{"id":197364,"date":"2026-10-20T13:00:27","date_gmt":"2026-10-20T16:00:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=197364"},"modified":"2026-10-20T11:59:06","modified_gmt":"2026-10-20T14:59:06","slug":"banca-digital-omnicanal-como-reimaginar-la-experiencia-del-usuario-con-ia-y-datos-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/columna-de-opinion\/banca-digital-omnicanal-como-reimaginar-la-experiencia-del-usuario-con-ia-y-datos-2\/","title":{"rendered":"Banca digital omnicanal: c\u00f3mo reimaginar la experiencia del usuario con IA y datos"},"content":{"rendered":"

Por: Melisa De Carlo, Head of Marketing & Digital Experience de Baufest<\/i><\/b><\/p>\n

La inteligencia artificial no solo est\u00e1 cambiando las herramientas con las que dise\u00f1amos productos digitales. Empieza a mover algo m\u00e1s de fondo, los l\u00edmites que durante a\u00f1os separaron a dise\u00f1o, producto e ingenier\u00eda. Todav\u00eda es pronto para decir c\u00f3mo se van a acomodar esos roles. Todo esto cambia muy r\u00e1pido, y lo que hoy parece una tendencia firme puede verse distinto en seis meses. Pero hay una hip\u00f3tesis que parece valiosa de explorar: en este reacomodo, los dise\u00f1adores de experiencia tienen la oportunidad de ocupar un lugar m\u00e1s estrat\u00e9gico.<\/span><\/p>\n

Durante mucho tiempo el proceso fue bastante lineal: dise\u00f1o investigaba, conceptualizaba, prototipaba y entregaba una soluci\u00f3n para que ingenier\u00eda la convirtiera en software. El handoff era casi un rito de paso obligado.<\/span><\/p>\n

Ese l\u00edmite est\u00e1 empezando a volverse m\u00e1s poroso. Un informe de <\/span>Designer Fund y Foundation Capital sobre IA y dise\u00f1o<\/span><\/a> en 2026, hecho sobre m\u00e1s de 900 dise\u00f1adores, encontr\u00f3 que el 65% dice estar asumiendo m\u00e1s responsabilidades de producto o ingenier\u00eda, mientras que un 40% observa el movimiento inverso, con PMs e ingenieros incorporando cada vez m\u00e1s tareas de dise\u00f1o. Es una muestra puntual y no necesariamente representa a toda la industria, pero es un indicio consistente con lo que muchos venimos observando de manera informal.<\/span><\/p>\n

Si ese cruce se profundiza, no significa que el dise\u00f1ador deba convertirse en desarrollador ni que la ingenier\u00eda pierda especializaci\u00f3n. Podr\u00eda significar que una misma persona logre avanzar m\u00e1s lejos dentro del ciclo de vida de una soluci\u00f3n antes de necesitar el relevo de otra disciplina.<\/span><\/p>\n

Dos direcciones posibles de expansi\u00f3n<\/b><\/span><\/h2>\n

 <\/p>\n

Si esa hip\u00f3tesis se sostiene, el rol del dise\u00f1ador podr\u00eda ensancharse en dos direcciones a la vez.<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Hacia el negocio:<\/b> si producir una interfaz se vuelve cada vez m\u00e1s sencillo, el valor diferencial dejar\u00eda de estar solo en saber dise\u00f1arla. Entender modelo de negocio, m\u00e9tricas y restricciones permitir\u00eda participar tambi\u00e9n de la definici\u00f3n del problema, no solo de la soluci\u00f3n.<\/span><\/li>\n
  2. Hacia la construcci\u00f3n: <\/b>las herramientas de IA generativa permitir\u00edan que lo que antes terminaba en una especificaci\u00f3n o un prototipo avance hasta convertirse en una experiencia funcional real, sin pasar necesariamente por otro equipo.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Ninguna de las dos direcciones est\u00e1 garantizada ni es autom\u00e1tica. Depende de que cada dise\u00f1ador decida (y pueda) desarrollarlas.<\/span><\/p>\n

    No todos coinciden en c\u00f3mo leer este momento, y probablemente est\u00e9 bien que as\u00ed sea. Una actualizaci\u00f3n 2026 del informe de Designer Fund y Foundation Capital muestra que el uso semanal de IA en tareas de dise\u00f1o pas\u00f3 del 54% al 91% en apenas un a\u00f1o, con un 75% que ya la usa a diario, y que la mitad de los dise\u00f1adores encuestados dice haber llevado c\u00f3digo generado por IA a producci\u00f3n, no solo quienes se identifican como “design engineers”. Son n\u00fameros que sostienen la hip\u00f3tesis de que el rol se est\u00e1 ensanchando.<\/span><\/p>\n

