Mi rol: Product Designer (UX/UI) — wireframes, flujos, sistema de componentes, prototipado (Figma + IA), testeo e implementación
Empresa: Big Move Smart — 360 Lion · Sistema TMS Big Express
Equipo: Producto, Ingeniería y Operaciones (tamaño exacto: ejemplo)
Herramientas: Figma (wireframes y prototipado), e IA Figma make para prototipado de flujos específicos
Duración: 1 año
Plataformas: Web (TMS) · App móvil de almacén (escaneos) · App de drivers (entrega y recolección)
Mercados: México y Costa Rica
Diseñé el TMS que gestiona el ciclo de vida completo de las guías —con su web de operación, su móvil de almacén y su app de drivers—, operando en México y Costa Rica.
Contexto y problema
Big Express es el sistema TMS de 360 Lion para gestionar la operación de paquetería de extremo a extremo: el ciclo de vida completo de las guías, desde la recolección hasta la entrega. Es un sistema complejo y denso en datos, con varios roles y dispositivos, que además debía escalar a dos países.
El sistema debía permitir cuatro cosas a la vez:
Configurar la información básica de la operación.
Gestionar, monitorear y controlar la operación (dashboards, guías, estados, entre muchos otros).
Realizar los escaneos operativos de las guías de forma rápida y confiable.
Coordinar almacén y drivers para cerrar el ciclo de vida de cada guía.
Reto a resolver: dar control de una operación logística compleja y, a la vez, permitir escaneos operativos veloces y a prueba de error, manteniendo coherencia entre web, almacén y drivers, y escalando a México y Costa Rica.
Roles y dispositivos: personal de operación/administración en la web, personal de almacén en la app móvil de escaneo, y drivers de entrega y recolección en su app.
Mi Rol
Lideré el diseño del ecosistema: realicé los wireframes y los flujos de navegación, definí qué comportamientos y componentes se reutilizaban y en qué ocasiones, hice el prototipado en Figma —apoyándome en IA para validar flujos específicos con rapidez— y participé en el testeo y en la implementación con la creación de manuales.
Proceso
1. Wireframes y flujos de navegación
Estructuré los flujos densos del TMS —configuración, gestión de guías, dashboards de monitoreo, escaneos, evidencias, reetiquetado y etiquetas— priorizando que la información compleja fuera legible y accionable.
2. Reutilización y consistencia
En un sistema de este tamaño, la consistencia es lo que lo hace mantenible. Definí qué comportamientos y componentes se reutilizaban y en qué ocasiones, de modo que las mismas piezas resolvieran patrones equivalentes en toda la plataforma y entre dispositivos.
Decisión de fondo: definir “qué se reutiliza y cuándo” fue tan importante como diseñar las pantallas; es lo que dio coherencia y velocidad a un sistema enorme.
3. Prototipado en Figma + IA
Construí los prototipos en Figma. Para algunos flujos usé IA para crear propuestas o generar flujos específicos que necesitaba validar con rapidez, complementando —no sustituyendo— el prototipado en Figma.
4. Ecosistema de tres dispositivos
Diseñé las piezas que cierran el ciclo de vida de la guía, cada una con su contexto de uso:
Web (TMS). Configuración, gestión, monitoreo y control de la operación, además de escaneos.
App móvil de almacén. Enfocada solo en escaneos, para una operación rápida en piso.
App de drivers. Entrega y recolección, que completan el ciclo de vida de las guías.
5. Testeo e implementación
Participé en el proceso de testeo y acompañé la implementación creando los manuales que facilitaron la adopción del sistema por parte de los equipos en México y Costa Rica.
Decisiones de diseño clave
Reutilización con criterio. Definir qué componentes y comportamientos se reutilizaban —y cuándo— para dar consistencia y acelerar la entrega en un sistema muy grande.
Densidad legible. Dashboards y tablas con mucha información, priorizando lo accionable: KPIs de operación y estados de guía claros.
Escaneos a prueba de error. Estados inequívocos con color y retroalimentación evidente (arribo exitoso, fallido, reetiquetado) y captura de evidencia con foto y firma.
IA para validar rápido. Apoyo de IA en flujos puntuales que necesitaban probarse con velocidad, manteniendo el criterio de diseño.
Pensado para escalar. Coherencia entre tres dispositivos y operación en dos países (México y Costa Rica), con soporte a múltiples operadores.
Resultado e impacto
Un TMS integral que cubre el ciclo de vida completo de la guía —de la recolección a la entrega— operando en México y Costa Rica.
Coherencia y velocidad de entrega gracias al sistema de componentes y comportamientos reutilizables.
Escaneos operativos más claros y con evidencia, que reducen errores en piso.
Adopción acompañada con manuales durante la implementación en ambos países.
Aprendizajes y próximos pasos
Aprendizaje.
Aprendizaje. En un sistema de esta escala, el diseño no son solo pantallas: definir qué se reutiliza y cuándo fue lo que lo hizo coherente y mantenible. Y la IA resultó muy útil para validar flujos puntuales con rapidez, como complemento del prototipado en Figma.
Próximos pasos: Crear una biblioteca de componentes lógicos pre-entrenados para Claude basados en el Design System de la empresa, permitiendo que futuros flujos de productos complementarios (como módulos de aduanas o visualización de rutas) puedan ser prototipados y validados bajo este mismo modelo ágil.