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Casos de Uso

Aprende sobre casos reales de implementación de IA en nuestras metodologías de diseño y desarrollo.

Caso de Uso

Storytelling de proyectos

La IA construye la narrativa del proyecto. Organiza el proceso de diseño, problema, insight y la solución, en un relato coherente y persuasivo, calibrado según la audiencia: cliente, dirección o equipo interno.
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Elaboración de informes

La IA estructura y redacta entregables a partir de notas y citas en bruto, calibrando el nivel de detalle y el registro según la audiencia. Realiza un primer borrador sólido que reduce el tiempo entre el campo y la presentación.
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Generación de microcopy y UX writing

Produce textos de interfaz —errores, onboarding, tooltips— adaptados al tono de marca y al momento de uso. Especialmente útil para generar variantes sistemáticas y diseñar experimentos A/B con base lingüística sólida.
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Generación de guiones de test de usabilidad

La IA redacta tareas, preguntas de seguimiento y escenarios contextualizados según el perfil reclutado y las hipótesis del proyecto. Un documento operativo listo para usar en campo, sin reescrituras de última hora.
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Diseño de dinámicas colaborativas

Generación de plantillas para talleres colaborativos. A partir del objetivo, los participantes y la duración, la IA produce una estructura lista para FigJam o Miro, con secciones organizadas e instrucciones por actividad.
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Definición de personas y arquetipos

La IA realiza un síntesis de personas desde la investigación real. Construye perfiles a partir de datos cualitativos, articula una narrativa coherente para cada uno y establece diferenciaciones claras entre arquetipos.
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Construcción de customer journeys

La inteligencia artificial convierte lo que dicen los participantes en un customer journey estructurado: fases, acciones, emociones y fricciones emergen directamente dede las palabras del usuario. Tú recibes un borrador con base real, listo para refinar.
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Diseño de arquitecturas y definición de casos de uso

Generación de arquitectura desde la investigación: Copilot analiza las entrevistas y produce propuestas de estructura de navegación, jerarquías de contenido y casos de uso documentados con actor, objetivo y flujo.
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Análisis transversal de investigaciones

Mendiante la herramienta Copilot se realiza un análisis comparativo entre estudios. La IA identifica patrones recurrentes y divergencias entre distintas investigaciones, rondas o segmentos de usuarios. Un punto de partida sólido para construir y mantener un repositorio de conocimiento acumulado.Recuerda que la IA no es capaz de priorizar unos estudios sobre otros, así que revisa la documentación manualmente o pondera tú mismo los estudios según su relevancia.
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Síntesis y priorización de insights

Organización de insights: agrupa hallazgos de múltiples sesiones, los jerarquiza por frecuencia e impacto y detecta tensiones o contradicciones entre ellos.
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Etiquetado y categorización de entrevistas

Etiquetado y categorización asistida de entrevistas: la IA procesa las transcripciones, extrae fragmentos relevantes y los clasifica por categorías temáticas (pain points, motivaciones, hábitos). Después, el investigador valida y ajusta la clasificación.
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Prototipado para test de usuario

El proceso de prototipado con enlaces en Figma es engorronoso y lento. Siempre hay fallos y al usuario le cuesta entender qué es verdaderamente un prototipo, pierde el foco en lo verdaderamente importante.Mediante prompts en Figma Make y capturas de cada frame, se construye un prototipo real en web que se acerca mucho más a la realidad. Para que esto funcione, es recomendable enviar pantalla por pantalla en vez de flujos completos.
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