Sistema híbrído para la prevención de caídas en adultos mayores mediante iluminación adaptativa en el entorno doméstico

Proyecto de título - Antonia Olguin

Título	Proyecto de título - Antonia Olguin
Tipo de Proyecto	Proyecto de Titulación
Período	2026-2026
Asignatura	Taller de Título Diseño de Interacción 2026
Del Curso	Taller de Título Diseño de Interacción 2026
Carreras	Diseño
Alumno(s)	Antonia Olguin Cantillana
Profesor	Katherine Exss

Sistema híbrído para la prevención de caídas de adultos mayores dentro del hogar mediante iluminación adaptativa e interfaces accesibles

El Habitar y la Autonomía en la Vejez

Este proyecto nace de la observación sensible del espacio doméstico y el cuerpo en envejecimiento, centrándose en cómo el diseño puede transformarse en un agente de cuidado y autonomía. Al avanzar los años, la relación con el entorno cambia: los trayectos nocturnos y la percepción espacial se vuelven focos de vulnerabilidad. Frente a esto, la investigación se pregunta cómo la tecnología puede integrarse de manera orgánica y no invasiva en la cotidianidad de las personas mayores, resguardando su independencia sin irrumpir en su intimidad.

Marco de Investigación

Este proyecto de título se desarrolla en la Escuela de Arquitectura y Diseño de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (e[ad] PUCV), en el área de Interacción. A su vez, se inserta como parte de una investigación Fondecyt en colaboración conjunta con la Universidad Técnica Federico Santa María (USM), buscando tender un puente interdisciplinario entre el espacio y la experiencia humana.

Taller de Titulación

Marco teórico

Las caídas en adultos mayores constituyen un problema de salud pública de alta relevancia, tanto por su frecuencia como por sus consecuencias físicas, psicológicas y sociales. A nivel global, se estima que entre un 28% y un 35% de las personas mayores de 65 años experimenta al menos una caída al año, cifra que aumenta significativamente con la edad . En Chile, esta problemática adquiere aún mayor importancia considerando el progresivo envejecimiento de la población.

Mapa Conceptual

Declaración uso de IA: Se utilizó para sintetizar y mejorar redacción de anotaciones en base a la lectura de investigación de documentos. Prompt: En base a estos apuntes, considerando lo destacado, resúmelo y mejora la redacción para una mejor comprensión

Caídas de adultos mayores en ambientes domésticos

El proyecto se centra en el estudio de las caídas en adultos mayores, abordándolas como un fenómeno complejo que involucra factores físicos, perceptuales y contextuales. La investigación busca comprender cómo estas variables inciden en la experiencia cotidiana de las personas mayores, poniendo especial atención en aspectos como la percepción del entorno, la seguridad y la autonomía. La caída es un síndrome geriátrico multifactorial. Es la segunda causa de muerte por lesiones accidentales o no intencionales. Puede ser clasificada como: accidental, de repetición y prolongadas.

Como las caídas tienden a ocurrir donde las personas pasan la mayoría del tiempo, estrategias de prevención centradas en el hogar podrían ser lo más efectivo para reducir caídas en adultos mayores, y centrarse en la habilidad de los individuos a tener una buena funcionalidad en sus hogares.

Caídas dentro de la casa:

• 1. Sala de estar - 25.0%
• 2. Dormitorio - 22.7%
• 3. Baño - 15.9%
• 4. Comedor - 6.8%
• 5. Cocina - 4.5%
• 6. Escaleras y patio - 2.3%

Factores asociados a caídas en adultos mayores

Las caídas representan un problema de salud pública, ya que su impacto afecta a familias, comunidades y a la sociedad en varias dimensiones.

Principales causas:

• Disminución de la capacidad funcional.
• Reducción en los niveles de fuerza muscular.
• Problemas visuales.
• Balance.
• Niveles de actividad física (AF).

Las caídas pueden ocurrir por causas intrínsecas y extrínsecas, por lo que llevan al adulto mayor a alteraciones fisiológicas, psicológicas y sociales.

La importancia de la visión y equilibrio

Entre los factores intrínsecos, destacan especialmente la alteración del equilibrio y los problemas visuales, siendo el primero responsable de cerca del 45,5% de las caídas . La disminución de la capacidad de mantener la estabilidad corporal, sumada a la pérdida de agudeza visual, sensibilidad al contraste y percepción de profundidad, afecta directamente la capacidad del adulto mayor para orientarse, desplazarse con seguridad y detectar obstáculos en su entorno.

En particular, la visión cumple un rol fundamental en el control postural y el equilibrio. La evidencia señala que el deterioro visual no solo incrementa el riesgo de caídas, sino que además dificulta la identificación de peligros en el entorno, especialmente en condiciones de baja iluminación . Esta situación se vuelve crítica durante la noche, donde la reducción de luz amplifica las limitaciones visuales, aumentando la probabilidad de tropiezos, desorientación y pérdida del equilibrio.

Por otra parte, los factores extrínsecos, especialmente aquellos relacionados con el entorno doméstico, también tienen una incidencia significativa. Se estima que entre un 30% y un 50% de las caídas están asociadas a condiciones ambientales, como iluminación deficiente, presencia de obstáculos o falta de elementos de apoyo.

En consecuencia, la prevención de caídas requiere un enfoque integral que considere tanto las condiciones del usuario como las características del entorno. La evidencia sugiere que las intervenciones más efectivas son aquellas de carácter multifactorial, que combinan mejoras en la funcionalidad del individuo con adaptaciones en el espacio habitado.

Sistemas actuales

Los sistemas de detección de caídas en viviendas asistidas y hogares inteligentes son esenciales para la comodidad, la seguridad y la autonomía de las personas mayores. La Asistencia Ambiental para la Vida Diaria (AAV) es un concepto que utiliza la tecnología para mejorar la calidad de vida y el bienestar de las personas mayores. Su objetivo es preservar su independencia y autonomía, garantizando al mismo tiempo su seguridad. Consiste en detectar y clasificar automáticamente las actividades realizadas por los ocupantes, incluidas las caídas, mediante sensores. Se clasifican según tres categorías de sensores portátiles, no portátiles e híbridos (combinan sensores portátiles y no portátiles), estas soluciones combinan las ventajas de cada una a la vez que minimizan sus desventajas, lo que, en principio, aumenta la capacidad de detección de caídas.

• Detectan caídas.
• Monitorean comportamiento.
• Envían alertas.
• Altas tecnologías.

Lógica reactiva: ocurre la caída - el sistema responde.

