Comparto el registro de cómo automatizamos y resolvimos con IA la abrumadora tarea de revisar todos los textos de un servicio completo (un trabajo que normalmente se define como UX Writing).
Más allá de simplemente “usar IA”, se refleja muy bien el proceso de sistematizar los criterios de decisión de la organización y llevarlos de forma cercana al trabajo real.
Resumen clave
En lugar de una guía de escritura ambigua, un “espectro cuantificado”
En vez de instrucciones subjetivas como “sé amable”, se definió el tono en 5 niveles, desde onboarding hasta advertencias. Gracias a eso, la IA pudo generar el tono exacto según cada situación. El 70% de la calidad proviene de gestionar bien el “glosario (Glossary)”.
Claude Code (CLI) y sistema de archivos Markdown
En lugar de meter todas las reglas en el prompt, los principios, casos y sesiones se gestionan en una estructura independiente de carpetas Markdown (.md). Gracias al entorno CLI, la IA solo lee el índice cuando lo necesita, reduciendo el desperdicio de tokens y mejorando la precisión.
Automatización del flujo de trabajo de diseño con la conexión a Figma MCP
Cuando el diseñador entrega un enlace del diseño, la IA entra directamente a Figma. [Duplicar el original → crear la versión TOBE → reemplazar el texto → marcar en rosa las partes modificadas]: todo esto se realiza automáticamente para maximizar la eficiencia de la colaboración.
Una estructura de “elevación del conocimiento” que genera un círculo virtuoso
Los patrones repetidos en los resúmenes de sesión acumulados al conversar con los miembros del equipo se elevan a principios oficiales (Docs). Se diseñó para que el bot no fuera solo una herramienta, sino que creciera junto con los activos de writing de la organización.
Puntos donde se redujeron recursos
Eliminar el tiempo de buscar en el manual de guías
Automatizar la búsqueda de casos similares
Automatizar la corrección manual y el marcado en Figma
Generar automáticamente la justificación de corrección (Reason)
Al final, el juicio definitivo sigue siendo responsabilidad de las personas, pero al delegar a la IA las rutinas repetitivas, el equipo pudo concentrarse solo en el “contexto y la experiencia de usuario”, algo que parece aplicable de inmediato también en trabajo real.
Aún no hay comentarios.