago introduzco otro término que seguro has escuchado antes.

Qué es un Markdown o fichero .md

Cuando guardes tu skill verás que se guarda en un forma .md, es un formato tipo texto que se llama Markdown.

Markdown es un formato de texto que puedes abrir con cualquier editor de texto.

Se ha vuelto el formato estrella para hablar con la IA porque los modelos están entrenados con millones y millones de textos escritos así. Para estos modelos de IA es como leer en su idioma natural.

Entienden la jerarquía, distinguen secciones, pillan el contexto.

Y mira, esto que parece un detalle técnico es bastante más interesante de lo que parece. Porque Markdown se está convirtiendo en el formato de la documentación viva de cualquier proyecto que use IA.

Quizás te suene el README.md, que es el manual de bienvenida de toda la vida en proyectos de código, pero que ahora se usa también para explicarle a la IA cómo va el proyecto.

Está el AGENTS.md, donde se documentan los agentes de IA que trabajan en un proyecto, qué hace cada uno y cómo se relacionan entre ellos.

También está el DESIGN.md, que es una propuesta abierta de Google Labs para describir sistemas de diseño en este formato. Tokens, intención de las decisiones, todo legible por una persona y por una IA al mismo tiempo.

Todo esto quizás te suene a documentación de sistema de diseño. A guidelines. A criterios escritos para que cualquiera que llegue al equipo entienda cómo se hacen las cosas. Exactamente lo mismo que llevamos años haciendo muchos años solo que ahora ese documento también lo lee tu asistente de IA.

Mucha gente cree que la IA es complicada pero en realidad es un territorio que podemos gobernar todas las personas

No sé si te suena que Google ha anunciado que liberará oficialmente el código fuente de su formato DESIGN.md, una especificación estandarizada desarrollada originalmente para su propia herramienta de diseño, Stitch.

Esta especificación convierte los sistemas de diseño en algo “nativo de agentes” y dicen sentará las bases del futuro del diseño. Esto impactará de lleno en la manera de construir sistemas de diseño basados ​​en agentes.

Ya sabes en qué formato se guarda una skill, ahora voy con un consejo y es que te atrevas a crear tus propias skills que no te quedes solo en usar las de otras personas.

Veo como en muchas redes sociales como esta te están vendiendo que la IA lo hace todo por ti, te ofrecen paquetes de cientos de skills que deberías estar usando ya.

No dejes que te vendan en redes que la IA te soluciona la vida, la IA no es mágica, quiero decir que en este caso concreto si la Skill no está bien planteada no distinguirá lo que está bien de lo que está mal y sus resultados (los outputs) no serán buenos.

Por esto en mi membresía de tribUX he decidio explicarlo este mes, si compraste mi curso de “Crea tu equipo de asistentes y agentes de IA que diseña contigo“ habrás recibido un correo donde te cuento que tendrás esta actualización de Claude.

Hazte a la idea que tu Skill de Claude, es tu criterio empaquetado en formato .md. Si tu criterio está claro, la skill funcionará bien y te podrá ayudar pero si no está claro, la skill amplifica el ruido.

¿Te acuerdas del episodio 205, la conversación con César Astudillo?

Pues César me contaba que hay que tener cuidado, porque la IA quizás te esté llevando más rápido a un sitio donde no merece la pena ir.

Te cuento esto ahora porque una skill bien creada debería llevarte más rápido al sitio al que tú ya sabías que querías ir porque tú decidiste antes, al crear esa skill qué querías y cómo lo querías.

Es decir tu objetivo aquí es que le des las instrucciones que quieres aplicar cuando llames desde el chat de Claude a esa skill específica que realiza una tarea concreta.

Una skill una tarea

Deberías crear una skill por cada tarea, no intentes que una única skill te solucione varias tareas y mucho menos si no están relacionadas.

Por ejemplo:

1. Una skill para analizar datos de entrevistas cualitativas

2. Una skill para hacer proceso de ideación

3. Una skill para crear landing page de ventas

4. Una skill para que te ayude con el UX writing

Además debes ser específica en cuanto a lo que necesitas que haga, el resultado que quieres y lo que no quieres. Vamos cuando la crees debes escribir un buen prompt que es la instrucción que le das a la IA para pedirle lo que quieres aplicando un rol, un contexto, ejemplos especificos así como restricciones.

Crea tus skills antes de usar las ajenas

Una persona junior puede usar skills hechas por otra gente y avanzar porque esa persona está aprendiendo pero si no tiene experiencia en diseño es posible que prefiera limitarse a usar skills ajenas.

Pero si eres un perfil senior debes de crear las tuyas propias porque sino lo que estás haciendo es trabajar con el criterio de otra persona.

Tu valor diferencial es justamente el tuyo.

El que has construido en años de proyectos, de errores, de clientes difíciles. Si tú no empaquetas tu criterio, otra persona empaquetará el suyo. Y lo usará todo el mundo. Incluida tú.

Y esto es, para mí, el corazón de lo que llamamos rol curator.

No es la persona que tiene más skills instaladas sino la que tiene un marco propio claro y es capaz de empaquetarlo y dirigirlo.

Aquí tienes una plantilla para comenzar a crear una skill propia:

>> Descarga la plantilla relacionada

Un ejemplo

La semana pasada estuve construyendo una skill de Claude para el análisis de la investigación en la que estamos ahora con el curso de Grupo de trabajo actual. Ya tenía un GPT creado y pensé que era tan fácil como pasarlo directamente a Claude y que creara la skill a partir de las instrucciones del otro.

Pensé que sería rápido pero la verdad es que tienes que echar un buen rato, contestar algunas preguntas que te hace Claude y finalmente hacer un test a ver si funciona bien o no.

Llevo años haciendo research, sé analizar las transcripciones de una investigación y separar lo que es una opinión puntual de lo que es un patrón.

Mi preocupación al crear la skill es si sería capaz la IA de Claude de aplicar mi criterio.

Cómo hacer que la metodología que hemos aplicado en años de proyectos que está dentro de nuestra cabeza pase a una serie de instrucciones para crear una skill que sirva de asistente de research.

Te pongo un ejemplo: imagina que entra alguien junior a trabajar contigo y le tienes que explicar cómo planteas tú una entrevista cualitativa. Le explicas qué estructura planteamos, qué tipo de preguntas haces al principio, cuáles evitar para no sesgar. Cómo gestionas los silencios. Qué tipo de pregunta abres y cuál cierras.

Pues crear una skill es eso, le das las instrucciones una vez, y ya puedes usarla infinitas veces.

Al final estuve creando la skill con la ayuda de la IA de Claude y funciona bien pero si te digo la verdad lo que más complicado de crear esa skill fue tener la claridad de lo que quería pedirle que trasladarle el proceso que tenía en mi cabeza.

Ahora estoy creando otras skills poniendo foco en qué tipo de asistente o skill necesito ahora y cómo puedo poner a trabajar a esas skills juntas si lo veo necesario a través de un plugin de Claude.

Otro consejo que quiero que te lleves de este episodio es que debes tener claro que debes testar tus skills muy muy bien y no confiar a ciegas en ellas.

Por qué deberías crear tus skills

Qué es una skill y por qué debes de comenzar creando una teniendo en cuenta tu criterio. No intentando que la máquina, la IA te lo solucione todo sino pensando bien donde tiene sentido dentro de tu proceso de diseño.

Porque este episodio lo he creado para ti para que entiendas que tus skills son tu sistema de diseño. Si no conoces cuál es tu método o sistema debes comenzar a documentarlo primero.

