Delegación de Tareas con IA en el Diseño de Experiencias
Una propuesta de framework para entender como y cuando usar IA
Ed 75
Es innegable cómo el paradigma de colaboración ha estado cambiando. Integrar IA a nuestro flujo de trabajo puede ser emocionante, pero también hay que ser transparentes: en muchas áreas, la IA sigue prometiendo más de lo que entrega, las expectativas crean hype que en muchos casos es solo ruido.
En el diseño de experiencias estamos viendo las primeras iteraciones de esta colaboración: desde herramientas como Figma AI, Lovable, o Replit, hasta Maze AI. Sin embargo, la mayoría funciona bien en equipos pequeños, pero enfrentan barreras significativas para la adopción masiva e incluso empresarial, especialmente la privacidad de datos y la inconsistencia en resultados complejos.
Para los diseñadores, el reto no es si adoptar IA, sino cómo hacerlo estratégicamente. Entender qué tareas delegar a los modelos de IA, y cuáles mantener bajo control humano, es la diferencia entre una colaboración productiva y una dependencia que limite nuestro valor profesional. La pregunta clave no es ¿Puede la IA hacer mi trabajo? sino ¿Cómo redefinimos la colaboración para potenciar ambas capacidades?
De Tareas en Solitario, Tareas Delegadas y Tareas Automatizadas en el proceso de diseño de experiencias.
Ethan Mollick en su libro Co-Intelligence hace una distinción sencilla pero eficaz para entender qué clase de tareas deberíamos o no delegar a una IA.
Tareas a solas. Tareas donde no hay un valor agregado, ya sea porque no queremos que se pierda el toque personal, o porque el ejercicio mental que implica esa tarea es fructífero y omitirla puede hacernos perder experiencias que nos ayuden a seguir creciendo en nuestras habilidades.
Tareas delegadas. Aquellas tareas donde a pesar de ser ejecutadas por la IA necesitan supervisión humana, pero esto implica que invirtamos menos tiempo en comparación de hacerlo por nuestra cuenta.
Tareas automatizadas. Tareas que dejas por completo a cargo de la IA y no necesitan revisión.
Bajo ese contexto, he decidido aplicar estos mismos principios a tareas en el proceso de diseño de experiencias. Este es el ejercicio.
Tareas a Solas: Interpretación/decisión creativa y estratégica
En algunos casos, este tipo de tareas necesita la colaboración y el intercambio de ideas humano a humano como elemento esencial. Las respuestas no pueden evaluarse como correctas e incorrectas de forma binaria y probablemente no podemos replicar soluciones anteriores directamente.
Por ello hablamos de creatividad para conectar e interpretar contextos específicos, ofreciendo alternativas novedosas, y de lo estratégico para entender cómo esto puede influir en nuestro proceso y/o resultado a mediano y largo plazo.
Se requiere esa síntesis humana para tomar decisiones entendiendo las implicaciones y responsabilidades.
Además esta clase de tareas nos permiten crecer y desarrollar expertise en nuestra labor, es por ello que me gustaría hacer hincapié en entender que muchas veces la omisión de esta tarea puede hacernos perder el control y no tener todos los inputs necesarios en la toma decisiones y no nos volvemos más expertos.
Algunos ejemplos:
Entendimiento del contexto
Declaración de insights
Definición del problema
Creación de arquetipos de usuarios
Ideación visual (layouts, paletas, tipografías)
Definición de KPIs y métricas de éxito
Facilitación de workshops de co-creación
Negociación de alcance y recursos
Críticas de diseño en equipo.
Tareas Delegadas: IA procesa + Humano interpreta/decide
Hablamos de estas tareas donde la IA procesa información de manera eficiente. Es clave entender cómo estructurar la data que queremos procesar, asignando parámetros que ayuden a la IA a modelar el resultado según nuestras necesidades. Las habilidades de prompting, permiten estructurar instrucciones que nos ayudarán a obtener el resultado esperado.
El procesamiento y análisis de la información es solo una parte que se complementa con la interpretación y toma de decisiones humana, que actúa a un nivel más táctico y operativo. La supervisión humana puede encontrar errores en el procesamiento y estructura de la información, puede conectar y relacionar data, al comprender mucho mejor los atributos específicos del contexto, como la cultura de la organización y el proyecto.
Algunos Ejemplos:
Creación de borradores de guiones de entrevista
Recolectar muestras para Benchmark de competencia
Creación de wireframes
Creación de componentes
Definición de flujos
Creación de documentación de diseño
Definición de metas para pruebas de usabilidad
Creación de prototipos
Preparación de reportes de research
Testing de accesibilidad técnica
Cabe señalar que la supervisión humana siempre toma la última decisión, y su trabajo es más de conectar y decidir, por ello es necesario que esté con el expertise necesario para la toma de estas decisiones, no podemos decidir sobre algo que no dominamos.
