Como alguien que viaja con relativa frecuencia, he tenido el placer de hospedarme en hoteles maravillosos... y en otros que, bueno, no tanto. Como no necesito muchas horas de sueño, hace falta que la experiencia sea realmente mala para que se destaque.

Imagina este último caso, con varios problemas, entre ellos:

• Luces del baño activadas por sensor de movimiento. Y no son luces suaves de noche, son focos fluorescentes tipo interrogatorio. En general, no son lo mejor si uno intenta volver a dormir.

• El mini refrigerador vacío hace sonidos a las 2 a.m. que solo se pueden describir como "tecleo furioso en un teclado mecánico ruidoso".

• La ducha no se puede encender sin estar dentro de ella. A veces una ducha helada es bienvenida, pero debería ser bajo mis propios términos. He visto soluciones innovadoras para esto, incluso en espacios muy reducidos.

Así que, en lugar de dormir, tuve pensamientos como estos:

• “¿La persona que diseñó esta habitación alguna vez durmió aquí?”

• “¿Alguna vez se hospedó en un hotel?”

• “¿Las métricas de las encuestas que llegan a alguna sede corporativa a miles de kilómetros de aquí reflejan mejoras reales en futuras habitaciones?”

• “¿Será que duermen tan profundamente que nada de esto les importa?”

• “¿Tenían algún OKR o KPI para ver cuántos interruptores podían poner en la habitación, con un bono por los que no hacen nada?”

¿Por qué hablo de esto?

¿Estás durmiendo en la habitación? Esta es la lección para quienes construimos algoritmos, software, data pipelines u otras soluciones tecnológicas.

Ve y obsérvalo tú mismo:

Es fundamental observar de primera mano para tomar decisiones bien informadas. Sigue el flujo de fabricación, habla con los usuarios, mira los datos de verdad, etc. ¿Será que muchos huéspedes desenchufan el refrigerador por alguna razón?

“Mystery Shop” el trabajo:

¿Puedes realizar la tarea en la app sin permisos raros o información que no aparece en la documentación? ¿Abriste la caja como si fueras el destinatario? ¿Dormiste mal toda la noche? Esto va más allá del control de calidad tradicional. Se trata de tener empatía real con el usuario y su contexto, siendo tú mismo el usuario, tanto como sea posible.

Entiende el objetivo:

Los hoteles de negocios existen para ofrecer descanso, no para maximizar interruptores de luz. Tu modelo de ML está diseñado para predecir algo útil, no para ser matemáticamente impresionante. ¿Qué es lo que realmente importa para el resultado final? Todo lo demás, usualmente, sobra.

Pensamientos Finales

Cuanta más empatía profunda tengamos con lo que queremos lograr, mejor será nuestro trabajo. Cuando llegamos a ese nivel, estamos resolviendo nuestros propios problemas al buscar cumplir los objetivos del negocio.

La empatía no es solo algo “bonito”; es control de calidad disfrazado. Si vivimos regularmente en los productos y procesos que creamos, las asperezas nos afectan a nosotros primero, dándonos la oportunidad de suavizarlas antes de que lleguen al cliente.

Al insistir en la experiencia de primera mano (dormir en la habitación, navegar la app, seguir el proceso), convertimos sorpresas en decisiones conscientes y transformamos inconvenientes en excelencia.

El resultado es una solución que se siente inevitable y natural para el usuario, porque nosotros absorbimos la fricción. Dormimos en la habitación y la arreglamos.

Dulces sueños.