ppHace dos años empezamos Vaib con una obsesión: ¿por qué es tan difícil que el comercio local gane frente a la comodidad de las apps de siempre? /p pDespués de cientos de conversaciones con usuarios y comerciantes, y de pivotar cuando los datos nos decían que no, llegamos a una conclusión: la sostenibilidad no mueve el comportamiento de compra. La salud, la conveniencia y el tiempo, sí. /p pY descubrimos algo más importante: la gente no compra en el comercio local porque quiera ir al súper. Lo hace porque el comercio local tiene dos fricciones que nadie ha resuelto todavía. /p pLa primera es cognitiva: decidir qué cocinar, hacer la lista, recordar qué falta, saber qué tiene la frutería del barrio. Es un trabajo mental que se repite tres veces por semana y que el supermercado online ha convertido en dos clics. El comercio local no tiene eso. /p pLa segunda es logística: coordinar horarios, saber si tienen lo que necesitas, combinar varias tiendas, recoger en sitios distintos. El supermercado lo resuelve con entrega a domicilio. El comercio local no. /p pPor eso estamos construyendo Vaib: un asistente urbano con IA que elimina las dos fricciones. El usuario expresa una intención — "quiero comer sano esta semana" — y Vaib le genera la planificación de comidas, la lista de la compra, localiza los ingredientes en comercios cercanos, y facilita la recogida con taquillas inteligentes o en los propios establecimientos. /p h3La realidad sin filtros /h3 pLo que ya sabemos: /p ulliEstudio cuantitativo con 811 personas en 6 ciudades que confirma el caso de uso ganador del MVP /liliEl perfil que más sufre este problema — responsable de compra, trabajo a tiempo completo, hijos menores de 12 años — siente ese dolor con una intensidad de 4 sobre 5, tres veces por semana /liliYa pide a domicilio, ya usa herramientas para ello, y su satisfacción con esas herramientas es del 67% /liliValidación cualitativa con más de una decena de entrevistas en profundidad y focus groups /lili150K€ en financiación confirmada /liliEquipo técnico con arquitectura en desarrollo e integraciones ya en marcha /li /ul pEl riesgo que no está resuelto — y que necesitas entender antes de aplicar: /p pSolo el 19% de la muestra pagaría por algo así hoy, y solo el 31% es realmente el perfil de alto dolor. Aunque mejoremos la conveniencia del comercio local, sigue siendo una hipótesis sin validar que la gente vaya a cambiar sus hábitos. Estamos compitiendo contra Glovo, Mercadona online y los súpers de siempre — jugadores con mucho más capital y logística montada. Puede que el cambio de comportamiento sea parcial — por categoría de producto, no todo o nada.



Eso es exactamente lo que necesitamos entender antes de construir nada. /p h3¿Eres tú la persona que buscamos? /h3 pTe va a encantar este trabajo si: /p ulliTe emociona más entender por qué alguien hace algo que decidir cómo se ve el botón /liliPrefieres sentarte con un usuario real 45 minutos antes que adivinar lo que quiere /liliCuando algo no funciona en un prototipo, tu primera reacción es "¿qué insight nos estamos perdiendo?" y no "¿qué color le pongo?" /liliDisfrutas tirando a la basura un diseño entero porque el research te dijo que ibas por mal camino /liliSabes distinguir lo que un usuario dice que haría de lo que realmente hace — y entiendes por qué esa diferencia lo cambia todo /liliTe atrae un proyecto donde el riesgo está sobre la mesa desde el principio, no escondido debajo de una deck bonita /liliNecesitas un brief cerrado y completo antes de empezar a trabajar /liliTu portfolio son solo pantallas bonitas sin research ni testing detrás /li liTe incomoda hacer entrevistas o moderar sesiones con desconocidos /liliPrefieres pulir una UI ya validada que descubrir qué hay que construir /liliTe frustra que las prioridades cambien según lo que aprendemos del usuario /liliBuscas la estabilidad de un equipo de producto ya grande y con procesos asentados /li /ul h3Lo que harás /h3 pEn investigación — el corazón del rol: /p ulliDiseñar la investigación y reclutar usuarios para entrevistas en profundidad sobre el caso de uso ganador del MVP /liliHacer las entrevistas tú mismo/a — no es un encargo que deleguemos /liliDetectar cuándo una respuesta es solo una opinión y cuándo es un comportamiento real que vale oro /liliSintetizar en personas, journey maps y mapas de oportunidad que cualquiera del equipo pueda entender /liliDiseñar experimentos que te digan si el cambio de comportamiento hacia comercio local es real — no solo intención declarada /li /ul pEn diseño: /p ulliTraducir esos insights en el flujo conversacional de Vaib: cómo expresa el usuario lo que quiere, cómo responde el sistema /liliWireframes y prototipos navegables en Figma, sin obsesionarte con el pulido visual antes de validar la lógica /liliDiseñar el protocolo de test de usabilidad, reclutar usuarios, moderar las sesiones /liliIterar el prototipo sin apego: si dos rondas de testing dicen que algo no funciona,



