Design Thinking sin improvisación

Claves de preparación ejecutiva para que el Design Thinking impulse innovación con resultados medibles.

Durante los últimos años, pocos métodos de innovación han captado tanta atención como el design thinking (DT). Su promesa es abordar problemas complejos desde la mirada del usuario, 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, pero 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, lo que busca es 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 dos desafíos profundos que determinan si una solución tendrá sentido para las personas y viabilidad para la organización. Entenderlos con claridad, permite usar el método de manera madura y evitar expectativas irreales.

1. Problem finding (Descubrimiento del problema)

Identificar cuál es realmente el problema. Esto supone salir de la mirada interna de la empresa, sumergirse en el contexto del usuario y comprender, con humildad y rigor, qué le ocurre, qué lo frustra y qué oportunidades aparecen en sus comportamientos reales.

Herramientas como la observación contextual, la etnografía ligera, las entrevistas abiertas y el análisis de recorridos (journey mapping) permiten detectar necesidades explícitas, implícitas y latentes. Ese proceso desemboca en los “innovation intents, que son objetivos claros que guiarán la fase creativa posterior.

2. Problem solving (Resolviendo el problema)

Imaginar cómo resolver el problema.

A partir de los insights logrados, se entra en la generación de ideas, creación de prototipos y validación temprana con usuarios reales. Las soluciones emergen del contraste continuo, no de la intuición aislada.

Los “design sprints” son, en esencia, una versión condensada de este proceso, cinco días intensos para pasar del desafío inicial a una primera validación, pero no por ser breves son improvisados, al contrario, requieren aún más disciplina.

Factores esenciales para preparar un Design Sprint efectivo

1. Ningún método es infalible: entender qué entrega (y qué no entrega) el Design Thinking

Uno de los errores más frecuentes es esperar que un “design sprint” entregue “la solución perfecta”, un “modelo de negocio validado” o incluso “un proyecto listo para escalar”. Eso no es DT. Su propósito es generar conceptos validados a nivel de prototipo, no productos definitivos ni estrategias completas.

El DT resuelve la primera mitad del proceso de innovación:

• Comprender profundamente al usuario.
• Definir necesidades reales.
• Generar soluciones viables a nivel conceptual.
• Probar prototipos con usuarios y aprender del contraste.

La segunda mitad  es viabilidad económica, escalabilidad, alineamiento estratégico, financiamiento, implementación, requiere otras herramientas como son el Business Model Canvas, Lean Analytics, Agile Delivery, análisis financiero o pilotos comerciales.

Confundir ambas etapas produce frustración. Culpar al sprint cuando se esperaba algo que el método no promete es tan injusto como improductivo.

2. 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, ya que es una decisión estratégica.

Un buen equipo debe combinar:

• Expertos internos y “nuevos ojos” externos.
• Diversidad funcional: operaciones, marketing, TI, experiencia de cliente, finanzas.
• Variedad de estilos: analíticos, creativos, divergentes, ejecutores.
• Experiencias vitales distintas.
• Personas con peso organizacional y otras sin compromisos políticos.

Esta diversidad permite romper inercias cognitivas y evitar soluciones previsibles, pero la diversidad también trae fricción como discusiones lentas, avances zigzagueantes y momentos de aparente caos. Quien patrocina un sprint, debe comprender que esa lentitud inicial es parte del método, no una señal de fracaso. La aparente desorientación de los primeros días habilita claridad después. Un sprint con el equipo equivocado está condenado desde el inicio. No hay facilitador, plantilla ni dinámica que compense un equipo mal conformado.

3. Los retos mal definidos destruyen los sprints

Muchas organizaciones lanzan un sprint con un desafío tan vago como:

“Queremos mejorar la experiencia del cliente”
“Buscamos ideas innovadoras para el próximo año”
“Veamos qué se les ocurre”

Pero nada de eso sirve, ya que un sprint no puede despegar desde una declaración genérica ni desde un deseo abstracto. Sin un problema claramente acotado, el equipo avanza a ciegas, deriva hacia conversaciones interminables y termina produciendo ideas que parecen “creativas”, pero que no responden a ninguna necesidad concreta ni movilizan decisión.

