Legal Tech / IA SaaS
Plataforma legal de IA para flujos de litigio
Diseño de una plataforma legal con IA que transformó flujos de litigio complejos en una experiencia de producto clara y escalable.
Predict.Law es una plataforma de IA creada para abogados litigantes de la parte demandante, que permite estimar el valor de un caso, comparar precedentes legales, generar cartas de reclamo y optimizar los flujos de litigio.
Puntos destacados del diseño
Qué cambió en la experiencia.
Design system construido a partir de ~100 pantallas
Flujos centrales de litigio rediseñados
Flujos de adquisición mobile-first
Colaboración continua con ingeniería
Aportes al sitio de marketing y posicionamiento
Resumen del proyecto
Durante aproximadamente 14 meses como Lead Product Designer, trabajé en múltiples áreas de Predict.Law, colaborando de cerca con los founders, stakeholders de producto e ingeniería, para traducir capacidades legales y de machine learning complejas en experiencias que los abogados pudieran entender y usar con confianza. En lugar de enfocarme en pantallas aisladas, mi trabajo se centró en mejorar el producto como un sistema completo.
Mi rol
Trabajé en estrategia de producto, arquitectura de UX, diseño de interacción, design systems y simplificación de flujos, colaborando de forma continua con stakeholders técnicos y de negocio a medida que el producto evolucionaba.
El desafío
La aplicación había crecido a aproximadamente cien pantallas de escritorio sin un design system estructurado, lo que generaba inconsistencia de UI e implementación impredecible. Muchos de los flujos centrales también incluían conceptos legales y de machine learning altamente técnicos que necesitaban volverse utilizables para abogados con experiencia sin perder su utilidad.
Proceso de diseño
Audité la aplicación en crecimiento, consolidé la interfaz en un design system estructurado, y estandaricé componentes, tipografía, espaciado, tokens de color y patrones de interacción, creando una base más mantenible para el desarrollo futuro. A lo largo del proyecto produje prototipos de alta fidelidad, especificaciones de interacción y diseños listos para desarrollo en Figma, trabajando de forma continua con ingeniería para aclarar detalles de implementación, reducir la ambigüedad e iterar a medida que surgían nuevos requisitos de negocio.
Solución
Rediseñé flujos críticos del producto, incluyendo onboarding, creación de casos, generación de propuestas, evaluación de casos con IA, generación de cartas de reclamo y journeys de usuario de soporte, simplificando conceptos legales altamente técnicos sin reducir su utilidad para abogados con experiencia. A medida que el producto evolucionaba, también diseñé nuevas experiencias de adquisición mobile-first enfocadas en reducir el time-to-value: experiencias de aterrizaje livianas, interacciones que generan confianza, puntos de entrada sin login, conceptos de speech-to-text y flujos de estimación rápida de casos, pensados para aumentar la adopción antes de requerir el registro completo. En paralelo, contribuí a evaluar el sitio de marketing y el posicionamiento del producto, identificando oportunidades para mejorar la credibilidad, la arquitectura de la información, la navegación, la jerarquía de pruebas y la presentación de las capacidades de IA de la plataforma.
Profundidad
Qué fue complejo sobre Predict.Law, y qué ayudé a clarificar.
- La aplicación había crecido a aproximadamente cien pantallas de escritorio sin un design system estructurado, lo que generaba inconsistencia de UI e implementación impredecible.
- Los flujos centrales incluían conceptos legales y de machine learning altamente técnicos que necesitaban volverse utilizables para abogados con experiencia sin perder su utilidad.
- Los nuevos flujos de adquisición mobile-first necesitaban reducir el time-to-value antes de requerir el registro completo.
- Cómo consolidar la interfaz en un design system estructurado con componentes, tokens y patrones de interacción estandarizados.
- Cómo debían secuenciarse y simplificarse los flujos centrales: onboarding, creación de casos, generación de propuestas, evaluación de casos con IA y cartas de reclamo.
- Cómo los puntos de entrada livianos sin login y la estimación rápida de casos podían aumentar la adopción antes del registro.
Consolidé una aplicación de aproximadamente cien pantallas en un design system estructurado y mantenible, rediseñé los flujos centrales de litigio, y lancé nuevas experiencias de adquisición mobile-first que redujeron el time-to-value, trabajando de forma continua con el equipo de ingeniería para mantener la implementación alineada con requisitos de negocio en evolución.
Resultado
A lo largo del engagement, el rol se extendió mucho más allá del diseño de UI. Combinó estrategia de producto, arquitectura de UX, diseño de interacción, design systems, simplificación de flujos y una colaboración cercana con stakeholders técnicos y de negocio, para ayudar a que Predict.Law evolucionara hacia un producto de IA más coherente, escalable y centrado en el usuario.
Visuales de la solución
Pantallas y referencias visuales de Predict.Law.
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