se cambia /li /ul pSiempre: /p ulliCompartir lo que aprendes con el equipo técnico para que las decisiones de producto estén bien informadas /liliSaber explicar el "por qué" de cada decisión de diseño sin caer en la jerga /liliAyudarnos a decidir qué construir primero y qué dejar para más adelante /li /ul h3Lo que necesitas tener /h3 ulliExperiencia real de +5 años combinando investigación de usuarios y diseño de producto /liliHaber diseñado y ejecutado tú mismo/a entrevistas en profundidad — no solo participado o leído los informes de otra persona /liliTener casos de 0→1 Product Design /liliSaber que una entrevista preguntando "¿cambiarías a comercio local?" no te dice nada práctico, y saber qué preguntar en su lugar /liliFluidez real en Figma: wireframing, prototipado, flujos de navegación /liliHaber diseñado y moderado tests de usabilidad con usuarios reales, y haber cambiado un diseño concreto por lo que aprendiste ahí /li liPortfolio con proceso visible: journey maps, wireframes de baja fidelidad, notas de testing, y cómo cambió el diseño después — no solo el resultado final pulido /liliComodidad trabajando sin brief cerrado en un contexto donde las hipótesis pueden ser falsas /li /ul pLo que nos enamora: /p ulliFormación en antropología, psicología o ciencias del comportamiento /liliExperiencia diseñando productos conversacionales o con IA /liliExperiencia en apps de consumo en food, salud, bienestar o movilidad urbana /liliHaber trabajado en una startup en fase de validación temprana donde tuviste que descubrir qué construir desde cero /liliHaber visto que alguien dijo que usaría un producto y luego no lo hizo — y haber aprendido algo de eso /liliCastellano o catalán nativo /liliProyecto por fases, precio cerrado por entregables, pago por hitos /liliDedicación de 3-4 días/semana durante 8-10 semanas activas /liliPosibilidad real de continuidad — fase de UI de alta fidelidad o incorporación más estable — si el MVP tracciona /liliTrabajo híbrido: presencial en Barcelona para entrevistas, síntesis y testing; remoto para el resto /li /ul pLo intangible — pero más valioso: /p ulliVas a definir cómo se construye el primer producto real de Vaib /li liTrabajarás directamente con el co-CEO, sin capas intermedias /li liVas a ver tus decisiones validadas o tumbadas por usuarios reales en semanas, no en meses /li liEl riesgo es real, el impacto también /li /ul pPD: Si después de leer esto ya estás pensando en cómo diseñarías la investigación para validar si el cambio de comportamiento es real, ya estás en la mentalidad correcta /p /p #J-18808-Ljbffr

📌 Lead Product Designer (Research + Design) (Barcelona)
🏢 Vaib
📍 Barcelona