    Pero el mismo informe tambi\u00e9n registra fricci\u00f3n. Un tercio de los encuestados siente que la colaboraci\u00f3n entre equipos se volvi\u00f3 m\u00e1s desordenada a medida que los roles se superponen, y hay bastante incertidumbre todav\u00eda sobre qu\u00e9 pasa con los dise\u00f1adores junior cuando gran parte de la ejecuci\u00f3n se puede automatizar.<\/span><\/p>\n

    Tampoco hay acuerdo sobre cu\u00e1nto conviene acercarse al c\u00f3digo. Algunas voces del sector sostienen que la pregunta cl\u00e1sica de si el dise\u00f1ador deber\u00eda programar ya qued\u00f3 desactualizada, porque hoy es posible construir software funcional sin volverse ingeniero en el sentido tradicional. Otras responden que UX e ingenier\u00eda frontend requieren marcos de pensamiento distintos, y que diluir esa especializaci\u00f3n le resta al dise\u00f1ador capacidad para defender al usuario frente a otras presiones del negocio. A nosotros nos entusiasma m\u00e1s la primera lectura, aunque nos parece una discusi\u00f3n sana y todav\u00eda abierta.<\/span><\/p>\n

    Un l\u00edmite que aparece una y otra vez en estas conversaciones es la calidad. La queja m\u00e1s repetida entre dise\u00f1adores que ya usan IA es la falta de consistencia en lo que produce. Una imagen que circula bastante lo resume bien: la IA resuelve r\u00e1pido buena parte del camino, pero lo que queda, aquello que depende de conocer la marca, el usuario y el contexto, sigue siendo terreno humano. En el fondo, puede ser la mejor forma de entender por qu\u00e9 el criterio no pierde relevancia en este escenario, sino que, m\u00e1s bien, gana terreno.<\/span><\/p>\n

    Cuando generar es f\u00e1cil, decidir importa m\u00e1s<\/b><\/span><\/h2>\n

    Lo que parece m\u00e1s claro es que estas herramientas est\u00e1n bajando el costo de producir alternativas. Una encuesta de Lyssna a 100 dise\u00f1adores UX\/UI hacia fines de 2025 encontr\u00f3 que el 93% ya utilizaba herramientas de IA generativa en su trabajo, y el 73% esperaba que su uso como “colaborador de dise\u00f1o” fuera lo que m\u00e1s impacto tuviera en la disciplina durante 2026. KPMG report\u00f3 algo similar desde el lado de las empresas.\u00a0 El 91% se\u00f1al\u00f3 que planeaba ampliar su presupuesto destinado a la inteligencia artificial aplicada a UX.<\/span><\/p>\n

    Pero la misma encuesta de Lyssna encontr\u00f3 una tensi\u00f3n interesante. El 54% de los dise\u00f1adores dijo que sus clientes quieren subirse a la ola de la IA sin tener casos de uso claros. Es un dato que vale la pena tener presente antes de asumir que m\u00e1s generaci\u00f3n de alternativas es, por s\u00ed sola, una mejora.<\/span><\/p>\n

    Si una herramienta permite producir diez pantallas en el tiempo que antes llevaba una, el objetivo no deber\u00eda ser necesariamente producir diez veces m\u00e1s pantallas. Podr\u00eda ser, en cambio, una oportunidad para explorar m\u00e1s hip\u00f3tesis y dedicarle m\u00e1s tiempo a entender el problema antes de construir. La capacidad de generar parece estar creciendo m\u00e1s r\u00e1pido que la capacidad de decidir qu\u00e9 vale la pena generar. Ah\u00ed el criterio de dise\u00f1o se vuelve, si acaso, m\u00e1s relevante y no menos.<\/span><\/p>\n

    Todo esto conecta con un movimiento que se est\u00e1 dando del lado de ingenier\u00eda, conocido como desarrollo spec-driven. <\/span>Gartner lo describi\u00f3 en un informe<\/span><\/a> de febrero de 2026 como una forma de escalar el desarrollo asistido por IA usando especificaciones interpretables por m\u00e1quina en lugar de prompts sueltos. La l\u00f3gica es simple. En vez de arrancar por el c\u00f3digo, primero se define con claridad qu\u00e9 hay que construir, qu\u00e9 restricciones tiene y qu\u00e9 comportamiento se espera. Esa especificaci\u00f3n es la que alimenta a los agentes de IA que generan el c\u00f3digo.<\/span><\/p>\n