Oportunidad de diseño

A partir de este marco, surge la oportunidad de diseño de un sistema doméstico orientado a la prevención de caídas en adultos mayores, que integre tecnologías como sensores de movimiento y sistemas de iluminación adaptativa. Este tipo de solución permite actuar directamente sobre uno de los factores de riesgo más relevantes: la interacción entre la baja visibilidad y la dificultad de desplazamiento. Mediante la activación automática de iluminación en momentos críticos como desplazamientos nocturnos, el sistema puede mejorar la percepción del entorno, facilitar la orientación espacial y contribuir a mantener el equilibrio, reduciendo así la probabilidad de caídas.

Con enfoque en:

• Experiencia del usuario.
• Accesibilidad real.
• Sensores detectan patrones.
• Iluminación responde.
• Espacio se adapta.
• App acompaña.

A pesar del alto desarrollo tecnológico en sistemas de detección de caídas, existe una falta de enfoques preventivos que utilicen el entorno doméstico, como la iluminación y los sensores, para anticipar situaciones de riesgo antes de que ocurran.

En base a los aciertos actuales, pero también considerando las falencias, se propone un rediseño de la interacción entre sistemas domésticos y el usuario. Para esto se propone un sistema híbrido: sensores + iluminación como sistema preventivo + app acompañamiento.

Story board usuario - adulto mayor

Problemática

¿Cómo prevenir caídas en adultos mayores dentro del hogar mediante el diseño de un sistema híbrido que reduzca los riesgos asociados a la iluminación y la percepción espacial?

Objetivo general

Diseñar un sistema de interacción híbrido orientado a la prevención de caídas en adultos mayores, que integre sensores ambientales y control de iluminación con interfaces digitales accesibles, con el fin de mejorar la orientación espacial, reducir situaciones de riesgo y promover la autonomía dentro del entorno doméstico.

Benchmark

Declaración uso de IA: Se utilizó como ayuda para encontrar ejemplos/referentes para benchmark. Prompt: Dime ejemplos concretos y con sus respectivos nombres de sistemas de tecnologías wearables, ambientales, basados en visión e híbridos.

Tecnologías existentes	Categoría tecnológica	¿Cómo funciona?	Ventajas	Desventajas
Apple Watch , UnaliWear Kanega Watch	Wearables (dispositivos que se llevan puestos)	Detectan cambios bruscos de movimiento (caídas), Envían alertas a contactos o apps, Algunos registran salud (pulso, actividad)	Movilidad total (no dependen del espacio), Respuesta rápida (alertas inmediatas), Integración con apps UX/UI	Alta tasa de falsos positivos, Dependen de que el usuario los use, Poca prevención (más reacción que anticipación)
Vayyar Care , GetSafe	Sistemas ambientales (sensores en el hogar)	Detectan cambios en el entorno (caidas, inactividad), No requieren que el usuario use nada, Algunos sistemas incluso usan señales WiFi para detectar caídas con alta precisión.	Invisibles (no invasivos físicamente), No dependen del usuario, Ideales para hogares/residencias	Limitados a un espacio (no sirven fuera de casa), Instalación más compleja, Problemas de privacidad.
Microsoft Kinect fall detection systems , Elderly Vision-Based Fall Detection Systems	Sistemas basados en visión (cámaras + IA)	Analizan postura corporal, Detectan caídas mediante IA (pose estimation), Algunos logran altísima precisión usando visión computacional y machine Learning	Alta precisión, No requieren contacto físico, Permiten análisis de comportamiento	Problemas de privacidad, Dependencia de iluminación/posición, Sensación de vigilancia
Vayyar Care + IoT integrations , CareFall system	Sistemas híbridos (lo más avanzado)	Combinan wearables + sensores + IA, Integran datos para mayor precisión, La tendencia actual es la fusión de sensores porque mejora precisión y reduce errores	Mayor precisión, Permiten prevención + detección, Sistemas más inteligentes	Complejidad técnica, Costos altos, UX más difícil de diseñar (muchos actores)

Wearables

Apple Watch

El Apple Watch es un dispositivo wearable que integra sensores como acelerómetro y giroscopio para monitorear el movimiento del usuario en tiempo real. Entre sus funciones destaca la detección automática de caídas, que identifica impactos bruscos y, si la persona no responde, activa una alerta que puede contactar a servicios de emergencia o a redes de apoyo. Además, registra datos de salud como ritmo cardíaco y actividad física, funcionando como un sistema de monitoreo continuo orientado tanto a la seguridad como al bienestar del usuario.

INSIGHTS

• Se destaca cómo se manejan alertas urgentes, feedback multisensorial y contacto de emergencia.
• Evitar depender de demasiadas acciones del usuario.

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UnaliWear Kanega Watch

El UnaliWear Kanega Watch es un dispositivo wearable diseñado específicamente para adultos mayores que funciona como un sistema de alerta médica integral. Incorpora detección automática de caídas, y en caso de emergencia puede contactar de forma directa a un centro de monitoreo disponible 24/7, ya sea mediante activación automática, botón o comandos de voz. Además, utiliza conectividad celular y GPS para ubicar al usuario y notificar a contactos o servicios de emergencia, incluso si la persona no puede responder. Su tecnología de detección aprende los patrones de movimiento del usuario para mejorar la precisión y reducir falsas alarmas, posicionándose como un sistema enfocado en seguridad continua más que en funciones generales de smartwatch.

INSIGHTS

• La continuidad de uso es muy relevante.
• Diseñar para minimizar mantenimiento y quiebres de protección.

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Sistemas ambientales

Vayyar Care

El Vayyar Care es un sistema ambiental de monitoreo que utiliza sensores de radar con tecnología de radiofrecuencia para detectar caídas sin necesidad de cámaras ni dispositivos portables. Se instala en paredes o techos y monitorea continuamente el espacio, analizando el movimiento y la presencia del usuario en tiempo real, incluso en condiciones complejas como oscuridad total o vapor en baños. En caso de detectar una caída, el sistema activa automáticamente alertas a cuidadores o servicios de emergencia. Además, recopila datos de comportamiento como tiempo en cama o actividad diaria que permiten anticipar riesgos y contribuir a la prevención, todo manteniendo la privacidad del usuario al no utilizar imágenes ni grabaciones visuales.

INSIGHTS

• La prevención y monitoreo más usables suelen ser invisibles, pasivos y respetuosos de la privacidad, pero necesitan comunicar confianza y cobertura.

