Reflexiones
Reflexiones surgidas de la práctica.
Pequeños ensayos sobre diseño, organizaciones y sistemas inteligentes.
Nacen de años diseñando software empresarial, servicios públicos digitales y, cada vez más, sistemas inteligentes.
Cada texto aborda una pregunta diferente.
Pero todos giran en torno a una misma inquietud:
¿Cómo siguen siendo capaces de actuar las personas en sistemas que ya no pueden comprender del todo?
2026-09 · 4 min de lectura
Escribir reglas para un juego que nadie sabe que está jugando
Los agentes de IA pueden leer componentes y reglas. Lo difícil es poner a su alcance, en el momento de generar, el criterio que da sentido a esas reglas.
2026-09 · 4 min de lectura
El trabajo que desaparece cuando funciona
DesignOps tiene éxito cuando la fricción desaparece. Pero si el trabajo que produce ese estado deja de ser observable, la organización pierde la evidencia necesaria para sostenerlo.
2026-08 · 3 min de lectura
El trabajo se desplaza hacia el origen
Generar alternativas nunca había sido tan barato. Elegir entre ellas sigue sin serlo. Eso cambia el lugar donde ocurre el verdadero diseño.
2026-07 · 3 min de lectura
El diseñador desaparece
A medida que la ejecución se automatiza, los artefactos visibles del diseño se vuelven más fáciles de producir. Lo que sigue siendo difícil es todo lo que ocurre antes.
2026-07 · 3 min de lectura
Diseñar el comienzo
Las demos de IA impresionantes captan atención. Un buen comienzo hace algo más difícil: acerca una nueva capacidad lo suficiente como para querer probarla.
2026-06 · 3 min de lectura
Cuando la interacción se convierte en gobernanza
Los sistemas agénticos no se limitan a ejecutar instrucciones. También se adaptan. Eso cambia para qué sirve el feedback — y quién es responsable de lo que el sistema aprende.
2026-06 · 3 min de lectura
Sabemos más de lo que podemos explicar
Durante mucho tiempo, entender fue sinónimo de ser experto. Los sistemas inteligentes están separando esas dos ideas.
2026-05 · 5 min de lectura
La capacidad escala. La comprensión no.
La mayoría de las demostraciones de IA se evalúan por si el sistema completó la tarea. Rara vez es la pregunta más importante.
2026-04 · 5 min de lectura
La confianza nace de los límites
Los sistemas inteligentes se vuelven confiables gracias a sus límites, no a sus capacidades. Por qué las restricciones son lo que lo sostiene todo.
2026-04 · 4 min de lectura
La confianza es un material de diseño
Los sistemas agénticos no solo necesitan buenas interfaces. Necesitan ser creíbles. Ese es un problema de diseño completamente diferente.