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La carrera de diseño que sobrevive a la IA

9 min de lectura

Después de doce años liderando diseño de producto en ZipRecruiter, trabajando con equipos en Apple, Disney, Instacart y Marvel, noté un patrón que no pude dejar de ver: cada cambio de paradigma eliminaba el mismo tipo de habilidad y recompensaba al mismo tipo de diseñador.

TL;DR

Pasé 12 años como VP de Product Design en ZipRecruiter y luego me fui para construir de manera independiente. Durante ese tiempo, presencié tres cambios de paradigma que eliminaron habilidades de diseño específicas mientras recompensaban las mismas capacidades subyacentes. El patrón es predecible: el dominio de herramientas perece, el criterio se acumula. Los diseñadores que sobreviven a la IA no son quienes dominan la siguiente herramienta. Son quienes piensan en sistemas, definen problemas antes que soluciones y pueden evaluar si lo que genera la IA realmente sirve a los usuarios.

El patrón: qué elimina y qué conserva cada cambio de paradigma

Don Norman acuñó el término “user experience” en 1993.1 La disciplina formalizada tiene apenas 30 años, menos que la trayectoria profesional de muchos diseñadores. En esos 30 años, ya hemos visto tres ciclos completos de renovación paradigmática.

De la impresión a la web (1995-2005)

Eliminó: Precisión en maquetación impresa, gestión de color CMYK, tipografía fija, conocimiento de producción física (tipos de papel, encuadernación, revisiones de imprenta).

Conservó: Jerarquía visual, fundamentos tipográficos, teoría del color, sistemas de retícula, organización de la información.

Los diseñadores que decían “sé usar Quark XPress” tuvieron dificultades. Los diseñadores que decían “entiendo cómo los humanos escanean la información visual” hicieron la transición de inmediato.2

De la web al móvil (2007-2015)

Eliminó: Patrones específicos de escritorio (menús de clic derecho, estados de hover, flujos de trabajo con múltiples ventanas), maquetaciones de ancho fijo con precisión de píxeles, animación en Flash.

Conservó: Arquitectura de información, metodología de investigación de usuarios, jerarquía visual, principios de diseño de interacción.

La misma separación: las habilidades específicas de herramientas perecieron, las habilidades basadas en principios persistieron.3

De pantallas a asistencia con IA (2023-Presente)

Bajo presión: Diseño de componentes de UI, producción visual, wireframing. La IA maneja los tres a partir de descripciones en lenguaje natural.

Conservó: Psicología del usuario, metodología de investigación, pensamiento sistémico, definición de problemas, diseño de criterios de evaluación.

Nuevos requisitos: Diseño de prompts, evaluación de resultados de IA, diseño conversacional, diseño de interacción multimodal, diseño de comportamiento de IA (restricciones y salvaguardas).4

He vivido esta última transición directamente. Cuando comencé a construir mi sitio personal con FastAPI y HTMX, usé Claude Code para generar componentes de UI. Los componentes eran competentes. Pero componentes competentes ensamblados sin un sistema producen una experiencia incoherente. La IA generó las piezas. Yo diseñé cómo se conectaban.

Qué genera ventaja en diseño hoy

Definición de problemas, no producción de soluciones

Cuando lideré el Vision Sprint en ZipRecruiter, nuestro equipo de ocho diseñadores pasó las primeras dos semanas sin abrir Figma. Entrevistamos a personas que buscaban empleo, mapeamos el pipeline de contratación e identificamos que el problema central no era la interfaz de búsqueda de empleo. El problema era que los candidatos no podían articular lo que realmente querían en lenguaje natural. Cada brief de “rediseñar la búsqueda” que habíamos recibido estaba resolviendo el problema equivocado.5

Los diseñadores promedio reciben un brief y producen mockups. El diseñador que crea valor real cuestiona el brief. “Diseñar una página de configuración” se convierte en “¿Qué configuración cambian realmente los usuarios? ¿Y si usamos valores predeterminados sensatos y eliminamos la página por completo?”6

La IA genera 50 variaciones de una página de configuración en minutos. Elegir la variación que reduce tickets de soporte, aumenta la activación y respeta los modelos mentales del usuario requiere un criterio que ningún modelo replica.

Pensamiento sistémico, no diseño de pantallas

Una página de configuración se conecta con la incorporación (donde se establecen los valores predeterminados), las notificaciones (donde las preferencias surten efecto) y la gestión de cuenta (donde ocurre la eliminación). Diseñe la página de forma aislada y funciona. Diseñe como parte de un sistema y la experiencia se siente coherente.7

Cuando construí el sistema de diseño de mi sitio actual, cada decisión fue sistémica. La escala tipográfica con ratio 1.2 (12px, 14, 16, 18, 21, 25, 30, 36, 43, 52, 62, 80px) crea un ritmo visual que se autorregula. La retícula de espaciado de 8pt (8, 16, 24, 32, 48, 64, 96, 128px) previene decisiones de espaciado arbitrarias. Tres niveles de opacidad de texto (100%, 65%, 40%) establecen jerarquía sin colores adicionales. No son decisiones estéticas. Son restricciones de sistema que hacen cada decisión de diseño futura más rápida y consistente.