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GetSafe

El GetSafe es un sistema de alerta médica domiciliario que funciona mediante una red de dispositivos instalados en el hogar, como botones en paredes, sensores y una unidad central con comunicación directa a un centro de monitoreo 24/7. A diferencia de los wearables, no requiere que el usuario lleve un dispositivo puesto, ya que permite solicitar ayuda mediante distintos métodos como comandos de voz, presión de botones o cuerdas de activación ubicadas en zonas de riesgo (baño, escaleras, cocina). En caso de emergencia, el sistema establece comunicación bidireccional con un operador que evalúa la situación y contacta a familiares o servicios de emergencia. Además, puede complementarse con detección automática de caídas, integrando así monitoreo del entorno con interacción directa del usuario.

INSIGHTS

• El hogar tiene zonas críticas.
• No toda interacción debe centralizarse en una sola interfaz.

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Sistemas basados en visión

Microsoft Kinect fall detection systems

El sistema de detección de caídas basado en Microsoft Kinect utiliza una cámara de profundidad capaz de capturar información tridimensional del entorno y del cuerpo humano en tiempo real. A través de técnicas de visión computacional, el dispositivo identifica y rastrea la postura del usuario mediante un modelo esquelético digital, analizando cambios en su posición como pasar de estar de pie a estar en el suelo para detectar posibles caídas. Este tipo de sistema permite monitoreo continuo sin contacto físico, incluso en condiciones de baja iluminación, y puede diferenciar al usuario de otros objetos en el entorno mediante algoritmos de segmentación y seguimiento corporal.

INSIGHTS

• Alta capacidad de detección no compensa por sí sola problemas de privacidad, campo visual y aceptación.

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Elderly Vision-Based Fall Detection Systems

El Sistemas de detección de caídas basados ​​en la visión para personas mayores corresponde a un conjunto de sistemas basados en visión computacional que utilizan cámaras (RGB, infrarrojas o de profundidad) junto con algoritmos de inteligencia artificial para analizar el movimiento y la postura del cuerpo humano en tiempo real. A través de técnicas como reconocimiento de actividades, estimación de pose y redes neuronales, estos sistemas identifican patrones asociados a una caída como cambios bruscos de posición o la permanencia en el suelo y activan alertas automáticas a cuidadores o servicios de emergencia. Su principal ventaja es que permiten un monitoreo continuo y no invasivo sin necesidad de dispositivos portables, aunque presentan desafíos importantes relacionados con la privacidad y el procesamiento de grandes volúmenes de datos visuales.

INSIGHTS

• Mayor tecnología no elimina el problema de adherencia cuando el dispositivo depende del cuerpo del usuario.

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Sistemas híbrídos

Vayyar Care + IoT integrations

El sistema Vayyar Care + IoT integrations corresponde a una solución híbrida que combina sensores ambientales de radar con plataformas digitales y sistemas conectados para generar un monitoreo integral del usuario. A través de sensores de radiofrecuencia instalados en el espacio, el sistema recopila datos en tiempo real sobre movimiento, actividad y comportamiento, los cuales son procesados mediante inteligencia artificial. Esta información se integra con otros sistemas como plataformas de monitoreo, aplicaciones o redes de cuidado permitiendo no solo detectar caídas automáticamente, sino también enviar alertas instantáneas y generar análisis predictivos sobre el riesgo del usuario. Además, este tipo de integración IoT permite que el sistema se conecte con infraestructuras existentes, como sistemas de llamado de enfermería o asistentes virtuales, facilitando una respuesta más rápida y coordinada ante emergencias. En este sentido, no solo actúa como un sistema de detección, sino como una plataforma inteligente que articula dispositivos, datos y actores dentro de un ecosistema de cuidado continuo.

INSIGHTS

• La prevención no se resuelve únicamente detectando el cuerpo, también se diseña modulando el ambiente.

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CareFall system

El CareFall system es un sistema de detección de caídas basado en dispositivos wearables que utiliza sensores como acelerómetro y giroscopio, combinados con algoritmos de inteligencia artificial, para analizar el movimiento del usuario en tiempo real. A diferencia de sistemas más tradicionales, CareFall incorpora modelos de aprendizaje automático que permiten identificar patrones complejos de caída con mayor precisión, superando métodos basados solo en umbrales. Además, puede integrarse con plataformas digitales para el monitoreo remoto, permitiendo el envío de alertas y el seguimiento continuo del estado del usuario. Este enfoque lo posiciona como un sistema híbrido que no solo detecta eventos, sino que mejora su rendimiento mediante el análisis de datos y la adaptación a distintos usuarios.

INSIGHTS

• Mayor tecnología no elimina el problema de adherencia cuando el dispositivo depende del cuerpo del usuario.

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Conclusiones

• Los referentes revisados muestran que las tecnologías para caídas en adultos mayores se distribuyen entre soluciones corporales, ambientales, visuales e híbridas. Aunque muchas funcionan bien detectando o respondiendo, son distintas entre sí en cosas como lo fácil que es usarlas, la privacidad que ofrecen, cuánto dependen del usuario y qué tanto ayudan a prevenir antes de que pase algo.
• Los wearables destacan por portabilidad, pero dependen de adherencia sostenida, los sistemas ambientales reducen esfuerzo del usuario, aunque requieren infraestructura y comunicación clara del estado del sistema. Los sistemas visuales ofrecen alto potencial de detección, pero presentan tensiones de privacidad y cobertura doméstica. Y los sistemas híbridos abren una oportunidad especialmente relevante al vincular detección con acciones preventivas sobre el entorno.
• Desde esta perspectiva, el problema de diseño no consiste sólo en detectar caídas, sino en construir experiencias de prevención comprensibles, no invasivas y sostenibles en la vida cotidiana de adultos mayores.

Metodologías de campo

Entrevistas a expertos del área de salud

Declaración uso de IA: Se utilizó como ayuda para redactar y condensar textos. Y apoyo para conclusiones. Prompt: Condensa esta entrevista y dime los puntos importantes.

Entrevista a Enfermera

La entrevistada es enfermera con especialización en envejecimiento saludable y experiencia en gestión pública, docencia universitaria, trabajo comunitario y acompañamiento a personas mayores en sectores rurales. Su mirada combina salud, prevención y calidad de vida. Desde su experiencia, las caídas no dependen solo de la persona mayor, sino de la relación entre su estado físico/cognitivo y el entorno doméstico. Señala que en sectores rurales observa menos caídas graves, probablemente por mayor actividad física cotidiana, viviendas simples de un piso y estilos de vida más activos.

Identifica como principales factores de riesgo:

• Pérdida de equilibrio (factor central).
• Problemas de visión.
• Debilidad muscular / sedentarismo.
• Mareos por medicamentos.
• Espacios inseguros dentro del hogar.

