UX con IA · Diseño de producto · Sistemas conversacionales · 2026

Diseñar un asistente conversacional para el portfolio

Un acceso contextual a mis proyectos: cada visitante plantea sus propias preguntas, recibe respuestas fundamentadas y encuentra el trabajo más relevante.

Rol

Diseño de producto · UX con IA

Enfoque

Conversación · Retrieval · Gobernanza

Artefacto

Producto funcional dentro de este portfolio

Estado

En vivo · en evolución continua

Perspectiva de diseño

Una capa conversacional para acceder al trabajo

Una conversación breve puede abrir caminos útiles en un portfolio que, por naturaleza, sigue un recorrido lineal. El verdadero reto fue interpretar preguntas, distinguir clases de evidencia, proteger información privada y decidir cuándo responder, enlazar o finalizar.

01Respuesta fundamentada
02Caso relevante
03Siguiente paso útil
04Contacto directo

Interfaz ilustrativa · ejemplo de QA reconstruido, no es una transcripción real

Asistente del portfolio

Muéstrame trabajo representativo.

Un ejemplo de respuesta

Empieza por Par for Each para diseño de producto enterprise guiado por research, Citizen Portal para diseño de servicios end-to-end y DesignOps para pensamiento sistémico a escala organizativa.

Pregunta del visitante → Output: una respuesta breve y fundamentada en la evidencia del portfolio, con un enlace relevante y, cuando aporta valor, una transición natural hacia el contacto.

Los estados de interfaz son reconstrucciones; el asistente al final de la página es el producto funcional.

Trabajo central de diseño

Lo que realmente diseñé

La interfaz es pequeña, pero la superficie de diseño no. Diseñé cinco sistemas conectados: desde la experiencia visible hasta la arquitectura de información y la evaluación continua.

↳ Selecciona un área de diseño para explorar las decisiones y el sistema que hay detrás.

Diseño de experiencia

El recorrido visible desde la primera entrada hasta la evidencia y el contacto directo.

  • 01Las acciones rápidas reducen la fricción inicial sin convertir el chat en un menú.
  • 02Las respuestas se mantienen deliberadamente compactas para orientar sin sustituir al portfolio.
  • 03Los enlaces devuelven al visitante a la evidencia; la transición al contacto solo aparece tras una interacción significativa.

01 · Problema

Un portfolio tiene una estructura fija que a menudo no responde directamente a la pregunta concreta de un visitante.

Un caso de estudio sigue una estructura narrativa, mientras que un visitante puede querer comparar capacidades, comprender una decisión de diseño o valorar su encaje profesional entre distintos proyectos. Lo abordé como una hipótesis de diseño que debía contrastar con un asistente funcional, no como una conclusión probada sobre todos los responsables de contratación.

Reto de diseño

¿Cómo puede la conversación ofrecer un acceso individual al portfolio sin convertirse en otro chatbot de propósito general?

02 · Diseño

La conversación es navegación, no el destino.

Traté el asistente como una superficie de producto con principios de interacción explícitos, no como una ventana de chat añadida al sitio.

↳ Selecciona un principio para ver por qué importa y cómo lo trasladé al producto.

Por qué importa

Una respuesta convincente no sirve si no puede vincularse con trabajo real.

Cómo lo implementé

Las respuestas se construyen a partir de evidencia recuperada del portfolio y el sistema tiene instrucciones explícitas de no inventar proyectos, impacto, cualificaciones ni responsabilidades.

Explorar el modelo de interacción

La primera pregunta fue dónde debía vivir la conversación.

Exploré cuatro formas de ofrecer acceso conversacional al trabajo. Lo decisivo era que el asistente siguiera siendo útil sin convertirse en un destino independiente.

Explorar el modelo de interacción

Chatbot convencional

Familiar, autónomo

01 / 04
Asistente de Portfolio

¡Hola! Puedo ayudarte a explorar el trabajo de Andreas.