Imagina la ventaja de todo esto, tener tus propias skills es como tener un equipo propio de asistentes especializados que te ayudan.

Marie-Claire Dean es la diseñadora que te he comentado antes y que ha construido su propia colección de skills de diseño en Claude que comparte en su blog.

Según ella sus skills de Claude no sustituyen el criterio sino que lo potencian.

Lo que si tienes sentido compartir con la IA son los marcos, las listas de comprobación, el conocimiento estructural que llevamos en la cabeza y que aplicamos cuando hace falta.

Tendemos a pensar que el valor está en el resultado que sale de la IA pero en realidad se encuentra en la comprensión que se adquiere al hacer el trabajo, es decir en tu experiencia y cómo aplicas el uso de la IA en tu trabajo.

Es importante que entiendas que la decisión final de cómo y cuándo usarla es tuya. La responsabilidad de los resultados de la IA es tuya, por lo tanto si te quedes con usar las skills de otras personas, debes de testarlas muy bien para asegurarte de que los resultados son válidos para ti.

Quiero decir que no puedes ir a tus stakeholders con un diseño genérico hecho con la IA eso descuida que ya lo están haciendo algunas empresas y personas que emprenden que no tienen ni idea de producto digital.

Una tarea para ti

Teniendo en cuenta esto, te traído una pequeña tarea que sí puedes hacer esta semana para crear una skill desde cero.

No sé si sabes qué son las SOPs humanas, son básicamente una guía para que una persona siga un proceso paso a paso.

La SOP humana está pensada para lectura y ejecución por parte de una persona.

Quiero que mires tu trabajo de los últimos quince días. Identifiques una tarea que hayas hecho varias veces, alguna en que tengas que repetir mucho o que sabes hacer bien pero preferirías que hiciera otra persona de tu equipo (en este caso será tu skill de Claude).

Coge una libreta sin abrir Claude todavía y escribe, con calma, tu Sop humana, es decir escribe el listado de cosas a realizar que podrías aplicar cuando haces esa tarea, tu Sop humana es una guía.

Si al hacer este ejercicio te das cuenta de que ha sido capaz de escribir unos pasos o reglas a tener en cuenta, enhorabuena, tu criterio está más claro de lo que pensabas.

Si te das cuenta de que no sabes muy bien qué reglas estás siguiendo, ese es el dato más importante que vas a sacar de este episodio, justo ahí está el trabajo que debes hacer. Comienza a documentar los pasos de tu trabajo, quizás nunca lo hiciste, es el momento ahora.

Es importante destacar que la calidad del resultado no depende de tu habilidad diseñando, sino de cómo configuras la Skill y cómo la utilizas.

Las Skills de Claude son paquetes de instrucciones modulares para que Claude aplique ese procedimiento que ya tienes escrito y cuando detecta que es relevante tu Skill de Claude se activará para ayudar al modelo a decidir qué conocimiento cargar según la tarea que le escribas.

Crear skills bien hechas parte de la práctica. Requiere de tu iteración, feedback, de saber ver donde se equivoca en sus outputs y corregirla.

Al crear esa skill debería incluir el resultado esperado o (outpout) y qué debería evitar siempre, también escribe qué hace que el resultado sea realmente tuyo (imaginate por ejemplo que el resultado deber siempre aplicar un criterio ético y de accesibilidad que tu decidas).

Recuerda que el (criterio, contexto y las decisiones difíciles) es tuyo al 100%, no es del resultado que te de esa skill, ahí es donde aportas valor. Piensa cómo puedes crear esa skill para que pueda ayudarte en el proceso y que se note que el resultado es tuyo.

Espero que tengas la voluntad de ponerte con ello ya, comiences a utilizar tus asistentes de IA como apoyo en tu trabajo.

Conclusiones finales

Aquí acaba este episodio, espero que tengas la voluntad de ponerte a crear tus skills o asistentes de diseño y que dejes atrás cualquier estrés que te pueda estar generando todo este cambio de paradigma que estamos viviendo.

Una vez tengas controladas las skills puedes continuar aprendiendo todo el ecosistema de Claude, pasito a pasito y sin estrés.

Así es como lo estoy haciendo yo y todo el mundo.

Si prefieres aprender a crear una skill conmigo, el próximo 19 de mayo a las 19h daré una masterclass dentro de mi membresía de tribUX, que se quedará grabada para quien no pueda ir al directo.

Si eres más de cursos también tienes un curso donde te hablo de cómo crear tu propio equipo de GPTs y donde subiré esta masterclass también.

Te dejo también una plantilla que he creado para mi escuela de tribUX, descárgala desde los recursos relacionados de este episodio en pildorasux.com/207

Entra en www.escuelatribux.com si quieres aprender conmigo y tener una guía de cómo crear skills de diseño propias.

Referencias

Aquí las referencias de las que te he hablado en este episodio y artículo.

Las skills de Marie Dean.

Aquí tienes un artículo de una diseñadora que comparte algunas skills de diseño, yo todavía no las he probado porque estoy ahora creando las mías propias pero quizás puedan ser de interés para ti.

MC Dean percolates

I Built 40 Inclusive Design Skills for AI Agents

Most accessibility failures don’t originate in code. They originate in design decisions made weeks or month…

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6 months ago · 12 likes · MC Dean

La noticias sobre el Design.md de Google.

Department of Product

DESIGN.md Explained - The Format Reshaping How AI Builds UI

🔒 The Knowledge Series breaks down emerging AI technologies with practical playbooks designed specifically for product teams. Get 100+ guides and practical tutorials covering everything from Claude Code and MCP to agentic workflows, vibe coding, and more…

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4 months ago · 58 likes · Rich Holmes

Otros episodios relacionados a este:

Píldoras UX

8 pasos para ser AI Designer

Hoy te quiero hablar de la transformación en nuestro mundo profesional que ha traído la Inteligencia Artificial Generativa, no sé si has visto que muchas personas que antes eran Product Designers o UX Designers ahora se están poniendo la etiqueda AI Designer…

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4 months ago · 2 likes · Gema Gutiérrez

Píldoras UX

Diseño de interfaces conversacionales e IA

¿Te has sentido alguna vez atrapada en una llamada con una máquina que no te entiende? Esa experiencia, que tantas personas comparten, tiene mucho que ver con cómo (no) se diseñó esa interfaz conversacional…

Read more

10 months ago · 3 likes · Gema Gutiérrez

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En realidad detrás de esa etiqueta sigue estando nuestra profesión diseñadoras digitales, pero añadiendo “AI” delante hace ver que ya sabemos diseñar con la IA y para la IA.

Hablemos bien alto y claro de este nuevo paradigma en el diseño y creación de productos digitales.

Escucha el episodio relacionado

Escucha el episodio y descarga la guía.

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Pero antes de nada quiero decirte que hay algo que debes saber: y es que solo por ya conocer que estamos ante un nuevo paradigma y que las reglas están cambiando, ya juegas ya con una ventaja competitiva que muchas personas no tienen.

Y eso es lo más poderoso que puede darte este cambio: ser la primera en adaptarte a él.

Porque todavía muchas personas se piensan que usar la IA es abrir GPT o Claude y preguntarle cosas o pedirles que te escriban o analicen un texto. Esto es como algo muy muy básico y ahí no está este cambio de paradigma del que te hablo.

Ese no es el camino correcto para ser AI Designer.