El sistema se acumula. Después de construir 12 proyectos sobre el mismo conjunto de tokens, tomo decisiones de maquetación en segundos que antes tomaban horas de experimentación visual.

Traducción interdisciplinaria

Los diseñadores más valiosos hablan tres idiomas: el idioma del usuario (qué necesitan las personas), el idioma del negocio (qué impulsa los ingresos) y el idioma de la ingeniería (qué es técnicamente viable).

En ZipRecruiter, aprendí que “este patrón de interacción reduce los tickets de soporte en un 15%, ahorrando $200K anuales, y requiere un solo cambio en un endpoint de API” genera alineación que los mockups nunca logran.8 A través de ocho empresas (Apple, Disney, Penguin Random House, Marvel, ZipRecruiter, Instacart, HarperCollins, Introl), los diseñadores que traducían entre disciplinas superaban consistentemente a los diseñadores que producían los mockups más pulidos.

Atención profesional

Mike Monteiro escribió que “un diseñador es alguien a quien le pagan por prestar atención al mundo”.9 Después de diez años de atención profesional, un diseñador ha catalogado miles de patrones de interacción, modos de fallo y soluciones elegantes. La IA puede buscar en un conjunto de datos de entrenamiento. Un diseñador experimentado busca en una década de experiencia profesional vivida con un criterio contextual que los conjuntos de datos no pueden codificar.

He estudiado 16 productos excepcionales en detalle: Warp, Vercel, Linear, Raycast, Stripe, Figma, Framer, Notion, Craft, Bear, Arc, Things, Flighty, Halide, Superhuman y Perplexity. Cada uno maneja la interacción de manera diferente, pero los principios subyacentes (revelación progresiva, distribución de peso visual, prioridad del teclado en la capacidad de respuesta) son idénticos. La regla de 100ms de Superhuman y el objetivo de respuesta de 50ms de Linear no son especificaciones de rendimiento arbitrarias. Son decisiones de costo de interacción que se acumulan a lo largo de cada sesión diaria.

Habilidades que se acumulan vs. habilidades que expiran

Se acumula: jerarquía visual

Los usuarios escanean interfaces en patrones predecibles: patrón en F para páginas con mucho texto, patrón en Z para páginas con muchas imágenes.10 Una vez interiorizado, este principio se aplica a sitios web, aplicaciones móviles, dashboards, plantillas de correo electrónico y presentaciones sin esfuerzo consciente. La habilidad se transfiere a través de cada cambio de plataforma porque el comportamiento de escaneo humano no cambia cuando el medio cambia.

Se acumula: reducción del costo de interacción

Cada interacción tiene un costo cognitivo y motor. Hacer clic cuesta menos que escribir. Reconocer cuesta menos que recordar. El diseñador que se obsesiona con menos clics, menos decisiones, menos modos y menos estados produce productos que acumulan satisfacción del usuario con el tiempo.11 Los productos con alto costo de interacción acumulan frustración que impulsa la deserción.

Se acumula: arquitectura de sistemas de diseño

Un diseñador que construye un sistema de diseño coherente (tokens, componentes, patrones, plantillas) crea infraestructura que acelera cada función futura. La primera función toma el mismo tiempo que construir sin un sistema. La décima toma un 30% menos. La quincuagésima toma un 60% menos.12 Un sistema de diseño compartido entre cinco equipos de producto multiplica esa aceleración cinco veces.

Expira: dominio de herramientas

Photoshop cedió ante Sketch. Sketch cedió ante Figma. Figma cederá ante lo que reemplace los mockups estáticos. Cada herramienta domina durante 5 a 10 años. El dominio de herramientas es necesario para el empleo actual e insuficiente para la resiliencia profesional.

“Soy diseñador de Figma” es tan frágil como lo fue “soy diseñador de Quark XPress” en 1998.

Expira: producción visual

La maquetación, el espaciado, la aplicación de color y el ensamblaje de componentes se están automatizando rápidamente. La IA genera diseños listos para producción a partir de descripciones con fidelidad creciente. La capa duradera debajo: saber que una maquetación debería tener más espacio alrededor de la acción principal es criterio. Mover elementos para crear ese espacio es producción. El criterio persiste. La producción se automatiza.13

El camino del design engineer

El contribuidor individual de mayor impacto combina criterio de diseño con capacidad de ingeniería. Empresas como Vercel y Linear contratan explícitamente para este perfil, reconociendo que la transferencia entre diseño e ingeniería introduce latencia, pérdida de fidelidad y sobrecarga de coordinación.14

Yo me convertí accidentalmente en este perfil. Después de dejar ZipRecruiter, construí todo yo mismo: Ace Citizenship (aplicación iOS en el App Store), este sitio web (FastAPI + HTMX + CSS puro) y otros 10 proyectos. Diseño la interacción en mi mente y luego la construyo directamente con Claude Code como mi compañero de implementación. La transferencia es cero porque diseñador e ingeniero son la misma persona.

