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Activo · 2026

Inteligencia artificial
aplicada en cada fase
del proceso de diseño.

No es una promesa de futuro ni un caso piloto. Es lo que ya hacemos cada día en producto, research, formación e ingeniería, integrado en el ciclo completo de diseño centrado en usuario.

6
fases del proceso de diseño con capacidades de IA activas
4áreas
producto, research, formación, ingeniería
+100
componentes migrados por agente en proyecto de cliente
4h
de una idea a una aplicación web desplegada
// 01 · El recorrido

Seis fases. En cada una, una capacidad demostrada.

El proceso de diseño centrado en usuario no cambia. Lo que cambia es cuánto cubrimos en cada fase con IA, y con qué nivel de rigor. Esto es lo que ya está en producción.

01
Investigar
02
Definir
03
Idear
04
Diseñar
05
Validar
06
Implementar
01
Investigación y descubrimiento
¿Qué le pasa al usuario, y dónde está el problema?
En producción
Diagnóstico previo automatizado y consulta del conocimiento acumulado.
Construimos herramientas AI-first de assessment que dan al cliente un diagnóstico inmediato de su madurez (en ResearchOps, en UX) antes de la primera conversación. En paralelo, convertimos el histórico de informes y estudios en una base consultable con trazabilidad verificable: cada afirmación devuelve la referencia exacta a su documento de origen.
Google AI Studio Notebook LM WCAG 2.2
// dato
24
preguntas en el assessment de madurez ResearchOps, con scoring automático y panel de leads cualificados
02
Definición y estrategia
¿Qué problema vamos a resolver, y con qué prioridad?
En producción
Hojas de ruta priorizadas y alineación estratégica asistida.
A partir del diagnóstico, generamos hojas de ruta priorizadas por horizonte temporal con recomendaciones accionables y next steps claros. La IA acelera la estructuración del documento, pero la definición precisa del problema sigue siendo el criterio que aportamos nosotros: es la habilidad más decisiva en cualquier flujo con IA.
Claude Gemini Make · Pipedrive
// dato
90 días
horizonte de las hojas de ruta accionables que entregan nuestras herramientas de diagnóstico
03
Ideación y conceptualización
¿Qué soluciones merece la pena explorar?
En producción
Exploración de conceptos navegables a coste marginal.
Construimos conceptos navegables a partir de una idea, en horas, sin necesidad de perfil técnico. Esto cambia la pregunta del cliente: ya no es si un prototipo es caro o lento, es cuántas hipótesis poner a prueba antes de comprometer presupuesto de desarrollo.
Replit Lovable v0 Mocha
// dato
~4h
de una idea a una aplicación web desplegada, con autenticación, GDPR e internacionalización completa
04
Diseño y prototipado
¿Cómo se ve, se siente y se comporta la solución?
En producción
Prototipos funcionales con accesibilidad incorporada desde el prompt.
Generamos productos digitales reales, con interacción y datos, no maquetas. La accesibilidad no se añade al final: se trabaja desde la base de los prompts, con tabulación, etiquetas para lectores de pantalla, contraste y comportamiento correcto en cualquier pantalla. El criterio de dirección de diseño (paleta, interacción, gestión del error) sigue siendo nuestro.
Figma Replit Google AI Studio WCAG 2.2
// dato
2
herramientas AI-first construidas con accesibilidad WCAG 2.2 trabajada desde el prompt, no añadida después
05
Validación y optimización
¿Funciona de verdad para quien lo va a usar?
En producción
Auditoría de experiencias con IA ya integradas en producto.
Revisión experta y pruebas con usuarios de las funcionalidades de IA ya en producción: comprensión, confianza, recuperación del error. La trazabilidad convierte la verificación en algo rápido pero obligatorio: no elimina las alucinaciones, las hace fáciles de detectar y descartar. Una funcionalidad puede existir y aun así no usarla nadie.
Notebook LM Testing con usuarios Revisión experta
// dato
100%
de respuestas con cita verificable al documento de origen en nuestros sistemas de consulta de IA
06
Implementación y entrega
¿Cómo llega a producción sin perder calidad?
En producción
Agentes para trabajo de ingeniería repetible y gobernado.
Construimos sistemas de agentes con rol, contratos de entradas y salidas, checklists obligatorios, lógica de testing y gobierno de decisiones. Garantizan un resultado idéntico lo ejecute quien lo ejecute, ajustan los tests en el mismo momento que el código y dejan trazabilidad completa. Lo que antes eran semanas de trabajo manual pasa a ser un proceso controlable.
Codex 7 archivos · sistema Script orquestador
// dato
+100
componentes migrados por agente en proyecto de cliente; antes 4 semanas de trabajo manual
// 02 · El stack

Las herramientas que ya usamos en producción.

El método y el criterio no dependen de la herramienta del trimestre. Pero estas son las que hoy están integradas en nuestro flujo de trabajo, no en presentaciones.

Construcción y prototipado

// build_layer
  • Replitvibe coding
  • Lovableapp generation
  • Google AI Studioapps por prompts
  • v0UI generation
  • Mochaprototipado
  • Codexagentes de ingeniería

Conocimiento y modelos

// reasoning_layer
  • Claudecontexto proyectos
  • Notebook LMIA con trazabilidad
  • Geminimultimodal
  • ChatGPTcontraste
  • Cursorcode assistance

Integración y operación

// ops_layer
  • Makeautomatización
  • PipedriveCRM destino
  • Google Drivefuentes
  • Figmadesign system
  • GitHubrepositorios
// 03 · La evidencia

Cuatro casos. Datos concretos.

Nada de lo anterior es teoría. Estos son los cuatro casos reales que respaldan cada capacidad, presentados internamente y documentados.

// CASO 01 · PRODUCTO
4h
De la idea a la app web desplegada
Aplicación funcional con autenticación Google, cumplimiento GDPR, internacionalización completa en dos idiomas y assets de marca. Sin perfil técnico. 30 prompts.
// CASO 02 · RESEARCH
2activos
Herramientas AI-first de diagnóstico
Assessment de madurez ResearchOps e índice de madurez UX. Scoring automático, integración con CRM vía Make, panel de leads cualificados por nivel. WCAG 2.2 desde el prompt.
// CASO 03 · FORMACIÓN
100%
Trazabilidad verificable
Histórico del estudio convertido en base consultable con Notebook LM. Cada afirmación trae cita verificable al documento y párrafo de origen. Tres usos: generación, soporte en directo, repositorio.
// CASO 04 · INGENIERÍA
+100
Componentes migrados por agente
Sistema de agente sobre Codex con 7 archivos (rol, contratos, checklist, testing, ejemplos, gobierno) en proyecto de cliente de gran cuenta. De 4 semanas a un proceso controlable.
// MÉTODO
15años
El criterio detrás de las herramientas
La IA acelera la ejecución. La definición del problema, la dirección de diseño y la decisión de dónde poner el límite a un agente siguen siendo criterio profesional.
// RED
32+
Miembros UX Alliance
Único estudio español en UX Alliance, red global de 32+ consultoras independientes en 50+ países. Co-fundadores de DANOK, red federada de consultoras digitales especializadas.
No vendemos IA.
Vendemos criterio sobre dónde y cómo aplicarla
en cada fase del proceso.
// principio rector · Torresburriel Estudio · 2026
// 04 · Siguiente paso

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