Diseñar dentro de un sistema de incentivos
Más allá de la interfaz
Llevo más de una década trabajando como product designer en Barcelona, liderando equipos de diseño en startups, plataformas y scale‑ups que se venden como soluciones para el día a día de la gente. Tras más de diez años en el diseño de producto, tengo claro que la interfaz no es el núcleo de la práctica, sino solo una de sus capas visibles.
Lo que realmente condiciona el diseño es el sistema de incentivos que hay detrás: crecimiento, métricas, rentabilidad y, en el contexto de 2026, la eficiencia extrema que promete la IA. En este mismo sistema viven también la accesibilidad, la forma en que tratamos a las personas con menos visibilidad y la manera en que se gestionan los equipos de diseño, incluso cuando el trabajo se vuelve más remoto, más fragmentado y más dependiente de herramientas automatizadas.
El problema no es solo qué diseñamos, sino para qué se optimiza, quién define el éxito y quién se queda fuera cuando todo se mide por velocidad, eficiencia, conversión o “60% más rápido con IA”.
UX, IA y responsabilidad
Durante años se ha repetido que UX es, por definición, una disciplina centrada en las personas. En la práctica, muchas veces funciona como una capa que ayuda a hacer más predecible el comportamiento humano dentro de métricas ya definidas por el negocio.
Ese desequilibrio se vuelve más evidente cuando una organización puede automatizar buena parte de decisiones que antes estaban en manos de equipos de product, research o de diseño. Cuando un equipo de diseño acepta que un producto pueda ser, en teoría, “60%” más rápido o más barato gracias a la IA, la conversación deja de girar en torno a la calidad y empieza a girar en torno a la responsabilidad.
No se trata de demonizar la IA. Se trata de asumir que no es neutral. Si el sistema en el que se integra está diseñado para maximizar engagement, clics o revenue, la IA amplifica exactamente eso. Y todo lo que no encaja bien en una métrica clara —contexto, bienestar, matiz, accesibilidad— corre el riesgo de quedar fuera.
Accesibilidad como síntoma del sistema
La accesibilidad es uno de los ejemplos más claros de cómo operan estos incentivos. A menudo se aborda tarde, cuando entra en juego el cumplimiento legal, el riesgo reputacional o la necesidad de mostrar cierta sensibilidad pública.
Eso genera un patrón muy conocido: primero se lanza, luego se corrige, y si no hay presión suficiente, no se corrige nunca. La accesibilidad acaba funcionando como parche o como extra, en lugar de tratarse como una condición básica de calidad.
En productos con IA, el problema se vuelve aún más delicado. Interfaces que cambian según el comportamiento, recomendaciones opacas o flujos generados dinámicamente pueden complicar mucho la experiencia de personas que ya suelen quedar fuera de los escenarios “mainstream”. No es solo una cuestión técnica. Es una decisión de prioridad que se toma de forma implícita, muchas veces sin que se reconozca como tal.
De usuarios abstractos a grupos concretos
Una de las trampas habituales del diseño contemporáneo es hablar de personas en abstracto. “El usuario” suele ser una figura cómoda: una entidad genérica, limpia, sin demasiadas contradicciones, perfecta para una slide o un dashboard.
Prefiero pensar en grupos concretos. Personas con discapacidad. Personas mayores. Personas con ingresos ajustados. Equipos distribuidos. Freelancers atrapados por dinámicas de plataforma. Gente que no vive el producto como una promesa, sino como una dependencia, una barrera o una negociación constante.
Ese cambio importa porque obliga a dejar atrás la empatía de conveniencia. No basta con research puntual, entrevistas rápidas o workshops que solo sirven para validar ideas ya decididas. Diseñar mejor pasa por reconocer desde el principio quién carga con el coste de nuestras decisiones.
IA, el 60% y la gestión de equipos de diseño
En muchos casos, una empresa puede automatizar el 60% de lo que antes hacía un equipo de diseño, de investigación o de product usando IA: wireframes, copias, recopilación de insights, recomendaciones de interfaz, o incluso generación de flujos completos a partir de un prompt. Eso acelera el proceso, pero convierte decisiones que antes eran deliberadas, discutidas y matizadas en resultado de un modelo que se entrena según unos objetivos muy concretos.
Y en ese salto, muchas veces se pierde la posibilidad de preguntar “para quién estamos haciendo esto, y quién se queda fuera”.
El 60% automatizado no es solo un número redondo, es una metáfora de cómo la IA puede convertirse en una herramienta de eficiencia sin que se revise la calidad de las decisiones que subyacen. Cuanto más se delega a IA, más se necesita que las personas con experiencia —product managers, designers, researchers, leads— expliquen por qué se optimiza tal cosa, quién se queda fuera y qué se pierde en el camino.
Desde mi rol como lead de diseño, gestionar a ICs en este entorno implica:
- Asegurar que el uso de IA no se convierta en una forma de “bajar el nivel” de diseño, sino en una herramienta que se articule con calidad, contexto y responsabilidad.
- Recordar constantemente que el diseño no es solo una cuestión de rapidez, sino de impacto.
- Pensar en cómo se mide el trabajo de diseño cuando una parte importante del proceso se vuelve invisible, porque está dentro de un modelo o de un prompt.
- Dejar espacio para el debate sobre prioridades, accesibilidad y grupos reales, incluso cuando el sistema de incentivos solo mide métricas de negocio.
Diseñar con límites, pero con claridad
No hace falta convertir esto en un manifiesto grandilocuente. Tampoco hace falta fingir que un diseñador, un lead o un equipo va a cambiar el sistema. Pero sí es posible trabajar con más intención, incluso desde dentro de él.
Eso implica algunas decisiones bastante concretas:
- Priorizar transparencia cuando la automatización vuelve el producto más opaco.
- Tratar la accesibilidad como criterio de calidad, no como checklist secundaria.
- Pensar menos en audiencias abstractas y más en grupos reales afectados por el producto.
- Cuestionar cuándo ese resultado “al 60%” realmente compensa la pérdida de contexto y control.
- Asumir que el diseño no es solo un problema de estética, sino de poder, de prioridades y de impacto.
Una práctica menos inocente
El diseño no es neutral, pero tampoco tiene por qué ser cínico. La alternativa pasa por trabajar con más conciencia sobre los sistemas, los incentivos y las personas reales detrás de cada decisión.