Sin embargo, hacerlo bien para obtener conclusiones de calidad no es tan fácil como suele decirse, y muchos equipos caen en trampas de las que apenas se habla. A partir de años de experiencia colaborando con decenas de equipos de UX research, he identificado cinco errores clave que han echado a perder más de una prueba con prototipos. Si los evitas, te asegurarás de que tus tests aporten la información que realmente necesitas y sirvan para mejorar el producto por el que tanto trabajas. 

Antes de entrar en detalle, conviene entender qué significa exactamente probar prototipos en UX research. Un prototipo sirve como artefacto de diseño, parecido a una hipótesis: es una propuesta que puede resolver, o no, un problema del usuario. Los prototipos varían mucho según su formato (papel, digital o incluso 3D para experiencias de realidad aumentada o virtual) y especificaciones como el nivel de detalle y complejidad. En este artículo, nos centraremos en los prototipos digitales creados con herramientas de diseño habituales como Figma.

Error n.º 1: usar un nivel de fidelidad único para todo

Uno de los errores más habituales que veo en las pruebas con prototipos es recurrir siempre al mismo nivel de fidelidad para cualquier estudio y pregunta de investigación. Este enfoque plantea dos problemas principales: suele ser muy poco sostenible (imagina crear prototipos de alta fidelidad en fases iniciales, donde los detalles aún no importan) y puede hacer que pases por alto datos cruciales al no adaptarte a lo que necesitan los interesados en cada momento (por ejemplo, omitiendo partes del flujo en fases avanzadas porque parecían «ir bien» en pruebas previas).

En su lugar, lo ideal es ajustar la fidelidad del prototipo a las preguntas concretas que quieras responder:

• Los prototipos de baja fidelidad son perfectos para mostrar la funcionalidad básica, la arquitectura de la información y los flujos de usuario. Utilízalos en las primeras etapas para explorar conceptos y los objetivos principales del usuario.

• Los prototipos de fidelidad media incorporan diseños más realistas, flujos más completos y elementos visuales mucho más cercanos al producto final. Vienen genial para pulir y mejorar tu producto o servicio.

• Los prototipos de alta fidelidad son muy funcionales e interactivos, prácticamente idénticos al producto definitivo. Úsalos en las fases finales del desarrollo para cerrar flujos completos y comprobar si la funcionalidad o el proceso están listos para lanzarse a los usuarios.

Ten en cuenta que, en un escenario ideal, probar prototipos no debería ser algo puntual, sino un proceso iterativo que evolucione de baja a alta fidelidad a medida que avanza el producto. Así podrás analizar distintos aspectos de la experiencia de usuario con diferente nivel de detalle en cada etapa, asegurándote una visión global.

Error n.º 2: no gestionar bien las expectativas de los participantes

Cualquier UX researcher conoce la frustración que da que los participantes no entiendan que están usando un prototipo, sobre todo cuando se les ha avisado antes. Esto se traduce en quejas por elementos en los que no se puede hacer clic, confusión con rutas que no llevan a ningún sitio, críticas a textos simulados «raros», etc. Antes de desesperarte y dar el método por perdido, ten en cuenta dos factores clave:

1. A diferencia de los profesionales de UX, los usuarios no suelen estar nada familiarizados con los prototipos, por lo que es imposible evitar del todo que se sorprendan o se frustren.

2. Nuestra capacidad de atención es limitada, así que solemos olvidar instrucciones con facilidad, sobre todo si recibimos mucha información a la vez.

Para solucionarlo, prueba a incluir avisos en varios momentos de la sesión; por ejemplo, al inicio y justo antes de empezar cada tarea. Muéstralos en pantallas independientes de las instrucciones de la tarea para que capten toda su atención y no pasen desapercibidos. Y si quieres asegurarte del todo, pide a los participantes que confirmen que entienden que se trata de un prototipo antes de arrancar.

