1. Introducción

En este reto ha sido interesante cómo nos es difícil abstraernos de la rutina para encontrar productos tangibles que no nos hacen la vida más fácil sino que entorpecen nuestras tareas.

Una vez seleccionados, he aplicado los principios de Don Norman para analizar cómo la forma, el mapping y el feedback condicionan nuestra experiencia con objetos físicos.

He elegido dos casos opuestos: la frustración frente a un sistema de control de coche y la fluidez de un electrodoméstico bien diseñado.

2. Caso 1: Brechas de Ejecución y Evaluación (Toyota Auris 2012)

• El problema: El sistema de velocidad de crucero presenta una brecha de ejecución crítica. La falta de consistencia entre los botones del volante y la palanca trasera genera un modelo mental confuso para el usuario. La velocidad límite se encuentra en el volante y no es necesario activar ninguna palanca y sin embargo, la velocidad crucero necesita un botón central + bajar hacia abajo la palanca (que además este botón es invisible).

• Análisis: Se ha documentado la desconexión y confusión entre el modelo del ingeniero/a y el modelo del usuario/a y las acciones necesarias para activar la velocidad crucero.

• Solución: Propuesta de rediseño visual mediante wireframes en Figma para unificar controles, simplificando botones y manteniendo la misma lógica de usabilidad.

3. Caso 2: Topografía y Mapping Natural (Aspirador Xiaomi G10)

• El éxito: se trata de un ejemplo impecable de cómo la forma sigue a la función y el usuario no necesita instrucciones para poder usarlo sin frustración ni cargas cognitivas.

• Hallazgos más relevantes:

  • Mapping natural: Relación directa entre botones y piezas extraíbles.

  • Feedback permanente: Uso de materiales transparentes y cierres tipo bayoneta que confirman el éxito de la tarea.

  • Affordance: Diseño intuitivo que elimina la necesidad de manual de instrucciones.

  • Consistencia: Los mismos modelos se repiten de manera que el usuario aprende y sabe como extraer/incorporar accesorios.

4. Prototipo Interactivo y vídeo

Para profundizar en el análisis, os dejo aquí el prototipo y un vídeo resumen del caso B, un caso de éxito en cuanto a topografía y usabilidad del producto:

• Reto 3 – Wireframe

• Vídeo  con los ejemplos más ilustrativos del Reto: muestra el feedback sonoro y táctil del aspirador en uso real.

Bibliografía y Referencias

• Norman, D. A. (2002). The Psychopathology of Everyday Things. En The Design of Everyday Things (pp. 1-36). New York: Basic Books. ISBN 0465067107.
• UOC (2026). Capítulo 2: Fundamentos para la generación de una interfaz gráfica. En Cuaderno de Prototipado. Barcelona: Universitat Oberta de Catalunya.

Uso de Inteligencia Artificial (IA)

Se declara el uso de herramientas de IA Generativa en la elaboración de este trabajo:

• Google Gemini (2026): Se ha utilizado el modelo Gemini exclusivamente para la generación y apoyo visual de los activos gráficos de la entrega.

  • Render del aspirador: Generado para ilustrar el caso de éxito con una estética de producto limpia (quitando el fondo de la imagen).

  • Esquema de rediseño del volante: A partir de mis ideas y bocetos me he apoyado en Gemini para generar un boceto del rediseño final del volante.

Introducción del Briefing:

Como respuesta al reto de optimizar la experiencia del organizador en Eventbrite, presento una propuesta de Prototipo de Baja Fidelidad y un UI Kit Sistematizado. El objetivo principal ha sido resolver las tareas esenciales encargadas por el cliente: crear, editar, previsualizar y publicar eventos, eliminando cualquier ruido visual que pudiera fatigar al usuario en un entorno móvil.

Antes de saltar a la digitalización, realicé una fase de exploración rápida mediante bocetos. En este punto descarté ideas como los formularios de una sola página, que resultaban abrumadores en móvil. Opté por el flujo segmentado que veis en el prototipo final: priorizando la claridad y el foco en cada paso.

Estrategia de diseño:

Menos es más

He apostado por un diseño basado en la economía de opciones. Aplicando la Ley de Hick y el principio de evitar la parálisis por análisis, he reducido las acciones en la pantalla «Mis Eventos» a lo estrictamente necesario: Editar y Borrar. Al limitar las opciones, guiamos al usuario hacia la acción sin abrumarlo, mejorando drásticamente la eficiencia operativa del organizador.

• Identidad visual: Los CTAs en negro puro (inspirados en la robustez de la marca original) aseguran el contraste máximo, mientras que la inversión de colores en los secundarios guía la intuición del usuario sin generar dudas.
• Acceso dual: Una decisión estratégica ha sido el «Login Dual» y el cambio de rol desde «Mi Cuenta». Esto elimina la fricción de tener que gestionar dos cuentas distintas, permitiendo que la transición de asistente a organizador sea orgánica y rápida.

Dejo aquí el vídeo:

Creo que la metodología de los prototipos de baja fidelidad pueden resultar muy útiles en el mundo laboral ya que evitan problemas de comunicación y nos permiten hacer pruebas con diversos perfiles para evitar mil horas de desarrollo perdido. Utilizar este nivel de abstracción nos permite:

1. Ahorrar presupuesto y malentendidos: validamos la arquitectura de la información antes de la inversión estética.

2. Combatir el sesgo del diseñador: nos obliga a testear si el flujo «realmente funciona» más allá de si es bonito. Es el recordatorio de que el usuario no piensa como tú y que nuestros prejuicios deben ser puestos a prueba constantemente.

Respecto a los aprendizajes técnicos, dominar el Atomic Design y Figma desde cero ha sido una curva de aprendizaje exigente. La verdadera dificultad no ha estado en crear componentes, sino en decidir sus propiedades booleanas para que el sistema fuera resiliente y no solo una galería de imágenes estáticas.

Link al proyecto:

https://www.figma.com/design/SJiOctoy5cvDRZK2CdjXFd/Reto2_Prototipado_Paula-Mu%C3%B1iz_vfinal?node-id=2078-714&t=ZJfKHCk1P62eJNCy-1

Bibliografía

FIGMA. Figma AI (Make Designs) [programa informático en línea]. San Francisco: Figma Inc., 2026. [Consulta: abril 2026]. Disponible en: https://www.figma.com/ai/

FIGMA. Figma Blog: Introducing AI to the design process [en línea]. San Francisco, 2025 [consulta: abril de 2026]. Disponible en: https://www.figma.com/blog/ai-tools-for-designers/

Nota: La Inteligencia Artificial de Figma (Make Designs) ha sido utilizada como herramienta de apoyo para la generación de estructuras base de wireframes (layouts iniciales), que posteriormente han sido refinadas manualmente al 90% para integrar los componentes específicos del UI Kit y corregir inconsistencias lógicas.

UNIVERSITAT OBERTA DE CATALUNYA. Cuaderno de Prototipado [material docente en línea]. Barcelona: UOC, 2024. Asignatura M4.356 Prototipado. [Consulta: abril 2026]. Disponible en: aula virtual UOC.