Por Nassib Segovia.- Durante los últimos años, pocos métodos de innovación han captado tanta atención como el Design Thinking (DT). Su promesa de abordar problemas complejos desde la mirada del usuario, mediante la experimentación rápida y la colaboración multidisciplinaria, lo ha convertido en una metodología ampliamente difundida en empresas de todos los tamaños. Desde startups tecnológicas hasta grandes corporaciones, su aplicación se ha naturalizado al punto de formar parte de la gramática habitual de la innovación contemporánea.
Sin embargo, ese mismo nivel de popularización también ha generado confusión. El DT se aplica muchas veces con expectativas desmesuradas o con la falsa idea de que “seguir unos pasos” asegura resultados extraordinarios. La realidad es más matizada: el DT es potente, sí, pero solo cuando se comprende qué entrega, qué no entrega y qué compromisos exige.
Entre sus múltiples variantes, los Design Sprints —procesos breves y concentrados inspirados en el trabajo de Jake Knapp y el equipo de Google Ventures— se han vuelto una herramienta especialmente útil para acelerar la transición desde un desafío mal definido hacia un concepto testeado con usuarios reales. Pero para que ese sprint sea realmente valioso, es necesario preparar adecuadamente su punto de partida.
Este artículo presenta las condiciones que determinan si un “design sprint” puede funcionar y, por lo tanto, más que idealizar la herramienta, busca entregar a los equipos directivos una guía práctica para maximizar sus posibilidades de éxito.
Los dos pilares que estructuran el Design Thinking
El Design Thinking se sostiene sobre dos pilares esenciales que dan forma a todo el proceso de innovación. No son pasos decorativos ni ejercicios “creativos”, sino desafíos profundos que determinan si una solución tendrá sentido para las personas y viabilidad para la organización.
Factores esenciales para preparar un Design Sprint efectivo
La segunda mitad —viabilidad económica, escalabilidad, alineamiento estratégico, financiamiento e implementación— requiere otras herramientas como el Business Model Canvas, Lean Analytics, Agile Delivery, análisis financiero o pilotos comerciales.
1.- La composición del equipo es el “paso cero” del éxito
Antes de cualquier post-it, la pregunta clave es: ¿quiénes serán los participantes del sprint? La selección no es un trámite, sino una decisión estratégica.
Un buen equipo debe combinar:
Esta diversidad permite romper inercias cognitivas y evitar soluciones previsibles, aunque también trae fricción. Esa aparente desorientación inicial habilita claridad después. Un sprint con el equipo equivocado está condenado desde el inicio.
2.- Los retos mal definidos destruyen los sprints
Muchas organizaciones lanzan un sprint con desafíos vagos como:
Nada de eso sirve. Un sprint no puede despegar desde una declaración genérica ni desde un deseo abstracto. Sin un problema claramente acotado, el equipo avanza a ciegas y termina produciendo ideas “creativas” que no responden a necesidades concretas.
Un desafío útil debe ser específico, accionable y verificable, lo suficientemente amplio para explorar, pero lo bastante concreto para orientar el trabajo. Ejemplos:
La innovación no ocurre por azar; ocurre por enfoque. Cuando el sprint cuestiona prácticas existentes o evidencia problemas culturales, el rechazo emerge de inmediato y el resultado termina en equipos frustrados y un método injustamente descalificado.
3.- Empatizar no es un trámite: es un acto de humildad directiva
En el Design Thinking, la fase de empatía suele ser la más subestimada. Algunos equipos creen que basta revisar reportes, analizar métricas o leer encuestas para entender a sus usuarios, pero la empatía no ocurre desde una sala de reuniones ni a través de una videollamada: requiere presencia, atención y una disposición genuina a dejar de lado prejuicios.
