Trabajé como consultor para un proveedor global de Google, junto al equipo que opera esa cuenta: una operación de gran escala, con equipos en varios países, que se gestionaba con un sistema interno construido a lo largo de los años.
El encargo fue el discovery y el diseño de la plataforma para su próxima etapa, con más automatización e IA: entender cómo trabajaba cada equipo y dejar una especificación lista para desarrollar.
cliente
Google (cliente final)
industria
Tecnología
fecha
Oct 2025 - Feb 2026
url
No disponible
El desafío
El sistema interno acompañó a la operación durante años, pero la cuenta estaba cambiando: llegaban flujos de trabajo de varias etapas, más automatización con IA y exigencias de plazos y calidad cada vez más altas. La pregunta de partida era si convenía reconstruirlo desde cero.
Responderla pedía evidencia: cada equipo veía una parte distinta del problema, y una decisión equivocada podía costar meses de desarrollo en la dirección incorrecta.
Mi rol y el proceso
Lideré el discovery de punta a punta, con un analista funcional de 12ninjas, y traté la reconstrucción como lo que era: una hipótesis a validar.
- Entrevistas con todos los equipos: más de 20 entrevistas grabadas, en inglés y en castellano, con dirección de operaciones, project managers, planificación de capacidad, onboarding, calidad, BI, finanzas, PMO y las personas que ejecutan el trabajo todos los días.
- Análisis cruzado con IA: crucé las transcripciones con NotebookLM para encontrar los patrones que se repetían entre equipos y separar los síntomas de las causas.
- Checkpoints con la dirección: presenté los avances a los líderes de la cuenta y de tecnología para validar cada hallazgo antes de diseñar.
- Diseño iterativo: prototipé las interfaces en Figma y las ajusté con el equipo del cliente hasta que cada pantalla respondiera a un problema relevado.
Resultado
El discovery mostró que los problemas tenían una causa común: el sistema había nacido para flujos de un solo paso y la operación ya trabajaba con flujos de varias etapas. La recomendación fue mejorar el sistema existente y reforzar el equipo que lo mantiene, en lugar de reconstruirlo. El esfuerzo se concentró en los dos puntos que frenaban el crecimiento: la asignación automática del trabajo y los flujos de varias etapas.
Los entregables:
- Un informe con doce áreas de mejora, cada una con su evidencia, su impacto y sus soluciones priorizadas.
- Seis interfaces prototipadas en Figma.
- La especificación de las reglas de reasignación automática, lista para que el equipo de desarrollo del cliente la programe.
El cliente decidió evolucionar el sistema existente y amplió el trabajo con el diseño de un componente de asignación y planificación de capacidad.
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