M4.356 - Prototipado - Aula 2

Pública

1. Introducción

¿Por qué cuando vemos un elemento como un botón rojo hay un impulso de querer tocarlo?

A veces el diseño es tan potente que, incluso cuando sabemos que no debemos actuar, el objeto nos empuja a ello. Es el caso del clásico botón rojo: su affordance es tan claro y su color tan magnético que nuestra respuesta instintiva ignora cualquier instrucción lógica. En este reto, exploro precisamente esa frontera entre la intuición y la confusión.

Me ha resultado muy interesante comprobar lo difícil que es abstraernos de la rutina para identificar productos tangibles que, en lugar de facilitarnos la vida, entorpecen nuestras tareas. Lo más complejo fue elegir los casos, ya que al mirar objetos puramente analógicos —como una silla, la manivela de un toldo o un exprimidor manual— todos me resultaban perfectamente intuitivos. Han sido diseñados para satisfacer una necesidad y hablan un lenguaje universal donde la forma dicta la interacción.

Sin embargo, existen productos que generan tal confusión que parece que se ríen de nosotros; rompecabezas que no se resuelven ni con un manual de instrucciones. Tras descartar lo analógico, comprendí que el melón estaba en los objetos con electrónica e interfaz. Allí encontré mis hallazgos: al poner distancia con mis automatismos y mirar el objeto como si fuera la primera vez.

Fue curioso cómo en el Caso 1 descubrí que había interiorizado un patrón deficiente para fijar la velocidad de crucero, recordando lo complejo que fue lograrlo la primera vez. El Caso 2, en cambio, fue mucho más sencillo: el diseño del aspirador me cautivó desde el unboxing y, cumpliendo mi manía de no leer nunca las instrucciones, estas no hicieron ni falta.

A partir de estos dos casos opuestos —la frustración frente al sistema de control de un coche y la fluidez de un electrodoméstico bien diseñado— aplico los principios de Don Norman para analizar cómo la forma, el mapping y el feedback condicionan nuestra experiencia con los objetos físicos.

2. Caso 1: Brechas de Ejecución y Evaluación (Toyota Auris 2012)

• El problema: el sistema de velocidad de crucero presenta una brecha de ejecución crítica. La falta de consistencia entre los botones del volante y la palanca trasera genera un modelo mental confuso para el usuario. La velocidad límite se encuentra en el volante y no es necesario activar ninguna palanca y sin embargo, la velocidad crucero necesita un botón central + bajar hacia abajo la palanca (que además este botón es invisible).

• Análisis: se ha documentado la desconexión y confusión entre el modelo del ingeniero/a y el modelo del usuario/a y las acciones necesarias para activar la velocidad crucero.

• Solución: propuesta de rediseño visual mediante wireframes en Figma para unificar controles, simplificando botones y manteniendo la misma lógica de usabilidad.

3. Caso 2: Topografía y Mapping Natural (Aspirador Xiaomi G10)

• El éxito: se trata de un ejemplo impecable de cómo la forma sigue a la función y el usuario no necesita instrucciones para poder usarlo sin frustración ni cargas cognitivas.

• Hallazgos más relevantes:

  • Mapping natural: relación directa entre botones y piezas extraíbles.

  • Feedback permanente: uso de materiales transparentes,cierres tipo bayoneta que confirman el éxito de la tarea y display electrónico que informa del estado de carga y de los modos de aspiración.

  • Affordance: diseño intuitivo que elimina la necesidad de manual de instrucciones.

  • Consistencia: los mismos modelos se repiten de manera que el usuario aprende y sabe como extraer/incorporar accesorios.

4. Prototipo Interactivo y vídeo

Para profundizar en el análisis, os dejo aquí el prototipo y un vídeo resumen del caso B, un caso de éxito en cuanto a topografía y usabilidad del producto:

• Reto 3 – Wireframe

• Vídeo  con los ejemplos más ilustrativos del Reto: muestra el feedback sonoro y táctil del aspirador en uso real.

Bibliografía y Referencias

• Norman, D. A. (2002). The Psychopathology of Everyday Things. En The Design of Everyday Things (pp. 1-36). New York: Basic Books. ISBN 0465067107.
• UOC (2026). Capítulo 2: Fundamentos para la generación de una interfaz gráfica. En Cuaderno de Prototipado. Barcelona: Universitat Oberta de Catalunya.

Uso de Inteligencia Artificial (IA)

Se declara el uso de herramientas de IA Generativa en la elaboración de este trabajo:

• Google Gemini (2026): Se ha utilizado el modelo Gemini exclusivamente para la generación y apoyo visual de los activos gráficos de la entrega.

  • Render del aspirador: Generado para ilustrar el caso de éxito con una estética de producto limpia (quitando el fondo de la imagen).

  • Esquema de rediseño del volante: A partir de mis ideas y bocetos me he apoyado en Gemini para generar un boceto del rediseño final del volante.