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Andy Garcia Peña

Foto del autor: Andy Garcia Peña

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Design Thinking IA: Entrevista a Javier García Blasquez

Design Thinking IA: Entrevista a Javier García Blasquez

Design Thinking IA

Design Thinking IA

Design Thinking IA:  

Design Thinking IA

Link: entrevista https://youtu.be/XABS3DJO3Bg?si=BgHOtfxalpiPfDYu

Ideas claves del artículo: 

El gran cambio: La IA puede acelerar el proceso de trabajo con el Design Thinking, reduciendo ciclos de trabajo de días, semanas, o incluso a una sola sesión de 90 minutos.

Función de la IA: No reemplaza la creatividad, sino que actúa como un catalizador que potencia y acelera cada fase del proceso (EDIPE: Empatizar, definir, idear, prototipar y evaluar).

El punto débil del design thinking: clasificado por algunos como “metodología ágil” pero en realidad se requiere una inversión considerable de tiempo y recursos en investigación y validación, claro que ayuda a innovar, pero el proceso de investigación requiere varias semanas de trabajo.

La clave del éxito: el secreto no es usar una sola IA, es ir más allá del chat, es decir de utilizar un conjunto de herramientas especializadas claves para cada tarea específica.

El flujo de trabajo acelerado en 4 Pasos:Definir el reto (IA generativa – ChatGPT): Usar la IA para convertir una idea inicial en una pregunta de investigación potente y bien definida.

Investigar con evidencia (IA académica – Elicit): encontrar y recopilar estudios científicos validados para construir sobre una base de conocimiento real y evitar las  “alucinaciones” de la IA.

Sintetizar el conocimiento (IA de análisis – Google Notebook LM): Cargar la investigación en Notebook LM para crear un “experto” que responda preguntas basándose exclusivamente en esa data curada.

Prototipar visualmente (IA visual – Napkin/gamma): Transformar las soluciones identificadas en prototipos visuales y presentaciones de forma rápida y ágil.

Caso de éxito práctico: El enfoque del Design Thinking con IA fue aplicado en el caso de un emprendedor con colmenas itinerantes, permitiendo desarrollar una solución validada y basada en datos científicos en una sola sesión.

andreali andrea li neuropista

Design Thinking IA: Cómo la IA acelera la innovación de días a minutos

El Design Thinking se ha consolidado como una de los enfoques más poderosos para la innovación, permitiendo a empresas y emprendedores crear soluciones centradas en las necesidades reales de las personas. Sin embargo, su proceso, aunque efectivo, a menudo se percibe como lento y costoso (semanas o meses) aunque algunos erróneamente la han considerado como “Agile”.

¿Qué pasaría si pudiéramos comprimir días o semanas de investigación y validación en una sola sesión de 90 o 120 minutos? 

Esto es posible de acuerdo a la entrevista realizada al Javier Garcia Blasquez, Coordinador del Premio Protagonistas del Cambio, la respuesta está en la integración estratégica de la Inteligencia Artificial.

En una reciente conversación, Javier desglosó cómo la IA no viene a reemplazar la creatividad humana del Design Thinking, sino a potenciarla, actuando como un catalizador que acelera cada una de sus fases.

El Design Thinking tradicional: Un proceso sólido pero lento para nuestro escenario de cambios acelerados.

más allá del chat

El Design Thinking es un enfoque de trabajo que se desarrolla en cinco etapas clave:

  • Empatizar: Comprender profundamente al usuario y su contexto.

  • Definir: Sintetizar la información para identificar el problema central.

  • Idear: Generar una amplia gama de posibles soluciones.

  • Prototipar: Construir versiones rápidas y de bajo costo de las soluciones.

  • Testear: Validar los prototipos con usuarios reales para obtener retroalimentación.

“El desafío es que cada una de estas etapas consume tiempo y recursos”, explica Javier.

“La empatía requiere investigación de campo, 

la definición implica analizar datos, 

y el prototipado, aunque rápido, necesita esfuerzo. 

Aquí es donde la IA cambia las reglas del juego”.

más allá del chat

La IA como acelerador: Un flujo de trabajo estratégico

Javier advierte contra el error común de usar una única IA, como ChatGPT, como un “oráculo” para todo.