Háblame de tu trayectoria.¿Por qué proyectos debería empezar?¿Cómo puedo contactar contigo?
Haz una pregunta...

Familiar, autónomo

Modelo de interacción familiar. Demasiado separado del propio portfolio.

Comparar las cuatro alternativas
Explorar el modelo de interacción
DirecciónMayor fortalezaDecisión
Chatbot convencionalModelo de interacción familiarDemasiado separado del propio portfolio.
Comandos de IA / búsquedaRecuperación rápida de informaciónEficiente, pero demasiado parecido a un buscador para una experiencia conversacional.
Conversación integradaMáximo contexto localFunciona dentro de una página; fragmenta las preguntas entre proyectos.
Acompañante contextualDirección elegidaContexto y exploración de todo el portfolioMantiene el portfolio como experiencia principal y añade acceso conversacional individual.

El acompañante contextual ofrecía el mejor equilibrio: entender en qué página está la persona, responder sobre todo el portfolio y devolver la atención al trabajo.

La interfaz elegida

La interfaz final es deliberadamente más discreta que el sistema que la sostiene.

Mecánicas de conversación familiares. El contexto, la navegación y el contacto aparecen cuando ayudan a la persona.

Asistente de Portfolio
Contexto · Par for Each
¿Qué aprendió Andreas aquí?

Respuesta del portafolio

Tres rondas de pruebas de usabilidad orientaron el diseño hacia un Condition Modeler. Separar la condición de finalización de la lógica de iteración facilitó la comprensión; términos más claros para los umbrales ayudaron a expresar cuándo debía detenerse la ejecución paralela.

Leer el caso de estudio de Par for Each

Haz una pregunta...

  1. Cabecera y cierre

    El nombre identifica al asistente; el control de cierre devuelve la atención al portfolio.

  2. Contexto de página

    Una línea discreta bajo el título identifica el caso de estudio o la reflexión actual.

  3. Respuesta editorial

    Una etiqueta pequeña y texto plano sustituyen otra gran burbuja de chat.

  4. Navegación en el texto

    Los enlaces verificados al portfolio aparecen en la respuesta, sin una capa de fuentes aparte.

  1. Mensaje del usuario

    Un mensaje oscuro alineado a la derecha distingue la pregunta de la persona.

  2. Continuación contenida

    Como máximo, una pregunta de seguimiento opcional. Puede complementar un enlace si aporta otra dirección útil.

  3. Entrada de mensajes

    La fila de entrada y el control de envío facilitan la siguiente pregunta. Al alcanzar el límite, se desactiva la entrada.

Modelo central de interacción

·

Más contexto por debajo. Menos maquinaria en la superficie.

Contexto visible

Página actual

Par for Each

"¿Qué aprendió aquí?"

Lo que ve el visitante: una pregunta normal en una interfaz de chat tranquila.

Prioridad de contexto

  1. 01

    Pregunta explícita

    Evidencia del proyecto

  2. 02

    Anclaje conversacional

    Lo que Andreas hizo, probó y llevó a producción.

  3. 03

    Página actual

    Evidencia específica de la página

  4. 04

    Perfil global

    Lo que Andreas argumenta, explora y cuestiona.

Respuesta fundamentada

Las pruebas de usabilidad mostraron que la interacción debía separar la condición de finalización de la lógica de iteración… Leer el caso

¿Sin evidencia?

El asistente indica que el portfolio no lo demuestra — y no va más allá.

Storyboard de estados clave

Siete estados. Una experiencia deliberadamente acotada.

Desde una invitación discreta y el reconocimiento del contexto hasta la evidencia, la incertidumbre y la salida: la experiencia es una secuencia de estados diseñados.

Storyboard de estados clave

Entrada

Una invitación discreta

01 / 07
01

El portfolio sigue siendo la experiencia principal. Abrir una conversación es opcional.

ANDREAS JOHANN

Diseño de producto · Investigación UX

Par for Each

Diseñar una condición de finalización para subprocesos paralelos

Hacer que la ejecución paralela sea más comprensible y controlable.

