Portada del artículo sobre cómo se construyó Roadmade con Claude Code y Codex.

Cómo construí Roadmade: de Claude Code a Codex

Roadmade no nació de un prompt. Tampoco de un plan perfecto.

Nació de una necesidad que ya tenía antes de abrir ninguna herramienta de IA: quería comprender el proceso UX/UI completo. Venía del diseño web y la identidad visual, conocía muchas de sus partes, pero me faltaba verlas conectadas desde el briefing hasta la entrega.

La idea era sencilla de explicar y bastante menos sencilla de convertir en un producto: reunir un proceso profesional, explicarlo y permitir que cada persona lo adaptara a un proyecto real.

El curso «Crea tus propias apps reales con Claude Code», de tribUX, me dio el contexto para empezar a construir esa idea. El certificado acredita esa formación; no valida Roadmade ni convierte el resultado en algo terminado.

Onepage de Roadmade mostrando la fase de investigación y definición del roadmap UX/UI.

La necesidad vino antes que la aplicación

Podía haber creado una checklist rápida de UX/UI. Habría sido más fácil, pero no resolvía lo que yo necesitaba. Una lista dice qué hacer; no necesariamente explica por qué importa, cómo encaja con lo anterior o cuándo puedes considerar que has terminado.

También quería que el método no dependiera de lo que una IA decidiera generar cada vez. El contenido debía partir de prácticas profesionales conocidas y mantener una estructura estable. La IA podría ayudar a adaptar el recorrido, pero no inventarlo desde cero.

Esa decisión condicionó la arquitectura, la forma de presentar las tareas y el papel de la IA dentro de la aplicación.

La primera construcción con Claude Code

Empecé a desarrollar Roadmade durante el curso trabajando con Claude Code.

Yo no llegaba como desarrolladora experta. Llegaba como diseñadora con una necesidad concreta, experiencia en web y muchas decisiones de producto que tomar. No se trataba de pedir «hazme una app de UX».

Mientras la aplicación tomaba forma, fui decidiendo cómo representar las fases y las tareas, qué debía explicar cada una, cómo excluir trabajo sin borrarlo, cómo mostrar las horas y dónde podía ayudar la IA sin apropiarse del criterio.

También había que distinguir una estimación interna de lo que finalmente ve un cliente. El código era una parte. La definición del producto era otra.

La identidad también forma parte de la experiencia

En el proceso aparecieron el nombre, el logotipo y la identidad de Roadmade. Ayudaron a dar coherencia al proyecto, pero no solucionaron automáticamente la interfaz.

Hubo que ajustar jerarquías, iconos, mensajes y estados. Es una lección que conozco bien por el branding: la identidad no acaba en el logotipo. Si Roadmade prometía claridad, cada decisión de la interfaz debía demostrarla.

Probar un proyecto completo cambió más que otra pantalla

Una de las pruebas más útiles llegó al recorrer un proyecto de principio a fin.

En un formulario apareció un error y se borró lo que ya se había escrito. Técnicamente, la validación había detectado que faltaba algo. Desde la experiencia de uso, el resultado era absurdo: la aplicación avisaba de un problema creando otro mayor.

La corrección exigía conservar el contenido, señalar el campo que requería atención y avisar antes de que la persona perdiera su trabajo.

En otra pantalla, las tareas excluidas no entraban en el cálculo, pero todavía parecían disponibles para marcarlas como completadas. El sistema hacía una cosa y la interfaz sugería otra.

Estos fallos también son diseño. Una pantalla puede verse bien y seguir siendo confusa cuando alguien se equivoca o cambia de opinión.

Del producto a la onepage: continuar con Codex

Más adelante continué el trabajo con Codex y construí la onepage actual de Roadmade.

Parecía una tarea distinta, pero explicar la aplicación me obligó a revisarla otra vez. Había que dejar claro que incluye procesos de UX/UI e identidad visual, que las tareas se pueden adaptar, que las horas son una estimación interna y que la IA nunca modifica el proyecto por su cuenta.

Escribir esa explicación fue otra forma de diseñar. Si necesitaba demasiados matices para justificar una función, quizá la función o su interfaz todavía no estaban suficientemente claras.

La onepage no fue solo un envoltorio. Funcionó como una prueba de comprensión del propio producto.

Onepage de Roadmade mostrando la fase de entrega, QA y cierre del roadmap UX/UI.