Los retos mal definidos son, en realidad, una forma de evitar tomar postura: eluden priorizar, no declaran el dolor real que la organización quiere resolver y, en ocasiones, encubren la ausencia de un patrocinio comprometido. Cuando se parte desde esa ambigüedad, el sprint no solo pierde foco, sino que se desvaloriza ante quienes participan y ante quienes deben evaluar sus resultados.

Un desafío útil debe ser específico, accionable y verificable, lo suficientemente amplio para permitir explorar, pero lo bastante concreto para orientar el trabajo. Sin esa claridad inicial, la metodología deja de ser un proceso disciplinado y se convierte en un ejercicio decorativo que genera frustración y desgaste.

Un desafío útil debe ser acotado, concreto y accionable, por ejemplo:

• Reducir en un 20% el tiempo de espera en la atención digital.
• Crear una nueva propuesta de valor para jóvenes profesionales que inician su vida financiera.
• Rediseñar la experiencia de onboarding para clientes B2B.

El sprint necesita dirección, no libertad absoluta. La innovación no ocurre por azar; ocurre por enfoque. Además, algunas compañías usan los sprints como gesto simbólico (“hagamos algo con innovación”), sin intención real de cambiar. 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.

4. 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:

• Salir a terreno, donde realmente ocurren las cosas.
• Observar sin juzgar, incluso cuando lo observado contradice supuestos internos.
• Escuchar sin defender posiciones previas.
• Detectar aquello que los datos cuantitativos nunca muestran: frustraciones, miedos, atajos y necesidades ocultas.

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. Algunos incluso podrían caminar varias cuadras para usar modelos antiguos, que perciben como más familiares y comprensibles.

La observación directa también revelaría elementos que no aparecen en los reportes internos, como personas mayores que presionan las teclas con lentitud, lo que podría generar errores de digitación o hacer que el sistema interprete inactividad, usuarios que podrían necesitar más tiempo para leer instrucciones, y pantallas cuya velocidad o contraste podrían resultar poco adecuados para ese segmento. 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.

Ese tipo de aprendizaje no aparece en una encuesta ni se obtiene por Zoom, exige humildad directiva para reconocer que la organización, a veces, entiende menos a sus usuarios de lo que cree. 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.

5. El DT no busca representatividad estadística: busca usuarios extremos para anticipar el futuro

Una de las confusiones más habituales en torno al design thinking, 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 y es que “los comportamientos de los extremos suelen anticipar lo que más tarde adoptará la mayoría”.

Industrias como el entretenimiento y el comercio digital lo han demostrado con claridad, cuando Netflix analizó a usuarios intensivos los que maratoneaban series completas en un fin de semana, descubrió patrones que luego se convertirían en hábitos globales. Lo mismo ocurrió con Spotify al estudiar a “superescuchas” que creaban decenas de listas personalizadas: ese comportamiento, inicialmente minoritario, permitió diseñar “Discover Weekly”, que luego se volvió una función masiva.

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 que tienen mayores dificultades, por ejemplo, adultos mayores que realizan los trámites desde un teléfono celular antiguo o migrantes que no dominan completamente 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.

6. 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 una serie de técnicas que obligan a pensar desde ángulos nuevos y poco habituales:

-Crazy 8s: ejercicio ultrarrápido en el que cada participante desarrolla ocho ideas en ocho minutos, privilegiando la espontaneidad y evitando el perfeccionismo que frena la creatividad.

Por ejemplo, si una empresa quiere mejorar la experiencia del retiro de productos en tienda. En ocho minutos, cada participante dibuja ocho ideas: un sistema de turnos por QR, un módulo para autoservicio, una app que avisa “tu pedido está listo”, un mapa para guiar al cliente dentro de la tienda, un mesón único para todos los pedidos, un casillero inteligente, un flujo especial para adultos mayores y un botón de “retiro express”. La velocidad evita debates y obliga a pensar sin filtro.