Durante los 8 pasos de mi guía vas a recorrer el camino para este cambio. Los pasos son los siguientes:

1. Debes hacer un cambio de mentalidad

2. Aprende el proceso de diseño con IA y para la IA

3. Lee Libros, blogs y podcast para hacer este cambio

4. Una vez sepas la teoría, practica lo aprendido

5. Demuestra tu experiencia

6. Entra en comunidades

7. Cree en ti

8. Itera y mejora

¡Comenzamos!

Paso 1. Debes hacer un cambio de mentalidad

Con la llegada de la IA generativa, nuestro perfil profesional como diseñadoras de producto digital se ha transformado. Nuestro rol está evolucionando hacia algo más cercano a un curator o curadora de las herramientas con IA, esto supone un cambio en tu proceso de diseño pero sobre todo un cambio de mentalidad.

A partir de este 2026 verás cómo nuestra profesión va a tener un rol mucho más estratégico y mucho menos ejecutor.

Y del lado ejecutor se espera que seas capaz con de lanzar ya productos digitales que funcionen, lo bueno es que esto lo puedes hacer con IA, no hace falta saber programar.

La IA acelera todos los procesos y evidentemente también nuestra forma de trabajar.

¿Y qué nos ha traído este cambio? Pues tres cosas principales:

1. La liberación de tareas repetitivas. Vas a usar la IA como un asistente que te quita de encima labores repetitivas, esto debería liberarte para potenciar tus capacidad de innovación y enfoque estratégico.
   

2. La optimización y automatización del proceso UX/UI. Si antes una empresa te daba un mes para hacer una investigación (con suerte), ahora te van a dar una semana. Me invento los tiempos, pero la idea es esa: la IA ha cambiado los plazos del proceso de diseño.
   
   Y aquí entran dos términos que tienes que tener clarísimos: Vibe Design y Vibe Coding. Vibe Design es un enfoque de diseño asistido por IA generativa que reemplaza la forma tradicional, más artesanal, más craft, por un diseño basado en instrucciones o prompts.
   
   Vibe Coding es lo mismo pero aplicado al desarrollo: construyes software describiendo los resultados que quieres en lenguaje natural, en lugar de escribir código línea por línea. Tu ya puedes hacer ambas cosas.
   

3. Desafíos laborales y éticos. Hay un debate global muy activo sobre el futuro del empleo en el sector. Hay empresas que están aprovechando esta disrupción para echar gente a la calle, y aquí tengo que decirlo: la mala no es la IA, son las empresas. Porque al final, somos las personas quienes aportamos criterio, contexto, ética y responsabilidad.

Y aquí entra el término HITL, Human in the Loop, literalmente, “humano dentro del ciclo”. Se usa para describir sistemas, procesos o decisiones en los que una persona participa activamente para supervisar, validar, corregir o complementar el trabajo de una máquina.

Somos curators de la IA, aquí esta gran parte del cambio de mentalidad que debes hacer, el otro es que ya no tienes por qué quedarte sólo en el diseño, ya puedes lanzar un producto digital real.

Paso 2. Aprender el proceso de diseño con y para la IA

En este punto del ebook diferencio dos perfiles. Si ya eres UX o Product Designer y quieres aprender más sobre IA, este apartado va para ti. Y si quieres aprender desde cero a ser AI Designer, también, pero con un matiz importante que te cuento ahora.

Si ya eres UX o Product Designer, lo que tienes que aprender es esto:

Diseñar con la IA. Saber crear buenas instrucciones (prompts), tener tu propio equipo de asistentes y agentes de IA con un propósito específico (research, writing, accesibilidad, product design...) usando ChatGPT o Claude. Y unir esto a herramientas de UI generativa y Vibe Coding como Stitch, Visily, UX Pilot, Figma Make, Cursor o Lovable. Pero recuerda: tú decides siempre. HITL, siempre.

Diseñar para la IA. Aquí casi nadie está poniendo el foco. Esta parte trata de saber diseñar productos digitales que tengan integrada IA. Saber diseñar interfaces conversacionales será cada vez más importante, y conocer los patrones con IA y cómo funciona la IA por dentro será esencial para trabajar la transparencia, el control, el feedback y la mitigación de errores. La generación de confianza es y será un pilar esencial de la experiencia de usuario.

¿Y qué pasa si todavía no eres UX o Product Designer? Pues que tienes que aprender la metodología centrada en la persona usuaria antes de meterte con la IA. Porque si no tienes claro cuál es el proceso de diseño, difícilmente vas a tener criterio cuando uses IA para diseñar.

Hay 3 pilares imprescindibles que tienes que aprender antes de diseñar con IA: investigación UX y estrategia de negocio, diseño de interacción y visual, y diseño inclusivo y ético.

Si no tienes ni idea de UX, vete a un itinerario de diseño que he creado en el episodio 100 del podcast. Si ya estás en mi escuela online de tribUX pídeme por correo que te mande el itinerario de investigación, interacción y diseño ético.

Paso 3. Lee y escucha: Libros, blogs y podcast

Además de cursos online o presenciales, otra forma de aprender es leyendo y escuchando. Aprender de forma autodidacta requiere constancia y debe formar parte de tu día a día.

En el ebook te dejo referencias divididas en dos bloques. Para diseñar con la IA te recomiendo:

1. El episodio de Píldoras UX sobre agentes de IA para UX Designers.

2. Qué es la Inteligencia Artificial Generativa con Raúl Pérula.

3. La guía de estudio “Using AI for UX Work” de Nielsen Norman Group.

4. El blog UX Tigers de Jakob Nielsen

5. Y los tutoriales de Nick Babich en UX Planet y YouTube.

Para diseñar para la IA:

1. Escucha el episodio de diseño de interfaces conversacionales con Sofía Hernansanz, que vuelve a Tribux a dar una masterclass este mes de mayo de 2026 donde vamos a aprender a diseñar y crear un chatbot.

2. Ser Model Designer con Paz Pérez.

3. También tienes las Guidelines for Human-AI Interaction de Microsoft,

4. La librería de patrones de IA de Emily Campbell

5. La guía completa AI UX Playground.

Y dos libros de referencia: “AI for UX Designers” de Lise Pilot y “UX for AI” de Greg Nudelman. El primero lo estamos leyendo ahora mismo en el club del libro de Tribux. Es muy sencillito, tiene menos de 100 páginas, y en junio vamos a hablar de él en la membresía.

Paso 4. Practica lo aprendido

Aquí voy a ser muy directa: de nada te sirve la teoría si no la practicas. Y cuando hablo de practicar, no me refiero a “mejorar un email con IA”.

Eso no es aprender a diseñar con IA.

Aprender a diseñar con IA es saber crear un prototipo funcional con Figma Make, saber pedirle a Claude que te genere una landing page a partir de la información que le das, saber crear un asistente con IA, un GPT específico, una skill dentro de Claude. Todo eso es diseñar con IA.

Y muy importante: no asumas que la IA es mágica ni infalible. Tienes que aprender a darle instrucciones claras, revisar su trabajo y corregirlo, igual que harías al supervisar a una persona junior.

La IA amplifica todo lo que le alimentas, lo que significa que una instrucción poco clara produce resultados mediocres. Puedes pasarte horas intentando que la IA haga cosas para las que no está capacitada.

Y aquí entra otra cosa que veo poquísimo en el sector: hacerse las preguntas adecuadas.

Forma parte de nuestra profesión y te las dejo aquí para que te las apliques:

¿Qué tareas tiene sentido que delegue a la IA sin pensarlo? ¿Y cuáles sigo haciendo yo aunque podría delegarlas? ¿Por qué?