Empatizar implica:
Los mejores insights surgen justamente ahí, en comportamientos que ningún dashboard anticipa y que ningún comité suele considerar. Personas que reinventan el uso de un servicio, que se apoyan en soluciones improvisadas o que evitan ciertos procesos porque no los entienden, aunque jamás lo digan explícitamente.
Por ejemplo, si un banco decidiera instalar cajeros automáticos más modernos, podría asumir que serían bien recibidos por todas las edades. Sin embargo, al observar a usuarios mayores de 70 años en su contexto real, el equipo podría descubrir que muchos evitarían estas nuevas máquinas por temor a equivocarse, bloquear la tarjeta o no comprender la secuencia de pasos.
La observación directa también revelaría elementos invisibles en los reportes internos: personas mayores que presionan las teclas con lentitud, lo que podría generar errores de digitación o hacer que el sistema interprete inactividad; usuarios que necesitan más tiempo para leer instrucciones; pantallas cuya velocidad o contraste resultan poco adecuados. Incluso podría surgir la idea de ajustar la sensibilidad del teclado, considerando la fuerza y ritmo de digitación propios de la tercera edad.
Estas consideraciones, visibles sólo en terreno, podrían modificar por completo la decisión sobre el diseño de los nuevos cajeros automáticos: desde adaptar la interfaz y ampliar los tiempos de interacción, hasta evaluar versiones más accesibles o mantener modelos alternativos para adultos mayores. Nada de esto surgiría desde un escritorio; sólo aparece cuando se observa la realidad que viven las personas.
Empatizar no es un formalismo metodológico; es un ejercicio de realidad y una inversión que evita decisiones costosas, desconectadas de la vida de las personas.
4.- El Design Thinking no busca representatividad estadística: busca usuarios extremos para anticipar el futuro
Una de las confusiones más habituales en torno al DT es cuestionar por qué se trabaja con grupos pequeños y no con muestras estadísticamente representativas. Pero ese no es un defecto del método; es su esencia.
En las etapas iniciales, el objetivo no es validar, sino explorar. El DT no intenta capturar promedios poblacionales, sino detectar señales tempranas en usuarios que expresan comportamientos “en los extremos”: personas que usan un servicio de manera diferente, que enfrentan más dificultades o que desarrollan soluciones ingeniosas para compensar limitaciones o frustraciones.
Este principio se basa en una lógica sencilla: los comportamientos de los extremos suelen anticipar lo que más tarde adoptará la mayoría.
Ejemplos:
Por otro lado, si una municipalidad quisiera rediseñar su plataforma digital de trámites, observar únicamente a usuarios promedio no revelaría los verdaderos puntos de dolor. En cambio, estudiar a personas con mayores dificultades —adultos mayores con celulares antiguos o migrantes que no dominan el idioma— podría anticipar problemas de navegación, tiempos excesivos o textos poco claros. Resolver esas dificultades extremas suele mejorar la experiencia de todos.
Por eso, exigir “evidencia representativa” en las primeras fases de un sprint demuestra un malentendido metodológico. En exploración, la representatividad no aporta valor; al contrario, diluye lo que se busca detectar: señales tempranas, problemas estructurales y necesidades profundas que luego permitirán diseñar soluciones pensadas para el grueso de los usuarios.
5.- La creatividad no depende de contratar creativos, sino de diseñar condiciones para pensar distinto
La mayoría de los empleados no se autodefinen como creativos y muchos directivos temen que el sprint produzca ideas “obvias” o poco sorprendentes. Pero la creatividad no depende del talento innato, sino del sistema.
Para romper la inercia cognitiva y estimular soluciones que no surgirían por la vía tradicional, los Design Sprints incorporan técnicas que obligan a pensar desde ángulos nuevos:
Estas técnicas desactivan la rutina mental y permiten que cualquier persona, no solo perfiles de diseño, genere aportes relevantes. El verdadero desafío no es producir ideas, sino elegirlas. Por eso es indispensable acordar criterios de selección antes de la ideación:
Si los criterios no están claros, la selección se vuelve un concurso de popularidad o una disputa jerárquica, lo que arruina el proceso.