Respecto a prevención, recalca que el ejercicio constante es fundamental: fuerza, movilidad y equilibrio. En soluciones tecnológicas valora especialmente:

• Sensores de luz automáticos.
• Botones o dispositivos de emergencia portables (pulsera, collar, anillo).
• Recordatorios de medicamentos.
• Sistemas de calefacción seguros.
• Diseño doméstico adaptado y accesible.

Además, plantea que las personas mayores sí muestran interés por la tecnología, especialmente cuando mejora su autonomía.

Insights

1. La caída no ocurre por accidente, ocurre por acumulación de factores

• Una caída suele ser la suma de mala iluminación + mareo + levantarse rápido + piso riesgoso + debilidad física.
• Oportunidad de diseño: sistemas preventivos integrales, no soluciones aisladas.

2. El dormitorio y la noche son momentos críticos

• Levantarse medio dormido para ir al baño aparece como escenario muy repetido.
• Oportunidad: iluminación nocturna inteligente, rutas guiadas, sensores de movimiento, apoyo visual.

3. La autonomía vale más que la asistencia

• Las personas mayores no solo quieren seguridad; quieren seguir sintiéndose capaces e independientes.

4. La tecnología sí puede ser bienvenida

• Existe el prejuicio de que los adultos mayores rechazan tecnología, pero la entrevistada observa lo contrario cuando ésta es útil y simple.
• Diseñar interfaces intuitivas.

5. No existe un solo adulto mayor

• Hay personas autovalentes, semidependientes, postradas, rurales, urbanas, activas, sedentarias.

Conclusiones generales

• La prevención debe comenzar antes de la primera caída.
• El hogar común no está pensado para envejecer.
• Iluminación, circulación y apoyo físico son tan importantes como la salud médica.
• La actividad física diaria es una herramienta preventiva poderosa.
• La tecnología tiene más valor cuando protege sin quitar libertad.

Entrevista a Médico geriatra

El entrevistado es médico geriatra con 26 años de experiencia trabajando con personas mayores. Actualmente se desempeña en el programa de ortogeriatría del Hospital Fricke, enfocado principalmente en fracturas de cadera, prevención de caídas y trastornos del movimiento. Desde su experiencia clínica, afirma que atiende casos de caídas todos los días, y que muchas de las fracturas de cadera en personas mayores tienen como origen una caída ocurrida dentro del hogar. Plantea que las caídas son un fenómeno multifactorial: rara vez se explican por una sola causa. Generalmente son el resultado acumulado de deterioros físicos, sensoriales, nutricionales y ambientales.

Principales factores clínicos asociados a caídas:

• Trastornos visuales.
• Problemas auditivos.
• Alteraciones del equilibrio.
• Hipotensión ortostática (mareo al ponerse de pie).
• Uso de medicamentos que actúan sobre el sistema nervioso.
• Fragilidad general.

Factores del hogar más peligrosos:

• Alfombras y muebles con obstáculos.
• Desniveles, escaleras y superficies inseguras.
• Mala iluminación (muy fuerte, fría, encandilante o insuficiente).

Explica que muchos accidentes se relacionan al cambio brusco de posición corporal, más que al simple caminar.

No cree que las personas mayores rechacen la tecnología. Cree que existe más bien:

• Desconfianza por el costo.
• Miedo a romper el dispositivo.
• Falta de familiaridad.

Valora especialmente tecnologías simples, confiables y fáciles de aprender.

Sobre monitoreo inteligente: Considera muy valioso que un sistema híbrido pueda registrar:

• Horarios de levantarse, dormir y comer.
• Frecuencia de idas al baño.
• Rutinas diarias.
• Zonas de tránsito.
• Uso de luces.
• Adherencia a medicamentos.
• Ubicación y carga del celular.

Insights

1. La caída es una señal tardía, no el problema inicial

• Cuando alguien cae, normalmente el deterioro venía desarrollándose hace tiempo.
• Oportunidad: diseñar sistemas que detecten cambios previos en rutina, movilidad o conducta.

2. Cambiar de posición es más peligroso que caminar

• Levantarse, girar, agacharse, mirar arriba o incorporarse son momentos críticos.

3. El hogar cotidiano está lleno de micro amenazas invisibles

• Una mesa mal ubicada, una alfombra linda o una luz incómoda pueden generar accidentes graves.

4. Los datos diarios pueden salvar vidas

• El médico destaca valor en mapear hábitos: horas, desplazamientos, luces, celular, medicamentos.

5. Tecnología sí, pero familiar

• Si se siente compleja o riesgosa, será evitada.
• Oportunidad: El diseño debe parecer natural, simple y confiable.

Conclusiones generales

• Las caídas son uno de los problemas geriátricos más frecuentes y graves.
• Una primera caída multiplica el riesgo de nuevas caídas.
• El entorno del hogar es más modificable que la salud del paciente.
• Monitorear hábitos puede detectar deterioro antes del accidente.
• La aceptación tecnológica depende más de confianza que de edad.

Entrevistas a cuidadores

Declaración uso de IA: Se utilizó como ayuda para redactar y condensar textos. Y apoyo para conclusiones. Prompt: Condensa esta entrevista y dime los puntos importantes.

Insights

• El "tiempo muerto" es la mayor fuente de angustia: La ineficiencia de los sistemas actuales de comunicación es el problema central. Existe un miedo constante a que ocurra un accidente y el adulto mayor quede incomunicado por horas, como en casos reales donde han pasado hasta 24 horas sin recibir auxilio tras una caída.
• La tecnología actual depende de la proactividad del accidentado: Los celulares o botones de emergencia tradicionales fallan si el adulto mayor no puede alcanzarlos, se marea, o si su condición cognitiva (como el Alzheimer o la demencia) le impide usarlos correctamente.
• Deseo de monitoreo pasivo e inteligente: Los cuidadores necesitan sistemas que no dependan de la acción del adulto mayor. Proponen ideas basadas en tecnologías de activación automática por voz o sonido, similares a un monitor de bebé, que avisen de una emergencia sin presionar botones.
• Información preventiva frente a alertas reactivas: No solo quieren recibir notificaciones cuando ocurre una tragedia. Valoran enormemente recibir reportes diarios o periódicos sobre el bienestar general de su familiar (ritmo cardíaco, si durmió bien) para tener tranquilidad mental.

Conclusión

Los cuidadores cargan con una preocupación constante y sienten que los métodos actuales de monitoreo son reactivos, tardíos y deficientes. Para ellos, la solución ideal radica en un sistema híbrido que funcione en segundo plano. Necesitan tecnología ambiental y automatizada (sensores, monitoreo de signos, activación por voz) que elimine la barrera física o cognitiva del adulto mayor, asegurando así una alerta temprana e información constante sobre el estado de salud de sus seres queridos.

