GLYPHS APP

Resumen

La elección tipográfica suele ser intuitiva pero pocas veces informada; los diseñadores eligen por intuición, no por estructura. Lo abordé construyendo una plataforma basada en la clasificación Vox–ATypI, que da a los usuarios un marco lógico para explorar e identificar tipografías, junto a una capa de reconocimiento con IA.

Contribución

• Investigación
• Diseño de producto con IA
• Diseño UX/UI

Herramientas

• Figma
• Adobe XD
• Wireframes
• Prototipado
• Renderizado 3D
• Reconocimiento tipográfico con IA
• Pruebas de usabilidad
• Investigación documental

Métodos

• Proceso de diseño Double Diamond
• Análisis comparativo de sistemas tipográficos
• Investigación con usuarios y síntesis de hallazgos
• Wireframes y prototipos centrados en el usuario
• Pruebas visuales iterativas en distintas pantallas

Puntos de dolor

• Opacidad de la clasificación

  Los sistemas tipográficos pocas veces se explican allí donde trabajan los diseñadores.

• Fricción en el descubrimiento

  Encontrar alternativas a una tipografía exige una búsqueda manual y dispersa.

• Ambigüedad visual

  Las tipografías parecidas no tienen una diferenciación estructural clara para los no especialistas.

• Fragmentación de herramientas

  La identificación y la clasificación viven en herramientas completamente separadas.

• Distancia teórica

  El conocimiento tipográfico académico no se traslada a los contextos prácticos de diseño.

Definición del problema

«Los diseñadores eligen tipografías cada día sin un lenguaje compartido; el sistema que define qué es una tipografía sigue siendo invisible para la mayoría de quienes las usan.»

Investigación

• Proceso

  Double Diamond

• Identificación

  Opportunity Areas

• Entrevista

  Anonymous Interview

• Fotografías

  Some Photographs

• Usuarios

  User Personas

• Trayectoria

  Customer Journey

Hallazgos clave

• System Blindness

  Conocimiento no adquirido

  68%

  La mayoría de diseñadores se fían solo de la memoria visual y nunca estudiaron la clasificación tipográfica formal durante su formación.

• Alternative Gap

  Barrera de descubrimiento

  74%

  Cuando buscan alternativas tipográficas, los diseñadores buscan por el nombre y no por criterios estructurales o estilísticos.

• Visual Learning

  Señal de preferencia

  81%

  Los usuarios prefieren entender las categorías tipográficas a través de ejemplos de glifos que con definiciones anatómicas escritas.

Glyphs como solución

Glyphs convierte un sistema de clasificación centenario en una plataforma visual y navegable que hace que descubrir tipografías sea estructurado e inmediato.

Flujo de usuario

Resultado

• Lenguaje visual 3D

  • Representé cada categoría con una «g» escultórica en 3D para que las familias tipográficas abstractas fueran tangibles al instante.
  • El tratamiento inflado y material transmite el carácter de cada categoría sin una sola palabra de descripción.

• Profundización por categoría

  • Cada ficha muestra los rasgos anatómicos que definen una categoría en un lenguaje claro y conciso bajo el titular.
  • Descriptores como «monolineal» o «basada en formas geométricas perfectas» sustituyen la jerga por hechos observables.

• Señalización del estado activo

  • Un resaltado magenta en «Clasiques» comunica el estado seleccionado al instante, sin iconos ni etiquetas adicionales.
  • Elegí un color de alto contraste en lugar de cambios sutiles de borde para que la categoría activa se lea de un vistazo durante la navegación rápida.

Conclusión

Glyphs demuestra que la teoría tipográfica no tiene que simplificarse para ser accesible; tiene que diseñarse.