    Hay una conexi\u00f3n que nos parece natural entre esa l\u00f3gica y buena parte de lo que UX viene haciendo desde antes de que existieran est\u00e1s tecnolog\u00edas.: investigar una necesidad, convertirla en requisitos y mantener la coherencia entre el problema original y la soluci\u00f3n construida. Si esa conexi\u00f3n se profundiza, el handoff dejar\u00eda de pensarse solamente como una cuesti\u00f3n de “c\u00f3mo entrego mejor” y empezar\u00eda a pensarse tambi\u00e9n en t\u00e9rminos de “cu\u00e1nto menos hay que reinterpretar desde cero”. Es una hip\u00f3tesis, pero es una que nos entusiasma.<\/span><\/p>\n

    Con esta hip\u00f3tesis en mente, armamos un programa piloto para que un grupo de dise\u00f1adores de experiencia probara herramientas de IA y un enfoque spec-driven sobre un desaf\u00edo fuera de lo habitual. La propuesta era construir desde cero un producto digital funcional y recorrer el proceso completo, desde la identificaci\u00f3n del problema hasta el despliegue.<\/span><\/p>\n

    Particip\u00f3 todo el equipo de Digital Experience Design y cada persona construy\u00f3 su propio producto funcional. Algunos apuntaron a la productividad interna, como generadores de sistemas de dise\u00f1o o asistentes para procesar datos de research que podr\u00edan terminar funcionando como aceleradores dentro de los proyectos. Otros surgieron de necesidades detectadas de manera interna o en clientes. Todo el equipo complet\u00f3 el programa, que cerr\u00f3 con un demo day.<\/span><\/p>\n

    Lo que s\u00ed podemos decir con m\u00e1s certeza es la limitaci\u00f3n: llegar a un producto funcionando no es lo mismo que tener software listo para un entorno enterprise. Una soluci\u00f3n que va a operar durante a\u00f1os y evolucionar con varios equipos necesita arquitectura, seguridad, escalabilidad y testing. Ah\u00ed, la ingenier\u00eda de software sigue siendo insustituible. Lo que s\u00ed cambi\u00f3, creemos, es la distancia entre una idea y un producto funcionando frente a usuarios reales, algo que permite explorar una oportunidad o validar una hip\u00f3tesis con mucha m\u00e1s velocidad.<\/span><\/p>\n

    No tenemos certeza de hacia d\u00f3nde va a asentarse todo esto. La rapidez del cambio hace que cualquier conclusi\u00f3n firme envejezca r\u00e1pido. Pero la pregunta que nos interesa m\u00e1s que “qu\u00e9 tareas va a automatizar la IA”, sino otra m\u00e1s concreta. \u00bfQu\u00e9 puede hacer ahora un dise\u00f1ador que antes no pod\u00eda?<\/span><\/p>\n

    Si las dos expansiones que mencionamos, hacia el negocio y hacia la construcci\u00f3n, se sostienen, la ventaja no vendr\u00eda de la ampliaci\u00f3n en s\u00ed misma, sino de que, al mismo tiempo, crezca la capacidad de entender el contexto, tomar decisiones y evaluar con criterio lo que las herramientas producen. Ese criterio, que implica cuestionar lo obvio, entender las necesidades y decidir con intenci\u00f3n, es por ahora lo \u00fanico que esta hip\u00f3tesis no automatiza.<\/span><\/p>\n

