#198 Cómo aplicar IA al proceso de diseño
En este episodio Gema Gutiérrez entrevista a los diseñadores senior Antonio Díaz Cueto y Daniel Sánchez Pérez, fundadores de la comunidad de diseño con IA de Design Shapers que nos dan su visión de la disrupción en nuestra profesión de diseño digital.
Algo ha cambiado para siempre en el mundo del diseño de producto. Pasamos a diseñar en la era de la IA y te explicamos por qué no puedes quedarte al margen.
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Según Antonio Díaz Cueto y Daniel Sánchez Pérez o aprendemos a trabajar con la IA, o nos quedamos jugando con reglas que ya están anticuadas.
Ya no investigamos igual, no prototipamos igual y, sobre todo, no entregamos valor de la misma manera. La inteligencia artificial se ha colado en nuestros flujos de trabajo casi sin pedir permiso, y quienes antes la miraban con recelo ahora la usan a diario, aunque sea “solo para buscar cosas”.
De “pintar pantallas” a aportar valor
Si llevas tiempo trabajando en producto, seguro que te suena esta escena: equipos donde diseño se ve casi como un servicio interno que “pinta pantallas” según lo que otros han decidido. Esa expresión duele, pero recoge muy bien una realidad que todavía se repite en muchas empresas.
La IA, paradójicamente, puede ser la palanca que nos ayude a salir de ahí.
¿Por qué?
- Porque cada vez automatizará más tareas de ejecución: variantes, ajustes visuales, generación de contenido, documentación básica.
- Porque el valor diferencial del diseño se desplazará hacia entender mejor el problema, conectar negocio, producto y usuarios, y tomar decisiones estratégicas.
- Porque incluso en perfiles más técnicos (por ejemplo, especialistas en sistemas de diseño), la IA permite producir más y mejor en menos tiempo, elevando el nivel de exigencia y el impacto.
Si seguimos haciendo lo mismo que hace unos años, mientras otras personas diseñadoras se apalancan en IA para ir más rápido y más profundo, el riesgo no es tanto “que la IA te sustituya”, sino que otro diseñador o diseñadora que sí la use, te adelante por la derecha.
Cómo ya usamos IA (aunque no nos demos cuenta)
Antonio y Dani nos cuentan lo que ya sucede en proyectos reales.
Algunos usos muy cotidianos:
- Explorar un sector, un mercado o un producto antes de una primera reunión.
- Analizar el briefing del cliente y generar preguntas inteligentes para afinarlo.
- Hacer benchmarks más rápidos: encontrar patrones, recopilar referencias, detectar buenas prácticas.
- Preparar entregables: presentaciones, resúmenes ejecutivos, incluso guiones o “podcasts” internos para que un cliente entienda mejor una propuesta.
Además, empiezan a integrarse herramientas específicas (como asistentes conectados a la documentación del proyecto) que permiten preguntar directamente sobre requisitos, restricciones, histórico de decisiones o aprendizajes previos, sin tener que navegar manualmente por carpetas eternas.
La consecuencia es clara: procesamos información a muchísima más velocidad. Eso no sustituye una investigación profunda cuando hace falta, pero sí permite que en menos tiempo tengamos una base razonable para orientar el diseño.
Vibe Coding: diseñar productos que funcionan sin programar
Una de las ideas más interesantes que aparece en la conversación es el concepto de Vibe Coding. Resumiendo mucho: consiste en construir productos digitales funcionales sin escribir código de forma tradicional, sino a través de conversación con herramientas de IA.
En la práctica, ¿qué significa?
- La persona que diseña describe qué quiere: estructura, flujo, componentes, comportamiento.
- La IA genera el código, monta la interfaz y conecta las piezas.
- A partir de ahí se entra en un ciclo de iteración: más prompts, ajustes, pruebas, refinamiento.
Esto está permitiendo cosas que hace poco parecían impensables:
- Product Designers que publican webs o microproductos sin depender de un equipo de desarrollo para las primeras versiones.
- Equipos donde diseño y desarrollo trabajan todavía más codo con codo, porque ambas partes empiezan a entender las limitaciones y posibilidades del otro.
- Prototipos que ya no son solo “clicables”, sino que tienen lógica real, datos y estados complejos, muy cercanos a lo que será el producto final.
¿Significa esto que ahora “hay que aprender a programar”? No exactamente. Lo que sí cambia es que necesitamos más criterio de producto y más capacidad para formular bien lo que queremos, desde cómo se estructura un formulario hasta cómo debería responder un sistema.