¿He ganado tiempo real, o lo he reinvertido automáticamente en producir más? ¿Trabajo menos horas que hace dos años, o las mismas pero con más outputs?

¿Qué parte de mi trabajo me gustaba antes, ahora la hace la IA, y la echo de menos?

Cuando estés diseñando, haz lo mismo: usa la IA como tu asistente, no como tu reemplazo. Diseña tú un flujo o un wireframe en Figma y luego pídele a la IA que te diga cómo lo mejoraría. Acostúmbrate a comunicarte así con ella como si fuera tu asistente pero donde tú pones el criterio.

Ahora está todo el mundo hablando de los agentes de IA que automatizan procesos pero parece que no hay un debate abierto sobre qué procesos tienen sentido ser automatizados y cuáles no.

Es como si quisieramos que la IA lo hiciera todo de forma mágica apretando tan solo un botón. Esto no funciona así, tu eres la persona responsable de lo que hagan esos asistentes y agentes por ti.

Paso 5. Demuestra tu experiencia

Aquí te tengo que dar la noticia que nadie quiere escuchar: por mucho que aprendas a manejar la IA, no vas a encontrar trabajo solo por eso. Saber IA es necesario, igual que saber inglés. Pero no es un diferencial mágico. Sigue siendo el mismo problema de siempre: las empresas piden experiencia.

Para encontrar trabajo necesitas demostrar lo que sabes a través de tu portfolio. Y una de las grandes dudas de los perfiles junior recién salidos de la escuela es cómo conseguir un portfolio que muestre algo más que proyectos personales.

Hay cuatro caminos para conseguir experiencia real:

Opción 1. Ayuda a startups que necesitan revisión de sus productos digitales. Hay muchas que darían lo que fuera por unas horas tuyas.

Opción 2. Crea tu propio proyecto de emprendimiento.

Opción 3. Consigue un trabajo como junior en diseño de producto digital. Es difícil, te lo digo desde ya, porque la mayoría de empresas piden de 2 a 3 años mínimo.

Opción 4. Únete a nuestro programa Grupo de Trabajo en Tribux, donde lanzamos entre 2 y 3 ediciones al año para diseñar un producto digital real, paso a paso, con stakeholders implicados, y que luego puedes meter en tu portfolio.

Y te dejo con una frase de un artículo de Torres Burriel que me parece clave:

“La industria no busca a alguien que solo sepa usar herramientas de IA, sino perfiles de diseño senior capaces de liderar con visión”. Torres Burriel.

Tienes que generar confianza, y eso pasa por mostrar que sabes diseñar producto, que sabes diseñar con IA y para la IA, y que tienes una visión estratégica que impacta positivamente en el negocio.

Paso 6. Entra en comunidades

Ahora más que nunca, los contactos importan. Ir a eventos, formar parte de comunidades, hablar con gente del sector. El trabajo está ahí, en las conversaciones. La mejor forma de encontrar oportunidades es construir lazos a largo plazo con otras personas del sector.

Te dejo algunas referencias para empezar: busca meetups de diseño en tu ciudad en Meetup.com, mira los eventos de Píldoras UX en Eventbrite (online y presenciales), el festival de diseño ético Ethical Shift que lanzamos en octubre de 2025 y que vuelve en 2027, la Comunidad de Diseño Ético liderada por Daniela Peñaranda y Liz, a la que voy a traer pronto al podcast.

También DesignShapers, que está muy enfocada en IA para Product Designers, y Ladies that UX, comunidad que en su día estuve liderando y a cuyos eventos sigo yendo.

La semana pasada estuve en un evento de Ladies con un debate muy interesante sobre IA, sobre hacia dónde está virando el mercado de producto digital. No te pierdas estos eventos donde puedes hacer contactos y formar parte de estos debates.

Si estás dentro de la membresía de mi escuela tribUX, aprovecha al máximo nuestra comunidad de Discord donde hay muchas diseñadoras que ya está trabajando en diseño UX, otras que ya están en el camino y todas aprendiendo esto de diseñar con y para la IA.

Paso 7. Cree en ti

Se que este cambio de paradigma que ha traído la IA generativa ha sido como un bofetón en la cara para mucha gente. Veo a muchísimas personas con síndrome de la impostora, sintiéndose fuera de su zona cómoda, agobiadas. Y este punto está justo para esas personas.

La IA es una herramienta, no te sustituye. Tú decides como AI Product Designer cómo construir esas experiencias.

Pero al mismo tiempo, tienes que pensar dónde te ves en el futuro: ¿en diseño estratégico? ¿En diseño conversacional? ¿En ese rol de model designer?

Eso sí, sé consciente de que el futuro de nuestra profesión está más en ser curator u orquestadora y menos en la ejecución.

No aceptes todo lo que hace la IA debes ser tú quien ponga el criterio, mostrar tu valor en pensamiento estratégico y visión de negocio. Eso es lo que te convierte en un perfil profesional confiable, ese al que las empresas quieren mantener cerca y no sustituir por una herramienta.

Te dejo otra frase interesante que explica nuestro nuevo rol:

“Se trata de articular el qué y el por qué con la suficiente claridad para que la IA pueda gestionar el cómo.”. - Benhur Senabathi (Designers as agent orchestrators)

Mi consejo: recorre tu camino poco a poco pero con sentido de dirección.

No te compares con otras personas que parecen las gurús de la IA.

Compárate contigo misma de hace 6 o 12 meses y trata la inseguridad como una señal de crecimiento: si estás subiendo de nivel, es normal sentir fricción.

Paso 8. Itera y mejora

Una vez recorrido todo este proceso, vuelves a la casilla de salida, como en el juego de la oca, trabajar en tecnología implica aprender toda la vida.

Si no te apasiona aprender continuamente, esta no es tu profesión.

Así que en esa iteración vamos a mejorar tus habilidades duras y blandas.

Dicen que las blandas son las más importantes en la era de la IA.

Te dejo algunas que me parecen clave:

• La empatía y escucha activa.

• La colaboración.

• La gestión del tiempo y foco, adaptabilidad y aprendizaje continuo.

• Tener mentalidad de producto, pensamiento crítico y toma de decisiones.

• Liderazgo y facilitación.

• Negociación y manejo de stakeholders.

• La comunicación clara.

En el ebook te dejo un pequeño espacio para que hagas tu lista personal: qué habilidades duras quieres entrenar en 2026 (por ejemplo, redactar mejores prompts) y qué habilidades blandas quieres mejorar (por ejemplo, tu pensamiento crítico).

Descarga el eBook y tómate un rato para hacerlo.

Ya tienes el mapa

Con esta guía ya tienes el mapa, si sientes que sigues sin saber cómo llegar al destino, en escuelatribux.com te esperamos.

Tenemos una membresía donde ya estamos poniendo en práctica todo esto de diseñar con y para la IA, con un camino estructurado en tres fases. Y si las membresías no son lo tuyo, también tenemos cursos sueltos.

Este episodio del podcast no es suficiente porque es quedarte en la teoría. Ponte a practicar ya. Porque si no practicas, la teoría se acaba olvidando.

Bájate la guía gratis suscribiéndote a la newsletter en pildorasux.com. Y si te ha gustado este episodio, compártelo con alguien que también esté en esto del diseño UX.

Nos vemos en el próximo episodio 🙂

Lo bueno es que como dice César…

Escucha el episodio completo con uno de lo grandes diseñadores estratégicos de España.