    Todav\u00eda estamos aprendiendo qu\u00e9 forma va a tomar este rol. Si vienen explorando algo parecido en sus equipos, nos interesa comparar notas.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Por: Melisa De Carlo, Head of Marketing & Digital Experience de Baufest La inteligencia artificial no solo está cambiando las herramientas con las que diseñamos productos digitales. Empieza a mover algo más de fondo, los límites que durante años separaron a diseño, producto e ingeniería. Todavía es pronto para decir cómo se van a acomodar esos roles. Todo esto cambia muy rápido, y lo que hoy parece una tendencia firme puede verse distinto en seis meses. Pero hay una hipótesis que parece valiosa de explorar: en este reacomodo, los diseñadores de experiencia tienen la oportunidad de ocupar un lugar más estratégico. Durante mucho tiempo el proceso fue bastante lineal: diseño investigaba, conceptualizaba, prototipaba y entregaba una solución para que ingeniería la convirtiera en software. El handoff era casi un rito de paso obligado. Ese límite está empezando a volverse más poroso. Un informe de Designer Fund y Foundation Capital sobre IA y diseño en 2026, hecho sobre más de 900 diseñadores, encontró que el 65% dice estar asumiendo más responsabilidades de producto o ingeniería, mientras que un 40% observa el movimiento inverso, con PMs e ingenieros incorporando cada vez más tareas de diseño. Es una muestra puntual y no necesariamente representa a toda la industria, pero es un indicio consistente con lo que muchos venimos observando de manera informal. Si ese cruce se profundiza, no significa que el diseñador deba convertirse en desarrollador ni que la ingeniería pierda especialización. Podría significar que una misma persona logre avanzar más lejos dentro del ciclo de vida de una solución antes de necesitar el relevo de otra disciplina. Dos direcciones posibles de expansión   Si esa hipótesis se sostiene, el rol del diseñador podría ensancharse en dos direcciones a la vez. Hacia el negocio: si producir una interfaz se vuelve cada vez más sencillo, el valor diferencial dejaría de estar solo en saber diseñarla. Entender modelo de negocio, métricas y restricciones permitiría participar también de la definición del problema, no solo de la solución. Hacia la construcción: las herramientas de IA generativa permitirían que lo que antes terminaba en una especificación o un prototipo avance hasta convertirse en una experiencia funcional real, sin pasar necesariamente por otro equipo. Ninguna de las dos direcciones está garantizada ni es automática. Depende de que cada diseñador decida (y pueda) desarrollarlas. No todos coinciden en cómo leer este momento, y probablemente esté bien que así sea. Una actualización 2026 del informe de Designer Fund y Foundation Capital muestra que el uso semanal de IA en tareas de diseño pasó del 54% al 91% en apenas un año, con un 75% que ya la usa a diario, y que la mitad de los diseñadores encuestados dice haber llevado código generado por IA a producción, no solo quienes se identifican como “design engineers”. Son números que sostienen la hipótesis de que el rol se está ensanchando. Pero el mismo informe también registra fricción. Un tercio de los encuestados siente que la colaboración entre equipos se volvió más desordenada a medida que los roles se superponen, y hay bastante incertidumbre todavía sobre qué pasa con los diseñadores junior cuando gran parte de la ejecución se puede automatizar. Tampoco hay acuerdo sobre cuánto conviene acercarse al código. Algunas voces del sector sostienen que la pregunta clásica de si el diseñador debería programar ya quedó desactualizada, porque hoy es posible construir software funcional sin volverse ingeniero en el sentido tradicional. Otras responden que UX e ingeniería frontend requieren marcos de pensamiento distintos, y que diluir esa especialización le resta al diseñador capacidad para defender al usuario frente a otras presiones del negocio. A nosotros nos entusiasma más la primera lectura, aunque nos parece una discusión sana y todavía abierta. Un límite que aparece una y otra vez en estas conversaciones es la calidad. La queja más repetida entre diseñadores que ya usan IA es la falta de consistencia en lo que produce. Una imagen que circula bastante lo resume bien: la IA resuelve rápido buena parte del camino, pero lo que queda, aquello que depende de conocer la marca, el usuario y el contexto, sigue siendo terreno humano. En el fondo, puede ser la mejor forma de entender por qué el criterio no pierde relevancia en este escenario, sino que, más bien, gana terreno. Cuando generar es fácil, decidir importa más Lo que parece más claro es que estas herramientas están bajando el costo de producir alternativas. Una encuesta de Lyssna a 100 diseñadores UX\/UI hacia fines de 2025 encontró que el 93% ya utilizaba herramientas de IA generativa en su trabajo, y el 73% esperaba que su uso como “colaborador de diseño” fuera lo que más impacto tuviera en la disciplina durante 2026. KPMG reportó algo similar desde el lado de las empresas.  El 91% señaló que planeaba ampliar su presupuesto destinado a la inteligencia artificial aplicada a UX. Pero la misma encuesta de Lyssna encontró una tensión interesante. El 54% de los diseñadores dijo que sus clientes quieren subirse a la ola de la IA sin tener casos de uso claros. Es un dato que vale la pena tener presente antes de asumir que más generación de alternativas es, por sí sola, una mejora. Si una herramienta permite producir diez pantallas en el tiempo que antes llevaba una, el objetivo no debería ser necesariamente producir diez veces más pantallas. Podría ser, en cambio, una oportunidad para explorar más hipótesis y dedicarle más tiempo a entender el problema antes de construir. La capacidad de generar parece estar creciendo más rápido que la capacidad de decidir qué vale la pena generar. Ahí el criterio de diseño se vuelve, si acaso, más relevante y no menos. Todo esto conecta con un movimiento que se está dando del lado de ingeniería, conocido como desarrollo spec-driven. Gartner lo describió en un informe de febrero de 2026 como una forma de escalar el desarrollo asistido por IA usando especificaciones interpretables por máquina en lugar de prompts sueltos. La lógica es simple. 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