Entrevistas a adultos mayores

Insights

• La autonomía es su mayor tesoro: Los adultos mayores valoran profundamente su independencia y se enorgullecen de poder realizar sus rutinas domésticas sin ayuda. Mantener su hogar, cocinar o limpiar es visto como un símbolo de vitalidad y propósito.
• El miedo a las caídas es sinónimo de pérdida de libertad: Una caída no solo representa dolor físico, sino que es percibida como un evento catastrófico que limitaría su vida y autonomía. Varios entrevistados ya han sufrido caídas con consecuencias graves, como fracturas o prótesis, lo que refuerza este temor.
• Adaptación preventiva del entorno: Tienen plena conciencia de los riesgos en su hogar y actúan de forma preventiva. Toman medidas por iniciativa propia, como retirar alfombras para no tropezar o adaptar el sector de la ducha.
• La noche y los pasillos son puntos críticos: La oscuridad, sumada a la necesidad de ir al baño durante la madrugada, representa uno de los momentos de mayor vulnerabilidad y riesgo.
• Aceptación tecnológica condicionada a la simplicidad: Contrario al estereotipo, tienen una buena disposición hacia la tecnología y usan el celular diariamente para comunicarse, informarse o recordar medicamentos. Sin embargo, exigen que las nuevas aplicaciones sean simples, que vengan listas para usar y que no requieran configuraciones complejas.

Conclusión

Los adultos mayores entrevistados son personas funcionales y mentalmente activas que buscan prolongar su independencia el mayor tiempo posible. Cualquier solución tecnológica o de diseño enfocada en ellos no debe tratarlos con paternalismo, sino actuar como un facilitador invisible. Necesitan herramientas directas que les brinden seguridad sin alterar sus rutinas ni obligarlos a aprender interfaces complicadas.

Focus group

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Arquetipos

Mapas de empatía

Oportunidades de diseño

Gracias a la investigación previa, salidas a terreno y análisis de arquetipos surgen las siguientes oportunidades de diseño:

• 1. El "Recorrido Nocturno" Automatizado e Invisible

Las entrevistas confirman que el pasillo y el traslado nocturno para ir al baño representan una de las mayores vulnerabilidades. Incluso se relatan experiencias previas con luces automáticas que resultan muy valoradas. La oportunidad radica en que el sistema de iluminación adaptativa actúe de forma anticipada a los pasos del usuario. Al detectar que la persona se incorpora de la cama, una secuencia de luces ambientales debe guiar el camino con una intensidad tenue que no encandile ni altere la agudeza visual, resolviendo el riesgo de tropiezos sin requerir que el usuario interactúe con botones físicos o interruptores en la oscuridad.

• 2. Monitoreo Pasivo para eliminar el "Tiempo Muerto"

Para los cuidadores, la mayor angustia es la falta de comunicación rápida, existiendo el temor y la experiencia de que una persona quede inmovilizada por horas tras una caída sin poder avisar. Surge la clara necesidad de una tecnología pasiva, inspirada en la sensibilidad y respuesta automática de un monitor de bebé, que no dependa de la acción manual. El sistema de sensores de movimiento puede suplir esta carencia a través del diseño de la interacción: si la ruta de iluminación se activa hacia el baño, pero los sensores espaciales no registran el retorno a la habitación después de un margen de tiempo inusual, el sistema asume una anomalía y emite una alerta. Esto elimina por completo la carga física y cognitiva de tener que alcanzar un teléfono o presionar un botón de pánico en medio del estrés de un accidente.

• 3. App de Dos Modos: Tranquilidad Preventiva vs. Interfaz Silenciosa

El diseño de la aplicación debe responder a dos modelos mentales completamente distintos revelados en el estudio de campo:

• Modo Usuario (Adulto Mayor): La preferencia es absoluta hacia soluciones que vengan listas, predeterminadas y que requieran la menor intervención posible. Para ellos, la interfaz digital debe ser prácticamente silenciosa, delegando toda la complejidad a los sensores del hogar y dejando en la pantalla un acceso de emergencia central y simple, sin configuraciones complejas.
• Modo Cuidador: El sistema no debe limitarse a ser una alarma de tragedias. Los familiares valoran enormemente recibir información periódica sobre el bienestar de su ser querido. La oportunidad de servicio está en traducir los datos de los sensores en un reporte matutino automatizado (por ejemplo: "Noche tranquila, detectados dos levantamientos regulares al baño"). Esto transforma el sistema de una herramienta puramente reactiva a un acompañamiento preventivo que entrega paz mental diaria.

Service Blueprint

Prototipo inicial - baja fidelidad

La Propuesta: Un Sistema Híbrido

Para responder a la problemática, se diseñó un sistema híbrido que opera de manera simultánea en el espacio físico y en el entorno digital, compuesto por tres pilares fundamentales:

• Red Espacial Física: Un sistema de sensores de movimiento e iluminación automatizada que acompaña los desplazamientos del usuario en el hogar, previniendo accidentes y aportando certezas espaciales durante la noche.
• Interfaz del Usuario Adulto Mayor: Una aplicación con un modo de interacción simplificado, accesible y de alta visibilidad, diseñado específicamente para las capacidades cognitivas y motrices de la persona mayor, permitiéndole interactuar con su entorno sin fricciones.
• Interfaz del Cuidador: Un segundo modo dentro de la misma aplicación, pensado para la red de apoyo o cuidadores. Este canal permite un monitoreo remoto y sutil, transformando la información del sistema en tranquilidad para el entorno familiar.

El Diseño como Vínculo: A través de herramientas metodológicas del diseño de servicios e interacción, como storyboards de experiencia y partituras de interacción que coordinan las acciones de las personas, los diálogos y las respuestas del sistema, el proyecto da forma a un servicio continuo donde la tecnología no es un fin, sino un medio para el cuidado mutuo.

Partitura de interacción

Proyecto de Titulación

Prueba de concepto (PoC)

PoC - Adultos mayores

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Primera instancia

Declaración uso de IA: Se utilizó como ayuda para redactar y condensar textos. Y apoyo para conclusiones. Prompt: Condensa esta entrevista y dime los puntos importantes.

Insights

1. Interacción Nocturna

• Las usuarias valoran positivamente la iluminación de rutas hacia lugares como el baño o la cocina para evitar tropezar con muebles, zapatos u objetos.
• Interactuar con un celular durante la noche genera preocupación debido al uso de contraseñas y la complejidad de las interfaces.
• Sugieren alternativas de interacción más directas, como comandos de voz similares a Alexa, o interfaces en teléfonos adaptados que requieran lo justo y necesario sin contraseñas.