Cambió la herramienta, no la responsabilidad

Claude Code me ayudó a construir la primera etapa. Codex me permitió continuar, revisar y llevar el producto y su presentación a otro punto.

No quiero convertir esto en una comparación de asistentes ni en una historia de velocidad. Ya he contado que usar IA puede añadir más capas al trabajo, no necesariamente quitarlas.

En Roadmade esas capas fueron muy concretas: definir el problema, estructurar el método, probar recorridos, corregir contradicciones, cuidar la accesibilidad y explicar el resultado.

Las herramientas podían proponer código, textos o soluciones. Yo tenía que decidir si respondían a la necesidad original.

Lo que me llevo como diseñadora

Construir Roadmade me ha confirmado que poder producir una primera versión no equivale a tener un producto resuelto. El trabajo importante aparece en las decisiones que conectan una necesidad con una experiencia coherente.

Cuando una interfaz era confusa, no bastaba con explicar mejor mi intención. Había que cambiarla. Cuando una estimación podía confundirse con un precio para el cliente, había que separar ambos conceptos. Y cuando la IA proponía cambios, había que hacer visible que la decisión seguía siendo humana.

No he salido de este proceso pensando que ahora todo es más fácil. He salido con una herramienta real, más criterio sobre cómo construirla y una lista más precisa de lo que todavía quiero mejorar.

En resumen

→ Roadmade nació de una necesidad de aprendizaje y de trabajo, no de un prompt aislado.

→ Claude Code me ayudó a convertir esa necesidad en una primera aplicación durante el curso.

→ Las pruebas reales descubrieron problemas que una pantalla estática no mostraba.

→ El nombre, la identidad, la interfaz y los textos formaron parte del mismo producto.

→ Con Codex continué el trabajo y construí una onepage que también sirvió para revisar qué prometía Roadmade.

→ La IA participó en la construcción; las decisiones y la responsabilidad siguieron siendo mías.

Puedes conocer el resultado actual en Roadmade y leer primero el artículo de presentación de la herramienta. Seguiré contando el proceso sin convertirlo en una historia limpia, porque lo más útil no fue acertar a la primera. Fue saber qué mirar cuando algo no funcionaba.

uso de inteligencia artificial en diseño y aumento del tiempo de trabajo

Uso IA cada día y tardo más en mi trabajo

Uso IA cada día y tardo más en mi trabajo. Sobre diseño, criterio y el miedo que casi nadie dice en voz alta.

Llevo meses usando IA en mi trabajo. Claude, ChatGPT, Codex, Google AI Studio, Antigravity, herramientas de código, generadores de texto. Las pruebo, las integro, me peleo con ellas.

Y tardo más que antes.

No es lo que se supone que tendría que decir. Pero es lo que me ocurre. Y cuando lo comento con otros diseñadores, casi siempre pasa lo mismo: asienten. En voz baja, como si fuera una confesión.

uso de inteligencia artificial en diseño y aumento del tiempo de trabajo

¿Nuestro trabajo peligra o se transforma?

Hay dos conversaciones sobre IA y diseño.

Una es la oficial: las herramientas evolucionan, los profesionales se adaptan, siempre ha sido así.

La otra es la que se tiene en privado: ¿y si esta vez es diferente?

No creo que el diseño desaparezca. Pero sí creo que se está transformando de una forma que todavía no sabemos leer bien. Y la diferencia entre “peligra” y “se transforma” importa, porque cambia cómo respondes.

Si crees que peligra, te da miedo y te paralizas.
Si crees que se transforma, te preguntas hacia dónde. Y eso ya es otra conversación.

Lo que sí veo con claridad es esto: el trabajo de producción pura, generar opciones, hacer variaciones, montar maquetas básicas, se está volviendo cada vez más fácil de conseguir y, por tanto, menos valioso. Y el cliente que solo busca eso lo va a encontrar enseguida.
La pregunta es qué hacemos con eso.

¿Rapidez y cantidad antes que calidad?

Probablemente una parte del mercado sí.

Siempre ha habido clientes que prefieren rápido y barato. La IA les da una opción nueva. No nos la quita a nosotros: simplemente nos saca de esa conversación. Y quizá eso no sea tan malo.

Lo que me preocupa más es otra cosa: que la velocidad se convierta en el estándar. Que el cliente que antes valoraba el proceso, el criterio y la iteración ahora espere lo mismo en dos horas. Que la rapidez deje de ser una opción y pase a convertirse en la norma.