Escucha este episodio para entender que:
1. El diseño estratégico te da una silla en la mesa donde se toman las decisiones importantes, no solo donde se ejecutan.
2. Te protege frente a la automatización, las tareas ejecucionales son cada vez más reemplazables por IA, la estrategia, todavía no.
3. Amplía tu impacto real, dejas de diseñar pantallas para contribuir a la dirección de la organización entera.

La masterclass de César Astudillo

Aprende cómo aportar más valor en tu profesión no quedándote sólo en la fase ejecutora sino ir más allá haciendo un impacto real en negocio. Ir a la masterclass.

Aprende con César y únete a la membresía de tribUX, la escuela de Píldoras UX.

Por qué potenciar tus habilidades en diseño estratégico

Nos hemos centrado durante décadas en diseñar interfaces, optimizar flujos y mejorar la experiencia una vez que el problema ya estaba definido.

Esto puede ser genial pero César explica en esta entrevista que hay un problema y es nuestro valor dentro de la empresa es bajo si nos quedamos en la ejecución.

Cuando entras tan tarde en el proceso de diseño, hay decisiones que ya no se pueden tocar, decisiones que probablemente podrían haber sido mejores si un perfil de UX, con mentalidad de diseño centrado en las personas, hubiera estado antes.

Antes del inicio de todas las decisiones es donde comienza el diseño estratégico.

Tiene que ver con ayudar a una organización a entender qué está pasando realmente antes de lanzarse a construir soluciones.

Con tratar de entender cómo encaja lo que estás diseñando dentro del negocio. Empiezas a pensar en términos de mercado, de sostenibilidad, de impacto real.

Diseñar no solo para la persona usuaria, sino también para que la solución tenga sentido en el contexto en el que vive.

El diseño estratégico es cuando empiezas a participar en conversaciones donde se decide qué hacer, por qué hacerlo y qué no hacer. Es, como se suele decir, tener una silla en la mesa donde se toman las decisiones importantes. – César Astudillo

En estos casos, ese camino te lleva aún más lejos. Llega un punto en el que no solo contribuyes a productos, sino a la propia estrategia de la organización (aquí es donde realmente puedes ser esencial en todo el proceso).

Qué papel juega la IA en el diseño UX

También le pregunté a César por el tema que está en boca de todo el mundo: el impacto de la inteligencia artificial en nuestra profesión.

Según César, gran parte de la vulnerabilidad que siente la UX ante la IA se debe a que, en los últimos 20 años, nuestra disciplina ha girado demasiado hacia lo técnico.

Esto ha hecho que nos alejemos de dos cosas esenciales:

1. Las personas usuarias

2. El negocio.

Comenta que nos hemos instalado en un rol cómodo dentro de los equipos ágiles, entregando pantallas sin preguntarnos si lo que construimos tiene sentido estratégico o económico.

César propone volver a hablar con usuarios reales, hacer observación, etnografía, trabajo de campo. Cosas que la IA no puede hacer todavía.

También recuperar contacto con el negocio y tener más responsabilidad porque la IA no puede rendir cuentas y cuando alguien tiene que hacerse responsable, ahí seguimos siendo insustituibles.

Se puede llegar al diseño estratégico desde el Research

Esta pregunta me la llevo haciendo años. ¿Los perfiles de UX Research o Service Design están haciendo ya diseño estratégico sin llamarlo así?

La respuesta de César es que sí, están bien encaminados, pero con un matiz importante.

Una investigadora UX tiene la habilidad de formular demandas de información, salir a satisfacerlas y traer hallazgos relevantes.

Eso es muy estratégico pero para que realmente haga diseño estratégico necesita estar presente cuando esos hallazgos se transforman en decisiones.

No en entregar el informe y marcharse.

Con un perfil de Service Design pasa algo parecido: como tienen una visión de la relación con el cliente más amplia que la digital, contemplando espacios físicos, conversaciones, paquetes, todo el Customer Journey, sus hallazgos suelen desafiar la división clásica entre departamentos.

Eso les convierte, según César, en «agentes de transformación» y desde ahí al diseño estratégico hay un paso corto.

Las habilidades que necesitas

Si quieres moverte hacia el diseño estratégico, César apunta tres habilidades que considera clave, además de las propias del Research y la visión holística del cliente.

Pensamiento sistémico. Entender que la realidad que observamos está formada por partes que intercambian materia, energía e información entre sí y que pueden producir comportamientos inesperados. Ver el todo, no solo la pantalla.

Pensamiento estratégico. Y aquí César da una definición que me encantó: la estrategia es la manera en la que te desenvuelves cuando tus deseos son infinitos y tus recursos son finitos. Saber que hay 14 cosas importantes que hacer y elegir solo dos. Eso es estrategia. Lo demás es un listado de buenas intenciones.

Comunicación movilizadora. No solo escuchar bien, que ya lo hace una buena investigadora, sino ser capaz de atraer voluntades y recursos hacia tus proyectos. Contar historias que muevan a la gente.

¿Por qué dar el salto a lo estratégico?

Le pregunté a César cuál es el motivo principal para moverse del diseño de ejecución hacia la estrategia y él da estos tres motivos:

• El primero es la supervivencia profesional: si te quedas en el nicho ejecucional, tus tareas serán cada vez más automatizables. Siempre habrá empresas de élite que busquen el craft excelente, pero la mayoría irá a por «suficientemente bueno con IA».

• El segundo es esa frustración que ya hemos nombrado: si quieres estar en los momentos en que se toman las decisiones que importan, tienes que subir en el ciclo de vida de la innovación.

• La tercero es el impacto: si tienes ambición de hacer una contribución real a que tu organización sea parte de la solución ante los retos que tenemos como humanidad, desde una posición estratégica puedes hacer más.

Eso sí, hay un precio. Pierdes contacto con el craft y tienes que tener una alta tolerancia a la ambigüedad, porque te moverás en el momento más confuso de los proyectos.

La masterclass de César Astudillo

Aprende cómo aportar más valor en tu profesión no quedándote sólo en la fase ejecutora sino ir más allá haciendo un impacto real en negocio. Ir a la masterclass.

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Quizá la forma más clara de entender todo esto es con una pregunta sencilla: ¿Prefieres seguir ejecutando decisiones o te gustaría empezar a participar en ellas?

Por cierto verás que César se comunica a través del femenino genérico, si quieres saber por qué, entra a escuchar este episodio del podcast sobre lenguaje inclusivo.

Recursos

Linkedin de César Astudillo

Buena estrategia, mala estrategia, de Richard Rumelt. Libro recomendado por César en la entrevista.

En el episodio hablamos sobre Vibe Coding que es un enfoque de desarrollo asistido por IA donde el software se construye describiendo los resultados deseados en lenguaje natural, en lugar de escribir código línea por línea.

Con Figma Make ya puedes hacer esto, en la conversación con Christian hablamos también sobre si Figma ha muerto por llegar tarde en el lanzamiento al mercado de Figma Make.

Además ya tienes disponible en escuela tribUX este curso de tan sólo 2 horas de Figma Make con Christian Albelo como profesor.

Conoce el curso «Crea prototipos funcionales con Figma Make».

Christian tiene ese don de explicar lo complicado sin que lo parezca, por eso te recomiendo que escuches este episodio y que entres al curso online para que aprendas a manejar Figma Make, ¡En tan sólo 2 horas! y por 49€.

Pero…¿Qué está pasando?

El caso es que este episodio ha generado una conversación bastante interesante que te quiero contar en este correo.

Hace 3 días que recibí un comentario en Spotify y ayer mismo otro comentario en Instagram que aparte de hacerme muchísima ilusión ha generado en mi las ganas de escribirte este correo.

