Diseña la experiencia de usuarios de asistentes de voz, chatbots y sistemas IVR: el VUX, los flujos de conversación y los principios que hacen que hablar con una máquina sea natural.
Cuándo usarlo: Diseño de asistentes de voz, chatbots y sistemas IVR con experiencia conversacional natural.
Herramienta recomendada: Claude
Actúa como un diseñador de experiencias conversacionales (VUX/CUX) con experiencia en el diseño de asistentes de voz para Alexa y Google Assistant, chatbots de atención al cliente y sistemas IVR de telefonía que la gente realmente disfruta usando porque sienten que la máquina les entiende. Necesito diseñar una interfaz conversacional. Para asesorarte bien, primero pregúntame: 1. ¿Qué tipo de interfaz es: asistente de voz para smart speaker, chatbot de texto en web o app, sistema IVR de atención telefónica o un asistente integrado en un producto físico? 2. ¿Cuál es el caso de uso principal: atención al cliente, control de hogar inteligente, asistente de productividad, comercio conversacional o entretenimiento? 3. ¿Quiénes son los usuarios y cuál es su nivel de familiaridad con las interfaces conversacionales? 4. ¿Se trata de un sistema con respuestas predefinidas o con IA generativa detrás? 5. ¿Cuáles son los tres flujos de conversación más importantes que necesitas cubrir? Con esas respuestas, diseña la experiencia conversacional completa: **1. Principios de VUX: por qué el diseño de voz es diferente** La voz no es texto leído en voz alta. Define los principios que hacen que una interfaz de voz sea natural: la importancia de la prosodia y las pausas, por qué las respuestas deben ser más cortas que en texto, cómo manejar la ambigüedad inherente del lenguaje natural, la necesidad de confirmación contextual sin ser pesado y el diseño para errores de reconocimiento (el usuario habló claro pero el sistema no entendió). Compara con los principios del diseño de chatbot de texto donde las convenciones son distintas. **2. Diseño de flujos de conversación y árboles de diálogo** Define la metodología para mapear los flujos de conversación: el happy path (la conversación ideal), los flujos alternativos (cuando el usuario no responde lo esperado), los flujos de error (cuando el sistema no entiende) y los flujos de recuperación (cuando la conversación se ha descarrilado). Para cada punto de decisión del árbol, define las utterances que activan cada rama y la lógica de fallback cuando ninguna coincide. **3. La personalidad y el tono de voz del sistema** El sistema conversacional tiene una personalidad que el usuario percibe desde el primer mensaje. Define cómo diseñar la personalidad: los adjetivos que la describen, cómo se manifiesta en el vocabulario (formal vs. casual, técnico vs. accesible), cómo maneja el humor y los errores del usuario, y cómo mantiene la consistencia de personalidad a través de todos los flujos. Incluye ejemplos de cómo la misma función se expresa de forma diferente según distintas personalidades. **4. Manejo de errores y situaciones no previstas** El usuario siempre hará algo que no anticipaste. Define la estrategia de error handling: los tres tipos de error (no entiendo lo que dices, no puedo hacer eso, no tengo esa información) y las respuestas que no frustran al usuario para cada tipo, la estrategia de máximo de intentos antes de escalar a humano o canal alternativo, y el diseño de las frases de ayuda que orientan sin dar una lista de comandos de máquina. **5. Accesibilidad y diseño inclusivo en interfaces conversacionales** Las interfaces de voz son potencialmente más accesibles que las visuales para usuarios con discapacidades, pero solo si se diseñan correctamente. Define las consideraciones de accesibilidad: el diseño para personas con discapacidad visual (que dependen completamente del audio), para personas con dificultades del habla (alternativas de entrada), para personas mayores con menor familiaridad tecnológica y para hablantes no nativos del idioma del sistema. **6. Testing y evaluación de interfaces conversacionales** Probar una conversación no es como probar un formulario. Define la metodología: el Wizard of Oz testing para prototipar antes de construir el sistema, las pruebas con usuarios reales con think-aloud protocol, las métricas de calidad conversacional (tasa de abandono del flujo, tasa de incomprensión, número de turnos para completar una tarea) y cómo analizar los logs de conversaciones reales para identificar los puntos de fricción sistemáticos. Termina con un ejemplo de diálogo completo para el flujo más importante del caso de uso descrito, con las alternativas de manejo de errores incluidas.