Si lo construyes…

A principios de 2026, era bastante escéptica sobre el uso de la IA para crear sitios web. No creía que pudiera construir por mí misma algo complejo lógico y funcional.

La segunda cosa sobre la que tenía dudas era el diseño conceptual. La IA puede ser buena generando una estructura básica, pero ¿qué ocurre cuando quieres hacer algo ligeramente abstracto? ¿Y hasta qué punto puedes definir experiencias diferentes para escritorio y móvil? ¿Puedes construir algo que, en un escritorio, se controle con el teclado, pero que, en un móvil, te permita usar los dedos para mover un barco y sus velas?

Así que este año empecé a construir cosas para averiguarlo.

Cada proyecto me permitió experimentar con algo diferente: lógica de producto, animaciones generativas, automatización de flujos de trabajo, modelos de color, simulaciones físicas e interacciones distintas para escritorio y móvil. Quería entender los límites de la tecnología.

Vagalume

Construir algo que se siente como un producto

Vagalume es un proyecto que nació de mi interés por probar todas estas herramientas de IA y entender hasta dónde podía llegar construyendo por mí misma un sitio web funcional, con lógica y complejidad reales.

Es una aplicación web que te permite registrar dolores de cabeza y descubrir patrones a lo largo del tiempo.

Vagalume es probablemente el proyecto con el que más he aprendido. El prototipo no era un prototipo. Era el propio producto. Primero construí el concepto con Lovable y después diseñé la lógica, principalmente con GitHub Copilot. Más adelante, perfeccioné la interfaz y el diseño visual, la arquitectura de la información y el contenido con Lovable y Claude.

Me di cuenta de que se estaba convirtiendo en algo más complejo cuando definí la lógica para descubrir patrones y el umbral: ¿cuánto tiempo debería esperar el sistema antes de mostrar patrones al usuario? El producto había adquirido suficiente complejidad como para que probar los distintos estados visuales requiriese manipular los datos subyacentes.

También añadí resúmenes de los episodios de dolor de cabeza cuando el usuario actualizaba sus síntomas a lo largo del día. Fue en ese momento cuando empecé a sentir que había una verdadera lógica de producto detrás.

Empecé a entender cuándo utilizar una herramienta de IA u otra dependiendo de lo que quería hacer. GitHub Copilot era mejor para cambios rápidos y para añadir lógica. Lovable era mejor para mejorar la experiencia de usuario y el diseño visual.

Al principio construí Vagalume pensando primero en móvil. Más adelante, los datos me mostraron que los usuarios lo utilizaban más en escritorio, así que empecé a rediseñar la experiencia para escritorio. Utilicé Claude para iterar y explorar distintas versiones del diseño y ver cómo funcionaban en diferentes estados: cuando no hay datos, cuando hay algunos y cuando hay muchos.

Estaba en modo exploración. Quería verlo e interactuar con él directamente en el navegador. En Figma, cuando alejas el zoom, puede parecer que el diseño va a funcionar. Pero cuando lo ves en el navegador, a tamaño real y con distintas combinaciones según el volumen de datos, te das cuenta de que en realidad no funciona. Era más rápido probarlo directamente implementándolo que duplicar pantallas en Figma e intentar reproducir todos los estados posibles.

Cada vez que añadía una nueva funcionalidad, pensaba en qué podía añadir después. De hecho, empecé registrando dolores de cabeza y terminé construyendo otra experiencia para registrar el dolor en distintas partes del cuerpo.

Tiene muchas capas y niveles, y puedes trabajar en él desde distintos ángulos: lógica, funcionalidad, creación de hábitos, onboarding y diseño visual.

De todo lo que he construido este año, es lo que más se siente como un producto.

Sail Away

Cuando la teoría y la percepción son diferentes

Me encanta navegar. El año pasado obtuve mi titulación de vela. Este año empecé con la vela ligera. Quería aprender cómo la fuerza y la dirección del viento afectan a las velas, la velocidad del barco y su estabilidad. Quería interiorizar conceptos como orzar, arribar y la dirección del barco con respecto al viento: través, ceñida, etc.

Construí este minijuego con ChatGPT, Lovable y Claude.

Utilicé Lovable para la parte visual y las bases del juego. ChatGPT me ayudó con toda la lógica de la física y asegurarme de que los conceptos fueran sólidos y tuvieran sentido.

Más adelante, para otros cambios, como añadir nuevas funcionalidades o un sitemap para SEO, utilicé Claude, conectado al repositorio de GitHub para poder ver fácilmente los cambios en Lovable.