En su lugar, propone un flujo de trabajo que utiliza un conjunto de herramientas de IA especializadas, cada una optimizada para una tarea específica, permitiendo pasar de una idea inicial a un prototipo validado en tiempo récord.

más allá del chat

El proceso

Este es el paso a paso que propone:

Paso 1: Enmarcar el problema con IA Generativa (ChatGPT, Copilot, Grok)

En lugar de pedirle la solución, el primer paso es usar una IA generativa para transformar una idea vaga en una pregunta de investigación potente y bien definida.

  • “A menudo tenemos una idea, pero no sabemos por dónde empezar”, comenta Javier.
  • “Le pides a la IA que, basándose en tu descripción del problema, formule un reto o una pregunta clave que guiará la investigación”.

Paso 2: Investigar con bases sólidas y datos duros (Elicit)

Con la pregunta de investigación en mano, el siguiente paso es buscar evidencia real. Herramientas como Elicit se especializan en buscar exclusivamente en bases de datos académicas y papers científicos.

  • “Esto es crucial para evitar las ‘alucinaciones’ de la IA”, subraya Javier.
  • “Elicit te proporciona PDFs de investigaciones reales y curadas, con citas y metodologías.
  • Estás construyendo tu solución sobre conocimiento validado, no sobre la creatividad aleatoria de un algoritmo”.

Paso 3: sintetizar y analizar la información (NotebookLM)

Una vez descargados los papers relevantes, el siguiente paso es centralizar y procesar esa información.

NotebookLM de Google es la herramienta ideal para esto. Permite crear un “cuaderno” donde subes todos los documentos de investigación.

  • “Lo extraordinario de Notebook LM es que se convierte en un experto exclusivo de tu tema”, explica Javier.
  • “Puedes hacerle preguntas complejas y sus respuestas se basarán únicamente en los documentos que tú le proporcionaste.
  • No inventará nada, solo sintetizará el conocimiento real que has recopilado”.

Paso 4: Prototipar y Visualizar la Solución (Napkin, Gamma)

Con los conocimientos sintetizados y las posibles soluciones extraídas de Notebook LM, el paso final es darles vida.

Las ideas se pueden estructurar estéticamente con la ayuda de ChatGPT y luego llevarlas a herramientas como Napkin para crear prototipos visuales ágiles, Gamma para presentaciones dinámicas.

  • Nota: recientemente Google ha lanzado la opción de crear diapositivas directamente desde Google Gemini – mira el siguiente tutorial: https://youtu.be/yJZjAXfqbU4

“En 90 minutos, pasamos de una idea a una propuesta de solución visual, materializada y, lo más importante, basada en investigación real”, concluye Javier.

más allá del chat

Un caso práctico: “Las colmenas itinerantes”

Javier ilustró este proceso con el caso de Hans Camayo, un emprendedor que se enfrenta al problema de la alta mortalidad de abejas en sus colmenas itinerantes durante transportes de más de cinco horas.

ChatGPT ayudó a formular la pregunta: 

¿Cuáles son las mejores prácticas para minimizar el estrés y la mortalidad de las abejas en colmenas móviles durante traslados largos?

MÁS ALLÁ DEL CHAT

Elicit encontró investigaciones sobre logística apícola, estrés en insectos y diseño de colmenas.

NotebookLM procesó los papers y, al ser consultado, entregó tres propuestas de proyectos basadas en la evidencia científica encontrada.

DESIGN THINKING IA

Napkin permitió visualizar rápidamente los nuevos diseños de transporte y protocolos, creando un prototipo listo para ser discutido y validado con el emprendedor.

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¿Utopía o realidad? La sinergia entre creatividad humana y eficiencia artificial

La propuesta del especialista Javier demuestra que el futuro de la innovación no se trata de una competencia entre humanos y máquinas, sino de una colaboración inteligente. Al utilizar un conjunto estratégico de herramientas de IA (más allá del chat), los profesionales pueden superar la principal barrera del Design Thinking: el tiempo.

Este enfoque no solo democratiza la innovación haciéndola más rápida y barata, sino que también la fortalece, asegurando que las soluciones no solo sean creativas, sino que estén fundamentadas en datos y conocimiento validado. Es, en definitiva, el siguiente paso en la evolución de cómo creamos el futuro.

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