El resultado: puntuaciones Lighthouse de 100/100/100/100 en mi primer intento. No porque sea mejor ingeniero que un desarrollador frontend dedicado, sino porque cada decisión de rendimiento fue también una decisión de diseño. Reduje el CSS a 75 tokens de estilos críticos en línea. Elegí fuentes del sistema en lugar de fuentes web (eliminando 100ms de cambio de maquetación). Usé HTMX en lugar de React (reduciendo la carga de JavaScript en un 95%). Cada decisión fue simultáneamente una optimización de rendimiento y una decisión de diseño: cargas de página más rápidas, menos inestabilidad visual, ciclos de interacción más ajustados.15

Sin transferencia significó sin pérdida de fidelidad. Lo que diseñé fue exactamente lo que los usuarios experimentaron.

El contraargumento: el criterio de ingeniería sigue importando

El argumento de que “el diseño se convierte en el cuello de botella” exagera el caso. Las decisiones de arquitectura, la ingeniería de rendimiento, el diseño de seguridad y el pensamiento sistémico siguen siendo trabajo profundamente especializado que la IA asiste pero no reemplaza. El ingeniero 10x que diseña un sistema que escala a millones de usuarios crea un valor que es paralelo al del diseñador 10x.16

La mejor posición es ambas. Los diseñadores que naveguen la próxima década con más éxito operarán en la intersección del criterio de diseño y la capacidad de ingeniería, no porque una disciplina importe más, sino porque eliminar la frontera entre ambas remueve el punto de mayor fricción en el desarrollo de productos.

Estrategia profesional para la próxima década

Construir una base duradera. Invertir el 60-70% del tiempo de aprendizaje en las habilidades que sobrevivieron los últimos tres cambios de paradigma: psicología humana, metodología de investigación, arquitectura de información, pensamiento sistémico, definición de problemas. Estas se acumulan a lo largo de las carreras en lugar de depreciarse con los cambios de plataforma.17

Mantener fluidez con las herramientas, no identidad con las herramientas. Aprender las herramientas actuales lo suficiente para ejecutar a velocidad profesional. No permitir que ninguna herramienta defina la identidad profesional.

Aprender disciplinas adyacentes. Los diseñadores que navegan los cambios de paradigma con más éxito leen ampliamente: psicología, estrategia de negocio, fundamentos de ingeniería, tecnología emergente. El conocimiento adyacente crea el reconocimiento de patrones que identifica cómo las nuevas tecnologías afectan la experiencia del usuario antes de que las comunidades de diseño publiquen mejores prácticas.

Practicar la evaluación, no solo la creación. A medida que la IA genera más artefactos de diseño, la capacidad de evaluar calidad, identificar qué sirve a los usuarios y rechazar lo que no, se convierte en la habilidad principal. El diseñador que evalúa 50 variaciones generadas por IA y selecciona la correcta crea más valor que el diseñador que produce una variación manualmente.

Referencias

  1. Norman, Don, “The Term ‘UX’,” 2016. Origen y evolución del término. ↩

  2. Zeldman, Jeffrey, Designing with Web Standards, New Riders, 2003. ↩

  3. Wroblewski, Luke, Mobile First, A Book Apart, 2011. ↩

  4. Nielsen, Jakob, “AI and UX: The Future of User Experience,” Nielsen Norman Group, 2024. ↩

  5. Experiencia del autor liderando el equipo de diseño del Vision Sprint en ZipRecruiter, 2024. ↩

  6. Norman, Don, The Design of Everyday Things, Basic Books, 2013. Definición de problemas vs. diseño de soluciones. ↩

  7. Meadows, Donella, Thinking in Systems, Chelsea Green, 2008. ↩

  8. Greever, Tom, Articulating Design Decisions, O’Reilly, 2015. ↩

  9. Monteiro, Mike, Design Is a Job, A Book Apart, 2012. ↩

  10. Nielsen, Jakob, “F-Shaped Pattern of Reading on the Web,” Nielsen Norman Group, 2006. ↩

  11. Krug, Steve, Don’t Make Me Think, New Riders, 2014. ↩

  12. Frost, Brad, Atomic Design, autopublicado, 2016. ↩

  13. Figma, “AI-Powered Design: From Production to Evaluation,” 2024. ↩

  14. Rauchg, Guillermo, “Design Engineers,” 2024. ↩

  15. Datos de auditoría Lighthouse del autor, documentados en “How I Got a Perfect Lighthouse Score”. ↩

  16. Brooks, Frederick P., The Mythical Man-Month, Addison-Wesley, 1975. Apalancamiento en ingeniería y el concepto de desarrollador 10x. ↩

  17. Cross, Nigel, Design Thinking, Bloomsbury, 2011. ↩