Portfolio · Trabajo seleccionado
Cuatro proyectos, una pregunta: ¿esto funciona para personas reales y construye confianza?
Esta es una selección de trabajo reciente en IA conversacional y agentes, diseño de producto de punta a punta y UX research. Cada caso muestra cómo trabajo: evidencia antes que opiniones, diseño para el rango completo de personas y la confianza tratada como una funcionalidad, no como un eslogan. Algunos nombres de clientes se omiten por confidencialidad; el trabajo se describe tal como ocurrió.
- IA conversacional y agentes
- UX Research
- Diseño de producto
- Accesibilidad (a11y)
IA con agentes · Fintech · WhatsApp
Diseñar un agente de IA para hablar de deudas sin empeorar un momento difícil.
El problema
La cobranza es una de las conversaciones más difíciles de automatizar. La gente llega estresada, a veces avergonzada, muchas veces desconfiada. Un proveedor de servicios financieros quería un agente de IA generativa en WhatsApp para gestionar cobranzas y refinanciación, y el riesgo era evidente: un agente que presiona, confunde o filtra datos no solo falla al usuario, daña la marca y puede violar la ley.
Qué hice
Lideré la prueba de concepto de punta a punta en Delto, una startup de IA conversacional, y diseñé el comportamiento del agente como un producto, no como un guión:
- Un diseño conversacional empático alineado a la Ley 2300, que regula cómo se puede contactar a deudores. Tono, horarios y redacción pensados para una persona bajo estrés, no para un KPI de cobranza.
- Guardrails como capa de diseño: un módulo anti-fraude (la gente duda, con razón, de que "su banco" realmente le escriba por WhatsApp) y un módulo de preguntas frecuentes anclado en una base de conocimiento (RAG), para que el agente responda desde hechos y no improvise.
- Límites human-in-the-loop: reglas explícitas sobre qué puede negociar el agente por su cuenta y cuándo debe derivar.
- Protección de datos desde el diseño: transferencia segura de archivos (MFT/FTP, RSA-2048) para los datos sensibles detrás de cada conversación.
Resultado
La PoC entregó 9 de sus 10 hitos. Más allá de los números, probó el punto que me importa: un agente de IA puede manejar una conversación financiera delicada cumpliendo la ley, siendo honesto sobre su condición de IA y respetando a la persona del otro lado.
Trabajo relacionado en Delto: sobre un agente de cobranzas en producción para una aseguradora de salud, analicé 51.108 conversaciones de 45.359 clientes con 67% de auto-resolución, encontré cerca del 60% del valor sin trazabilidad y propuse cambios con una proyección de 430 conversiones adicionales por trimestre. Las decisiones de diseño merecen evidencia también después del lanzamiento, no solo antes.
Diseño de producto de punta a punta · Visualización de datos · Accesibilidad
Energy Hub: de entrevistas en campo a un diseño de alta fidelidad, para los equipos que electrifican la América Latina rural.
El problema
El BID necesitaba una plataforma geoespacial sobre electrificación rural en América Latina y el Caribe: un lugar donde gobiernos, financiadores y equipos técnicos pudieran ver el estado del acceso a la energía y decidir dónde actuar. Los datos existían. Lo que faltaba era un producto que los hiciera legibles para audiencias muy distintas, desde quienes definen políticas hasta ingenieros en el campo.
Qué hice
Fui dueña del diseño de punta a punta:
- Research primero: entrevistas con stakeholders, mapeo de actores, benchmarking de plataformas comparables y talleres de co-creación con las personas que iban a usar la herramienta.
- De la evidencia a la definición: personas y user stories con criterios de aceptación, para que ingeniería construyera sobre necesidades y no sobre supuestos.
- De la definición al diseño: wireframes iterados hasta mockups de alta fidelidad, con UI kit y documentación técnica para el handoff a desarrollo.
- Accesibilidad y visualización de datos como restricciones de primera clase: mapas e indicadores diseñados para ser legibles por el rango completo de personas, siguiendo WCAG.
Resultado
Un diseño completo y documentado, listo para desarrollo: rastro de research, personas, user stories, pantallas de alta fidelidad y un UI kit que permite que la plataforma crezca sin perder coherencia. El tipo de handoff donde ingeniería dice "sabemos exactamente qué construir y por qué".
IA human-in-the-loop · SaaS · Diseño de copiloto
Un copiloto de marketing que sugiere, y solo actúa cuando vos lo decidís.
El problema
Un producto de marketing construido sobre Azure OpenAI necesitaba funcionalidades de IA en las que los equipos de contenido realmente confiaran. La tentación con la IA generativa es la automatización total; la realidad es que los profesionales no le entregan la voz de su marca a una caja negra, y no deberían.
Qué hice
Definí el alcance y el comportamiento de las funcionalidades de IA de punta a punta, no solo el plan de entrega:
- Un copiloto de IA para equipos de contenido que evaluaba y puntuaba piezas de marketing y sugería mejoras concretas. La decisión de diseño clave: el sistema ejecutaba cambios solo tras la aprobación explícita del usuario. Human-in-the-loop no era un checkbox, era el modelo de interacción.
- Un agente conversacional de preguntas frecuentes para usuarios finales, anclado en una base de conocimiento (RAG sobre un LLM), para que las respuestas fueran precisas y no solo plausibles.
- Un módulo de analítica de resultados de mercado, porque un copiloto que no puede mostrar su impacto no se gana un segundo sprint.
Resultado
Funcionalidades de IA que salieron a producción con un contrato de confianza claro: el copiloto propone, el humano decide, las respuestas están ancladas en hechos y los resultados se miden. Además gestioné el desarrollo con un proveedor offshore, traduciendo la intención de diseño a través de husos horarios.
UX Research · Diseño de servicios · Organismos internacionales
CooperaNet: investigar cómo un sitio estático se convierte en una red de cooperación viva.
El problema
CooperaNet es la plataforma de la OEA para la cooperación técnica en las Américas. Funcionaba como canal de publicación: el contenido subía y no volvía mucho. El objetivo del engagement era convertirla en un hub activo donde los estados miembros realmente se encuentren, compartan lo que funciona y colaboren.
Qué hice
Lideré el research de usuarios que fundamenta el rediseño: entender quién usa la plataforma hoy, quién debería usarla y no lo hace, y qué significa "colaboración" en concreto para equipos de gobierno con capacidades muy distintas en la región. El research en este contexto tiene una restricción extra que conozco bien tras una década con organismos internacionales: cada insight tiene que sostenerse a través de países, idiomas y sensibilidades políticas.
Resultado
En curso. El research está orientando el rediseño de un catálogo estático hacia un hub de colaboración, con decisiones trazables a la evidencia y no a la opinión más fuerte de la sala.
Contacto
Productos que la gente entiende y en los que confía. Ahí está mi trabajo.
Ya sea un agente de IA, un proyecto de research o una auditoría de accesibilidad, empecemos con una conversación. Trabajo en remoto con equipos de LatAm, Estados Unidos y Europa.
Agendá 30 minutosEmail: hola@silviadarosa.com · LinkedIn