Lo más difícil fueron los pequeños detalles. Tuve que encontrar la relación visual adecuada para mostrar los efectos de los cambios en la dirección y la fuerza del viento sobre el barco. La teoría era diferente de la práctica. Aunque la física fuera más o menos correcta, la percepción del usuario no era la misma.

Necesitaba hacer ajustes para que la interacción y la sensación de la fuerza del viento tuvieran sentido visualmente. Por ejemplo, reduje la velocidad del viento con respecto a lo que, en teoría, debería ser. Visualmente, generaba ansiedad. Al principio quería que la vela se moviese de forma mucho más evidente. Quería que el usuario entendiese cómo el rumbo y la fuerza del viento afectaban a la vela. Pero después me di cuenta de que, para aprender, era suficiente con que el usuario supiese cómo colocar la vela para alcanzar la máxima velocidad y llegar al destino.

También quería crear algo más realista, donde el barco volcase cuando hacías algo mal. Pero en una simulación 2D, esto se convirtió en un reto, así que reduje mis propias expectativas.

Lovable también tendía a añadir controles de una forma bastante rudimentaria. Por ejemplo, al principio la dirección del viento se controlaba con un slider. Seguí iterando hasta conseguir una brújula que se pudiera girar.

Cuando empecé a jugar, descubrí otro problema. Podías llegar al final de la ruta bastante rápido, pero no había nada que te indicase que habías alcanzado el objetivo. Añadí una notificación de éxito y, en el futuro, quiero incorporar rutas más dinámicas para que la experiencia se sienta más adaptativa y viva.

Sail Away me enseñó que la teoría puede ser correcta y, aun así, la experiencia puede sentirse errónea.

También me recordó que, a veces, tienes que reducir tus propias expectativas. No necesitaba construir la simulación de navegación más realista posible. Necesitaba construir lo suficiente para que el usuario aprendiese.

Mi sitio web

No una idea. Un concepto claro.

Este año también reconstruí mi sitio web. La IA puede ser buena creando una estructura básica, pero ¿qué ocurre cuando quieres hacer algo ligeramente abstracto? Yo era escéptica, pero Lovable me demostró que estaba equivocada.

Las líneas del hero representan un cerebro funcionando con todas sus interconexiones, o un sistema caótico que, de repente, empieza a organizarse cuando encuentras las conexiones.

La primera versión del cerebro era muy sencilla. No comunicaba la idea que quería transmitir. Después llegaron las líneas, pero todavía le faltaba fuerza.

Para que un estado cambie, necesitas una idea, una decisión, un punto de inflexión. Y cuando empiezas a conectar los puntos, es cuando transformas algo. No fue hasta que introduje las líneas viajando de un lugar a otro cuando me convenció. El movimiento comunicaba que era un sistema activo, dinámico y en constante movimiento.

Con la iteración y la definición de prompts adecuadas, puedes conseguir algo realmente único. El mayor aprendizaje fue que Lovable es excelente cuando quieres diseñar animaciones abstractas, mientras que Claude se parece más a un asistente de desarrollo frontend que hace iteraciones rápidas e implementa funcionalidades.

Y el concepto importa. No una idea. Un concepto claro.

Construir en lugar de limitarme a diseñar

A lo largo de todas las iteraciones con ChatGPT, Claude y Lovable, lo revelador fue comprobar que el criterio del diseñador sigue siendo necesario si quieres conseguir algo realmente específico.

Cuando la idea estaba clara en mi cabeza, era mucho más fácil conseguir lo que quería. Cuando pasaba muchas horas iterando, normalmente estaba en modo exploración porque no sabía exactamente lo que quería.

A principios de año, pensaba que, como diseñadora, no podía construir un proyecto complejo con lógica funcional. O que crear una animación compleja y abstracta no sería realmente posible.

Ahora veo que, si tienes un concepto claro —no una idea, un concepto claro— y trabajas en él, puedes conseguir algo realmente único.

Y el mayor aprendizaje es que no siempre se trata de diseñar primero y utilizar la IA después. A veces, la IA te acompaña mientras descubres lo que puedes y no puedes hacer.

A principios de año, quería entender hasta dónde podía llegar. Ahora, cuando pienso en algo que quiero construir, ya no pienso primero en si seré capaz de hacerlo.

Pienso en cómo encontraré el camino.

Puedes ver los resultados en vivo en la página Building.