Resumen
Lideré el diseño end-to-end de Sensi IA, un sistema operativo conversacional para clínicas estéticas pequeñas donde pacientes, citas, fotos, consentimientos y seguimientos vivían dispersos.
La propuesta convierte WhatsApp en la interfaz principal del operador y un panel web en el centro de control del administrador, ambos conectados por una capa de IA con memoria relacional.
El reto
Las clínicas estéticas pequeñas operaban con información fragmentada y procesos dependientes de la memoria de la recepcionista o de la dueña.
Información sin memoria
Pacientes en cuadernos, Excel y WhatsApp; fotos clínicas en celulares; consentimientos en archivadores y agenda en herramientas separadas.
Seguimiento perdido
Controles a 30 días, no-shows y pacientes inactivos dependían de recordatorios manuales que nadie podía medir ni escalar.
La frase que definió el reto fue: “si no estoy yo, no se sabe nada del paciente”. El costo real era la dependencia operativa del dueño.
Objetivo
Diseñar un sistema para operar una clínica completa sin salir de WhatsApp, manteniendo una única fuente de verdad y reduciendo la dependencia del dueño.
Adopción inmediata
Permitir que el operador registre, consulte, agende y haga seguimiento usando una interfaz que ya domina: WhatsApp.
Plataforma proactiva
Pasar de un asistente reactivo a un CRM con memoria, alertas automáticas y reportes útiles para administración.
Métrica norte
Aumentar de 0 a 80% las tareas completadas sin salir de WhatsApp para reducir fricción operativa.
Mi rol y alcance
Asumí el ciclo completo de Product Design y Product Ownership en un contexto founder-led, conectando research, estrategia, diseño conversacional y MVP.
Research y estrategia
Entrevisté operadores reales, observé sus herramientas y mapeé los 6 procesos críticos de la clínica.
Arquitectura del producto
Definí modelo de datos relacional, sistema de intents, árbol de decisiones y reglas de diseño conversacional.
MVP funcional
Diseñé el panel web administrador y conecté WhatsApp, IA, base de datos y almacenamiento sobre una capa low-code.
Cómo lo trabajé
Trabajé desde la verdad operativa: observar cómo recepcionistas y dueña usaban WhatsApp, Excel y archivos físicos mientras atendían pacientes.
Procesos críticos
Mapeé captación, evaluación, agenda, ejecución, post-tratamiento y administración para detectar dónde se perdía el dato.
Dos canales, una inteligencia
Separé WhatsApp para el operador y panel web para el admin, conectados por la misma memoria del negocio.
Interfaz conversacional
Definí cuándo preguntar por chat, cuándo enviar formulario, cómo confirmar datos y cómo recuperar errores.
Entregables
1. Arquitectura agéntica
Flujo Input → Interpretación → Decisión → Acción → Registro para convertir mensajes de WhatsApp en operaciones trazables.
- Intents para registrar, consultar, agendar y dar seguimiento.
- Reglas conversacionales para chat, formulario, confirmación y error.
- Registro automático sobre una base de datos con memoria relacional.
2. Panel web administrador
Centro de control para reportes automáticos, alertas proactivas y lectura de inteligencia acumulada del negocio.
El panel responde al dueño sin obligar al operador a cambiar su forma diaria de trabajar.
3. MVP y narrativa comercial
MVP funcional sobre capa low-code con APIs de WhatsApp, IA, base de datos y almacenamiento.
Incluí estructura de pricing, planes y narrativa para justificar un modelo mensual pagado.
Impacto
Aumento de productividad reportado como logro clave del proyecto.
Registro de paciente nuevo en pruebas, frente a un flujo manual de aproximadamente 5 minutos.
Registro, consulta, agenda y seguimiento completados sin abrir un sistema externo.
Galería del proyecto
Aprendizajes y mejoras
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01
La interfaz no siempre es una pantalla
Diseñar una conversación bien estructurada puede ser más respetuoso con el operador que exigirle aprender una nueva app.
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02
La IA vale por el contexto que acumula
El diferencial no era solo responder mensajes, sino construir una memoria relacional del negocio que pudiera activar decisiones y seguimiento.
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03
Founder y designer no deben decidir igual
Como founder quería lanzar más; como designer tuve que validar, descartar y proteger el alcance del MVP.