Proyecto: Marketplace B2B para Headspace

¡Hola a todos! Comparto con vosotros el resultado final del Reto 4, la culminación de trabajo del prototipado y diseño de experiencia de usuario para el ecosistema de Headspace.

 Sobre el Proyecto

La propuesta de espacio corporativo dentro del nuevo Marketplace B2B de Headspace. El objetivo es permitir que las organizaciones gestionen su propio contenido de bienestar (pausas activas, guías de enfoque y meditaciones) con la estética y filosofía de la marca.

 Resultados Clave

El proceso de testeo reveló que, aunque la estética de Headspace transmite calma, la precisión en las acciones de gestión (como guardar borradores o cancelar ediciones) es vital para el entorno corporativo. La iteración final optimiza la toma de decisiones del usuario, reduciendo el riesgo de pérdida accidental de datos.

Enlaces de Interés

• Vídeo de Presentación

• Enlace al Prototipo en Figma https://www.figma.com/proto/xoQ3HBtHvTtBXKBxDiSApP/R2_prototipo_Sergio_Bustamante?page-id=121%3A546&node-id=121-547&viewport=342%2C35%2C0.75&t=BOM8LLNYNvhae5dj-1&scaling=scale-down&content-scaling=fixed&starting-point-node-id=121%3A547

Espero que disfrutéis explorando tanto como yo he disfrutado diseñándolo. ¡Cualquier feedback es bienvenido!

Os presento mi proyecto sobre Headspace, enfocado en la creación de una cuenta de empresa dentro de la plataforma. Este reto me ha resultado un poco más complejo, ya que ha sido necesario diseñar un gran número de pantallas para que la interacción fuese lo más fluida y agradable posible, además de resolver algunas complejidades de diseño, como la creación de una tarjeta de recurso que integrase toda la información necesaria.

Esta dificultad la resolví añadiendo un menú de tres puntos al final de cada tarjeta, desde el cual los usuarios pueden acceder a dos acciones: editar o eliminar el recurso. De este modo, se evita sobrecargar visualmente la interfaz y se mantiene una experiencia limpia y coherente con el estilo de la aplicación.

Espero que disfrutéis tanto del vídeo como del prototipo. Si tenéis cualquier sugerencia de mejora o alguna otra forma de resolver este u otros aspectos del diseño, estaré encantada de leeros en los comentarios.
¡Entre todos podemos aprender mucho! ¡Gracias!

Enlace Figma

Este proyecto corresponde al reto final de la asignatura y consiste en el diseño, evaluación e iteración de un prototipo de alta fidelidad para un marketplace B2B de Headspace. El objetivo de la propuesta es permitir que las organizaciones creen su propio espacio dentro de la plataforma y gestionen contenidos de bienestar para sus equipos, manteniendo el lenguaje visual y la experiencia calmada característica de Headspace.

A lo largo del proyecto se ha trabajado de forma progresiva el prototipado, la evaluación con usuarios y la mejora del diseño a partir del feedback obtenido, siguiendo un enfoque centrado en el usuario.

Prototipo inicial

En primer lugar, se desarrolló un prototipo inicial de alta fidelidad a partir del trabajo realizado en retos anteriores y del UI Kit previamente construido. Este prototipo recoge los escenarios planteados en el enunciado y permite navegar por los flujos principales de creación, organización y gestión de recursos dentro del entorno corporativo de Headspace.

A continuación se muestra el vídeo del prototipo antes de realizar las iteraciones, que sirve como punto de partida para la evaluación de la usabilidad.

Test de usabilidad de guerrilla

Una vez validado el funcionamiento básico del prototipo, se llevó a cabo un test de usabilidad de guerrilla con tres participantes. El test se realizó en dispositivos móviles, con el objetivo de evaluar la experiencia en un contexto lo más realista posible. Los participantes realizaron las tareas propuestas sin recibir ayuda, empleando la técnica de pensamiento manifiesto para verbalizar sus decisiones, dudas y expectativas durante la navegación.

Este proceso permitió detectar fricciones relevantes en la experiencia de uso, entre las que destacan la falta de claridad entre recursos en borrador y publicados, la ausencia de personalización visual de las carpetas y cierta confusión sobre las acciones disponibles dentro de la plataforma.

Iteraciones realizadas

A partir de los resultados del test, se priorizaron las fricciones detectadas en función de su impacto en la experiencia del usuario. El prototipo fue iterado para mejorar la jerarquía visual de los estados de los recursos, reforzar la comprensión de la estructura de la información y clarificar las acciones posibles dentro del entorno corporativo.

