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Contexto

AdaIA nació en unas prácticas en Sparkling Tech con una pregunta:

¿puede una interfaz conversacional detectar cómo se siente alguien y responder con empatía estructurada? El sistema resultante es un agente de bienestar emocional basado en OpenAI Assistants v2, con fine-tuning sobre GPT-3.5, interfaz de chat en React y exportación de conversaciones a PDF. Está desplegado. Funciona. Lo construí.

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El reto

Diseñar la experiencia de una conversación terapéutica es diferente a diseñar cualquier otra interfaz.

El usuario no está comprando algo ni navegando un catálogo — está contando cómo se siente. Cada decisión de diseño tenía que sostener ese momento: la tipografía, el ritmo de la respuesta, el indicador de escritura, el silencio antes de que el agente conteste. Y al mismo tiempo, el sistema que generaba esas respuestas tenía que ser entrenado, desplegado y mantenido por la misma persona que diseñaba la interfaz.

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Mi proceso

Empecé por el modelo emocional.

Antes de diseñar una sola pantalla investigué los modelos de Plutchik y Ekman para entender qué debía detectar el agente — no qué emociones existían, sino cuáles podía reconocer en el texto y responder con criterio. Esa investigación se convirtió en los datasets de entrenamiento: pares de conversación en formato JSONL donde cada respuesta del agente tenía estructura, empatía y precisión emocional.

El fine-tuning se realizó en el Dashboard de OpenAI con múltiples iteraciones de validación. Cada versión del modelo se probó en el Playground comparando respuestas A/B — cuál detectaba mejor la emoción, cuál respondía con más coherencia, cuál no caía en generalidades vacías.

El diseño de la interfaz priorizó lo que Lupton llamaría la experiencia en el tiempo: no solo cómo se ve la pantalla, sino cómo se siente usarla segundo a segundo. El indicador de “escribiendo…” no es decorativo — es el ritmo de una conversación real. La exportación a PDF no es una función técnica — es la posibilidad de guardar algo que ocurrió.

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Resultado y aprendizaje

AdaIA está en producción.

El chat funciona, el agente responde con estructura emocional, las conversaciones se exportan a PDF y el sistema tiene login. Lo que queda pendiente — multiusuario, entrada de audio con Whisper — está documentado y listo para la siguiente iteración.

Este proyecto demostró algo que no estaba en el brief: que diseñar la experiencia de un sistema de IA y construir ese sistema son el mismo trabajo. No hay handoff entre diseñadora y desarrolladora cuando eres la misma persona.

• Conoce AdaIA

01

Una interfaz conversacional se diseña en el tiempo, no en el espacio. El ritmo importa tanto como el layout.

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Entrenar un modelo de IA es un proceso de diseño — cada par de datos es una decisión sobre qué debe decir el sistema y cómo debe decirlo.

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Documentar los bloqueos técnicos como repositorio reutilizable convierte los errores en infraestructura.