Artículo

Ingeniería De Software

02 de octubre de 2026

Experiencia de usuario en juegos digitales: desarrollo y evaluación técnica de interfaces interactivos

Experiencia de Usuario en Juegos Digitales: Desarrollo y Evaluación Técnica de Interfaces Interactivas

Enzo Rocha dos Santos; Ana Paula Françoso

DOI: 10.22167/2675-6528-202602865

Artículo derivado del Trabajo de Conclusión de Curso (TCC), con contenido basado en el trabajo original del alumno y adaptado al formato editorial de la Revista E&S con el apoyo de la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege para síntesis y organización textual.

Resumen

La investigación investigó la aplicación de principios de Experiencia de Usuario (UX) en el desarrollo de interfaces de juegos digitales, considerando la relación entre interacción humano-sistema y rendimiento técnico. El estudio abordó el problema de cómo las decisiones de interfaz y arquitectura pueden influir en la previsibilidad de las interacciones y la eficiencia del sistema. El objetivo fue analizar cómo las decisiones de interfaz y arquitectura de interacción podrían influir en la eficiencia y la previsibilidad del comportamiento del sistema en juegos digitales. Para ello, se desarrolló un estudio de caso instrumental, de naturaleza aplicada y enfoque comparativo, basado en dos versiones de un prototipo jugable en Unreal Engine 5: una versión Base y una versión con UX mejorada. Las versiones mantuvieron el mismo escenario, mecánicas y objetivos, mientras que los cambios se concentraron en la interfaz y la arquitectura de interacción. La evaluación se realizó mediante criterios técnicos de usabilidad, basados en las heurísticas de Nielsen y principios de Norman, un recorrido estandarizado de tareas y métricas técnicas obtenidas con Unreal Insights. La versión UX mejorada presentó una reducción del 44,6% en el tiempo de carga inicial, una reducción del 28,4% en el tiempo medio de interacción con objetos, un aumento del FPS medio de 89 a 120 fotogramas por segundo y una reducción de la latencia media por fotograma de 11,2 a 8,3 ms. Los resultados indicaron ganancias técnicas asociadas a las intervenciones de interfaz y arquitectura, aunque la repercusión subjetiva en la experiencia del jugador aún necesita validación con usuarios. Se concluyó que la integración entre principios de UX, arquitectura de interacción e instrumentación técnica constituye un enfoque viable para la evaluación y el refinamiento de prototipos de juegos digitales.

Palabras clave: Ingeniería de Software; Experiencia de Usuario; Interfaces de Juegos; Prototipado; Usabilidad.

1. Introducción

El mercado de videojuegos en Brasil ha mostrado un crecimiento acelerado, con un aumento del 177% en el número de estudios de desarrollo de videojuegos entre los años 2018 y 2023, según datos de la Asociación Brasileña de Desarrolladores de Videojuegos y ApexBrasil (2023). Además, el país se posiciona como el décimo mercado mundial de videojuegos, moviendo 2.7 mil millones de dólares en 2022 (Newzoo, 2022). Este escenario de expansión resalta la creciente importancia de la experiencia del jugador en el desarrollo de videojuegos, donde la organización de diseños, menús y mecanismos de retroalimentación visual y sonora son cruciales para la interacción entre el jugador y las interfaces digitales.

Desde esta perspectiva, los juegos digitales son sistemas interactivos complejos implementados en software, que abarcan múltiples subsistemas para renderización gráfica, lógica de operación y física (Gregory, 2018). Las interfaces y flujos de interacción en estos sistemas establecen la comunicación entre el jugador y el sistema, abordando cuestiones de ingeniería de software y calidad de la interacción (BNDES, 2016). A diferencia de una perspectiva puramente estética, esta interacción puede ser evaluada por criterios de usabilidad, como claridad, previsibilidad y eficiencia (Nielsen, 1993; ISO 9241-210, 2019). El diseño centrado en el usuario, a su vez, considera las características, necesidades y limitaciones de las personas en el desarrollo de sistemas interactivos (Norman, 2024), permitiendo que la Experiencia del Usuario (UX) sea incorporada para estructurar la interacción y orientar decisiones de interfaz y comportamiento del software.

En las fases iniciales del desarrollo de juegos digitales, las evaluaciones técnicas son fundamentales para identificar problemas de interfaz antes de las pruebas con usuarios finales. Los enfoques de evaluación de UX en juegos pueden combinar criterios de usabilidad y métodos específicos del dominio para identificar problemas durante el proceso de desarrollo (Mylly et al., 2019; Desurvire; Wiberg, 2009). La identificación temprana de problemas de UX permite el refinamiento de las decisiones de interacción antes de etapas de validación posteriores (Hodent, 2017). En este contexto, aspectos como la eficacia, la previsibilidad y la prevención de errores son elementos esenciales en el análisis de la interacción humano-sistema (Nielsen, 1993).