Estas iteraciones se orientaron a reducir la carga cognitiva del usuario y a facilitar una navegación más intuitiva, especialmente en un contexto de uso profesional donde la claridad y la eficiencia son clave.

Prototipo final

Tras aplicar las mejoras derivadas del testeo, se obtuvo un prototipo final más claro, consistente y alineado con las necesidades detectadas durante la evaluación. La propuesta resultante mejora la comprensión del estado de los recursos y refuerza la organización visual de los contenidos dentro del marketplace B2B de Headspace.

A continuación se puede acceder al prototipo final tras las iteraciones realizadas.

Enlace a Figma

Vídeo de presentación al cliente

Para cerrar el proyecto, se ha realizado un vídeo de presentación en el que se expone de forma clara y concisa el contexto del proyecto, el proceso de diseño, el test de usabilidad realizado y el resultado final tras las iteraciones. Este vídeo está planteado como una presentación a cliente o responsable del proyecto.

Muchas gracias a todos.

Reto 4

Prototipo y Evalución

Introducción

Este reto consistió en diseñar y evaluar un flujo para empresas dentro de Headspace B2B, con el objetivo de facilitar la creación y gestión de programas de bienestar corporativo. El desafío me permitió aplicar habilidades clave en diseño de interacción, prototipado y análisis de datos, trabajando bajo plazos ajustados y con foco en la mejora continua.

1. Definición de flujos

El primer paso fue mapear los flujos críticos que los usuarios debían recorrer para cumplir sus objetivos. Identifiqué las siguientes tareas principales:

• Crear una cuenta corporativa
• Configurar el perfil de la empresa
• Crear programas (desde plantilla)
• Editar y publicar programa
• Eliminar programa
• Crear programas (desde cero)
• Buscar programas existentes
• Visitar el perfil

Este esquema fue la base para construir el prototipo inicial. Ver flujos

Prototipo Interactivo para testing (v1)

2. Primer prototipo y testeo de guerrilla

Diseñé un primer prototipo interactivo y lo validé mediante testeo de guerrilla con 3 usuarios reales, en sesiones de entre 10 y 15 minutos. Algunos hallazgos clave:

• Confusión terminológica: logotipo vs. avatar
• Interacción con IA: la generación automática de descripciones fue bien percibida
• Onboarding: todos los usuarios saltaron las pantallas iniciales
• Gamificación: algunos intentaron interactuar con pasos que no eran clicables
• Acciones críticas: buscaron botones de “Guardar” en lugar de “Previsualizar”

Estos insights revelaron oportunidades para simplificar flujos y mejorar la claridad visual.

Ver Script para moderación de las sesiones

3. Complemento con usuarios sintéticos

Para ampliar la perspectiva, creé 3 perfiles sintéticos con IA (Claude), simulando roles y contextos reales:

Marina, People & Culture Lead en una scale-up tecnológica
François, Director de Recursos Humanos en un grupo industrial
Emma, Global Wellness Manager en una consultora Big 4

Cada perfil incluyó objetivos, pain points y criterios clave (compliance, multilingüismo, burnout, etc.), lo que permitió evaluar el prototipo en escenarios más complejos y priorizar mejoras con impacto real.

Ver Reporte completo en Claude.ai

Ver Report en PDF

4. Análisis y mejoras

Combiné los hallazgos de usuarios reales y sintéticos para definir mejoras accionables:

• Mejoras en el onboarding y en los primeros pasos
• Reducir las opciones en el login
• Validación en tiempo real del dominio corporativo
• Filtros avanzados y búsqueda semántica
• Simplificación de la vista edición/publicación
• Afección y métricas al eliminar un programa
• Plantillas específicas por industria y multilingües

Estas mejoras se implementaron en la segunda iteración del prototipo

5. Reflexión y autoevaluación

Este proyecto fue una experiencia intensa y enriquecedora. Mis principales aprendizajes:

• Gestión del tiempo y priorización: trabajar con plazos ajustados me obligó a planificar cuidadosamente
• Design System sólido: clave para acelerar el desarrollo y garantizar coherencia visual.
  Moderación sin sesgos: descubrí que expresiones como “¡Perfecto!” pueden influir en las respuestas
• Diseñar con datos: transformar hallazgos en mejoras concretas fue la parte más gratificante.

