Prototipar con IA: un superpoder.
Herramientas para prototipar tus ideas de productos digitales utilizando AI.
Hola! como cada semana aquí, escribo sobre temas en la intersección de producto, tech, marketing y emprendimiento, compartiendo mis experiencias y dejando accionables para personas de producto y emprendedores.
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Escucha esta entrada comentada (Te enseño a hacerlo con IA aquí):
En la historia de los productos digitales, pocas tecnologías han tenido un impacto tan rápido y profundo como la inteligencia artificial generativa.
En menos de tres años, pasamos de experimentar con prompts y outputs difusos, a tener herramientas que pueden generar interfaces funcionales, flujos de usuarios completos e incluso productos navegables a partir de una simple descripción textual.
El prototipado con IA no es una moda: es una revolución que ya está transformando la forma en que los equipos de producto piensan, diseñan y validan ideas.
Este artículo es una guía práctica y estratégica para Product Managers, Product Designers, UX Researchers, founders, y cualquier creador digital que quiera entender cómo utilizar la IA en su proceso de diseño, sin perder el norte estratégico ni sacrificar la comprensión del usuario.
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De la idea al prototipo: una línea más directa que nunca
Hasta hace poco, el proceso de prototipado era lineal, manual y algo artesanal.
Se partía de una hipótesis, se esbozaban flujos de usuario, se diseñaban wireframes, se creaban mockups de alta fidelidad y, finalmente, se probaba con usuarios.
Este proceso podía tomar semanas, y cualquier cambio implicaba un ciclo nuevo.
La IA generativa ha reducido ese ciclo, permitiendo iterar con una velocidad antes impensada. Herramientas como Bolt o Lovable (u otras más que han aparecido) permiten generar productos completos a partir de prompts textuales.
¿Qué es un Prototipo?
En su libro Inspired, Marty Cagan identifica cuatro tipos de prototipos:
Prototipos de baja fidelidad (por ejemplo, usando herramientas como Balsamiq),
Prototipos de alta fidelidad (por ejemplo, con herramientas como Figma),
Prototipos de viabilidad técnica (por ejemplo, desarrollados como spikes),
Prototipos con datos reales, que utilizan información de producción (por ejemplo, en pruebas A/B).
Un prototipo es un artefacto visual interactivo utilizado en experimentos. No son productos finales, su objetivo principal es validar supuestos o hipótesis de forma rápida y económica.
Los prototipos se pueden utilizar para:
Probar la atracción o el interés del mercado ante un nuevo producto, por ejemplo, utilizando hipótesis del tipo XYZ (Lee aquí mi entrada Feedback loop: el arte de aprender iterativamente) .
Validar supuestos relacionados con la usabilidad o el riesgo de valor (Lee aquí mi entrada La única validación que importa). Es importante destacar que el prototipo no es el experimento en sí, sino una herramienta que permite ejecutar experimentos como:
Asignar una tarea específica al usuario,
Realizar pruebas de “primera acción”,
Ejecutar pruebas de 5 segundos,
Aplicar la técnica de “pensamiento en voz alta”.
También pueden usarse para realizar experimentos en contextos similares al entorno de producción, permitiendo que los usuarios interactúen con datos reales, y no con información genérica o simulada que no representa su situación concreta.
Este salto no es menor: cambia las reglas del juego en el descubrimiento de producto, permitiendo testear más hipótesis, reducir el riesgo de construir sin validar y fomentar una cultura de experimentación mucho más robusta.
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Vibe coding.
El vibe coding representa un cambio significativo en el desarrollo de software tradicional. Es un término muy de moda que describe un enfoque de programación que se basa en la inteligencia artificial (IA) para generar código
En lugar de escribir manualmente cada línea de código,describes lo que deseas en lenguaje natural y la IA genera el código necesario.
Esto permite:
Desarrollo acelerado de aplicaciones
Accesibilidad para no programadores (creadores, founders, pm’s, diseñadores…)
Enfoque en la lógica y funcionalidad más que en la sintaxis
Iteración rápida de ideas
Ecosistema de herramientas IA: el nuevo toolbox de prototipado.