La evaluación en este trabajo se limitó a una etapa técnica previa a las pruebas con usuarios, centrándose en la observación de aspectos técnicos de la interfaz y del comportamiento del sistema. Esta delimitación permite investigar cómo las decisiones de UX pueden ser incorporadas al proceso de desarrollo y evaluadas mediante criterios técnicos y métricas de rendimiento. Mecanismos como affordances, feedback y mapeo son importantes para comunicar al usuario las posibilidades de acción y las respuestas del sistema (Norman, 2024). La experiencia del usuario, por lo tanto, puede ser analizada por criterios técnicos y métricas de rendimiento durante el ciclo de desarrollo (Nielsen, 1993; Norman, 2024; ISO 9241-210, 2019; Hodent, 2017).

Las altas barreras de entrada, como la complejidad excesiva de los controles o la ausencia de señales claras de interacción, pueden dificultar la comprensión inicial del sistema. El concepto de Game Approachability aborda la reducción de la complejidad inicial y la organización progresiva de las mecánicas, buscando una curva de aprendizaje más predecible y equilibrada (Bernhaupt et al., 2015). Desde esta perspectiva, los juegos digitales son sistemas interactivos estructurados por reglas, eventos y estados que regulan la comunicación entre el jugador y el software. Cada acción del usuario activa rutinas internas que procesan la entrada y generan respuestas perceptibles en la interfaz o en el entorno del juego (Schell, 2019). Esta concatenación entre entrada, procesamiento y respuesta es central para la experiencia interactiva, influyendo en la claridad y la previsibilidad de las mecánicas implementadas.

El diseño de juegos, por lo tanto, no se limita a la elaboración de desafíos, sino también a la organización coherente de las estructuras de interacción, integrando elementos visuales, sonoros y táctiles para favorecer la comprensión y la fluidez de la experiencia (Swink, 2008; Rogers, 2010). La organización de los elementos de interfaz y de los sistemas de control debe permitir que el jugador comprenda sus posibilidades de acción y reciba respuestas adecuadas, contribuyendo a la percepción de control durante el juego (Swink, 2008; Rogers, 2010). La experiencia del usuario atraviesa diferentes etapas del desarrollo, desde la concepción técnica hasta la validación empírica. El uso de game engines, como Unreal Engine, permite incorporar principios de diseño centrado en el usuario desde las fases iniciales del proyecto por medio de la prototipación, instrumentación del sistema y evaluación técnica de las interacciones (Bond, 2014). Recursos como Blueprints, UMG y Unreal Insights en Unreal Engine 5 permiten implementar mecanismos de interfaz, registrar eventos y analizar el comportamiento del sistema durante la ejecución (Bond, 2014).

Considerando la problemática de cómo las decisiones de interfaz y arquitectura de interacción pueden influir en la eficiencia y la previsibilidad del comportamiento del sistema en juegos digitales, y la necesidad de evaluar técnicamente estas decisiones en etapas iniciales de desarrollo, este trabajo propone el desarrollo y el análisis comparativo de dos versiones de un mismo sistema interactivo de juego, una Versión Base y otra Versión UX, manteniendo equivalentes el escenario, las mecánicas y los objetivos del prototipo. La evaluación se realiza por medio de criterios técnicos de usabilidad basados en las heurísticas de Nielsen y principios de UX, un recorrido estandarizado de tareas orientado por principios del recorrido cognitivo y métricas de rendimiento obtenidas directamente del game engine. Se busca investigar cómo las decisiones de interfaz y de arquitectura de interacción, comprendidas como estructura de eventos, flujos de procesamiento y mecanismos de feedback, pueden influir en la eficiencia y la previsibilidad del comportamiento del sistema en juegos digitales.

2. Material y Métodos

La investigación se caracterizó por ser de naturaleza aplicada, con un enfoque comparativo y predominantemente cuantitativo en la etapa de evaluación técnica. El diseño adoptado fue el de un estudio de caso instrumental, teniendo como objeto empírico el desarrollo y análisis de un prototipo jugable de juego digital. Este prototipo se desarrolló en Unreal Engine 5 (UE5) y se investigó mediante la comparación entre dos versiones: una Versión Base y una Versión UX mejorada.

Ambas las versiones del prototipo mantuvieron equivalencia en cuanto al escenario, las mecánicas y los objetivos fundamentales del juego. Las intervenciones se concentraron en la organización de la interfaz y en la arquitectura de interacción. El estudio no involucró reclutamiento de participantes, manipulación de variables sobre sujetos o medición de respuestas subjetivas, enfocándose en una comparación técnica y exploratoria del desempeño del sistema.

