1. Entender
Preguntas breves capturan el contexto mínimo que cambia la propuesta.
uUNIMARC
Producto digital · IA · E-commerce
Un asistente de shopping para tu día a día.
Una experiencia de compra más simple, personal y útil, impulsada por inteligencia artificial.
01
El problema cotidiano
Las personas no piensan en SKUs.
Piensan en necesidades.
“Necesito desayuno para mañana.” “Tengo esta lista escrita.” “¿Con qué puedo reemplazar esto?” La compra comienza con una intención, no con la arquitectura del catálogo. La oportunidad era entender esa intención antes de pedirle al usuario que navegara producto por producto.
Necesidad→Conversación→Propuesta→Revisión→Carro
Ficha técnica
IA como capa de producto, no como adorno.
Lideré la estrategia UX/UI, discovery, diseño de interacción con IA, prototipado, testing y alineación con Producto, Negocio y Tecnología para integrar el asistente en la App Unimarc para iOS y Android.
Lead Product Designer
Foco
Estrategia UX/UI · Conversational UX · Product Discovery · Prototipado · Testing
Equipo
Product · UX/UI · Engineering · Data/IA · Negocio · E-commerce
Principio
La IA interpreta y propone. La interfaz permite revisar, comparar y decidir.
Conoce al asistente
“Dime qué necesitas. Te ayudo a convertirlo en una compra.”
El personaje no es decoración: da una voz consistente al asistente — cercana, útil y transparente. Su función es guiar, aclarar y proponer, nunca tomar la decisión final por el cliente.
La experiencia
De una intención a un carro en pocos pasos.
Diseñamos una CUI híbrida: conversación para expresar intención y componentes nativos de e-commerce para revisar y actuar.
2. Proponer
El asistente convierte la intención en una lista concreta de productos.
3. Confirmar
La acción importante queda explícita y el usuario conserva el control.
01 · Carro inteligente
Crear una compra completa desde una necesidad.
“Desayuno”, “asado del domingo” o una ocasión especial se transforman en una propuesta editable. El usuario puede revisar cantidades y productos antes de agregarlos todos al carro.
02 · Multimodal
Una foto también puede ser una lista de compras.
El usuario puede fotografiar una lista manuscrita. El asistente reconoce la intención, encuentra productos y devuelve una propuesta revisable antes de tocar el carro.
03 · Sustituciones
Un quiebre de stock no debería romper la compra.
Cuando un producto no está disponible, el flujo ofrece reemplazos sin sacar al usuario del contexto del carro. La recomendación puede considerar categoría, precio, formato y hábitos previos.
04 · Información en contexto
Resolver dudas sin abandonar el producto.
Desde la PDP, el usuario puede preguntar por ingredientes, sellos, nutrición o alternativas. El patrón mantiene el producto visible y utiliza la conversación para explicar, no para ocultar información.
05 · Personalización
Recomendar con contexto, no por ruido.
El asistente puede sugerir productos complementarios, recetas completas, ofertas o marcas propias cuando aportan valor a la misión de compra. Los hábitos del cliente funcionan como señal, no como decisión automática.
Impacto esperado · KPIs a validar
Medir menos conversación. Medir más compra resuelta.
Estas cifras se presentan como métricas objetivo/impacto esperado para el caso de portfolio. Deben reemplazarse por analítica real si existen resultados post-lanzamiento.
Aprendizajes
Con IA, la confianza también es parte de la interfaz.
Predictibilidad antes que magia
Las acciones que cambian el carro necesitan confirmación y feedback visible.
Explicar cuando importa
Una sustitución o recomendación es más útil cuando el usuario entiende por qué aparece.
Chat + UI
Conversar funciona para expresar intención. Comparar y decidir funciona mejor visualmente.
Qué viene después
Un futuro de compras más simple y humano.
La evolución pasa por memoria de preferencias, planificación recurrente, presupuesto inteligente, restricciones alimentarias y una conexión más profunda entre recetas, promociones, disponibilidad y fidelización.
Diseñar hoy el supermercado de mañana.