Rediseño de Modelo Operativo con Conversational AI

Chatbot de Información sobre Aborto en Marco Legal Restrictivo
Incrementé capacidad de atención en 67% y reduje tiempo de respuesta en 83% mediante el diseño e implementación de chatbot conversacional con IA 100% compliance legal en contexto de alto riesgo. Liderazgo de equipo multidisciplinario de 7 personas durante 3 meses.

UX Resarcher
Marketer
Data Analytics

Stakeholders

2 meses
+67%

Capacidad de atención

-83%

Tiempo de respuesta

90%

Autonomía del bot

+100

Consultas diarias

El Desafío: Sobrecarga operativa y colpaso en atención

Context

The organization is facing a significant drop in sales of its Dual Degree Program, directly impacting revenue and threatening the program’s long-term sustainability.
This decline may indicate that the product has reached the maturity stage of the product lifecycle, where growth slows and differentiation becomes more challenging. Therefore, it is critical to identify the current lifecycle stage in order to define the most appropriate business and commercial strategies to counteract this situation.
El Desafío: Sobrecarga operativa y colpaso en atención

Contexto

Una organización de derechos reproductivos en Perú enfrentaba un colapso operativo crítico: su servicio de información telefónica sobre aborto no podía responder a la demanda creciente.
Enfoque Estratégico: Research-Driven Design
Lideré un proceso de investigación multinivel para entender tanto las necesidades de usuarias como las restricciones legales:

Research con Usuarias (5)

Entrevistas en profundidad post-eventos traumáticos y en contextos vulnerables
Insight: Necesitan información rápida, clara, sin juicio

Análisis de Operaciones

Sesiones con call center
Insight: Equipo colapsado con consultas repetitivas automatizables

Benchmark Internacional

Testing de chatbots en países donde aborto es legal
Insight: Lenguaje natural efectivo pero no viable en Perú

Análisis Legal

Revisión de Marco normativo peruano y lineamientos OMS
Insight: Bot como "wiki informativa neutral"

Hallazgo Clave

El research reveló 2 casos de uso distintos que no estaban siendo diferenciados:

  • Embarazo confirmado: Usuarias buscando información específica sobre procedimientos, riesgos,opciones
  • Embarazo no confirmado: Usuarias buscando información sobre anticoncepción de emergencia, confirmación de embarazo

Decisión estratégica: Rutas personalizadas en lugar de flujo lineal

Los usuarios no solo quieren respuestas rápidas, quieren sentirse comprendidos y guiados en un lenguaje natural
— Insight derivado de entrevistas

Diseño de Conversación

Las decisiones estratégicas que definieron el producto en un bot facilitador de información.

Bot como facilitador de decisiones, no consejero
Prohibido

“Te recomiendo”
“Deberías”
“Haz esto”

Permitido

“Las opciones son”
“Puedes elegir entre”
“La información disponible indica”

Iteraciones: 3 revisiones con equipo legal
Compensación visual para humanizar lenguaje neutral
Documentación exhaustiva para implementación sin fricción
Privacidad transversal

Mi rol como traductora entre Legal, UX y Tecnología

Cómo transformo tensiones reales entre equipos en decisiones implementables.
Legal ↔ UX
Humanizar sin poner en riesgo legal
Tensión: El equipo buscaba un chatbot cercano y natural, mientras el marco legal exigía un lenguaje neutro e informativo.
Solución: Separé tono de contenido: mantuve el lenguaje informativo requerido por compliance y utilicé recursos visuales y ritmo conversacional para humanizar la experiencia sin alterar el mensaje legal.
Impacto: 90% de autonomía del bot sin riesgo legal.
Research → Strategy
De insights a decisiones de producto
Tensión: El flujo inicial era lineal y abrumador, centrado en “entregar información” sin distinguir necesidades reales.
Solución: Sinteticé insights de entrevistas para diseñar dos rutas personalizadas según caso de uso, priorizando relevancia sin aumentar complejidad técnica.
Impacto: Mayor relevancia percibida sin incrementar esfuerzo de desarrollo.
UX ↔ Developer
Claridad para implementar
Tensión: El equipo de desarrollo necesitaba definiciones claras de intents, fallbacks y validaciones para implementar en Dialogflow.
Solución: Estructuré flujos documentados en Figma, contenidos normalizados y test previos de validación para reducir ambigüedad técnica.
Impacto: Implementación sin retrabajos y lanzamiento en 1,5 meses.

Stack Tecnológico

Stack definido para equilibrar experiencia de usuario, restricciones legales y viabilidad técnica.
Figma
Conversation Design
Dialogflow
Chatbot Plataforma
Google Cloud
Chatbot Plataforma
WordPress
Integración

Recommendations & Next Steps

Results from each research method were triangulated to identify patterns and relationships between user perceptions, website behavior, and perceived barriers.

Key Learnings

Throughout this project, some of my key learnings included:

The importance of the user’s voice

Validating hypotheses early and often helps reduce resource waste and ensures solutions are closely aligned with real user needs—especially in service and product design within educational institutions.

Bridging promise and reality

User research is essential to validate the value proposition and ensure it translates into tangible user benefits. Alignment between promise and actual experience is critical to building trust and long-term satisfaction.

¿Trabajamos juntos?
Me encantaría saber de ti y discutir cómo podemos crear experiencias significativas juntos.