Cómo diseño hoy con Inteligencia Artificial

Trabajo en producto digital desde hace años. En el último tiempo, la IA se volvió parte central de cómo trabajo, sobre todo en lo más repetitivo y propenso a error: construir y mantener Design Systems. Este es el proceso al que llegué, y cómo llegué.

Empecé con las skills que ya existían

Mi primer intento fue con las skills de Design System que vienen listas para Figma: apply-design-system (conectar un diseño a los componentes de un sistema) y audit-design-system (detectar “drift”: dónde un diseño se salió del sistema). En papel, exactamente lo que necesitaba.

En la práctica, no me sirvieron mucho. Creaban mal los componentes, ponían colores que no eran los correctos, no respetaban mis tokens ni mi tipografía. Terminaba corrigiendo a mano casi todo lo que generaban, y corregir lleva más tiempo que hacerlo bien de una.

Así que construí mis propias skills

Armé un set de skills a la medida de mi Design System. La idea central es simple y estricta: antes de tocar Figma, se carga todo el stack del sistema. Nada de improvisar. La regla de oro es nunca construir a mano lo que ya existe como componente, y que cada decisión visual salga de una fuente única de verdad: el color de un token, el texto de un estilo, el ícono de la librería correcta.

Y cuando algo no existe todavía como componente, hay un orden claro para no ensuciar el sistema: primero optimizar (¿se puede hacer flexible uno que ya existe?), y recién si no alcanza, crear o editar el componente maestro, en el archivo del Design System, nunca suelto en las pantallas.

Las skills, una por una

Cada skill resuelve una parte del flujo. Juntas hacen que diseñar sobre el sistema sea rápido, consistente y difícil de romper.

A ese set lo respalda una regla que no negocio: accesibilidad como gate. Nada se cierra sin pasar WCAG 2.2 AA: contraste, estados, tamaños de target. El color nunca es el único indicador de un estado.

Otra pieza: trabajar con Claude Code sin arrancar de cero

Las skills resuelven el diseño. Pero hay otra parte de mi flujo que cambió todo: cómo trabajo con Claude Code para que cada sesión sume, en vez de empezar de nuevo.

Tengo estructurado el proyecto en carpetas numeradas: cliente, producto, roadmap, reuniones, pendientes, conversaciones, ideas e investigación. Arriba de todo hay un índice que funciona como mapa de entrada, y un archivo CLAUDE.md con las instrucciones de cómo tiene que arrancar y cerrar cada sesión.

La razón de fondo es simple: Claude Code no recuerda nada entre una sesión y la siguiente. Cada vez empieza de cero. Si no le doy una forma de recuperar el contexto, tengo que reexplicarle todo cada día: qué es el proyecto, qué decidimos la semana pasada, qué quedó pendiente. Así que armé el proyecto como una memoria externa persistente: en vez de que el contexto viva en mi cabeza o en un chat que se pierde, vive en archivos ordenados que Claude puede leer.

Las dos piezas clave:

• 09 · Conversaciones (el progreso): cada sesión termina con una nota que resume qué se hizo, qué se decidió y por qué, y cuáles son los próximos pasos. Guardo el razonamiento detrás de cada decisión, no solo el "qué". Dentro de tres meses entiendo por qué el badge quedó como quedó.
• 06 · Pendientes (los próximos pasos): las tareas están estructuradas por reunión y por prioridad, con quién me destraba cada una. Claude no solo sabe qué falta: sabe en qué orden y por qué.

El CLAUDE.md convierte todo esto en un ritual automático: al iniciar cada sesión, Claude lee el índice, las últimas dos conversaciones y las tareas inmediatas antes de responder nada. Al cerrar, documenta la sesión. No se lo tengo que pedir.

Qué me trajo trabajar así

• Arranco sin reexplicar nada. Claude ya llega sabiendo el estado del proyecto, las decisiones tomadas y lo que sigue. Recupero los primeros 15 minutos de cada sesión.
• Continuidad real entre sesiones. Aunque pasen días, se retoma exactamente donde quedamos: se siente como un trabajo continuo, no como chats sueltos.
• Menos errores y contradicciones. Como tiene el historial, no me propone algo que ya descartamos ni contradice lo que acordé con el cliente.
• Trazabilidad de las decisiones. Un registro auditable de por qué cada cosa es como es. Si el equipo pregunta, está documentado.
• Escala a proyectos largos. Meses de reuniones y pantallas se vuelven manejables porque la información es recuperable, no notas dispersas.
• La documentación se mantiene sola. Cerrar documentando es parte del ritual, así que el vault nunca queda desactualizado.

No organicé el proyecto así para tenerlo prolijo: lo organicé para darle a Claude Code una memoria que no tiene. La estructura de carpetas, el CLAUDE.md y las notas de progreso son lo que hace que trabajar con la IA sea acumulativo, en vez de arrancar de cero cada vez.