El crecimiento de herramientas diseñadas específicamente para potenciar el prototipado con IA ha sido exponencial.
Si hablamos de Lovable, por ejemplo, en tan solo un año pasó de lanzar su primer MVP a tener $30M de dólares de ARR!!!
Cada una ofrece distintos grados de automatización, accesibilidad y fidelidad en el output. A continuación, un vistazo a algunas de las que considero son las mejores:
Lovable
A través de una interfaz de chat, los usuarios pueden describir sus ideas y la plataforma las transforma en aplicaciones operativas.
Su tecnología y arquitectura:
Frontend: React y Vite
Backend: Supabase como alternativa de código abierto a soluciones tradicionales
Modelo de Precios
Plan Gratuito: $0/mes, con proyectos públicos y máximo 30 créditos mensuales
Plan Pro: $25/mes, incluye 100 créditos mensuales, proyectos privados, eliminación del distintivo Lovable, dominios personalizados y 3 editores por proyecto
Plan Teams: $30/mes, con facturación centralizada, gestión de acceso y 20 asientos incluidos
Plan Enterprise: Personalizado para necesidades específicas, soporte dedicado y SSO
Bolt.new
Bolt.new es una plataforma de desarrollo web impulsada por IA que permite generar, probar y desplegar aplicaciones directamente desde el navegador, eliminando la necesidad de configuración local.
Tecnología y Arquitectura
Frameworks soportados: Astro, Vite, Next.js, Vue, Svelte y Remix
Base tecnológica: Construido sobre WebContainers de StackBlitz
Modelo de Precios
Plan Pro 50: $50/mes, proporcionando 26 millones de tokens
Plan Pro 100: $100/mes, proporcionando 55 millones de tokens
Plan Pro 200: $200/mes, proporcionando 120 millones de tokens
Databutton
Databutton se posiciona como "el desarrollador de IA para no técnicos", ofreciendo un asistente de desarrollo con capacidad de razonamiento.
Tecnología y Arquitectura
Enfoque: Desarrollo guiado por agente de IA que piensa, investiga y codifica
Memoria persistente: Retiene información sobre la aplicación y decisiones tomadas
Flujo de trabajo: Proporciona planes de desarrollo desglosados en tareas accionables
Modelo de Precios
Plan Agent + Community: $50/mes, incluye despliegue a dominios personalizados y 200 créditos. Tiene un plan de $20/mes con 75 créditos y otro de $200/mes con 1000 créditos
Uizard
Uizard opera como un motor de transformación de inputs visuales en componentes digitales funcionales.
Arquitectura Técnica y Capacidades
Su tecnología combina redes neuronales convolucionales para interpretar bocetos manuales con modelos generativos que producen código frontend responsive. La plataforma soporta:
Conversión de wireframes físicos a maquetas digitales mediante procesamiento de imágenes
Generación automática de temas de diseño basados en URLs de referencia
Exportación de assets en formatos estándar (PNG, JPG, PDF)
Su stack tecnológico integra frameworks de visión por computadora con motores de renderizado web, permitiendo la creación de interfaces multiplataforma desde dispositivos móviles.
Modelo de Precios
Uizard emplea una estrategia freemium segmentada por perfiles de usuario:
La facturación anual reduce los costos hasta un 37% en el plan Pro. Para grandes corporaciones, ofrece soluciones personalizadas con SSO y gestión centralizada de equipos.
Replit
Arquitectura Técnica
Replit se fundamenta en contenedores web efímeros que ejecutan más de 50 lenguajes de programación. Su infraestructura en la nube ofrece:
Entornos preconfigurados con dependencias gestionadas automáticamente
Integración nativa con GitHub para sincronización bidireccional de repositorios
Despliegue continuo mediante Ghostwriter (IA de completado de código) y Boom (sistema de deployment)
Modelo de precios
La plataforma utiliza un enfoque freemium con énfasis en equipos empresariales:
Estas herramientas no solo cambian la velocidad del trabajo, sino la naturaleza misma del diseño de productos digitales.
En lugar de pensar diseño como "dibujar pantallas", se empieza a pensar como "orquestar experiencias" donde la IA ejecuta parte del trabajo visual, textual y lógico.