2. Carga Física y Cognitiva en la Evaluación de Riesgos

• Aunque la detección de riesgos mediante IA se considera una buena idea, el acto de tener que sacar fotografías activamente genera inquietud, especialmente pensando en personas con limitaciones físicas.
• Para confirmar que un riesgo detectado (como una alfombra doblada) fue solucionado, las usuarias prefieren la simplicidad de presionar un botón de "check" en lugar de tener que capturar una segunda fotografía de confirmación.
• Consideran que la evaluación fotográfica de los espacios no necesita ser muy frecuente, ya que en su rutina diaria de vivir solas o en pareja suelen mantener la casa ordenada.
• Ven más útil realizar estas evaluaciones de manera puntual y a demanda, como por ejemplo después de recibir la visita de familiares o nietos que puedan alterar el orden del hogar.

3. Delegación de Tareas

• Existen distintos niveles de disposición frente a la configuración tecnológica: una usuaria prefiere explícitamente que un cuidador o tercero le configure las rutas en la aplicación, mientras que otra muestra disposición a aprender a hacerlo por sí misma.

4. Privacidad en detección de Anomalías

• Existe una excelente recepción hacia la funcionalidad de IA que reconoce patrones de rutina y alerta sobre anomalías, como demoras inusuales al ir al baño.
• Las usuarias no perciben este monitoreo automatizado como una invasión a su privacidad, sino como una red de asistencia vital.
• Destacan la flexibilidad de que estas alertas puedan dirigirse a una red de apoyo a elección y de fácil acceso.

Conclusión

La validación con usuarias reales confirma que la propuesta central del sistema híbrido de iluminación y la aplicación dual tiene un alto valor percibido para la prevención de accidentes y la seguridad en el hogar. Las adultas mayores reconocen una necesidad real de mitigar riesgos durante sus rutas nocturnas y valoran enormemente el respaldo que otorga la detección de anomalías mediante IA, priorizando su tranquilidad y seguridad por sobre inquietudes de privacidad. Sin embargo, el mayor aprendizaje de esta instancia de interacción radica en la necesidad de reducir la fricción tecnológica y la carga cognitiva para el usuario principal.

Segunda instancia

Insights

• 1. Usuario Objetivo: Enfocado en adultos mayores autovalentes de 60 a 80 años. Prefieren autogestionar la configuración ahora, pero contemplan delegarla a sus cuidadores con el paso de los años.

• 2. Interacción por Voz vs. Táctil: En la noche, usar el celular genera fricción física (buscarlo, desbloquearlo, ponerse anteojos). Prefieren interactuar por voz, sonidos o activación automática. Además, descartan que hablarle al sistema moleste a su pareja, ya que priorizan la seguridad.

• 3. Accesibilidad Visual y UI: Rechazo total a interfaces saturadas de opciones o colores. Exigen un diseño minimalista, tipografía grande (≥ 24 px) y lenguaje 100% en español nativo (sin anglicismos).

• 4. Seguridad vs. Privacidad: El monitoreo pasivo de anomalías (como demorarse mucho en el baño) es bien recibido. La tranquilidad de alertar al cuidador ante caídas o emergencias nocturnas supera el pudor a la vigilancia.

• 5. Detección de Obstáculos por Eventos: El escaneo visual del hogar no se percibe como una rutina fija, sino reactivo a cambios puntuales (visitas de nietos, maletas de viaje, accesorios de mascotas o derrames).

• 6. Propuesta de Valor Principal: La guía lumínica nocturna es la función esencial y crítica del día a día, mientras que el escaneo de obstáculos se valora como un complemento secundario u ocasional.

PoC - Cuidadores

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Primera instancia

Declaración uso de IA: Se utilizó como ayuda para redactar y condensar textos. Y apoyo para conclusiones. Prompt: Condensa esta entrevista y dime los puntos importantes.

Insights

• 1. Percepción del Sistema: El valor principal radica en la tranquilidad de saber que el adulto mayor está seguro sin invadir su rutina. La aplicación se concibe como una herramienta de supervisión y auditoría remota para personas que viven solas.

• 2. Confianza en la IA y Validación Humana: Existe escepticismo sobre la infalibilidad de la IA para prevenir accidentes vitales (preocupación por peligros no detectados). Se exige transparencia y que la IA no sea una "caja negra", permitiendo que el cuidador revise o audite visualmente los diagnósticos.

• 3. El celular como Punto de Falla: Depender únicamente del teléfono genera riesgos (olvidos al despertar adormilado o quedar lejos del móvil tras una caída). Se valida la integración de dispositivos físicos o wearables pasivos (pulsera, collar, botón o sensores) de fácil acceso y sin pantallas.

• 4. Flujo de Alertas: Se rechaza el llamado directo inmediato a urgencias/ambulancias para evitar falsas alarmas. Se prefiere un triaje en dos pasos: 1) notificación al cuidador con ubicación para llamar y verificar el estado, y 2) botón de escalamiento a emergencias solo si no hay respuesta o se confirma el incidente.

• 5. Asignación de Roles y Autovalencia: El diagnóstico y corrección de riesgos en el hogar debe ser gestionado o auditado por el cuidador. Se confirma que el sistema está enfocado en adultos mayores autovalentes (no para casos de dependencia total o deterioro cognitivo severo).

Segunda instancia

Insights

• 1. Acceso Nocturno y "Zero-UI": Desbloquear el celular o buscar la aplicación a oscuras anula la utilidad del sistema. El encendido debe ser directo e inmediato, preferentemente mediante comandos de voz simples (ej. "prende las luces") o accesos directos que no exijan navegar por la pantalla.

• 2. Cobertura Espacial y Hardware Alternativo: Si ocurre una caída lejos del teléfono (baño, pasillo u otro piso), los comandos en pantalla o micrófonos del celular quedan inutilizados. Se propone sumar hardware complementario: wearables mínimos (colgante/tag con micrófono) o nodos de computación ambiental (ambient computing en ampolletas o sensores distribuidos con micrófonos de largo alcance).

• 3. Escaneo de Riesgos por 360°: Las fotos estáticas resultan tediosas y dejan puntos ciegos. Se valida la captura mediante video o barrido panorámico continuo (360) para reconocer obstáculos en una sola acción de forma contextual (tras recibir visitas, mover muebles o desempacar).

• 4. Jerarquía de Funcionalidades: Las prioridades se ordenan en: 1) Alerta de emergencia al cuidador (máxima prioridad), 2) Guía lumínica nocturna (alta prioridad) y 3) Evaluación de riesgos (secundaria/complementaria). Además, se aprueba que el sistema transfiera la gestión del rescate al cuidador en lugar de obligar al usuario accidentado a realizar llamadas complejas.