Tareas Automatizadas: IA aplica criterios objetivos
En la medida en que los modelos de IA sean mejores, podremos delegar más tareas sin supervisión. El reto en esta clase de tareas es dotar a la IA de criterios objetivos que pueda usar para tomar decisiones autónomas.
Los contextos de diseño tienden a ser complejos así que a veces simplemente será imposible automatizar tareas, y la inclusión de la IA será solo a nivel de tarea delegada, por el ingrediente de la singularidad de contexto, cultura y política e información implícita que la propia data no ofrece.
En otros casos, al tratarse de operaciones rutinarias, estos criterios son binarios y fácilmente reproducibles. Esto permite documentarlos de manera clara para que el modelo de IA los use como referencia consistente, eliminando la variabilidad humana en tareas repetitivas.
Algunos Ejemplos:
Recolección y clusterización de data
Revisión de errores en documentación
Generación de variaciones de componentes de UI (a partir de definiciones de estilos)
Optimización de imágenes y assets
Generación de datos de prueba
Monitoreo de consistencia en design systems
Mi primera idea al escribir este post era crear una lista de artefactos y poderlos colocar según nuestra división de tareas. Sin embargo, debido a las singularidades de cada contexto, veo más provechoso poder ofrecer un camino para que cada diseñador pueda hacer un ejercicio de reflexión, sobre qué tipo de tareas tiene entre manos y si puede integrar IA.
Esta es mi propuesta:
¿Cómo saber qué tipo de tarea tienes entre las manos?
Para que sea más fácil decidir, puedes seguir estas preguntas:
1. ¿Esta tarea necesita tu creatividad y va a impactar la estrategia?
Si la respuesta es SÍ → es una tarea a solas
Básicamente pregúntate:
¿Necesito platicar con otros para llegar a la mejor idea?
¿No hay una respuesta “correcta” obvia?
¿Esta decisión va a afectar el producto u organización a futuro?
Si es NO, pasa al siguiente paso
2. ¿Necesitas entender el contexto o tomar decisiones que no son automáticas?
Si la respuesta es SÍ → se trata de una tarea Delegada (pero supervísala)
En otras palabras:
¿La IA puede hacer el trabajo pesado pero yo tengo que interpretar qué significa?
¿Hay varias opciones buenas y necesito mi criterio para elegir?
¿El contexto específico de mi proyecto es súper importante para decidir bien?
Si es NO, ve al último paso
3. ¿Puedes explicar claramente cómo se hace esta tarea y es verificable su éxito?
Si la respuesta es SÍ → Automatízala completamente
Es decir:
¿Puedo escribir instrucciones claras de qué hacer en cada caso?
¿Es obvio cuándo está bien hecho y cuándo no?
¿Es algo repetitivo que no necesita interpretación?
¿Qué pasa si no estás seguro?
Si no tienes claro en qué categoría va, piensa si puedes:
Definir criterios más específicos para automatizarla
O si realmente necesita tu interpretación (delegada)
O tu toque creativo (a solas)
Espero que esta propuesta te ayudé a tomar decisiones más conscientes sobre cuándo y cómo incorporar IA en tu proceso de diseño, maximizando la eficiencia sin comprometer la calidad estratégica de tu trabajo.
El contexto real importa
Es importante reconocer que aunque esta propuesta de framework nos ayude a categorizar tareas, el contexto real puede limitar nuestras decisiones. Restricciones de presupuesto, capacidad técnica o políticas de seguridad organizacional pueden obligarnos a mantener tareas como ‘a solas’ aunque técnicamente podrían delegarse, o incluso automatizarse.
Además, la integración progresiva de IA seguirá redefiniendo no solo tareas individuales, sino procesos completos. Herramientas que reducen la brecha entre diseño y desarrollo, como el Vibe Coding incluso el Vibe Designing, prometen cambios de paradigma que requerirán nuevas reflexiones sobre nuestros roles y actividades
¿Qué opinas? Sería interesante saber si puedes aplicar este propuesta de framework, ¿qué otras dudas te surgen para identificar cada categoría? tu retroalimentación al respecto me ayudaría mucho, quizás si se solidifica y fundamenta podríamos tocar a fondo y detalle esta idea de framework.
Nos vemos en la siguiente edición
Para leer 🤓
When Figma Starts Designing Us
Una reflexión sobre cómo las herramientas de diseño nos moldean, de forma indirecta condicionan la forma en cómo pensamos y construimos interfaces.