Preguntar sobre este proyecto

La interacción funciona cuando la persona sale con un camino más claro hacia el trabajo — no cuando la conversación dura más.

03 · Implementación

El producto es pequeño. El sistema de representación que hay detrás no.

Convertí el modelo de interacción en un sistema funcional: enrutamiento de intención, retrieval de conocimiento, reglas de comportamiento, estado conversacional y navegación controlada — todo lo bastante explícito como para poder gobernarlo.

01

Pregunta

Intención · idioma · página actual · anclaje conversacional

02

Enrutamiento

Dominio explícito o intención de perfil amplio

03

Retrieval

Solo evidencia relevante del portfolio

04

Encuadre

Alcance · afirmaciones · idioma · política de enlaces

05

Generación

Respuesta restringida al contexto proporcionado

06

Experiencia

Respuesta · proyecto · profundización · contacto

Controles transversales

Estado conversacionalEnlaces verificadosSeparación de dominiosSolo contenido del portfolio

El contrato de la IA

01Límite de conocimiento

Usar evidencia del portfolio y conservar su tipo. No convertir reflexiones en prueba de proyecto ni inventar trabajo, impacto, cualificaciones o experiencia.

02Límite de dominio

No mezclar ámbitos cercanos solo porque compartan términos como escala, sistemas o trabajo entre equipos.

03Límite de gestión

No convertir el liderazgo de programas ni el trabajo de DesignOps en afirmaciones de responsabilidad formal sobre personas.

04Límite de navegación

Solo los destinos validados del portfolio se muestran como enlaces clicables.

05Límite de acceso

Sin autorización solo se utiliza información pública. Tras el desbloqueo, el asistente puede emplear la evidencia detallada permitida. Los enlaces siguen respetando la protección por contraseña.

Un producto, comportamiento multilingüe

El idioma forma parte del comportamiento del producto, no es un paso posterior de traducción. El asistente está diseñado para responder de forma coherente dentro de la experiencia localizada del portfolio.

↳ Selecciona un idioma para ver el mismo comportamiento del producto expresado en otra localización.

What kind of product designer is Andreas?
A product and UX designer who works from research and interaction design through delivery, with additional depth in AI-native UX and DesignOps.

Acceso público con límites claros

Sin desbloquear los proyectos, el asistente utiliza exclusivamente evidencia pública y resúmenes de trabajos. No debe revelar investigaciones, métricas ni detalles privados; los enlaces mantienen el control de acceso habitual.

04 · Evaluación y gobernanza

La calidad de la IA no se resuelve con una única prueba de usabilidad.

Cambios en el modelo, el prompt, la lógica de retrieval, la base de conocimiento o el propio portfolio pueden alterar el comportamiento. Por eso traté la evaluación como un ciclo continuo de gobernanza, no como una validación final.

Retrieval

¿El sistema recuperó la evidencia más relevante?

Representación

¿La respuesta presentó el trabajo desde el marco profesional adecuado?

Comportamiento

¿Se mantuvo dentro del alcance y usó la profundidad, el idioma y la siguiente acción adecuados?

Del fallo de QA al principio de producto

Encontrar evidencia no equivale a curarla. Una respuesta correcta que solo redirige sigue siendo un fallo. Ejemplo: «Muéstrame trabajo representativo.»

Antes

"Muéstrame trabajo representativo."
Puedes explorar el trabajo representativo de Andreas visitando su portfolio.
Fuente · Índice de proyectosSeguimiento · Muéstrame trabajo representativo

Qué falló

La respuesta deriva al índice en lugar de seleccionar y presentar trabajo relevante. La fila de procedencia añade ruido. La pregunta de seguimiento es redundante.

Después

"Muéstrame trabajo representativo."
Empieza por Par for Each para diseño de producto enterprise guiado por research, Citizen Portal para diseño de servicios end-to-end y DesignOps para pensamiento sistémico a escala organizativa.

