Una plataforma con IA que sugiere el código NCM de un producto y explica por qué.
Nació en una hackathon y se convirtió en una beta usada por un primer grupo de profesionales de comercio exterior.
01 · El problema
Una diferencia pequeña en el producto puede llevar a otro código.
La precisión de las respuestas todavía estaba mejorando.
El profesional necesitaba ver por qué aparece un código y qué alternativas considerar.
El desafío
Diseñar alrededor de la incertidumbre del modelo sin quitarle al profesional la decisión final.
La experiencia tenía que
02 · Proceso
Cuatro etapas para entender, definir y hacer avanzar cada proyecto.
Un aduanero del equipo aportaba el contexto del rubro y las devoluciones de clientes.
Tres alternativas por consulta y un recorrido en tres pasos: operación, país y producto.
Escritorio y celular: ingreso, historial y estados de carga y error, con el sistema de diseño.
Variables, componentes y pantallas listos en Dev Mode, con ajustes desde el repositorio.
03 · Decisiones
Tres decisiones que conectaron el modelo con lo que el profesional necesitaba para decidir.
Pedidos de la beta
Más adelanteExploración visual
Monoespaciada, bordes rectosFamiliar, en modo claro
04 · Sistema
Construí con Claude conectado a Figma por MCP. Generar componentes antes que variables producía valores aislados, así que invertí el orden.
Variables, jerarquía y dirección visual.
Construidos sobre esas variables.
Como la ficha de resultado.
05 · Resultado
De una idea presentada en una hackathon a una beta con un primer grupo de usuarios.
2º
Con una landing diseñada para presentar la idea.
+48
Ordenados y estructurados en un design system completo.
5 a 10
Con devoluciones favorables sobre el uso.
3
Cada una con su justificación y su nivel de confianza.
Ticketera que cofundé para comprar, administrar y controlar entradas, utilizada en eventos reales.