Los comentarios son de Raquel y Paz.

En Spotify, Raquel dejó este comentario: “Sería interesante que hicieras un análisis entre Figma Make y Stitch, ya que creo que este último es bastante potente, aparte de que hay más libertad con su plan gratuito. En Figma, para poder usar el potencial de Figma Make, sí o sí tendrás que pagar un plan de pago.”

Raquel tiene toda la razón. Stitch de Google está en beta, pero hace tan solo unas semanas lanzó una actualización que generó un impacto real en el mercado: una caída del 12% en las acciones de Figma en dos días.

¿Qué significa esto?

Básicamente que el Vibe Coding y el Vibe Design ya está aquí pisando fuerte y que, si Figma no se pone las pilas, irá perdiendo cuota de mercado como le pasó a Sketch.

En el vídeo de Instagram que subí hace tan solo tres días, Christian comenta que cree que es difícil que Figma muera porque muchas empresas tienen su ecosistema de diseño construido sobre esta herramienta.

Christian tiene toda la razón: si ocurre, no será de un día para otro. Sketch tardó varios años en perder su cuota de mercado.

Al ver el vídeo, Paz Pérez (la diseñadora a la que entrevisté en el episodio 200 sobre “Ser Model Designer”) dejó un comentario muy interesante diciendo: “Tanto Google como Amazon se van de Figma este año. Veremos si pueden, pero el futuro de Figma es complejo.”

El caso es que estoy segura de que Figma ya está al tanto de todo esto y hará lo posible por no quedarse atrás.

Lanzar Figma Make fue un paso adelante importante.

A principios de este año lancé un reto en tribUX y lo que trajeron las diseñadoras de la membresía fue increíble. Christian también vino y nos enseñó una webapp real que explica en su curso.

Dando el salto al Vibe Coding

Y ahora viene una pregunta para ti…¿Deseas dar el salto al Vibe Coding de la mano de Christian?

En este curso aprenderás paso a paso Figma Make. Desde cómo escribir prompts que realmente funcionan, hasta cómo conectar lo que construyes con una base de datos (Supabase) o con una API para traer datos reales, y no quedarte en un simple prototipo.

Conoce el curso «Crea prototipos funcionales con Figma Make».

Christian tiene ese don de explicar lo complicado sin que lo parezca, por eso te recomiendo que escuches este episodio y que entres al curso online para que aprendas a manejar Figma Make, ¡En tan sólo 2 horas! y por 49€.

Te hablaré muy pronto sobre el Vibe Coding y Vibe Design en el podcast, veremos por qué está impactando el Vibe Design la industria del diseño como te comento en este artículo.

El diseñador Christian Albelo viene a contarnos su experiencia creando productos digitales funcionales con Figma Make.

>> Descargar transcripción

Conoce el curso «Crea prototipos funcionales con Figma Make».

Christian tiene ese don de explicar lo complicado sin que lo parezca, por eso te recomiendo que escuches este episodio y que entres al curso online para que aprendas a manejar Figma Make, ¡En tan sólo 2 horas! y por 49€.

En este episodio aprenderás:

• Entender qué es realmente Figma Make y por qué ya no estamos hablando solo de prototipos, sino de crear apps funcionales hasta conectarlas con bases de datos y APIs reales.

• Descubrir qué es el Vibe Coding y cómo puedes “programar” con Figma Make sin saber programar

• Tener claro qué está cambiando en UX (y qué no): la IA acelera el trabajo, pero el criterio sigue siendo lo que marca la diferencia.

Cuando un prototipo empieza a comportarse como un producto digital real

Lo primero que le pregunté a Christian fue lo básico: qué es Figma Make para alguien que todavía no lo ha tocado.

Su respuesta fue que Figma Make es ya parte del ecosistema de Figma que usa inteligencia artificial para crear interfaces funcionales a través de prompts creando interfaces que funcionan.

Esto significa que si quieres prototipar un carrito de compra que sume productos, que actualice el total, que responda al clic del usuario, ya no tienes que construirlo animación a animación ni pedirle a un desarrollador que lo monte para poder enseñárselo a alguien. Le describes lo que quieres a la IA y ella genera la lógica.

Pero lo que me parece más interesante de todo esto no es la velocidad, que también. Es que el tipo de trabajo que hacemos como diseñadores está cambiando de forma. Estamos empezando a entregar código, no pantallas.

Vibe coding: programar sin saber programar

En el episodio hablamos bastante del concepto de vibe coding, que es básicamente esto: darle instrucciones a una IA para que programe por ti. Sin tocar el código. Sin entender la estructura de archivos. Sin saber qué framework está usando por debajo.

Y Christian es el ejemplo perfecto de que esto funciona, porque él no es programador. Tiene años de experiencia en diseño web, ha pasado por Dreamweaver, por Joomla, por WordPress, conoce algo de HTML y CSS.

Pero backend, lógica de programación, estructuración de bases de datos… nada de eso es su campo.

Y aun así, en el reto de febrero de la membresía Tribux, presentó dos aplicaciones que dejaron a todo el mundo con la boca abierta.

La primera era una app para aprender phrasal verbs en inglés. Con tarjetas de aprendizeo, cuestionario de repaso, panel de administración para editar el contenido y base de datos conectada para guardar el progreso del usuario.

La segunda era un simulador de bolsa: login, compra y venta de acciones ficticias, conversión de divisas, y precios actualizados en tiempo casi real gracias a una API gratuita conectada desde Figma Make.

Las dos construidas sin escribir una sola línea de código a mano.

Cuando le pregunté si cualquiera podía hacer lo mismo, fue muy claro: «Yo estoy maravillado con todo lo que he podido hacer, que a lo mejor había querido hacer antes pero no había podido por falta de conocimientos de programación. Y además, estoy aprendiendo un montón en el proceso.»

El debate que divide a la comunidad de diseño

Claro que hay tensión alrededor de todo esto. La hay en Twitter, en LinkedIn, en los comentarios de YouTube. Hay quien dice que Figma está muerto porque el vibe coding ha llegado antes a otras herramientas.

Hay quien dice que los perfiles de diseño van a desaparecer. Y hay quien directamente entra en pánico cada vez que sale una noticia nueva sobre IA.

Christian tiene una postura que me parece muy sensata: el cambio está aquí, pero los que van a destacar son los que tengan criterio profesional. La IA puede generar interfaces, sí. Pero si el prompt es genérico, el resultado también lo es.

Lo estamos viendo ya: hay webs que en cuanto las ves sabes que están hechas con vibe coding porque todas se parecen, todas usan los mismos componentes de Tailwind, todas tienen el mismo aspecto de «hecho por la IA».

El propio CEO de Figma, Dylan Field, lo dijo:

Van a destacar las aplicaciones que tengan una intención detrás, que parezcan hechas con criterio. La IA acelera, pero no reemplaza el juicio. – Dylan Field

Y sobre si Figma está muerto… los números no engañan. En el cuarto trimestre de 2024, Figma tuvo su mejor año económico hasta la fecha.

Además, cambiar el ecosistema completo de diseño de una empresa grande no es algo que se haga de un día para otro. Figma lleva años muy arraigado en los flujos de trabajo de equipos de producto, y eso no desaparece porque aparezca una herramienta nueva.

Lo que viene: Figma, Claude Code y el protocolo MCP

Una de las partes de la conversación que más me gustó fue cuando hablamos de la integración de Figma con Claude Code a través del protocolo MCP, que son las siglas de Model Context Protocol.