Qué cambió

Sin fila de procedencia visible. Sin seguimiento redundante. Caminos directos hacia la evidencia: el asistente elige lo que importa.

Telemetría con privacidad desde el diseño

rutaruta de evidenciaclic en enlacesin evidenciacontactolatencialímite alcanzado

No se almacenan prompts ni respuestas en bruto

Conjunto de pruebas sistemático

↳ Selecciona un dominio de prueba para ver una pregunta representativa y el comportamiento esperado.

"¿Encajaría Andreas en un rol de Senior Product Designer?"

Comportamiento esperado

Priorizar el oficio de diseño de producto y evidencia representativa de proyectos.

Evaluación y gobernanza continuas

01

Observar

02

Clasificar el fallo

03

Rastrear la fuente

04

Ajustar

05

Probar regresiones

06

Monitorizar

Alucinación

Afirmación factual no respaldada por evidencia del portfolio

Fallo de retrieval

La evidencia equivocada entra en la respuesta

Deriva de representación

Los hechos son defendibles, pero el encuadre profesional es incorrecto

Mezcla de dominios

Se combina evidencia de ámbitos cercanos

Regresión de comportamiento

El idioma, la profundidad, los enlaces o la persistencia cambian de forma inesperada

Pendiente de validar: Las pruebas de routing y las revisiones manuales aún no demuestran mejoras en la orientación de visitantes reales, en la evaluación de perfiles o en la conversión a contacto.

05 · Iteración

El asistente evolucionó a medida que evolucionó el portfolio.

Cada iteración cambió menos la interfaz visible del chat que lo que el sistema entendía, recuperaba y tenía permitido inferir.

Señal

El asistente debía ofrecer una entrada útil antes del desbloqueo sin revelar información confidencial.

Cambio del sistema

Añadí evidencia según permisos, sugerencias adaptadas a cada página, una selección más amplia de proyectos y una transición gradual al contacto antes del límite de diez preguntas.

No todas las iteraciones importantes cambian la interfaz. La recuperación, los límites de evidencia y los permisos suelen ser invisibles.

Reconstrucción de la interfaz

Asistente de Portfolio
Contexto · Par for Each
¿Qué aprendió Andreas aquí?

Respuesta del portafolio

Tres rondas de pruebas de usabilidad orientaron el diseño hacia un Condition Modeler. Separar la condición de finalización de la lógica de iteración facilitó la comprensión; términos más claros para los umbrales ayudaron a expresar cuándo debía detenerse la ejecución paralela.

Leer el caso de estudio de Par for Each

Haz una pregunta...

Reconstruido a partir de las decisiones de producto y el comportamiento de cada iteración.

Cuando cambia el portfolio, también tiene que cambiar la arquitectura de información del asistente.

06 · Aprendizajes

Los aprendizajes más valiosos surgieron de fallos que, a primera vista, parecían plausibles.

01

La información correcta también puede crear una representación equivocada.

Una respuesta temprana a «¿Cómo realiza Andreas UX research?» derivó hacia sistemas human-in-the-loop y confianza en IA. El contenido era defendible, pero encuadraba el perfil desde la perspectiva equivocada. El modelo no era el problema principal; la arquitectura de información estaba dando peso a las señales incorrectas.

02

El asistente se convirtió en un espejo del propio portfolio.

Cada iteración cambió menos la interfaz del chat que lo que el sistema entendía que significaba el portfolio. El asistente hizo visible qué señales tenían más peso en la representación profesional.

03

La proximidad semántica no equivale a igualdad conceptual.

UX Consistency y DesignOps comparten señales como escala, sistemas, trabajo entre equipos y calidad. Las pruebas en vivo mostraron que compartir vocabulario no basta para combinar evidencia. Los dominios cercanos necesitan límites explícitos.

Prueba el producto en vivo

No te quedes solo con lo que cuenta este caso.

Haz al asistente una pregunta concreta sobre mi trabajo y observa cómo el sistema actual recupera evidencia, encuadra la respuesta y te guía hacia las partes relevantes del portfolio.

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