Eso sí cambia las cosas. Y todavía no tengo claro cómo va a resolverse.

La IA no me ha quitado trabajo. Me ha añadido capas.

Antes hacía un diseño y era mío. Lo pensaba, lo resolvía y lo entregaba.

Ahora lo genero, lo corrijo, lo regenero, lo exporto, lo retoco, lo ajusto al sistema y lo vuelvo a corregir. Y, además, tengo que saber dirigirlo bien desde el principio, porque si no, lo que sale no tiene nada que ver con lo que necesito.

Lo mismo me pasa con las animaciones. Con el código. Con los textos.

La IA no me ha quitado trabajo. Me ha añadido capas. Y esas capas requieren algo que no se genera con un prompt: saber qué está mal y por qué.

La IA genera. El criterio decide.

Saber si una composición no funciona aunque sea bonita.
Saber si un flujo confunde aunque el cliente lo encuentre perfecto.
Saber cuándo parar de añadir y empezar a quitar.
Saber si lo que se ha generado encaja con la marca, con el usuario y con el contexto.

Eso es pensamiento crítico. Y no sale de la nada. Se construye con años de trabajo real, de proyectos que fallan, de decisiones que luego tienes que revisar, defender o rehacer.

Una persona sin formación o experiencia puede usar estas herramientas.
Lo que no puede hacer igual es dirigirlas.

No sabe qué corregir cuando algo no funciona.
No sabe qué está sobrando.
No sabe prever lo que el usuario va a entender o sentir.

Los profesionales sí. Y ahí, de momento, sigue estando la diferencia.

La accesibilidad: el punto ciego que casi nadie menciona

Hay algo que me llama especialmente la atención cuando reviso lo que generan estas herramientas: casi nunca tienen en cuenta la accesibilidad.

Generan interfaces con contrastes insuficientes.
Tipografías difíciles de leer.
Estructuras que no funcionan con lectores de pantalla.
Flujos que asumen que el usuario ve, entiende y navega exactamente igual que la mayoría.

La accesibilidad no es un detalle estético. Es una decisión de diseño que afecta a personas reales. Y es, precisamente, una de las cosas que requiere criterio, conocimiento y responsabilidad, no solo velocidad.

Cuando un diseñador trabaja con accesibilidad en mente, está tomando decisiones que la IA no toma sola. Está eligiendo quién puede usar lo que diseña. Y eso tiene un valor que todavía no hemos sabido comunicar bien.

¿Pasa solo en diseño?

No.

Los periodistas llevan años preguntándose si la IA va a escribir mejor que ellos.
Los programadores junior ven cómo Copilot genera código en segundos.
Los traductores, los fotógrafos, los ilustradores, los redactores de contenido… todos están en alguna versión de esta misma conversación.

Lo que cambia según el sector es el ritmo. Y en diseño, el ritmo está siendo bastante rápido.

No somos los únicos asustados. Pero tampoco sirve de consuelo saberlo si no sabemos qué hacer con ello.

Lo que me llevo como diseñadora

No tengo una conclusión optimista de manual. No voy a decir “la IA es una oportunidad increíble si la sabes usar” y dejarlo ahí.

Lo que sí tengo es una posición cada vez más clara:

Mi valor no está en lo que produzco.
Está en lo que sé ver.
En las decisiones que tomo.
En el criterio que aplico cuando algo no funciona.

En saber que diseñar bien no es hacer algo bonito rápido. Es entender al usuario, respetar su atención y construir algo que funcione para personas reales.

El miedo no desaparece. Pero se puede trabajar desde él.

En resumen

→ Usar IA no significa trabajar menos. Significa trabajar de otra manera, con más capas y más criterio.
→ El mercado se va a dividir: los que buscan rapidez y los que buscan pensamiento. Nosotros no somos para los primeros.
→ El pensamiento crítico, saber qué está mal y por qué, es lo que diferencia a un diseñador de una herramienta.
→ La accesibilidad es uno de los puntos ciegos más claros de la IA generativa. Y ahí sigue habiendo un terreno clarísimo para diseñadores con criterio.
→ No pasa solo en diseño. Pero eso no resuelve nada si no sabemos cómo posicionarnos.
→ El valor está en lo que sabes ver, no solo en lo que produces.