La IA no reemplaza, sino que expande al equipo
Uno de los miedos recurrentes alrededor de la IA es que reemplace a diseñadores, redactores o investigadores.
Pero la realidad que estamos viendo en los equipos más avanzados es distinta: la IA se está volviendo un copiloto creativo y estratégico.
Muchas veces escuché a UX designers o product designers, incluso a product managers o founders, quejarse de que sus trabajos se habían vuelto operativos. Que se veían inmersos en tareas repetitivas sin espacio a la estrategia o profundización en el conocimiento del cliente.
Pues aquí está la oportunidad de volver a los básicos!!! enfocarnos en crear productos más que unicamente seguir metodologías.
Los equipos que mejor aprovechan la IA no son los que buscan reemplazar talento, sino los que integran estas herramientas como multiplicadores de capacidades.
Más allá de los mocks, pensar con IA
Prototipar con IA no es solo producir más pantallas, más rápido.
Es una nueva forma de pensar producto.
La IA puede ayudarnos a cuestionar supuestos, generar alternativas inesperadas o incluso explorar patrones de diseño no evidentes. Cuando usás GPT para explorar cómo resolver un flujo de onboarding sin tutoriales, estás ampliando tu perspectiva como PM o diseñador.
Además, el uso de IA obliga a ser más claro y estructurado en cómo formulamos nuestras ideas.
Si quieres que tu prompt genere un buen output, necesitas entender bien qué problema estás resolviendo, para quién y en qué contexto.
Paradójicamente, cuanto más usamos IA, más afinamos nuestra capacidad estratégica.
Sigo recibiendo preguntas para Pregúntame sobre Producto, un espacio de preguntas y respuestas, dónde comparto mis experiencias para tu crecimiento profesional en tech y producto.
Riesgos reales: velocidad sin contexto, diseño sin empatía
No todo es perfecto ni color de rosa.
El prototipado con IA también puede amplificar malas prácticas si no se usa con criterio.
Uno de los riesgos más comunes es la "síntesis sin sentido": generar decenas de mocks que se ven bien pero no tienen lógica de negocio ni comprensión del usuario.
Otro peligro es delegar el juicio crítico en la IA.
Herramientas como Lovable pueden generar diseños bonitos, pero no entienden el contexto cultural, la estrategia comercial ni las restricciones técnicas de tu producto. Si no hay un humano al mando que guíe, priorice y desafíe lo que la IA propone, el resultado será superficial.
Finalmente, hay riesgos éticos, de seguridad y de privacidad.
Si estás usando datos reales para alimentar herramientas generativas, necesitas asegurarte de que se cumplen los principios de confidencialidad y consentimiento informado.
Las brechas de seguridad pueden resultar en la exposición de información sensible del cliente, daños financieros y de reputación, incumplimiento de normativas y sanciones regulatorias.
En general, el "vibe coding" es útil para la creación rápida de prototipos, pero aún no se considera la mejor herramienta para software de nivel de producción en industrias sensibles debido a sus inherentes inseguridades.
Es crucial que las empresas que adopten el "vibe coding" implementen medidas de seguridad adecuadas y mantengan la participación humana en el proceso de desarrollo para mitigar los riesgos asociados.
La pregunta ya no es si vas a usar IA para prototipar. La pregunta es: ¿estás aprendiendo a conversar mejor con tus herramientas para hacer prototipos superiores? Comparte tu experiencia en los comentarios.
El verdadero cambio que trae la IA al prototipado no es técnico, sino mental.
Antes, para prototipar, había que saber dibujar. Hoy, basta con saber preguntar. Formular buenas ideas, traducirlas en prompts, interpretar los resultados y tomar decisiones.
Esto democratiza el diseño, acelera la innovación y empodera a los equipos pequeños para competir con los grandes.
Pero también exige más criterio, más claridad y más empatía. Porque si vamos a dejar que la IA nos ayude a diseñar el futuro, primero tenemos que ser muy humanos para imaginarlo bien.
Nos leemos la próxima semana.
Oscar Durán - @duranoscarf en instagram, X y Linkedin
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