La idea es simple pero poderosa: en lugar de darle a la IA un prompt genérico para que genere código, puedes darle el contexto completo de tu archivo de Figma.

Los componentes de tu design system, las variables, los tokens, los layouts. La IA no tiene que inventarse nada porque ya tiene toda la información.

El resultado es código que respeta tu sistema de diseño, que usa tus propios estilos, que no se parece a los mil proyectos genéricos que genera alguien que le pide a la IA «hazme una app de tal cosa». Es la diferencia entre una herramienta que trabaja a ciegas y una que trabaja con contexto.

¿Hasta dónde llega esto?

Le pregunté a Christian algo que creo que se pregunta mucha gente: ¿esto es un prototipo avanzado o ya estamos hablando de algo que puede ir a producción?

Su respuesta fue honesta. A día de hoy, lo máximo que recomendaría es un MVP. No porque la tecnología no sea impresionante, sino porque hay variables que todavía no están resueltas del todo: la seguridad, la estructura del código, la escalabilidad.

Para un proyecto real con datos sensibles de clientes, hace falta que un desarrollador revise y refactorice lo que genera la IA.

Pero para validar una idea, para enseñársela a stakeholders, para hacer un test de usuario con datos reales, para publicar algo funcional de forma provisional… Figma Make ya está ahí. Y eso es un cambio enorme respecto a lo que podíamos hacer hace dos años.

Por qué este momento importa

Lo que más me quedó de la conversación con Christian es esto: llevamos años hablando de que el diseño y el desarrollo se iban a fusionar. De que los diseñadores íbamos a trabajar cada vez más cerca del código. De que el handoff era un cuello de botella que había que eliminar.

Con Figma Make, eso está pasando de verdad. No de forma teórica. No como tendencia que «viene». Está pasando ahora, en los equipos que ya están usando estas herramientas, en los retos de la membresía, en los proyectos freelance de gente como Christian.

El diseñador que aprenda a entregar prototipos funcionales, conectados a datos reales, testeables por usuarios reales, va a aportar un valor que antes era exclusivo del perfil de desarrollo. Y eso cambia la conversación dentro de cualquier equipo de producto.

Si todavía no has probado Figma Make, este es el momento.

Recursos relacionados

Aprende desde cómo escribir los prompts hasta la conexión con bases de datos y APIs, Christian tiene un curso de dos horas en EscuelaTribux.com que va exactamente al grano que necesitas por 49 euros.

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Christian tiene ese don de explicar lo complicado sin que lo parezca, por eso te recomiendo que escuches este episodio y que entres al curso online para que aprendas a manejar Figma Make, ¡En tan sólo 2 horas! y por 49€.

Si hay términos que todavía te suenan raros, te dejo también el enlace al glosario de Figma Make que diseñó María Morente, una de las diseñadoras de tribUX. Está hecho, cómo no, con Figma Make.

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Además si formas parte de mi membresía de tribUX, Alejandro vino al Club del libro y pudimos preguntarle algunos temas muy interesante (entra a ver la grabación).

Aquí puedes escucharlo el episodio o si lo prefieres seguir leyendo:

Alejandro Magro es un diseñador con background en gráfico, UX, UI y producto digital.

Se hizo muy conocido el año pasado porque en 2025 publicó Super Product Designer: una guía de diseño de productos digitales, en español, pensada para todos los niveles.

Llevo tiempo queriendo hablar de este libro porque fue una de las lecturas del club de tribUX del año pasado. Si estás en mi comunidad ya sabrás quién es Alejandro Magro, porque también vino en directo del Club del libro.

Un libro que nació de las ganas de aprender, no de monetizar

Esto fue lo primero que me llamó la atención cuando hablé con Alejandro. La mayoría de la gente escribe un libro pensando en el retorno pero él lo hizo para ponerse a prueba.

«Quería saber en qué escalón estaba y qué me faltaba para mejorar.»
– Alejandro Magro

Y eso se nota en la lectura porque no es el libro de alguien que tiene todas las respuestas. Es el libro de alguien que ha hecho el camino, ha cometido errores, como él mismo reconoce y decidió ordenar lo aprendido para compartirlo.

También lo escribió justo en el momento de transición hacia la IA, lo cual le da un contexto muy interesante. Llegó en el momento en que todo estaba cambiando, y eso se refleja en cómo plantea el futuro del diseño de producto.

¿Para quién es este libro?

El libro funciona para alguien que está empezando desde cero y que necesita entender de qué va esto del diseño de producto pero también para alguien senior que lleva años en la profesión y tiene ciertas partes del proceso un poco oxidadas.

Puedes ir directamente al capítulo de métricas si es lo que necesitas refrescar, sin leer todo de corrido.

¿El formato? Capítulos cortos, lenguaje directo, y una estructura muy particular: todo está narrado como si fueran los niveles de un videojuego.

Hay guiños a Mario (sin nombrarlo, dice él entre risas), y eso hace que sea una lectura mucho más llevadera que los manuales técnicos al uso.

Los temas que me parecen más importantes del libro

Alejandro toca muchos temas, pero hay tres que me quedaron especialmente grabados de nuestra conversación.

• Métricas de producto: en particular, las métricas de vanidad (esas que medimos mucho pero que no dicen nada real sobre la salud del producto: likes, visualizaciones, aplausos). Alejandro las descarta directamente si quieres construir algo a largo plazo. Lo que le importa es la retención, cuánta gente vuelve, el abandono, dónde se va el usuario y por qué y entender el comportamiento real dentro del producto.

• Diseño centrado en el usuario vs. lo que pide el negocio: este es el eterno conflicto de nuestra profesión. Alejandro no le da una vuelta de tuerca nueva, pero sí lo dice con mucha honestidad: el negocio manda, sí, pero eso no nos exime de tener fundamentos. Cuando presentas tus decisiones de diseño con datos y argumentos sólidos, si el negocio no está de acuerdo, el que queda en evidencia es el negocio, no tú.

• Sostenibilidad y huella de carbono digital: este fue el punto que más me sorprendió. Alejandro habla de la responsabilidad que tenemos como UX o Product Designers en el impacto ambiental de lo que construimos. Cada prompt que lanzamos a una IA, cada vídeo que generamos, consume recursos reales, energía, agua para enfriar los servidores. No estamos acostumbrados a pensar en eso todavía, pero va a ser cada vez más relevante.

Lo que más me gustó de nuestra conversación

Alejandro tiene una forma de hablar muy directa y muy honesta que me gustó mucho. Dice cosas que muchos piensan pero no se atreven a decir en un podcast, como que el diseñador muchas veces acaba «defendiendo al malo», igual que un abogado o que hay respuestas que fuera del micrófono diría de otra manera.

Pero también dice algo que para mí es clave, y que aplica igual si eres junior o si llevas diez años en el sector:

«Ve siempre a los fundamentos. Y luego el tener criterio es nuestro segundo superpoder.» – Alejandro Magro.

En un momento en el que cada semana aparece una herramienta nueva: Bolt, Base44, Framer, lo que sea…y todo el mundo tiene ansiedad de quedarse atrás, eso es lo más sano que puedes escuchar.

Lo importante es que las herramientas cambian pero los fundamentos no.

¿Dónde encontrar el libro?

Super Product Designer está disponible en formato físico y digital.

Puedes encontrarlo en superproductdesigner.com y si formas parte de tribUX, ya sabes que tenemos la sesión grabada donde hablamos con Alejandro en directo, entra a buscar este encuentro en El club del libro .