5 herramientas de inteligencia artificial

5 herramientas de inteligencia artificial que te ahorrarán tiempo

En esta entrada del blog, conocerás las últimas herramientas de inteligencia artificial (IA) que pueden ayudarte a ser más productivo y rápido. Es posible que pienses que, como la IA aún está en sus primeras etapas, todavía no hay herramientas útiles. Aunque esto es cierto para la mayoría de las tecnologías, sigue leyendo y descubre 5 de nuestras  herramientas de inteligencia artificial favoritas, que te ayudarán en tu trabajo.

Nuestras herramientas de inteligencia artificial favoritas

¿Qué es la IA?

IA significa inteligencia artificial. Se trata de la ciencia y la ingeniería para crear máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes. La IA ha despertado un gran interés durante décadas, con el sueño de tener máquinas que puedan actuar y pensar como los humanos. ¿Por qué crear herramientas de IA? Hay muchas razones para utilizarlas . En primer lugar, la IA supone un gran cambio tecnológico y un cambio importante en nuestra forma de hacer las cosas. En segundo lugar, la IA tiene el potencial de ser un gran cambio de juego y ayudarnos a resolver problemas importantes. En tercer lugar, la IA será probablemente la próxima revolución económica. En cuarto lugar, la IA todavía está en sus primeras etapas y tiene mucho espacio para crecer.

1 Writesonic

Writesonic es una herramienta de creación de contenidos impulsada por la IA. Escribir entradas de blog y artículos es una de las tareas más importantes para la mayoría de las empresas. El problema es que muchas empresas no tienen las habilidades o el personal necesario para crear contenidos atractivos sobre cualquier tema. Aquí es donde entra Writesonic. Te permite crear contenido sin esfuerzo generándolo con el clic de un botón. Puedes utilizar esta herramienta para muchos propósitos diferentes, incluyendo: – Crear contenido para tu sitio web o blog. – Generar descripciones de productos. – Crear boletines de noticias y campañas de marketing por correo electrónico. – Añadir publicaciones en las redes sociales. – Redactar correos electrónicos.

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2 DALL-E 2

Esta herramienta de inteligencia artificial (IA), no destaca solo por crear imágenes, sino que previamente es capaz de comprender textos para entender qué le estamos pidiendo. También edita fotografías ya existentes para generar nuevas. Podemos darnos de alta en DALL-E 2 directamente a través de su sitio web. Disponemos de 50 créditos. Si nos quedamos sin ellos y queremos seguir haciendo uso de la herramienta, podemos comprarlos por15 dólares unos 115 créditos.

Esta herramienta de inteligencia artificial (IA), no destaca solo por crear imágenes realistas, sino que previamente es capaz de comprender textos y entender qué le estamos pidiendo.

3 Deep L

Deepl es un traductor de voz y texto muy rápido y preciso y de calidad insuperable gracias a una tecnología con IA a la vanguardia. Deepl, una plataforma que promete la mejor traducción automática actualmente disponible.

Deepl es un traductor de voz y texto muy rápido y preciso y de calidad insuperable gracias a una tecnología con IA a la vanguardia

4 Lorcaeditor

Corrector gramatical, ortográfico y de estilo que incluso nos permite guardar documentos en la nube. Una herramienta interesantísima que nos quita de encima una gran parte del trabajo de revisión. Redacta textos menos confusos aplicando las sugerencias del editor más inteligente en Español.

Lorca Editor es un corrector gramatical, ortográfico y de estilo que incluso nos permite guardar documentos en la nube.

5 Tensorflow

TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto para el aprendizaje automático. Esta herramienta de IA se ha utilizado para crear muchos de los principales productos de IA, incluyendo la herramienta de traducción de Google y su software de reconocimiento de voz. Esta herramienta es utilizada por muchas empresas de primer nivel y está considerada como una de las herramientas de IA más avanzadas que existen. Una de las aplicaciones más populares de TensorFlow es la capacidad de crear una red neuronal artificial. Este tipo de red neuronal permite que las aplicaciones de IA «aprendan» cosas y hagan predicciones basadas en nuevos datos a medida que están disponibles.

TensorFlow es una biblioteca de software de código abierto para el aprendizaje automático.

Conclusión

La inteligencia artificial es un campo con mucho potencial. La revolución está por comenzar… ¿Algún día nos quedaremos sin trabajo? Creo que muchas profesiones desaparecerán pero se crearán otras que aún no existen. Tendremos que saber adaptarnos a los cambios y la capacidad de aprendizaje y  formación continua,  será la clave.