En resumen, este reto me permitió crecer en áreas esenciales: diseño escalable, investigación sin sesgos y capacidad de iteración rápida basada en evidencia

Reporte completo en PDF

Video de Presentación para Cliente

Gracias por llegar hasta aquí

¿Comentarios o dudas? Escríbeme a cmanterola@uoc.edu

Análisis de Objetos Cotidianos

Introducción

Este informe presenta un análisis detallado de dos objetos de uso doméstico bajo la lente de los principios de diseño de Don Norman y las heurísticas de Jakob Nielsen. El objetivo es identificar fricciones cognitivas y proponer mejoras que reduzcan las brechas de ejecución y evaluación, permitiendo que la interfaz «hable» el mismo idioma que el usuario.

Caso 1: Panel de Control de Secadora Doméstica (Beko)

Objeto: Panel con botones físicos y rueda analógica.

1. Análisis del Problema

Tras analizar el objeto, se detectan fallos críticos de usabilidad:

• Visibilidad del estado del sistema: El sistema viola este principio. Aunque la rueda marca un número, el tiempo real se dilata por pausas o giros extra. El usuario no sabe cuánto falta ni en qué etapa está sin interrumpir el ciclo abriendo la puerta.
• Coincidencia entre el sistema y el mundo real: La máquina utiliza lenguaje técnico (números 0-150 sin unidad e iconos abstractos como un gancho o un sol naciente). El usuario piensa en objetivos (seco, húmedo, para planchar).
• Reconocimiento antes que recuerdo: Los iconos carecen de pistas claras (affordances). El usuario debe memorizar significados arbitrarios en lugar de que el objeto ofrezca pistas intuitivas.

2. Aplicación del Modelo de Norman

• Imagen del Sistema: Confusa y deshonesta. Mezcla valores numéricos con iconos sin etiquetas textuales, creando controles «misteriosos».
• Modelo del Usuario: Espera introducir la ropa y saber cuándo terminará. Al no cumplirse los tiempos marcados, se genera desconfianza.
• Modelo de Diseño: El ingeniero basó el diseño en ciclos mecánicos internos, asumiendo erróneamente que el usuario leería el manual para descifrar la interfaz.

3. Identificación de Brechas

• Brecha de Ejecución: Ocurre al inicio. La falta de claridad en los iconos (¿sol naciente es calor alto o bajo?) obliga al usuario a elegir basándose en la inseguridad, optando a menudo por el «miedo a encoger la ropa».
• Brecha de Evaluación: El sistema no ofrece feedback tras la acción. No hay cuenta atrás ni señales acústicas claras. La única forma de evaluar el estado es interrumpir el ciclo físicamente.

4. Propuesta de Mejora

Se propone una transición de la «Caja Negra» a la Transparencia:

1. Detección Automática (Input): Al encender, el sistema detecta el peso y muestra la carga (ej. «Carga Media»).
2. Selector de Objetivo: Sustitución de la rueda por 4 opciones claras con etiquetas de texto:

• Listo para planchar (Deja humedad).
• Seco para guardar (Estándar).
• Extra seco (Toallas/Algodón).
• Aireación (Sin calor).

1. Feedback en Tiempo Real: Display digital grande con tiempo estimado en horas/minutos y sonidos de finalización («FIN – Ropa Seca»).

Caso 2: Dispositivo de Presoterapia (Compresor de Masaje)

Objeto: Compresor doméstico para masaje de piernas por aire.

1. El Problema de la «Pierna Fantasma»

El error crítico aquí es de Topografía (Mapping). Mientras que el cuerpo humano es bilateral (pierna izquierda y derecha independientes), el panel de control utiliza una silueta única y genérica. Esto obliga al usuario a aceptar un tratamiento idéntico para ambas extremidades, ignorando dolencias específicas localizadas.

2. Análisis bajo los principios de Norman

• Mapping (Topografía) Deficiente: La disposición de los controles no corresponde a la disposición física del cuerpo. No hay distinción espacial (botones a la izquierda/derecha).
• Modelo Conceptual Erróneo: El diseño impone un modelo de «Cuerpo Unificado», cuando el modelo mental del usuario es de partes independientes (ej. dolor solo en el gemelo derecho).
• Acierto Parcial: Uso de «mapping cultural» correcto en las barras de intensidad (pirámide) y líneas de calor, donde más volumen visual equivale a más intensidad.

