1. Contexto y objetivo

Becas Grupo Romero es una plataforma con alcance nacional, orientada a personas de distintas regiones del Perú que buscan acceder a oportunidades de formación y desarrollo. El objetivo del proyecto fue entender cómo las personas interactuaban con la plataforma, qué hábitos y expectativas tenían frente al aprendizaje online y en qué puntos del recorrido existían fricciones que afectaban la comprensión, la continuidad o la motivación. A partir de ello, se buscó construir una propuesta de mejora para la experiencia digital del producto, identificando además oportunidades de evolución alineadas a usuario, negocio, producto, viabilidad tecnológica y posibles aplicaciones de IA dentro del recorrido.

2. Mi rol y equipo

Lideré la auditoría UX y el proceso de investigación de extremo a extremo. Diseñé la estrategia de research, estructuré entrevistas, analicé hallazgos, mapeé fricciones del recorrido y participé en la validación de una propuesta de mejora del producto digital. El trabajo se desarrolló en dos etapas: una fase exploratoria para entender comportamientos, hábitos y necesidades, y una segunda fase orientada a validar prototipos y oportunidades de mejora con usuarios reales. Dentro de este análisis también se consideraron puntos del proceso donde la IA podía aportar valor en términos de guía, personalización o soporte a la experiencia.

3. Solución

• Investigación UX en dos etapas para identificar patrones de comportamiento, necesidades y puntos de fricción en una plataforma de alcance nacional.
• Levantamiento de evidencia cualitativa sobre hábitos de aprendizaje, motivaciones, barreras y expectativas frente a la plataforma.
• Análisis del recorrido de usuario para detectar oportunidades de mejora en claridad, navegación, acompañamiento y continuidad del aprendizaje.
• Exploración de oportunidades de implementación de IA en puntos del proceso donde podía mejorar la orientación, el soporte o la experiencia del usuario.
• Validación de prototipos y propuestas de mejora con usuarios reales.
• Entrega de hallazgos accionables y recomendaciones priorizadas considerando factores de experiencia, negocio, producto, tecnología e IA.

4. Flujo de conversión

Ingreso a la plataforma → exploración de rutas y contenidos → inicio de curso o beneficio → avance en la experiencia de aprendizaje → continuidad o abandono

A partir de este flujo, se identificaron puntos críticos relacionados con claridad del recorrido, comprensión de la propuesta, motivación para continuar, señales de progreso dentro de la experiencia y espacios donde la IA podía fortalecer la guía al usuario.

5. Stack técnico

Entrevistas en profundidad, research synthesis, validación de prototipos, Figma, Google AI Studio y documentación de hallazgos.

6. Resultados e impacto

Se consolidó una base clara de hallazgos para orientar la mejora del producto digital con evidencia real de usuarios de distintas regiones del país. El trabajo permitió entender mejor los hábitos de aprendizaje online, validar hipótesis sobre la experiencia y aterrizar oportunidades concretas de evolución del producto. Como resultado, se generó una propuesta de mejora más sólida y mejor conectada con las necesidades de usuario, así como con las prioridades de negocio, producto, tecnología y oportunidades de IA aplicadas a la experiencia.

7. Próximos pasos y aprendizajes

Como siguiente paso, el valor estaba en convertir los hallazgos en mejoras iterativas sobre onboarding, arquitectura de información, señales de progreso, continuidad de uso y posibles capas de IA orientadas a mejorar la guía del usuario. El principal aprendizaje fue que en productos educativos de alcance nacional no basta con ofrecer contenido: la claridad del recorrido, el acompañamiento y la motivación para continuar son igual de importantes para sostener la experiencia.