6.- Prototipar rápido y barato es la única forma de aprender a tiempo
En innovación, un prototipo no es un producto terminado: es una conversación tangible entre la idea y la realidad. Su valor radica en que permite descubrir, de manera temprana, si lo que imaginamos tiene sentido para el usuario o si debemos corregir el rumbo. Mientras antes se pruebe, antes emergen las fallas que no se verían en un documento o en una discusión teórica.
Empresas como Amazon o Uber levantan decenas de prototipos antes de comprometer recursos significativos. Jeff Bezos lo resume con claridad: “If you double the number of experiments you do per year, you’re going to double your inventiveness” (Google Re:Work, 2014). La lógica es simple: la innovación no depende de tener la idea perfecta, sino de aprender más rápido que los demás.
El valor del prototipado temprano es doble:
Un caso clásico es el de 3M, una empresa que ha construido su cultura de innovación precisamente sobre prototipos rápidos y experimentación permanente. El desarrollo del famoso Post-it comenzó como una solución accidental: un adhesivo que “no pegaba lo suficiente”.
En lugar de desecharlo, los equipos hicieron prototipos artesanales, papeles recortados, pruebas en cuadernos y maquetas improvisadas en escritorios de colegas, para ver cómo las personas usaban ese adhesivo débil en distintas tareas. Ese proceso, repetido decenas de veces y a muy bajo costo, permitió entender que el valor no estaba en la resistencia del pegamento, sino en la capacidad de adherirse y despegarse con facilidad.
Sin esa experimentación temprana, humilde y barata, el Post-it nunca habría existido. Las organizaciones que posponen el prototipado no están ganando tiempo: están retrasando el aprendizaje. Y en innovación, aprender tarde casi siempre significa llegar tarde.
7.- Testear sin miedo: el feedback del usuario es el activo más valioso
Un ejemplo hipotético lo muestra con claridad. Si una compañía decidiera explorar un dispositivo sustituto del cigarrillo, sin nicotina y orientado a la reducción de daño, con sabores neutros o herbales, podría construir prototipos simples para observar cómo reaccionan distintos segmentos adultos.
En las primeras pruebas podrían emerger hallazgos que ningún estudio cuantitativo anticipa: algunos usuarios no comprenden del todo la forma de uso; otros perciben ciertos sabores como artificiales o poco agradables; y varios requieren señales visuales muy claras para distinguir este producto de un cigarrillo convencional. Esto no revela falta de lógica en el diseño, sino la distancia natural entre lo que un equipo imagina y lo que realmente entiende el usuario.
También pueden aparecer elementos inesperados: quizá un grupo de participantes valore que el dispositivo genere poco humo visible, asociándolo con mayor discreción social o con una sensación subjetiva de menor riesgo. En cambio, otros podrían considerar que la emisión es “insuficiente”, porque para muchos fumadores adultos la cantidad de humo o vapor forma parte del ritual sensorial que buscan mantener, incluso en alternativas menos dañinas.
El testeo temprano también podría revelar aspectos más sutiles: algunos usuarios necesitan un tiro más suave, una textura distinta o un peso específico para sentir control en la mano. Otros podrían repetir el gesto, dudar, arquear la ceja, cambiar la forma de sostener el dispositivo o abandonarlo antes de terminar. Esos detalles —microgestos, vacilaciones, incomodidades— no aparecen en una encuesta ni en una planilla; solo emergen cuando se observa directamente la interacción física con un prototipo.
Ese tipo de evidencia temprana es invaluable y permite ajustar forma, sabores, densidad del vapor, señales visuales y ergonomía antes de invertir recursos significativos en un producto que, sin estos aprendizajes, podría no alinearse con las expectativas sensoriales de los usuarios adultos que buscan alternativas menos dañinas.
Referencias
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