3. Propuesta de Mejora (Topografía Correcta)

1. División Espacial (Mapping Natural): Panel dividido en zonas IZQUIERDA (L) y DERECHA (R). La disposición física de los botones debe reflejar la anatomía.
2. Control Independiente: Permitir seleccionar zonas (Muslo/Pantorrilla) de forma independiente para cada pierna.
3. Información Precisa: Sustituir barras abstractas por valores numéricos (presión en mmHg y temperatura en Celsius) e incluir un temporizador visible.

CASO 1 – Mi horno eléctrico

He elegido este aparato porque se trata de un horno eléctrico que tengo en casa y que, aunque sigue funcionando correctamente a nivel técnico, presenta varios problemas de usabilidad que hacen que su uso resulte frustrante en determinadas situaciones.

En mi experiencia, realizar tareas sencillas como hornear una pizza puede convertirse en una aventura. En muchas ocasiones, si el alimento cabe en la airfryer, prefiero utilizarla para evitar interactuar con el horno.

Uno de los principales problemas es que el horno no indica claramente cuándo ha alcanzado la temperatura adecuada para introducir el alimento. Esto obliga al usuario a estimar el tiempo de precalentado, generando inseguridad y errores.

Además, el temporizador solo permite seleccionar intervalos de 15 minutos, lo que impide ajustar el tiempo de cocción con precisión. Como consecuencia, el usuario debe permanecer atento para evitar que la comida se queme, ya que no es posible confiar plenamente en el sistema ni dejar el horno funcionando sin supervisión.

A partir de aquí, tal y como he mencionado anteriormente, surgen varias brechas de ejecución. Un ejemplo claro es la acción de hacer una pizza en el horno.

Por ejemplo, el otro día quería preparar una pizza a 180 °C durante 12 minutos, una tarea aparentemente sencilla. Sin embargo, al intentar ejecutarla, me encuentro con que la rueda del temporizador solo permite seleccionar intervalos de 15 minutos, lo que impide ajustar el tiempo de cocción con precisión.

Esto genera varios problemas. En primer lugar, el horno no indica si ya ha alcanzado la temperatura seleccionada, ya que no existe ningún indicador claro que lo señale. Únicamente hay una luz roja que informa de que el horno está encendido, pero no de su estado real (si está calentando o si ya está listo para su uso).

Al no saber cuándo el horno está correctamente precalentado, tampoco queda claro si, al introducir la pizza, debo contar exactamente los 12 minutos o añadir más tiempo. Como consecuencia, el usuario se ve obligado a vigilar continuamente la comida, sin poder realizar otras tareas, por miedo a que se queme.

Además, el temporizador no es preciso, por lo que el usuario no puede saber con claridad si ha seleccionado 10, 12 o 14 minutos, lo que aumenta la inseguridad durante el uso del aparato.

Test Heurístico

A partir de estos datos he realizado el test heurístico donde he sacado diferentes puntos para evaluar:

• Visibilidad del estado de sistema: El horno no ofrece información clara sobre su estado interno. La única señal visible es una luz roja que indica que el aparato está encendido, pero no comunica si el horno se encuentra en fase de precalentamiento o si ya ha alcanzado la temperatura seleccionada.
• Correspondencia entre el sistema y el mundo real: La interfaz del horno no se ajusta al modelo mental del usuario. Mientras que el usuario piensa en términos de temperaturas concretas (por ejemplo, 180 °C) y tiempos exactos (12 minutos), el sistema funciona mediante símbolos poco intuitivos y tramos de tiempo fijos de 15 minutos.
• Reconocimiento mejor que recuerdo: El usuario debe recordar qué significan los distintos símbolos y posiciones de las ruedas, ya que no existen etiquetas claras ni explicaciones visibles en la interfaz. Esto obliga a un esfuerzo cognitivo innecesario y aumenta la probabilidad de error.
• Prevención de errores: El diseño del temporizador y la ausencia de información sobre el estado del horno favorecen la aparición de errores, como seleccionar un tiempo inadecuado o introducir el alimento antes de que el horno esté preparado.

Modelo de diseño, modelo del usuario y la imagen del sistema

Una vez tenemos el teste heurístico podemos explicar el caso teniendo en cuenta estos 3 pilares; el modelo de diseño, el modelo del usuario y la imagen del sistema.