-Analogías estructurales: observan cómo otros sectores resuelven problemas similares para trasladar sus lógicas de funcionamiento al desafío propio, permitiendo identificar oportunidades invisibles desde la mirada interna.

Por ejemplo, si un banco busca reducir la fricción en el proceso de apertura de cuentas y observan cómo funcionan los “check-in” simplificados de aerolíneas y cómo las suscripciones a plataformas de streaming eliminan pasos innecesarios. Trasladan esa lógica que son menos formularios, validaciones automáticas y un flujo que el cliente puede completar en minutos, por lo tanto, lo que funciona en otro sector, inspira soluciones aplicables al propio.

-Inversión de supuestos: consiste en tomar creencias asumidas como evidentes y darles la vuelta deliberadamente, revelando posibilidades que la organización descarta por costumbre, no por evidencia.

Por ejemplo, un supuesto tradicional es que “los clientes siempre quieren hablar con un ejecutivo humano”. La Inversión es que “los clientes nunca quieren hablar con un ejecutivo”. Desde ahí surgen ideas como procesos 100% autogestionados, tutoriales interactivos o asistentes virtuales que resuelven lo esencial sin contacto humano. La inversión permite descubrir alternativas que la organización nunca habría considerado.

-Reverse brainstorming: en lugar de buscar soluciones, se generan ideas para empeorar el problema; al invertir luego esos resultados, surgen mejoras que no habrían aparecido por el camino tradicional.

Si el Desafío es mejorar la experiencia de reclamos, entonces, lo primero es preguntarse ¿Cómo hacemos que sea horrible?. Respuestas: obligar a esperar, pedir documentos repetidos, ofrecer canales confusos, no dar respuestas claras. Luego se invierte, es decir, atención preferente, carga automática de documentos, un solo canal consolidado, respuestas trazables. Pensar al revés revela puntos de fricción reales y soluciones inmediatas.

-Combinación sistemática de funciones: descompone productos o servicios en sus componentes esenciales y los recombina en configuraciones alternativas, generando propuestas frescas sin requerir inventos radicales.

Por ejemplo, una supermercado quiere rediseñar su carrito de compras online. Descompone las funciones en búsqueda, selección de productos, pago, seguimiento, devoluciones. Luego recombina como integrar el pago con un clic, agregar seguimiento en tiempo real dentro del carrito, permitir modificaciones postpago o juntar recomendaciones según el historial. Es decir, no inventan el comercio electrónico; reorganizan funciones para crear algo más simple y útil.

-Lateral thinking inspirado en De Bono: rompe la lógica lineal mediante provocaciones, cambios de perspectiva y conexiones improbables, permitiendo que el equipo descubra enfoques no convencionales y alternativas más audaces. El Desafío es “aumentar el uso de una app de transporte”. La Provocación es “¿qué pasaría si los pasajeros fueran gratis?”.

La idea no es realista, pero abre caminos, como los descuentos por horarios valle, viajes gratuitos para trayectos estratégicos, programas de fidelización o alianzas con marcas para subsidiar parte del costo. El pensamiento lateral hace aparecer posibilidades que el razonamiento tradicional ignora.

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:

• Utilidad para el usuario.
• Novedad real frente a competidores.
• Factibilidad técnica y organizacional.

Si los criterios no están claros, la selección se vuelve un concurso de popularidad o una disputa jerárquica y eso claramente arruina el proceso.

7. 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” (Bezos, 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:

• Obliga a enfrentar decisiones que el pensamiento abstracto siempre posterga, como definir funcionalidades, priorizar interacciones o reconocer limitaciones técnicas.
• Permite fallar cuando fallar es barato, evitando inversiones en soluciones que luego no funcionarán en el mundo real.

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, por ejemplo, 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, 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.

8. 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 que 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, ya que 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, ya que 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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Bezos, J. (2014). Google Re:Work Interview on experimentation and innovation. Re:Work (Google).

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