De 6 apps a una sola — diseñando el inbox omnicanal para equipos de venta y soporte
Los equipos de Gueswi gestionaban WhatsApp, email, Instagram y más desde aplicaciones separadas. El contexto se perdía, los mensajes se caían. Lideré el diseño UX/UI completo de la plataforma — desde el primer sketch hasta el handoff a desarrollo.
El producto en detalle
Inbox, CRM, Pipeline, Analytics e IA — el sistema completo en 11 pantallas.
Qué es Gueswi y cuál era el problema
Gueswi es una plataforma SaaS latinoamericana que unifica todos los canales de comunicación de una empresa — WhatsApp Business, Gmail, Instagram DMs, Telegram, TikTok, Live Chat y más — en un único inbox inteligente, con IA integrada para asistir a los equipos en tiempo real.
Cuando el proyecto inició, los equipos de ventas y soporte usaban entre 4 y 6 aplicaciones diferentes para atender a sus clientes. WhatsApp en el celular, el correo en una pestaña del navegador, Instagram en otra, y el CRM en un tercer lugar. El resultado: mensajes que se respondían tarde, conversaciones que se perdían, y clientes que desaparecían sin que nadie lo notara.
El reto era claro — pero diseñarlo sin que se sintiera como otra herramienta más que aprender era el verdadero desafío.
"Cambiar de pestaña 30 veces al día me hace perder el hilo de todo. Al final del día no sé ni qué conversaciones quedaron sin responder."
— Agente de soporte, entrevista de researchEntender antes de diseñar
Antes de abrir Figma, pasé tres semanas en campo. Entrevisté a dueños de negocio, agentes de soporte y supervisores de equipos de venta. Observé cómo trabajaban en su entorno real — no en un laboratorio. Analicé los flujos de comunicación de 5 empresas distintas y desmenucé 6 herramientas competidoras.
El objetivo era entender no solo el problema técnico, sino el problema humano: qué genera ansiedad en un agente cuando llega un mensaje, qué necesita saber un supervisor para gestionar su equipo, y qué hace que alguien confíe o no confíe en una herramienta de IA.
Los 4 insights que guiaron todo
De semanas de investigación emergieron patrones claros. Estos cuatro hallazgos definieron cada decisión de diseño posterior.
El 78% de los agentes entrevistados respondían mensajes sin contexto previo del cliente. Cada conversación empezaba desde cero. La falta de historial unificado generaba respuestas genéricas y clientes que se sentían ignorados.
En promedio, los agentes cambiaban de aplicación 28 veces por hora. Cada cambio de contexto costaba entre 2 y 5 minutos de reorientación. El inbox fragmentado no era ineficiente — era agotador.
Sin métricas en tiempo real, los líderes de equipo no sabían si su equipo estaba saturado hasta que un cliente se quejaba. La visibilidad operacional era casi nula en las herramientas actuales.
Los agentes que habían probado asistentes de IA en otros tools reportaban respuestas genéricas que los dejaban mal con los clientes. La IA solo sería útil si entendía el negocio y el historial del cliente — no solo el mensaje puntual.
Doble Diamante — divergir para converger
Apliqué el framework del Doble Diamante para asegurar que estábamos resolviendo el problema correcto antes de diseñar la solución correcta.
Diamante 1 — Descubrir el problema correcto
Shadowing, entrevistas y análisis de datos de la versión beta para entender el comportamiento real.
User journey maps para agente, supervisor y dueño. Identificación de momentos de frustración y oportunidad.
Problem statement: "Los equipos pierden oportunidades porque no pueden mantener el contexto de sus clientes cuando los canales están fragmentados."
Crazy 8s y sesiones de brainstorming con el equipo de producto. 40+ ideas → 8 conceptos → 3 direcciones viables.
Diamante 2 — Ejecutar la solución correcta
Wireframes de baja fidelidad en FigJam → prototipo navegable en Figma con flujos completos del inbox y onboarding.
3 rondas de usability testing con 5 usuarios cada una. Maze para pruebas remotas. Iteración entre rondas.
UI final en Figma. Sistema de diseño documentado con tokens, componentes y estados. Design language del producto.
