B2B: Lideré la UX Basada en Riesgo + la Ingeniería de Usabilidad y Reduje los Errores de Uso en el Laboratorio en Pruebas Moleculares

Mis responsabilidades (Entrega en dos vías)

Vía A Mejorar el flujo de trabajo del operador (UI/UX del producto)

Identificar las tareas críticas y las condiciones de error que más importan (riesgo + frecuencia).

Rediseñar los puntos de interacción para prevenir errores , reducir la ambigüedad y simplificar las rutas de recuperación.

Vía B: Construir el sistema de evidencia de ingeniería de usabilidad (estructura operativa)

Definir una forma consistente de capturar problemas , clasificar la gravedad, vincular los hallazgos a controles de riesgo y producir resultados listos para auditoría sin retrabajo.

Wireframing y prototipado (Cómo se diseñó)

Los wireframes de baja fidelidad se centraron en:

Claridad de la secuencia de configuración (qué sigue, qué se requiere, qué falta).

Restricciones de prevención (estados de bloqueo vs. estados de advertencia).

Experiencia de recuperación (cómo reanudar de forma segura y rápida).

Prototipos interactivos usados para validar:

Flujo de tiempo hasta la configuración y reducción de retrocesos.

Comprensión de las alertas bajo estrés.

Éxito del operador al recuperarse de ejecuciones interrumpidas sin ayuda externa.

Entregables (Resultados tangibles)

Resultados de diseño de producto

Mapas de flujo del operador (camino feliz + modos de fallo)

Especificaciones de comportamiento de UI para puertas de validación, confirmaciones y recuperación

Directrices de contenido de alertas + reglas de componentes (según la gravedad)

Prototipos clicables para pruebas formativas

Resultados de evidencia de ingeniería de usabilidad (listos para auditoría)

Análisis de tareas (tareas críticas, errores potenciales, justificación de la gravedad)

Trazabilidad de riesgos relacionados con el uso (vinculando hallazgos → mitigaciones → verificación)

Plan de estudio formativo + guiones + criterios de éxito

Registro de hallazgos estructurado para la acción de ingeniería + trazabilidad de cumplimiento

Lista de verificación de preparación sumativa (qué evidencia se necesita, qué falta)

Contexto y planteamiento del problema

QIAsymphony opera en un entorno de alto riesgo: laboratorios clínicos y de investigación que ejecutan flujos de trabajo sensibles al tiempo bajo SOP estrictos. Pequeños errores de interacción pueden derivar en ejecuciones fallidas, resultados retrasados, consumibles desperdiciados o riesgo de cumplimiento.

Problemas centrales observados en la experiencia del operador

Configuración propensa a errores: carga incorrecta de consumibles/reactivos, selección de kit equivocada, colocación incorrecta de muestra/rack, comprobaciones previas omitidas.

Diseño de “prevención” débil: la UI a menudo reportaba errores a posteriori en lugar de prevenirlos de entrada.

1. Complejidad de recuperación: cuando una ejecución fallaba o se pausaba, los operadores tenían dificultades para identificar exactamente qué hacer a continuación sin una gran dependencia de manuales o personal senior.
2. Carga de documentación: los hallazgos de usabilidad no siempre se estructuraban de forma que hiciera que la trazabilidad hacia los controles de riesgo y las decisiones de diseño fuera sencilla durante las auditorías.

Investigación de usuarios e insights (Lo que hice)

Indagación contextual con operadores (configuración, ejecución de la corrida, interrupciones, limpieza).

Análisis de tareas de los flujos de trabajo de principio a fin (normales + casos límite).

Revisiones heurísticas frente a principios de usabilidad establecidos + convenciones de UI críticas para la seguridad.

Pruebas de usabilidad formativas con operadores representativos usando escenarios realistas e inyección de fallos.

Insights clave que dieron forma a la solución

Los operadores no “exploran” la UI, ejecutan SOP bajo presión de tiempo. La UI debe comportarse como una checklist con barreras de protección.

La mayoría de los fallos costosos provenían de un pequeño conjunto de errores repetibles (selección de kit, colocación de consumibles, confirmación de la corrida).

Los “códigos de error” no bastaban, los operadores necesitaban la causa en lenguaje sencillo + los pasos de recuperación exactos.

La evidencia de usabilidad no era lo más difícil de crear, sino de mantener con trazabilidad a lo largo de las iteraciones.

Métricas de impacto y resultados

Menos desviaciones relacionadas con la configuración gracias a la validación con prevención primero.

Onboarding más rápido del operador gracias a patrones consistentes + configuración guiada.

Menor tiempo de interrupción de la corrida gracias a una guía de recuperación accionable.

Menor fricción en auditorías porque los resultados de usabilidad son trazables por diseño, no reconstruidos después.

Por qué esto importaba

QIAsymphony no es un problema de “UI bonita”. Es un problema de fiabilidad humana en un entorno regulado. El trabajo entregó dos cosas que importan en la realidad:

Un flujo de trabajo del operador más seguro y resistente a errores, y un diseño de Interfaz de Usuario, y

Un sistema repetible de evidencia de ingeniería de usabilidad que escala entre versiones y se sostiene en las auditorías.