Error n.º 3: guiar demasiado o quedarse corto

Encontrar el término medio entre orientar a los participantes y dejar que exploren a su ritmo es bastante complejo: dirigirlos en exceso puede sesgar su atención, mientras que no dar ninguna pauta puede generar datos irrelevantes al hacer que se fijen y opinen sobre cosas que no te interesan. El secreto está en plantear escenarios sólidos y redactar tareas con criterio. 

Una de las mejores formas de lograrlo es dedicar algo de tiempo al storytelling para contextualizar las tareas de manera realista. Por ejemplo, en vez de limitarte a pedir que miren una pantalla para pedir cita médica y digan qué opinan, dales un contexto como este: «Imagina que no te encuentras bien y necesitas pedir cita con el médico de cabecera cuanto antes. Tienes poca cobertura en el móvil, así que buscas la forma de pedirla por internet en lugar de llamar por teléfono».

Además, define y controla siempre el punto de partida de los participantes en el prototipo. Muchos estudios empiezan directamente en la página de inicio, cuando la pregunta de investigación se centra en una función o paso mucho más avanzado dentro del proceso.

Esto suele generar un volumen enorme de datos poco útiles y una mala experiencia si las tareas se hacen muy largas, con el inconveniente añadido de que, al llegar a la parte clave, los usuarios ya estarán cansados o habrán perdido el interés.

Error n.º 4: hacer pruebas con prototipos que aún no están listos

Los plazos ajustados y las prisas por obtener resultados son un dolor de cabeza habitual en UX research; aun así, no deberían llevarte a lanzar un test con un prototipo a medio hacer. Aunque cueste asumirlo, confiar en que aun así conseguirás información de calidad suele salir mal.

Intentar resolver una duda con un prototipo que no está preparado (por ejemplo, porque faltan enlaces entre pantallas o hay textos provisionales en vez de contenido real) perjudicará los resultados de forma evidente (usuarios bloqueados por no poder elegir opciones clave) y no tan evidente (resultados sesgados por tareas facilitadas de forma artificial).

Por lo general, es mejor retrasar la prueba hasta que el prototipo esté realmente a punto, garantizando así que responde a los objetivos y al alcance del estudio. 

Error n.º 5: descuidar los detalles

Incluso con un buen prototipo y tareas bien planteadas, hay aspectos aparentemente menores que pueden arruinar por completo los resultados. Para no quedarte con mal sabor de boca al terminar las pruebas, presta atención a estos puntos: 

• Optimiza los tiempos de carga del prototipo para evitar abandonos y resultados sesgados por el cansancio de los participantes. Puedes conseguirlo creando una versión «limpia» para el test, sin el historial de versiones ni elementos que no aporten nada a la prueba.

• Asegúrate de que el flujo de tareas planteado se refleje con exactitud en el prototipo, eliminando duplicados o elementos de diseño prescindibles.

• Usa un lenguaje claro y natural, y evita textos de relleno tipo «Lorem ipsum» que puedan confundir a los participantes.

• Desactiva cualquier elemento que pueda dar pistas (como zonas activas que delaten dónde hacer clic, títulos de página tipo «Landing de venta adicional», comentarios del equipo o la propia interfaz de la herramienta) para evitar distracciones.

Cuidando estos detalles, ofrecerás una experiencia fluida a los participantes, reducirás el riesgo de obtener resultados sesgados y conseguirás datos mucho más fiables.

En definitiva, hacer buenos tests con prototipos va mucho más allá de diseñar una pantalla y pedir opinión. Si evitas estos cinco errores —usar un nivel de fidelidad único, no gestionar bien las expectativas, pasarte o quedarte corto guiando, probar prototipos a medio terminar y descuidar los detalles—, mejorarás notablemente la calidad y la utilidad de tus investigaciones.

Recuerda: si el objetivo es conseguir conclusiones útiles que impulsen mejoras reales en el desarrollo del producto, necesitas planificar y ejecutar este método con mimo para sacarle todo el partido.