El reto (y la oportunidad) para perfiles junior
Aquí aparece una preocupación muy real: ¿qué pasa con la gente junior que todavía no tiene criterio sólido y se apoya demasiado en la IA?
Hay dos riesgos claros:
- Entregar trabajos que son casi “outputs enlatados”, sin filtro propio.
- No desarrollar los fundamentos de diseño (jerarquía visual, patrones de interacción, accesibilidad, tono de la marca, etc.) porque la IA “ya lo hace”.
Antonio y Dani lo explican de forma muy directa: si todo lo que presentas podría haberlo generado una IA sin ti, eres fácilmente sustituible. En cambio, si usas la IA como acelerador para aprender, probar, comparar y construir tu propio criterio, se convierte en un aliado.
Y aquí se da una paradoja bonita:
Las personas que hoy tienen más hambre de aprender (muchas veces juniors) pueden acabar adelantando a perfiles senior que se han acomodado y no quieren cambiar su manera de trabajar. En un entorno donde la velocidad de aprendizaje pesa tanto, tu actitud cuenta casi tanto como tu experiencia.
Diseñar con ética en tiempos de IA
La ética no es un “tema extra” que podamos dejar para el final. En productos con IA, está en el centro del diseño. Hasta hace poco, los flujos eran bastante deterministas: sabías qué pasaba si el usuario hacía clic en cada sitio.
Ahora hay una “caja negra” en medio que genera respuestas, contenidos o decisiones en función de datos, modelos y prompts.
Esto abre preguntas incómodas pero necesarias:
- ¿Qué puede llegar a hacer nuestro producto si alguien lo usa con mala intención?
- ¿Qué tipo de contenido puede generar o amplificar?
- ¿Qué sesgos estamos introduciendo, sin darnos cuenta, al diseñar los flujos, los ejemplos o los propios prompts?
Una forma muy útil de enfocar esto es trabajar no solo con user personas, sino también con antipersonas: perfiles que representarían a quienes podrían usar el producto para hacer daño. Pensar en ellos desde el principio ayuda a definir límites, guardarraíles y mecanismos de protección, más allá de nuestra ética personal. Escucha el episodio relacionado.
Al igual que ha ocurrido con la accesibilidad (donde han tenido que llegar normas y estándares para que muchas empresas se lo tomen en serio), es probable que veamos algo similar en IA: certificaciones, requisitos legales y expectativas sociales más claras sobre lo que un producto debería o no debería permitir.
Comunidades como Design Shapers: aprender acompañada
Uno de los mayores antídotos contra el miedo y el FOMO es compartir el camino. Design Shapers es un ejemplo de cómo una comunidad puede rebajar la ansiedad y multiplicar el aprendizaje:
- Reúne a perfiles de diseñado de distintos niveles, países y contextos.
- Se comparte tanto lo que funciona como lo que no, sin miedo al error.
- No se plantea como un espacio de “gurús”, sino como un lugar donde experimentar juntos.
Además, estar en una comunidad así también manda un mensaje hacia fuera: demuestras que te estás tomando en serio tu desarrollo profesional y que quieres entender hacia dónde va tu disciplina, no solo “aguantar” con lo que ya sabes.
¿Y ahora qué? Algunas ideas para empezar
Si después de leer todo esto sientes una mezcla de curiosidad y vértigo, es normal. Para aterrizarlo, puedes empezar por algo muy sencillo:
- Elige una fase concreta de tu trabajo (research, ideación, documentación, handoff) e introduce ahí la IA como apoyo, no como sustituto.
- Documenta lo que te aporta y lo que no. Qué te ahorra tiempo, qué te genera dudas.
- Comparte tus aprendizajes con otras personas del equipo o en una comunidad. Verás que más gente está en el mismo punto.
No hace falta que te conviertas mañana en experta o experto en ByteCoding ni que rehagas tu portfolio entero con IA. Lo importante es moverte, experimentar, cuestionar tu manera de trabajar y, sobre todo, no dar por hecho que “como siempre lo hemos hecho así”, seguirá funcionando en los próximos años.
La buena noticia es que nadie va por delante tanto como parece. Quienes parecen “muy avanzados” probablemente dominan unas cuantas prácticas clave, pero el terreno es tan nuevo que estamos, casi todos, aprendiendo sobre la marcha.
Y ahí es donde tu curiosidad y tus ganas de mejorar marcan la diferencia.
Recursos
Conoce la comunidad de Antonio y Daniel desde www.designshapers.co
LinkedIn de Antonio Díaz Cueto.
LinkedIn de Dani Sánchez Pérez.
Episodio recomendado «Diseño ético e interfaces capacitantes».