Pasa de una historia de usuario acotada a un prototipo comprobable sin presentar el resultado de AI como evidencia de usabilidad.
Esta guía propone un flujo de trabajo para crear un prototipo interactivo para una tarea móvil crítica. Es un patrón de planificación, no una prueba presencial afirmada, garantía o sustituto del criterio profesional.
Necesitas una historia de usuario, restricciones de plataforma y un revisor de producto. No pegues contraseñas, claves de API, información de salud, identificadores gubernamentales o datos de clientes/empleados sin redactar en un servicio de AI a menos que tu organización haya aprobado explícitamente ese procesamiento.
Entrada: criterios de aceptación y sistema de diseño existente.
Resultado esperado: un documento breve del prototipo, pantallas y guion de prueba.
La disponibilidad de herramientas, el comportamiento del modelo, los límites de plan y los términos pueden cambiar. Verifica la documentación actual de cada proveedor y la configuración de la cuenta de tu organización antes de configurar un flujo de trabajo.
Escribe una oración describiendo la decisión que este trabajo debe apoyar: un documento breve del prototipo, pantallas y guion de prueba. Enumera qué está confirmado, qué es desconocido y quién puede aprobar una versión final. Coloca enlaces de fuente junto a afirmaciones materiales; el texto generado nunca es la fuente de una afirmación.
Crea un paquete de entrada que contenga criterios de aceptación y sistema de diseño existente. Elimina nombres, detalles de contacto directo, credenciales de cuenta y cualquier material que no sea necesario para esta tarea. Por ejemplo, usa un enlace de fuente o ID de registro interno en lugar de un documento confidencial pegado. Establece qué la salida no debe hacer: no debe tomar una decisión sobre una persona, publicarse automáticamente ni representar una declaración incierta como confirmada.
Entrega: proporciona el documento breve acotado, el paquete de entrada y la carpeta de fuente a la persona que hace el primer borrador. Esa persona debe poder explicar por qué cada elemento incluido es necesario.
Limita el prototipo a una persona, desencadenante, camino feliz y estado de recuperación. Coloca los criterios de aceptación junto a cada pantalla y pide a un revisor de producto que identifique qué el prototipo deliberadamente no prueba.
En ChatGPT, solicita un primer paso estructurado, no una respuesta final. Una instrucción útil es: "Usa solo el material a continuación. Produce títulos, una tabla de evidencia, preguntas abiertas y un borrador. Etiqueta cualquier cosa no respaldada por el material como requiere verificación." Adjunta los ID de fuente junto al párrafo o fila relevante.
Lee el resultado línea por línea contra el paquete de entrada. Elimina afirmaciones que no se puedan rastrear y separa una hipótesis útil de una decisión. La salida de trabajo en este punto debe ser un borrador vinculado a la fuente, no un activo pulido.
Entrega: pasa el borrador, enlaces de fuente y preguntas sin resolver al revisor de dominio. Pide al revisor que responda con correcciones, contexto faltante y una aprobación/no-aprobación explícita en cualquier afirmación sensible.
Usa Figma AI para organizar los cambios del revisor en tres grupos: correcciones requeridas, opciones que el propietario responsable debe hacer y mejoras opcionales. No pidas al modelo que resuelva un desacuerdo o infiera una aprobación. El propietario responsable decide qué versión se convierte en la copia de trabajo aprobada.
Solo entonces usa Replit Agent para crear la salida solicitada: un documento breve del prototipo, pantallas y guion de prueba. Mantén la copia de trabajo vinculada a la fuente junto a la versión formateada. Si una entrega cambia de formato, por ejemplo, de notas a una presentación, un prototipo o un mensaje automatizado, compara las dos versiones para calificadores eliminados, números alterados y énfasis visual engañoso.
Si la automatización es parte del paso final, configura una aprobación humana nombrada antes de que algo se envíe, publique o cambie un registro. Incluye una condición de parada, una alerta de error y una forma de revertir una acción parcial sin eliminar el rastro de evidencia.
Entrega: el propietario responsable aprueba finalmente el documento breve del prototipo, pantallas y guion de prueba.
Antes del lanzamiento, confirma:
AI puede omitir contexto, producir errores plausibles y reflejar sesgos en el material que recibe. Este flujo de trabajo no es adecuado para decisiones autónomas sobre personas, asesoramiento regulado o acciones irreversibles. Comienza con una muestra pequeña e inspecciona cargos basados en el uso, créditos de generación, almacenamiento y límites de asientos pagados antes de escalar.