• 5. Privacidad y Sistema Libre de Cámaras: Se respalda prescindir de cámaras de vigilancia para proteger la intimidad del adulto mayor autovalente, siempre que la detección de anomalías y los comandos de voz operen con total cobertura y fiabilidad en todo el hogar.

Conclusiones clave

• Consenso en el nicho de autovalencia (60 a 80 años): Ambos perfiles validan enfocar el sistema en adultos mayores autovalentes e independientes cognitivamente. Para rangos etarios superiores (80–90+ años) o con demencia avanzada, ambos grupos coinciden en que se requieren sistemas asistenciales distintos.
• El celular como punto crítico de falla: Tanto usuarios como cuidadores identifican que confiar exclusivamente en desbloquear una app a oscuras es inviable: intervienen factores como la falta de anteojos, contraseñas, lentitud y la distancia física al teléfono durante una caída.
• La privacidad es valorada: La detección pasiva de anomalías (demorarse en el baño o inactividad) no es percibida como invasión, sino como una red de seguridad indispensable que entrega tranquilidad a ambas partes.
• Jerarquía de funcionalidades: La guía lumínica nocturna y las alertas de emergencia son el núcleo esencial diario, mientras que el reconocimiento visual de riesgos se consolida como una herramienta preventiva eventual.

Nuevas oportunidades de diseño

Ajustes críticos para la fase de diseño UX

Interacción nocturna "cero-UI" y por voz:

• Reemplazar la necesidad de navegar por menús nocturnos por comandos de voz directos (modelo Alexa) o activaciones automáticas por sensores ambientales.
• Diseñar un widget de acceso directo o activación por voz desde la pantalla de bloqueo sin requerir PIN o huella.

Ecosistema espacial y cobertura de hardware:

• Resolver el problema de la distancia física al celular (ej. casas de dos pisos o baños) mediante nodos ambientales receptores (como ampolletas con micrófono o repetidores) o complementos físicos pasivos tipo tag/collar.

Flujo de emergencia en dos pasos:

• Evitar que la app despache servicios de urgencia automáticamente para prevenir falsas alarmas.
• La alerta debe notificar al cuidador con ubicación y llamada directa al usuario; el cuidador es quien escala a urgencias desde su interfaz si no obtiene respuesta.

Evolución del escaneo de riesgos a 360°:

• Reemplazar la captura de fotos estáticas por un panorámico continuo con la cámara para evitar puntos ciegos.
• Integrar explicación que justifique el riesgo (por qué una alfombra doblada o agua en el suelo es peligrosa) y un flujo de verificación visual ágil.

Ajustes críticos para la fase de diseño UI

Perfil Adulto Mayor

• Accesibilidad visual extrema: Tipografías grandes, contrastes altos, diseño limpio sin saturación de elementos ni menús complejos.
• Configuración delegable: Permitir que la vinculación y personalización de rutas sea realizada fácilmente por el cuidador o explorada a su propio ritmo por el usuario.
• Activación por eventos: Eliminar notificaciones periódicas rígidas para el escaneo de riesgos; enfocar el llamado a la acción tras recibir visitas o cambios en el hogar.

Perfil Cuidador

• Actualización de estado: Indicador visual directo que comunique el estado de reposo y normalidad del hogar sin necesidad de revisar registros detallados paso a paso.
• Módulo de auditoría de habitabilidad: Interfaz comparativa (Antes vs. Después) donde la IA detecte el obstáculo y el cuidador pueda supervisar o validar la corrección del espacio.
• Centro de acción en emergencias: Pantalla de alerta de alto contraste que despliegue de forma prioritaria la ubicación, la zona del incidente y accesos rápidos de llamada o asistencia externa.

3 Capas del Sistema - El ciclo de prevención

Las caídas y accidentes nocturnos no son hechos fortuitos que ocurren en un instante: son el resultado de una cadena de factores espaciales, temporales y ambientales. Por eso, el sistema no interviene en un solo punto, sino que opera como un ciclo continuo de 3 capas temporales interconectadas: Diagnosticar el espacio (Antes), Acompañar el movimiento (Durante) y Responder a la emergencia (Después).

1. Fase ANTES: Concientización de riesgos

• Qué es: La preparación preventiva del entorno físico antes de cualquier desplazamiento.
• Cómo opera: Mediante la IA de Visión Espacial integrada en la cámara nativa del teléfono, el usuario realiza un escaneo 360° para detectar obstáculos y riesgos.
• Conexión en el sistema: Establece las "zonas libres de peligro". La iluminación nocturna solo es segura si el suelo que alumbra está despejado de riesgos físicos.

2. Fase DURANTE: Acompañamiento nocturno

• Qué es: La interacción ambiental no invasiva mientras el adulto mayor se traslada en la noche.
• Cómo opera: Se activa sin pantallas mediante voz, proyectando luz cálida progresiva. En paralelo, la IA de Series Temporales registra de forma invisible los tiempos estándar de tránsito (ej. duración regular en el baño).
• Conexión en el sistema: Las ampolletas conectadas no son solo luminarias: actúan como nodos de sensor pasivo que alimentan de telemetría a la IA sin necesidad de instalar cámaras invasivas.

3. Fase DESPUÉS: Respuesta y seguimiento

• Qué es: La activación de los protocolos de auxilio y asistencia ante incidentes.
• Cómo opera: Se activa por dos vías: de forma pasiva cuando la Fase Durante detecta una anomalía estadística (ej. 45 minutos sin retornar a la cama) o por el usuario (botón SOS o comando de voz).
• Conexión en el sistema: Transfiere la gestión del incidente a la interfaz del cuidador con datos contextualizados (zona del hogar, tiempo transcurrido), permitiendo verificar por llamada antes de escalar a servicios de emergencia.

La Inteligencia Artificial como hilo conductor del sistema

El sistema no le pide al adulto mayor que ingrese datos ni vigila su vida con cámaras. En su lugar, la IA une dos flujos de datos complementarios: comprende el espacio físico mediante visión computacional preventiva (Antes) y comprende la rutina temporal mediante el análisis pasivo de los patrones de luz (Durante). Cuando la IA temporal detecta una anomalía estadística en la rutina nocturna, activa de inmediato la capa de respuesta hacia el cuidador (Después). Las tres funciones están unificadas porque son las entradas y salidas de un mismo modelo de cuidado predictivo.

