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¿Has estado en una reunión donde, apenas aparece el tema de IA, sientes que la conversación ocurre en otra capa? Estás ahí, pero no estás dentro. Lo veo en muchos equipos: diseñadores y PMs con criterio sólido que, de pronto, quedan fuera cuando se discuten prompts, arquitecturas o decisiones técnicas. No porque no tengan algo que aportar, sino porque diseñar con IA exige capacidades que rara vez desarrollamos, y que hoy son esenciales para pensar, decidir y comunicar con modelos de lenguaje.
No necesitamos convertirnos en personas expertas en modelos o infraestructura. Para eso están los especialistas. Pero sí necesitamos entender cómo abordar un problema con IA, qué alternativas existen, qué riesgos trae cada una y cómo aseguramos que la experiencia final —que está mediada por prompts y respuestas de LLMs— responda a lo que diseñamos.
La brecha no es nueva: diseño y tecnología siempre han tenido bordes difusos. Pero la IA abre una oportunidad distinta. La lógica conversacional y no determinista de los LLMs nos permite participar en decisiones que antes parecían exclusivas de ingeniería: desde cómo se interpreta el contexto, hasta cómo se define un prompt de sistema que controla el comportamiento del modelo.
Esa es la razón detrás del modelo Pensar, Decidir y Comunicar con IA. Tres capacidades que pueden aprenderse y que cambian por completo cómo participas en un equipo y en un producto.
1. Pensar con IA: pasar del ruido a una comprensión clara del problema
Antes de abrir una herramienta, antes de escribir un prompt, hay una pregunta que casi siempre se salta: ¿Qué problema estamos intentando resolver?
Pensar con IA no es pedirle ideas al modelo ni improvisar. Es enmarcar el problema con suficiente claridad para que la IA sea útil. Cuando falta ese marco, lo que aparece es ruido: prompts que cambian en cada iteración, resultados inconsistentes y un equipo que pierde confianza.
Pensar con IA implica:
- Aclarar el objetivo real.
- Identificar qué información alimentará la conversación.
- Traducir un desafío amplio en tareas que un modelo puede ejecutar con fiabilidad.
Ejemplo
Tu equipo quiere “mejorar la conversión del onboarding”. Es un objetivo tan amplio que no sirve como punto de partida. Pensar con IA obliga a descomponerlo: qué está fallando, qué señales tenemos, qué restricciones existen, qué tareas deben ejecutarse y cuáles podrían apoyarse en un modelo.
Herramientas como el AI Framing Canvas ayudan a ordenar el problema: objetivo, insumos, riesgos, restricciones y tipos de tareas donde la IA aporta valor. Ese orden inicial evita la clásica dinámica de “usar IA para ver qué pasa” y transforma un desafío difuso en pasos claros, verificables y alineados con decisiones del negocio.
La IA hace un análisis rápido, tú haces la interpretación estratégica. El modelo estructura la información, tú estructuras la decisión.
2. Decidir con IA: elegir la táctica correcta
Una vez que entiendes el problema, llega la pregunta crucial: ¿Cómo trabajaremos con IA para resolverlo?
Decidir con IA no es elegir una solución por intuición ni dejarse llevar por modas. No todos los problemas requieren agentes complejos, ni RAG, ni automatización. A veces basta con un set de prompts bien diseñados; otras veces, necesitas acceso a datos internos o una secuencia de acciones orquestada.
Decidir con IA implica evaluar alternativas usando criterios concretos:
- Impacto esperado
- Complejidad técnica
- Riesgo
- Esfuerzo de mantenimiento
- Alineación estratégica
Ejemplo
Tu equipo quiere generar recomendaciones personalizadas.
Las opciones podrían ser:
- Prompts con reglas simples: bajo costo, pero personalización limitada.
- RAG: mejor personalización, pero requiere infraestructura.
- Agentes autónomos: gran potencial, pero alto riesgo y mayor complejidad.
El valor de Decidir con IA es que te permite participar en la discusión técnica con claridad:
¿Qué nivel de complejidad se justifica? ¿Qué riesgo estamos asumiendo? ¿Qué impacto esperamos realmente?
Es la diferencia entre diseñar con criterio o caer en la sobreingeniería.
3. Comunicar con IA: diseñar la conversación y los resultados
La tercera capacidad tiene que ver con cómo hablamos con el modelo y cómo entregamos sus resultados al equipo y al producto. Aquí diseño tiene un rol determinante.
Comunicar es central para diseñar con IA: No es “pedir algo”, sino diseñar una conversación productiva, con límites claros y estándares de calidad. Implica definir rol, tono, formato y trazabilidad. Y esto aplica tanto a prompts comunes, como a promts de sistema en productos con IA.
Ejemplo
Estás definiendo con ingeniería cómo debe comportarse un asistente dentro del producto: un chatbot que guía a las personas en un proceso complejo.
Para que esa experiencia sea consistente, no basta con que responda bien: debe responder como tú lo diseñaste.
Comunicar con IA implica:
- Definir el rol del modelo (qué es, qué no es).
- Especificar tono, brevedad, claridad y criterios de experiencia.
- Establecer cómo debe actuar ante incertidumbre o información sensible.
- Solicitar salidas estructuradas: listas, tablas, JSON, comparaciones.
- Documentar qué se hizo con IA para mantener trazabilidad y confianza.
Así, el modelo deja de ser una caja negra: su conducta se convierte en un diseño que tú controlas.
¿Por qué este modelo importa?
Porque permite que diseñadores y PMs pasen de ser usuarios ocasionales de IA a convertirse en participantes estratégicos en las conversaciones que definen cómo funciona un producto.
En un contexto donde muchas decisiones se toman rápido —y a veces sin la mirada de quienes entienden al usuario, el riesgo y el flujo— Pensar, Decidir y Comunicar se vuelve una forma concreta de recuperar ese espacio.
No necesitas ser ingeniero o ingeniera.
Necesitas comprender cómo pensar un problema, cómo elegir una táctica viable y cómo diseñar la interacción humano–máquina.
Ese es el aporte real.
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