GuíaBásico

Guía de Descubrimiento y Prototipado

Enseña a validar una apuesta con usuarios reales antes de construirla. Construir es la forma más cara de aprender; esta guía compra evidencia barata sobre las suposiciones riesgosas antes de gastar semanas de ingeniería. Cubre el descubrimiento continuo (discovery) como hábito, no como fase única; entrevistas que no mienten —preguntar por comportamiento pasado, no por intenciones futuras, con el enfoque del Mom Test—; el opportunity solution tree para mapear el problema antes de saltar a una solución; cómo convertir una suposición en una hipótesis falsable y diseñar el test más barato que la puede refutar (riskiest assumption test); prototipado al nivel de fidelidad justo —paper, clickable, wizard-of-oz, fake door—; cómo evitar el sesgo de confirmación y la brecha say-do; y cómo sintetizar los hallazgos para decidir seguir, pivotar o matar la apuesta. Continúa directamente donde cerró la guía de Pensamiento de Producto: la apuesta `recommendations` de Mercado, con su suposición más riesgosa ya identificada pero sin probar. Toda la lógica de decisión (qué test elegir, cómo pesar la evidencia, cómo actualizar la confianza) se ejecuta en Node.js. Cierra con un proyecto capstone que valida esa apuesta de punta a punta.

64
lecciones
8
módulos
Inglés · Español
disponible en
certificado
Gratis
acceso
NIEVA

Resultados

Lo que vas a poder hacer

  • Entender por qué construir es la forma más cara de aprender, y adoptar el discovery como hábito continuo, no como fase única
  • Entrevistar sin que la gente mienta: preguntar por comportamiento pasado, no por intenciones futuras (el *Mom Test*)
  • Mapear el espacio del problema con el opportunity solution tree (outcome → opportunities → solutions → experiments) antes de saltar a una solución
  • Convertir una suposición en una hipótesis falsable y diseñar el riskiest assumption test: el más barato que de verdad puede refutarla, ejecutado con `pickTest`
  • Prototipar al nivel de fidelidad correcto: paper, clickable, wizard-of-oz, fake door — según costo y qué se puede testear
  • Evitar los sesgos que arruinan el discovery: sesgo de confirmación, preguntas líderes, la brecha *say-do*; pesar la evidencia por su fuerza (comportamiento observado > opinión declarada)
  • Sintetizar hallazgos de entrevistas contando señales (no ruido) y actualizar la confianza de una apuesta con `updateConfidence`, conectando con el `confidence` de RICE
  • Decidir seguir, pivotar o matar una apuesta con evidencia, aplicado de punta a punta a la apuesta de recomendaciones de Mercado en el proyecto capstone

Antes de empezar

Qué necesitas traer

Es para ti si...

  • Ingenieros que ya identificaron la suposición más riesgosa de una apuesta en la guía de Pensamiento de Producto y necesitan validarla con usuarios reales
  • Devs que quieren correr validaciones baratas y rápidas antes de escribir semanas de código de producción
  • Cualquiera que haya visto un equipo enviar una feature "validada" cuando en realidad solo se le preguntó a la gente qué le gustaría
  • Ingenieros que quieren una alternativa estructurada a adivinar, o a esperar a que un PM o researcher les entregue la decisión ya tomada

Requisitos y materiales

  • Guía de Pensamiento de Producto para Ingenieros completada (o equivalente: outcomes vs. outputs, RICE, encontrar la suposición más riesgosa de una apuesta)
  • Comodidad corriendo scripts sencillos de Node.js (sin dependencias)
  • No hace falta experiencia previa en investigación de usuarios ni en entrevistas — la guía la enseña desde cero

Contenido

El temario, módulo por módulo

Abre cualquiera para ver sus lecciones.

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