Modelo de diseño: Diría que el modelo de diseño parece estar basado en la idea que el usuario ya conoce el producto de los hornos eléctricos y tiene experiencia previa con este tipo de electrodomésticos. El diseñador asume que el usuario entiende el aparato, que el horno necesita u tiempo de precalentamiento, y que puede ajustar la cocción utilizando intervalos aproximados de tiempo. Además, el diseño nos indica que la precisión en cuanto al temporizador, no se consideró un prioridad.

Modelo del usuario: En cambio, el usuario, espera poder confiar en el sistema para realizar otras tareas mientras el horno esta funcionando sin necesidad se estar vigilando constantemente. Cuando esto no ocurre se genera frustración y desconfianza. Al final, el usuario quiere recibir feedback claro para delegar y confiar en que la tarea se va a ejecutar correctamente por parte del horno.

Imagen del sistema: La interfaz del horno o presenta u diseño claro, ya que las ruedas de control no son precisas y no ofrecen feedback suficiente sobre el estado del horno. La luz roja únicamente indica que el aparato está encendido, pero no proporciona información relevante sobre el proceso de precalentamiento o el estado de la cocción. De nuevo. ante esto, el usuario se puede llegar a frustrar y no confiar en el aparato.

Propuesta de mejora

El análisis previo nos ha permitido detectar los principales problemas de usabilidad que pueden surgir durante la interacción del usuario con el horno, así como proponer posibles soluciones. A continuación vamos a dejar una lista de problemas y propuestas de mejora y un wireframe de baja fidelidad de nuestra propuesta de mejora:

1 º Indicador claro de precalentamiento y estado del horno

• Problema: El usuario no sabe cuando el horno ha alcanzado la temperatura seleccionada.
• Solución: Sustituir la única luz roja por dos indicadores lumínicos, uno rojo con la etiqueta “Calentado” y otro verde con la etiqueta “Listo”.

2º Temporizador con mayor precisión

• Problema: El temporizador esta dividido por intervalos de 15 minutos.
• Solución: Incluir marcas visibles cada 5 minutos con números claramente legibles.

3º Mejora de la correspondencia con el mundo real

• Problema: n la tercera rueda no hay un etiquetado claro que al usuario le permita entender las funciones del horno.
• Solución: Añadir etiquetas textuales junto a los iconos (por ejemplo: “Arriba y abajo”, “Grill”).

CASO 2 – Placa de inducción

He elegido un objeto que utilizo diariamente en mi casa: la placa de inducción. Este dispositivo es un ejemplo claro de un problema de topografía que dificulta la comprensión del sistema y provoca errores durante su uso.

El problema principal reside en que la placa dispone de cuatro zonas de cocción distribuidas en forma de cuadrado, mientras que los controles táctiles que regulan la potencia de cada uno de los fogones no mantienen una correspondencia clara con su posición física. Los controles aparecen dispuestos de forma lineal, sin indicaciones visuales claras que permitan identificar qué control corresponde a cada zona de cocción.

Como consecuencia, el usuario se ve obligado a aprender de memoria, por costumbre, qué control pertenece a cada fuego, o bien a probar diferentes controles hasta acertar.

Análisis desde la topografía

La topografía entre los controles y sus efectos no es evidente a simple vista, ya que la disposición de los botones no refleja la organización espacial de los fogones. Esto obliga al usuario a realizar un esfuerzo cognitivo adicional para recordar qué controles corresponden a cada zona.

Este diseño va en contra del principio de topografía descrito por Norman en su libro.

Propuesta de mejora

Para mejorar este problema, se podría reorganizar la disposición de los controles de la placa de inducción de modo que reflejen directamente la posición de los fogones. Por ejemplo, una solución adecuada sería colocar los cuatro controles distribuidos en forma de cuadrado, coincidiendo visualmente con la ubicación de cada zona de cocción.

Este rediseño permitiría que el usuario comprendiera el funcionamiento del sistema de manera inmediata, sin necesidad de memorizar la posición de cada control, reduciendo así los errores durante el uso. De este modo, se alinearía el diseño de la interfaz con el principio de topografía descrito por Norman en La psicología de los objetos cotidianos.

Para este segundo reto, el objetivo principal fue aplicar el marco metodológico del Cuaderno de Prototipado para crear un Design System limitado (UI Kit) y un prototipo de baja fidelidad para un flujo B2B de gestión de contenidos, tomando como referencia visual la app Headspace. El ejercicio se enfocó en trasladar la lógica visual de una marca de consumo a un contexto profesional.

1. Identidad Visual y Narrativa de Headspace

La interfaz de Headspace destaca por su estilo extremadamente limpio, amigable y suave.

