herupu ai

el problema

Muchos estudiantes tienen problemas de concentración por ansiedad, distracciones y malos hábitos de estudio. El soporte que reciben (psicólogo, profesor, departamento de orientación) está descoordinado: cada sistema trabaja en paralelo sin conectar la información.

Construimos Herupu AI para conectar todo ese soporte en una sola herramienta empática que el estudiante puede usar a diario.

research

Investigamos el contexto y construimos una persona basada en perfiles reales de estudiantes con ansiedad:

Thomas, 16 años, Londres. Sufre un trastorno de ansiedad. No se considera mal estudiante pero, por mucho que estudie matemáticas, sus resultados no acompañan. Después de varios fracasos perdió la confianza, lo que agravó la ansiedad y dificultó aún más la concentración.

A partir de Thomas mapeamos:

• Journey map en 8 puntos desde que llega de clase hasta que entiende la materia.
• Dramatic arc trazando el nivel emocional en cada punto (de frustración a optimismo).
• What if?: escenarios donde el sistema falla: ¿y si el soporte psicológico no es efectivo? ¿Y si el dispositivo no explica bien un concepto? ¿Y si los departamentos no se comunican entre sí?
• Service blueprint mostrando cómo los departamentos (orientación, salud mental, profesores) se conectarían a Herupu.

benchmarking

Analizamos cuatro referentes y posicionamos Herupu en función de nivel de engagement vs organización de estudios:

• Duolingo: engagement alto, foco en idiomas.
• Daylio: tracking emocional diario.
• My study life: organización pura, poco emocional.
• Shiken AI: mindfulness + quizzes.

Herupu se diferencia integrando los tres ejes (organización, emoción, IA tutor) en un solo producto.

proceso de diseño

Seguimos Design Thinking con estas fases:

1. Empathize: entrevistas, persona Thomas, journey map.
2. Define: síntesis del problema, “what if” para riesgos.
3. Ideate: paper prototyping en baja fidelidad.
4. Prototype: wireflow → design system → wireframes alta fidelidad en Figma.
5. Test: prototipo en Maze con usuarios reales.

Mi contribución específica fue [DETALLAR AQUÍ: research, UI, prototipo en Figma, lo que sea, escribe lo que más hiciste tú]. Joana se encargó de [su parte] y Ochai de [su parte].

resultado

Testeamos el prototipo en Maze con usuarios reales del rango objetivo. Los datos:

• 88% dijo que la app era fácil de usar.
• 83% sintió que reconocía sus necesidades.

Esos números son lo que vale en un portfolio: evidencia de que el diseño funciona en manos de alguien que no soy yo.

qué aprendí

• Diseñar para ansiedad obliga a un nivel de empatía que ningún brief comercial pide. Cada microcopy importa.
• Trabajar en equipo de 3 con autoría difusa es exactamente la situación real de cualquier startup. Aprendí a defender mis decisiones específicas sin pisar las de los demás.
• Maze como herramienta de testing rápido es brutal: en 2 días tienes 30 respuestas con click maps y tiempo en pantalla.

qué cambiaría

• Definir mejor mi rol antes de empezar. Pasamos demasiado tiempo decidiendo “quién hace qué” en cada fase.
• Probar con estudiantes reales en colegios, no solo con compañeros de universidad. La muestra estaba sesgada hacia gente que ya sabe lo que es UX.
• Reducir el alcance del producto. Quisimos cubrir organización + soporte emocional + tutoría IA. Cualquiera de los tres por separado habría sido más profundo.