“El diseño es todo lo que pasa antes de diseñar”.
Me encantó esta frase de @Marta Alemán. Con la llegada de la IA generativa a nuestras herramientas, esta idea es para imprimirla y pegarla en la pared.
Con herramientas como Figma Make a punto de integrarse en nuestro flujo de trabajo, la capacidad de crear se multiplica. Pero el verdadero valor no está en generar diseños más rápido, sino en usarlos para impulsar el crecimiento de tu negocio.
Imagina este escenario: quieres lanzar una nueva feature para aumentar la retención. La IA puede darte 20 bocetos de la interfaz en minutos. El problema es que 19 de esas opciones, aunque bonitas, no servirán para nada si no están alineadas con una estrategia.
Aquí es donde el reto para un founder cambia: ya no se trata de "diseñar más", sino de "decidir mejor". Y para decidir mejor, necesitas criterio. Ese criterio nace del "antes", del contexto.
El contexto es el ingrediente secreto.
La calidad del resultado de una IA depende al 100% de la calidad del input. Es el principio fundamental de la computación: "Garbage In, Garbage Out" (basura entra, basura sale). Una IA, por muy potente que sea, no puede crear una solución brillante a partir de una definición de problema pobre o genérica.
Como señalan firmas de referencia como Andreessen Horowitz (A16Z) en su análisis sobre "El Futuro del Diseño", la ventaja competitiva ya no está en la habilidad técnica con la herramienta, sino en la calidad de la estrategia y el conocimiento que se le proporciona a la IA.
Pero, ¿qué es exactamente "el contexto"? Es todo el conocimiento estratégico que poseemos sobre el reto que tenemos entre manos. Podemos desglosarlo en tres áreas clave:
Contexto de Negocio: ¿Cuál es el objetivo comercial de esta pantalla? ¿Buscamos aumentar la conversión, la retención, reducir el churn? ¿Cómo encaja esta pieza en el modelo de negocio global?
Contexto de Mercado: ¿Qué están haciendo nuestros competidores directos e indirectos? ¿Dónde están sus puntos débiles? ¿Qué lenguaje visual y verbal utiliza nuestro sector? ¿Dónde podemos diferenciarnos?
Contexto de Usuario: Este es el ingrediente más valioso. Como insisten los expertos del Nielsen Norman Group en su informe "User Research in the Age of AI", la investigación de usuario es ahora más crucial que nunca. Es la única forma de responder a las preguntas clave: ¿Quién es la persona al otro lado de la pantalla? ¿Qué problema real tiene? ¿Cuáles son sus frustraciones, sus puntos de dolor y sus "jobs-to-be-done"?
Entender y definir este universo es, precisamente, donde se gana la partida del diseño hoy en día. Veamos con ejemplos prácticos cómo la aplicación (o la ausencia) de este contexto lo cambia todo:
1. Conexto aplicado: Alinear el Diseño con tus KPIs
❌ Incorrecto: Una startup de e-commerce usó IA para generar variantes de su homepage sin definir objetivos. ¿El resultado? Diseños visualmente atractivos que no movieron la aguja de las ventas. Meses perdidos iterando sin ROI.
✅ Correcto: Duolingo integró su objetivo de negocio ("aumentar la retención") en sus pruebas con IA. Al generar interfaces enfocadas en ese KPI, lograron aumentar el engagement diario en un 15%, un factor clave en su crecimiento.
2. Conexto aplicado: Encontrar tu Espacio para Diferenciarte
❌ Incorrecto: Una nueva app de fitness usó IA con prompts genéricos ("diseña una app de fitness moderna"). ¿El resultado? Un producto indistinguible del resto, que se tradujo en bajas descargas y nula tracción.
✅ Correcto: Spotify utilizó el contexto de mercado para diferenciarse. Usó la IA no para copiar, sino para potenciar su algoritmo de descubrimiento y personalizar playlists, capturando un 30% más de mercado al posicionarse como la mejor plataforma para descubrir nueva música.
3. Conexto aplicado: Resolver un Dolor Real
❌ Incorrecto: Una SaaS B2B generó dashboards con IA usando el prompt "crea un panel de control bonito". Ignoraron que sus usuarios (gerentes ocupados) necesitaban simplicidad, no más datos. ¿El resultado? Alto churn por confusión y sobrecarga de información.
✅ Correcto: Airbnb aplicó el contexto de usuario en sus diseños. Su research reveló que la "seguridad" era un miedo clave. Usaron la IA para testear y optimizar los listados, priorizando fotos, reseñas y descripciones que resolvían esa ansiedad, lo que elevó las reservas en un 25%.
Conclusión: el valor está en el "antes"
La llegada de la IA al diseño es una liberación. El futuro no consiste en ser el más rápido creando opciones, sino en ser el que tiene el criterio más agudo para elegir la correcta. Y ese criterio solo nace del contexto.
Precisamente por eso, en Hordago Studio, hemos puesto el Deep Research en el centro de nuestro proceso. Entendemos que para construir productos digitales que destaquen en la era de la IA, primero hay que hacer el trabajo estratégico que ocurre "antes de diseñar".
Si quieres dejar de competir en la ejecución y empezar a ganar en la estrategia, hablemos.
Preguntas Frecuentes (FAQ)
2. ¿Qué habilidad debo priorizar como emprendedor en esta era de IA?
3. ¿Estas herramientas de IA son útiles solo para diseños simples o para productos complejos?
4. ¿Cómo convenzo a mi equipo o inversores de invertir en "contexto" (investigación) antes de diseñar?
5. ¿La IA hará que todos los productos digitales se parezcan?
Escribiremos sobre ello más adelante.
Si tienes alguna duda, agenda una llamada y lo hablamos.