Handoff completo a desarrollo con especificaciones, assets y documentación de comportamientos por componente.
Un solo lugar para todas las conversaciones
Chats, emails y conversaciones en un solo hilo por cliente
El inbox unificado agrupa todas las conversaciones de un mismo cliente — independientemente del canal — en un único hilo cronológico. El agente llega con contexto. Sabe quién es el cliente, qué compró, cuándo escribió antes, y por qué canal.
- Vista unificada de todos los canales en tiempo real
- Historial completo del cliente en el panel lateral
- Asignación automática de conversaciones por reglas
- Estados de conversación: pendiente, en curso, resuelto
Conectar sin fricciones
Todos los canales, una sola bandeja inteligente
Diseñé el flujo de conexión de canales para que fuera posible en menos de 3 minutos, sin soporte técnico. WhatsApp Business, Gmail, Instagram, Telegram, TikTok, Live Chat y más — cada uno con un flujo de autenticación guiado y estado de conexión visible en todo momento.
- Onboarding guiado por canal con menos de 5 pasos
- Estado de sincronización en tiempo real por canal
- Alertas proactivas cuando un canal pierde la conexión
- Filtros por canal en el inbox para visión granular
El compañero de IA que no te deja en ridículo
IA que conoce el negocio, al cliente, y el contexto
El mayor reto de diseño no fue la interfaz — fue la confianza. Los agentes habían sido quemados por IAs genéricas. La solución: integrar la IA de manera sutil en el flujo de respuesta, con sugerencias contextuales basadas en el historial del cliente y el tono del negocio.
- Sugerencias de respuesta inline en el editor, no como popup
- IA entrenada con el catálogo y FAQ del negocio
- Resumen automático del historial del cliente al abrir conversación
- Detección de intención y enrutamiento inteligente
Las decisiones que más costaron
En 3 rondas de usability testing con 15 usuarios en total, salieron problemas que no habíamos anticipado. Estas fueron las iteraciones más significativas.
V1 tenía 3 columnas: lista de conversaciones · chat · info del cliente. En testing, el panel de información del cliente fue ignorado en el 82% de las tareas. Los usuarios no miraban a la derecha.
V2: el panel de cliente pasó a ser colapsable y se abrió el espacio del chat. La información crítica se llevó al header de la conversación. Resultado: uso del panel de cliente aumentó al 61%.
V1 presentaba el asistente de IA como un botón flotante en la esquina inferior derecha del chat. En testing, solo 2 de 15 usuarios lo encontraron sin indicación. Tasa de adopción: 13%.
V2: la IA se integró directamente en el editor de texto como sugerencias inline con un ícono discreto. Adopción en testing saltó al 74%. La IA dejó de ser un feature y pasó a ser parte del flujo.
V1 requería que un supervisor asignara manualmente cada conversación entrante al agente correspondiente. En equipos de 5+ personas, esto creaba un cuello de botella y retrasos de hasta 4 minutos.
V2: routing inteligente con reglas configurables (por canal, por carga del agente, por palabra clave). La asignación automática se activó por defecto. El supervisor mantiene control sin ser el cuello de botella.
Números que validan las decisiones
Medidos a los 60 días del lanzamiento, comparando con los benchmarks de la versión beta anterior.
Lo que me llevé del proyecto
La IA solo tiene valor cuando se integra en el flujo natural de trabajo — no como un feature que hay que descubrir. El mayor desafío de diseño en Gueswi no fue la arquitectura de información ni el layout del inbox. Fue diseñar la confianza: que un agente de soporte confíe en que la IA lo va a hacer quedar bien con su cliente, no al revés.
También aprendí que en herramientas B2B, el usuario real y el comprador son personas distintas con necesidades distintas. El dueño del negocio compra por las métricas y el control. El agente usa por la velocidad y la claridad. Diseñar para los dos al mismo tiempo — sin sacrificar ninguno — fue el equilibrio más difícil de encontrar.
"Antes usaba 4 aplicaciones distintas. Ahora abro Gueswi y ya. No tengo que pensar dónde está cada conversación."
— Usuario post-lanzamiento, 3 semanas de uso