• Articulación de Datos: La IA une el mundo físico y el digital; transforma el escaneo de la cámara (datos visuales) y el encendido de las luces (datos de tiempo) en un modelo predictivo continuo de habitabilidad.
• Interdependencia Funcional: La alerta (Después) depende de la desviación de la luz (Durante), y la efectividad de la luz depende de que la ruta haya sido diagnosticada previamente (Antes). No son tres herramientas aisladas, sino un único ciclo de protección proactiva.

PiX - 3 fases

PiX - Fase 1: Concientización de riesgos

Esta partitura relata la historia de usuario del onboarding e instalación del sistema. Muestra cómo el adulto mayor o cuidador vincula el hardware en la habitación y utiliza la interfaz móvil para realizar un escaneo 360° del entorno. El flujo termina con el usuario, asistido por el diagnóstico de la IA de visión espacial, corrige los riesgos físicos del suelo y certifica la habitación como un "espacio seguro", estableciendo la línea base para el sistema híbrido.

Sub-PiX - Fase 1: Onboarding y Perfil

PiX - Fase 2: Acompañamiento nocturno

Esta partitura ilustra la interacción durante la rutina nocturna. La historia de usuario se centra en la autonomía del adulto mayor: al despertar, solicita asistencia únicamente mediante un comando de voz, sin necesidad de manipular pantallas. El sistema responde con iluminación dirigida para un tránsito seguro, mientras recopila datos telemétricos de manera silenciosa e invisible para aprender la rutina habitual.

PiX - Fase 3: Respuesta y seguimiento

Esta partitura mapea el flujo crítico de auxilio frente a una anomalía o emergencia. La historia de usuario muestra la escalada de la emergencia desde la perspectiva del cuidador, quien recibe una alerta prioritaria en su celular. El flujo detalla cómo el sistema puentea la comunicación directa para evaluar la gravedad, permite escalar la urgencia a servicios médicos e ilumina el entorno físico para facilitar la asistencia presencial.

Kit Físico - Instalación

Benchmark de manuales

Manuales existentes	Ventajas	Desventajas	Considererar para mi manual
IKEA – Instrucciones de montaje	En vez de presentar instrucciones completas muestra secuencias visuales. Identifica piezas antes de comenzar y usa ilustraciones, cantidades, flechas y acciones concretas	Suprime completamente el texto. Para una persona mayor y una instalación tecnológica conviene combinar imágenes + texto breve	Inventario visual de la caja, ilustración limpia, acciones representadas visualmente, pasos calros
LEGO – Instrucciones de construcción	Secciona claramente los pasos. Cada paso muestra exactamente qué cambia respecto al anterior. Deja claro cuántas piezas aparecen en cada paso y desde qué ángulo se muestra la construcción	La enorme cantidad de páginas, es muy formato detenido y lento de leer	Una acción principal por paso, consistencia, mostrar el resultado esperado después de cada acción
Philips Hue	Referente directo: producto físico de iluminación inteligente + instalación + configuración digital. Utiliza QR, reconocimiento de dispositivos y app para continuar la experiencia	Depende bastante de la interacción con la app y códigos QR durante la instalación, lo que puede resultar menos intuitivo para usuarios con baja familiaridad digital.	Claridad del puente objeto físico al celular, reconocimiento de la ampolleta y descarga/acceso a la app
Ring Alarm	No solo explica cómo instalar sensores: muestra dónde conviene ubicarlos dentro de una vivienda mediante diagramas de planta	El nivel técnico y la cantidad de configuraciones de seguridad	Para micrófonos/sensores, agregar una recomendación de donde ubicarlos con un esquema sencillo de dormitorio, pasillo y baño
Google Nest Protect	Empieza indicando qué se necesita antes de instalar, después acompaña físicamente la instalación y deriva tareas complejas a la app	Sobrecargar el manual con excepciones y advertencias técnicas	Una etapa previa de preparación que indique qué necesita el usuario antes de comenzar la instalación
IKEA DIRIGERA / Home smart	Separa muy claramente el dispositivo físico del ecosistema digital: el hardware se instala y la configuración detallada continúa en IKEA Home smart	Explica dentro del papel las funciones completas de la aplicación. Eso corresponde al onboarding digital	Que el manual físico termine donde comienza la app

IKEA – Instrucciones de montaje

IKEA es una empresa de mobiliario y productos para el hogar que comercializa muchos de sus muebles en formato desarmado, por lo que sus productos incluyen manuales de montaje que guían al usuario paso a paso durante el armado.

LEGO – Instrucciones de construcción

LEGO es una marca de juegos de construcción compuestos por piezas modulares que se ensamblan para crear distintos objetos, personajes o estructuras. Sus instrucciones acompañan visualmente al usuario durante todo el proceso de construcción.

Philips Hue

Philips Hue es un sistema de iluminación inteligente compuesto por ampolletas, lámparas y otros dispositivos conectados que pueden configurarse y controlarse mediante una aplicación móvil para personalizar la iluminación del hogar. Su manual incluye instrucciones de instalado físico + configuración digital.

Ring Alarm

Ring Alarm es un sistema de seguridad para el hogar compuesto por dispositivos como sensores de movimiento, sensores de puertas y ventanas, alarmas y otros componentes que se instalan en distintos puntos de la vivienda y pueden gestionarse digitalmente. Su manual incluye recomendaciones de ubicación de sensores mediante diagramas de planta del hogar.

Google Nest Protect

Google Nest Protect es un detector inteligente de humo y monóxido de carbono diseñado para instalarse dentro del hogar. Además de detectar situaciones de riesgo, puede conectarse con una aplicación para informar al usuario sobre el estado del dispositivo y posibles alertas. Su manual acompaña la instalación física indicando que se necesita antes de instalar y luego deriva a la app.

IKEA DIRIGERA / Home smart

IKEA DIRIGERA es un hub que permite conectar y gestionar distintos dispositivos inteligentes del hogar, como luces, persianas o sensores. Su configuración y control se complementan mediante la aplicación IKEA Home smart.

Manual de instrucciones

A partir del análisis de los referentes se determina desarrollar un manual predominantemente visual pero acompañado por instrucciones textuales breves. Se rescata de IKEA la identificación gráfica de componentes, de LEGO la fragmentación progresiva de las acciones, de Ring la representación del contexto doméstico para orientar la ubicación de los sensores y de sistemas de hogar inteligente como Philips Hue, Google Nest e IKEA DIRIGERA, la continuidad entre instalación física y configuración digital. De esta manera, el manual no busca explicar el funcionamiento completo del sistema, sino acompañar al usuario durante la preparación e instalación de sus componentes físicos y conducirlo, una vez finalizada esta etapa, hacia el onboarding de la aplicación.

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