• Estilo Reconocible: La identidad se construye sobre el contraste. Utiliza una paleta base minimalista (tonos claros de fondo) junto a colores de acción vibrantes (el naranja característico, como Primary Action, #F47E3D).

• Narrativa: La marca comunica una narrativa de calma organizada y accesibilidad. Las formas redondeadas y la tipografía geométrica (DM Sans) minimizan la carga cognitiva, permitiendo al usuario enfocarse en la experiencia, no en la interfaz. El alto uso de márgenes amplios (24px) refuerza esta sensación de calma y orden.

2. Lenguaje Visual: Origen y Funcionalidad

El lenguaje visual de Headspace tiene un origen estratégico: romper con el arquetipo. Se apoya en la sencillez para hacer la meditación menos intimidante.

Origen y Propósito: La sencillez y las formas suaves (ej. radio de 20px para tarjetas de contenido ) están diseñadas para reducir la carga cognitiva y la brecha de evaluación en el usuario. Esta decisión refuerza la usabilidad y la sensación de confianza.

• Aspectos Positivos: La coherencia visual es alta, lo que garantiza una Consistencia interna (principio de diseño) y una rápida familiarización del usuario con el sistema.

• Aspectos Negativos: El tono tan distintivo puede generar choques visuales al integrarse con sistemas externos más formales, como se observó al adaptar los componentes de gestión B2B.

3. Elementos Interactivos y Patrones

Los elementos se diseñan para la funcionalidad inmediata, priorizando el Affordance y la claridad de jerarquía:

• Patrones Clave: El prototipo utiliza la Barra de Navegación Inferior (Tab Bar) para las funciones principales (Inicio, Contenidos, Perfil), en lugar de patrones ocultos, priorizando la accesibilidad constante.

• Microinteracciones: Elementos como el botón de Toggle y el Active Check utilizan el color de acción (#F47E3D) y el color de éxito (#02873E) para ofrecer una retroalimentación inmediata al usuario. Esta coherencia de colores funcionales es clave para la Consistencia.

• Adaptación B2B: El prototipo introduce el patrón de Formulario Guiado por Pasos (visible en Crear Cuenta y Crear Contenidos) para gestionar tareas complejas de forma lineal y reducir la carga cognitiva en entornos de gestión.

4. Prototipo de Baja Fidelidad y Aplicación Profesional

A. Prototipo de Baja Fidelidad (Low-Fi)

Elaboré un flujo de baja fidelidad para la gestión de recursos B2B, permitiendo al administrador Crear y Publicar Contenidos.

• Metodología: El ejercicio me ayudó a aplicar la Modularización del Atomic Design. Construir primero los Átomos (colores y tipografía ) y las Moléculas (botones y campos de input) permitió diseñar las pantallas de baja fidelidad (Organismos y Templates) con una lógica de sistema clara.

• Beneficio del Low-Fi: El trabajo en papel y luego en Figma (baja fidelidad) permitió validar rápidamente el flujo de gestión y la estructura de información (ej. la jerarquía entre Recursos, Carpetas y Etiquetas) sin perder tiempo en detalles visuales aún no definidos (principio de Economía).

B. Aplicación Profesional

Este proceso es fundamental en el desarrollo profesional:

• Design System / Marca Blanca: Es esencial en proyectos de Marca Blanca (White Label), donde la creación de un UI Kit limitado garantiza que el producto sea escalable y se pueda personalizar rápidamente para múltiples clientes B2B (ej. cambiar logotipos y colores principales) manteniendo la coherencia funcional.

• Validación de Flujos: El low-fi prototyping es vital para la Validación de Flujos Críticos y la Alineación de Equipos, asegurando que la arquitectura de interacción funciona antes de pasar a la costosa fase de desarrollo.

Reflexión Final

Este reto me ha ayudado a comprender que el sistema visual no es solo estética, sino lógica funcional. Construir un sistema de diseño reducido me permitió avanzar con más seguridad y entender que la consistencia se planifica desde los Átomos. La exploración y el descarte de ideas son claves para evitar la sobrecarga cognitiva en el usuario final. Terminar de darle forma a un producto B2B bajo la guía de una marca de consumo me ha generado mucha más confianza en mis decisiones de diseño.

https://www.figma.com/design/xoQ3HBtHvTtBXKBxDiSApP/R2_prototipo_Sergio_Bustamante?node-id=0-1&t=VzMSuvVh5Ud3yaVw-1