Si no estás todavía en tribUX y te interesa este tipo de lecturas, de conversaciones con profesionales del sector y de aprender diseño en comunidad, pásate a echar un vistazo.

No te quedes sólo con mi podcast, aprende más conmigo en comunidad en tribUX.

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Escucha aquí el episodio o sigue leyendo.

El futuro de nuestro rol en diseño frente a la IA

César cuenta que la llegada de la IA cambiará la forma en la que trabajamos.

Y esto me parece importante entenderlo bien. El proceso de diseño de producto tiene demasiadas fases, demasiadas decisiones estratégicas, demasiadas iteraciones con clientes reales como para que una IA lo haga todo de forma automática. Eso no quita que pueda acelerar partes del proceso: generar documentación, crear historias de usuario, apoyar en investigación, producir primeras ideas de diseño o código.

Pero siempre, siempre con validación humana detrás.

Porque si no hay criterio, aparecen los problemas que ya conocemos: alucinaciones, información incorrecta, resultados que no sirven para nada. La IA como copiloto del proceso, no como piloto automático. Me quedé con esa frase.

Cómo están integrando la IA en Z1

En lugar de usar herramientas sueltas, el equipo de Z1 está construyendo algo más ambicioso: una especie de sistema operativo de diseño. La idea es reunir toda la información de un proyecto, insights de usuario, notas de reuniones, investigaciones, documentos de producto, en un único lugar.

Esa información se convierte en una fuente de verdad sobre la que trabajan agentes de IA.

¿El objetivo? Procesos más consistentes y resultados más rápidos sin sacrificar calidad.

Esto es exactamente el tipo de enfoque que creo que necesitamos normalizar en los equipos de diseño. No usar la IA para impresionar en una demo, sino para que el proceso sea mejor.

Dos apps reales donde la IA aporta valor de verdad

Durante el episodio también hablamos de dos productos que me parecieron muy inspiradores. Y tienen algo en común: las dos fueron fundadas por mujeres y las dos parten de una necesidad real, detectada en primera persona.

La primera es Gabby, una app creada por Gabby Bernstein, autora e influencer espiritual. El problema era concreto: su comunidad crecía y era imposible atender todas las preguntas de forma directa. La solución fue entrenar un agente de IA con todo su conocimiento, sus libros, podcasts, sesiones y contenidos, para que el usuario pueda conversar con ella aunque ella no esté. Un ejemplo potente de cómo la IA puede escalar el conocimiento de una persona experta.

La segunda es Realworld, fundada por Genevieve Ryan con una premisa muy honesta: nadie te enseña cómo funciona la vida adulta. Impuestos, contratos, finanzas, burocracia.

La app ayuda a gestionarlo todo y usa IA de forma transversal: analiza documentos, envía recordatorios, personaliza recomendaciones.

Aquí la IA no es el centro, es la infraestructura. Y eso, cada vez más, va a ser la norma.

El diseño ético como decisión de negocio

Hay algo que diferencia a Z1 y que César contó con mucha naturalidad, como si fuera obvio. Y es que no lo es.

El equipo trabaja con un framework de principios muy claro: nada de dark patterns, que son esos trucos de diseño que manipulan al usuario para que haga algo que no quería hacer, nada de engaños, transparencia en la experiencia, pensar en cómo se siente la persona en cada paso. Pero además van un paso más allá: eligen los proyectos en los que trabajan. Evitan productos relacionados con apuestas, gambling o sistemas diseñados para generar adicción.

Esto me parece una reflexión importante. En UX hablamos mucho de poner al usuario en el centro. Pero pocas veces hablamos de poner también la ética en el centro. Y el caso de Auri, una app de fotos que tiene lo bueno de Instagram sin lo malo, sin likes obsesivos, sin algoritmos agresivos, sin publicidad, me parece un ejemplo muy claro de que sí se puede diseñar de otra manera.

¿Hacia dónde va el diseño UX?

Me quedo con tres ideas de este episodio.

La IA no sustituye un perfil de diseño, pero nos obliga a centrarnos en lo que realmente aporta valor: estrategia, pensamiento crítico, validación.

Las herramientas cambian constantemente; lo que no cambia es la importancia de entender a la persona usuaria, investigar, iterar. Y el diseño ético no es un extra, es una decisión que se toma, o no se toma, cada día.

Recursos

El perfil de César Álvarez en LinkedIn

La web de Z1

La aplicación de Realworld

La página web de Gabby Bernstein y la web de la app

El foco principal del episodio es que veas la importancia poner foco y mejorar nuestras hablidades en el diseño estratégico en un sector donde cada vez se exige mayor impacto y liderazgo.

Puedes escuchar el podcast o si lo prefieres seguir leyendo:

El salto del diseño táctico al estratégico Para entender este cambio de paradigma, Yolanda establece una clara diferenciación. Por un lado, el diseño táctico se enfoca en el «cómo»; es decir, en hacer uso de las herramientas para que, por ejemplo, un formulario sea intuitivo, accesible y siga los patrones correctos.

Por otro lado, el diseño estratégico se pregunta el «por qué» y el «para qué». Se trata de asegurarse de que las decisiones de diseño estén perfectamente alineadas con los objetivos del negocio para crear valor real en ambas partes.

La masterclass de Yolanda del Olmo

Esta masterclass es para estudiantes suscritas a la membresía de tribUX (la escuela de Píldorasux). Ir a conocer la escuela.

El peligro de ser «pintapantallas»

El peligro de ser «pintapantallas» es un problema recurrente en la industria tecnológica. Muchas empresas relegan al equipo de diseño al papel de «pintapantallas», limitándose a ejecutar lo que dictan otros perfiles como los Product Managers.

Yolanda advierte que, si no aplicamos una visión estratégica, perdemos autoridad y nuestros diseños se vuelven fácilmente descartables al no estar respaldados por métricas ni objetivos claros.

Esta falta de comprensión del negocio también genera grandes frustraciones, ya que dificulta la priorización de tareas y hace incomprensibles los cambios repentinos de rumbo.

La IA, el Humanismo y la responsabilidad

La IA, el Humanismo y el Ownership. En plena era de la inteligencia artificial, el diseño exige una actitud mucho más crítica. Nuestro rol es, a menudo, es el perfil más humanista dentro de entornos tecnológicos dominados por equipos de ingeniería y perfiles de negocio, siendo los encargados de dar voz a los usuarios.

Para elevar este rol, es imprescindible asumir el ownership (hacerse cargo y responsable) del trabajo. Esto no significa solo diseñar bien, sino atreverse a retar e interpelar a los stakeholders mediante preguntas clave, entendiendo el impacto financiero, los riesgos técnicos y hasta las implicaciones legales del producto.

Aprende a defender tus diseños: Masterclass ya disponible Dar este salto de una mentalidad ejecutora a una visión puramente estratégica no siempre es fácil. Por ello, si sientes que otros deciden por ti o te cuesta argumentar el valor de tus propuestas frente a otros departamentos, Yolanda ha grabado una masterclass exclusiva en la Escuela tribUX.

En esta sesión, Yolanda detalla un framework específico para analizar las diferentes capas de abstracción de un proyecto y enseña cómo conectar el diseño con la estrategia a largo plazo de la empresa.

Aprende diseño estratégico con Yolanda del Olmo

La masterclass ya está grabada y puedes verla de forma completa uniéndote a tribUX.
Es tu oportunidad para comenzar a ser una pieza clave en la toma de decisiones.

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Recursos

Perfil de LinkedIn de Yolanda del Olmo

El artículo mencionado sobre Ownership de Torres Burriel