Hace más de 35 años, me apasioné por los deportes de motor, específicamente la Fórmula 1. Crecí en una época donde el piloto y la máquina llevaban una gran cantidad de peso en el resultado final.

Pero los cambios tecnológicos de las últimas décadas han cambiado la balanza. En la Fórmula 1 moderna, el piloto con el motor más rápido no necesariamente lleva la bandera a cuadros: el equipo que gana es aquel que aprovecha esa ventaja para interpretar mejor la carrera, anticipa cambios, lee la telemetría y toma decisiones estratégicas en fracciones de segundo. La victoria radica en cómo opera todo el sistema en su conjunto.

El ejemplo principal este año es Oracle Red Bull Racing F1—el equipo del campeón mundial de cuatro veces, Max Verstappen. A pesar de tener un coche inferior, han maximizado los resultados contra un equipo de McLaren que, incluso con el mejor coche en la pista, ha dejado caer la pelota estratégicamente.

Con la Inteligencia Artificial, es exactamente el mismo trato en el Diseño de Productos. La IA ya es ese "motor híbrido" o el "piloto de primer nivel" al que cada equipo tiene acceso: potente, preciso y rápido.

La ventaja no proviene de tenerla, sino de cómo la utilizas para ganar carreras.

Siguiendo con la analogía, el Diseñador de Productos de hoy necesita evolucionar hacia el estratega que define cómo ganar el campeonato. Necesitamos dejar de centrarnos únicamente en resultados y comenzar a diseñar con resultados en mente.

El Cambio de Paradigma: De Resultados a Resultados

La transformación más crucial para el Diseñador de Productos es un cambio de mentalidad. Tradicionalmente, un diseñador podía centrarse en pulir un componente o enviar una interfaz hermosa. Sin embargo, la IA está automatizando la generación de contenido visual a una velocidad vertiginosa.

En este nuevo panorama, el valor se mide por la capacidad de impactar positivamente el negocio, no solo por la calidad de las entregas.

Los diseñadores necesitan dar un paso atrás y ver el panorama general. En lugar de simplemente producir lo que el Gerente de Producto pide, el diseñador debe cuestionar los requisitos, analizar cómo el problema impacta otras áreas del ecosistema empresarial y asegurarse de que las decisiones de diseño se alineen con el resultado final de la empresa: generar ingresos.

Para lograr esta mentalidad estratégica, el diseñador debe aprender a "acercarse" constantemente (para los detalles del problema) y "alejarse" (para ver la relevancia empresarial).

Esto requiere dejar de derivar satisfacción de tareas básicas o repetitivas y reorientar el valor hacia imaginar calidad y diferenciación.

El Diseñador como Estratega de Productos

La habilidad de pensar estratégicamente es lo que protegerá en el futuro el rol contra la disrupción de la IA.

En un artículo anterior de Medium, mencioné seis habilidades clave que deberías tener como Diseñador de Productos. Hoy, estoy exponiendo otras habilidades que necesitamos cultivar y llevar a la mesa.

A. Fluidez Empresarial y Priorización

Es imperativo que el diseñador se vuelva fluido en "el lenguaje de los negocios."

Esto significa entender las fuentes de ingresos, márgenes, cuota de mercado y qué impulsa la retención o la pérdida de clientes. La estrategia vive en la intersección del valor empresarial y el valor del usuario.

Un diseñador estratégico sobresale no solo en resolver problemas, sino en elegir los problemas correctos.

Necesitamos aprender y aplicar marcos de priorización como el dimensionamiento de oportunidades, el costo de la demora y el riesgo de implementación. Al mirar hacia adelante, el diseñador debe pensar en horizontes de tiempo (ganancias rápidas, apalancamiento a mediano plazo y apuestas a largo plazo) en lugar de limitarse al ciclo de sprint actual.

B. Pensamiento Sistémico y Efectos en Dominó

Cada decisión de diseño tiene efectos de segundo y tercer orden que se propagan a través de múltiples productos en el ecosistema, impactando la deuda técnica, las operaciones, la conformidad y la marca. Es vital desarrollar una mentalidad sistémica para asegurar que la experiencia del usuario sea coherente a lo largo de todo el viaje.

C. Liderazgo Basado en Empatía y Discernimiento

La IA es un "genio de las estadísticas," excelente en el reconocimiento de patrones y la simulación de comportamientos. Puede generar propuestas de interacción o borradores de diseño "decente" (un sólido 70/100) en poco tiempo. Sin embargo, la IA carece de verdadera empatía y de la capacidad de discernir la "verdad."

Entender al Usuario Sigue Siendo Clave

Para evitar el peligroso "ciclo de muerte del producto" (donde construyes un robot caro que nadie quiere), no debemos olvidar mantener las siguientes capacidades centrales:

1. Profundidades: Combina la salida de la IA con el pensamiento crítico para identificar los problemas reales (el "por qué" detrás de lo que dicen los usuarios).

2. Entrevistas Abiertas: La IA no debería reemplazar la investigación de usuarios. Debes comenzar con conversaciones reales para observar a los usuarios y pedirles que clasifiquen la importancia de sus puntos de dolor (evitando la "ilusión de enfoque").

3. Liderazgo en las Decisiones: Usa soluciones de diseño para guiar a los equipos a través de discusiones de compensación y facilitar el consenso.

Optimizando la Ejecución de la UI

La IA permite al diseñador cambiar de la ejecución a la evaluación y optimización de la experiencia. Para mejorar la ejecución y los resultados de los interesados, los diseñadores pueden utilizar dos enfoques clave:

A. El Enfoque Demo-Primero

Los diseñadores de primer nivel ya no se apresuran a abrir Figma en el momento en que reciben un requisito.

En cambio, adoptan un flujo de trabajo Demo-Primero. Usando herramientas potenciadas por IA (como Figma Make o V0), construyen rápidamente demos de páginas clave y puntos de fricción. Esto les permite alinear el pensamiento con los PM y los ingenieros de forma interactiva, asegurando que todos estén en la misma página antes de refinar detalles o considerar casos límites.

B. El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)

El mayor punto de fricción ha sido tradicionalmente la transferencia entre diseño y desarrollo, plagada de errores de relleno, estados incorrectos y la lenta erosión de la integridad del sistema de diseño.

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un nuevo estándar que está cerrando completamente la brecha de traducción/interpretación entre el diseño y el código.

En este enlace a un artículo anterior, hablé sobre cómo esa brecha se está reduciendo y cómo los Diseñadores y Desarrolladores deberían adoptar el "nuevo rol emergente."

El MCP permite que los archivos de diseño estructurados (incluyendo componentes, propiedades y tokens) sean directamente legibles por máquina.

Esto enseña a los archivos de diseño a "conversar con la IA" sin depender de extensas anotaciones. Cuando se aplica MCP, las herramientas de codificación de IA pueden generar la implementación real, codificando el diseño directamente desde una estructura limpia de Figma.

Conclusión

El futuro del Diseñador de Productos implica una transición fundamental: de la ejecución del diseño al liderazgo del producto.

La IA no es un estratega de productos; es una herramienta que puede amplificar el trabajo de aquellos que ya dominan la estrategia, la empatía y la resolución de problemas del mundo real.

Los diseñadores que se centran en identificar problemas clave, que cultivan un gusto excepcional por auditar la calidad y que se preparan para el futuro de la automatización haciendo que su trabajo sea legible por máquinas (a través de estructuras como MCP), serán los profesionales listos para liderar la próxima ola de innovación en diseño.