Para el diseño de los prototipos, se desarrollaron dos versiones jugables en Unreal Engine 5. La Versión Base fue concebida con una interfaz funcional mínima, sin la aplicación sistemática de principios avanzados de usabilidad. Sus elementos de interfaz, menús e interacciones fueron diseñados para garantizar la operación básica del sistema, sin optimizaciones relacionadas con la claridad de acciones, retroalimentación u organización visual.

En contraste, la Versión UX se desarrolló a partir de la aplicación deliberada de principios de usabilidad descritos en la literatura. Se incorporaron affordances visuales explícitos, retroalimentación inmediata a las acciones del usuario, mapeo consistente entre controles y efectos, y organización visual orientada a la previsibilidad de la interacción. Se adoptaron estrategias para garantizar tiempos de respuesta inferiores a 400 ms, con optimizaciones en la arquitectura de eventos y en el procesamiento de las interacciones, utilizando el umbral de Doherty como referencia para la percepción de fluidez (Doherty; Sorenson, 1982).

La interfaz de la Versión Base se implementó a través del sistema UMG y la programación visual con Blueprints, contemplando un menú principal, una HUD simplificada y un sistema básico de interacción con objetos en el escenario. El menú principal se compuso de acciones esenciales de navegación, implementadas de forma directa, sin la utilización de feedbacks visuales dinámicos o refuerzos perceptivos adicionales, limitándose a la funcionalidad básica necesaria para la operación del sistema.

La lógica interactiva del menú principal de la Versión Base se estructuró a partir de eventos básicos del sistema UMG. La inicialización del menú se produjo a través del evento “Event Construct”, responsable de la activación de un audio ambiental simple. Las acciones asociadas a los botones Iniciar y Salir se implementaron de forma directa, activando la carga del nivel principal del juego y el cierre de la aplicación, sin mecanismos adicionales de retroalimentación visual, sonora o de confirmación de estado.

El sistema de interacción del personaje en la Versión Base se inició a partir de un evento de entrada del jugador, que activó una función “Line Trace By Channel” desde la cámara para la detección de objetos interactivos. Tras la detección, se realizaron validaciones secuenciales de la existencia del objeto y de la implementación de la interfaz de interacción. Los actores interactivos correspondieron a las clases “BP_Item” y “BP_Door”.

La versión UX mejorada se desarrolló a partir de la estructura funcional de la Versión Base, incorporando intervenciones para mejorar la claridad de la interfaz, la previsibilidad de las interacciones y la comunicación entre el jugador y el entorno. Las modificaciones se centraron en la reestructuración técnica de las interfaces, los flujos de interacción y la arquitectura de respuesta del sistema, fundamentadas en heurísticas de usabilidad, recorrido cognitivo y métricas de rendimiento obtenidas del motor del juego.

Para garantizar la comparabilidad, la Versión UX Mejorada utilizó la misma plataforma tecnológica UE5, los mismos activos visuales y un alcance funcional idéntico. Las modificaciones se limitaron a los elementos de interfaz, la retroalimentación, el mapeo de controles y la arquitectura de eventos. Se implementó un mecanismo de retroalimentación perceptiva para la recolección de elementos, activando una señal sonora y un refuerzo visual en la interfaz para confirmar la acción.

La organización de la interfaz del menú principal en la Versión UX se estructuró basándose en principios de la interacción humano-computadora, como la Ley de Hick (Hick, 1952) para reducir el tiempo de decisión. El dimensionamiento y posicionamiento de los botones consideraron la Ley de Fitts (Fitts, 1954). La interfaz incorporó microinteracciones visuales y sonoras, como cambio de color, aumento de escala al pasar el cursor y señales sonoras, actuando como refuerzos perceptivos inmediatos.

Se introdujo retroalimentación visual progresiva para elementos interactivos en el escenario, utilizando dos volúmenes de colisión concéntricos. El primer volumen actuó como detector de aproximación inicial, disparando una señal discreta, mientras que el segundo habilitó la interacción directa, mostrando la tecla de acción necesaria. Este enfoque estableció una jerarquía de estados de detección, aproximación e interacción.

La implementación técnica del feedback visual se basó en Materiales de Postprocesamiento, utilizando el “Custom Depth Stencil Buffer” del motor para renderizar el contorno directamente en el pipeline de rasterización. Desde el punto de vista de la arquitectura de software, la verificación constante de estado fue reemplazada por un sistema Orientado a Eventos, utilizando “Event Dispatchers” de UE5, actualizando la interfaz gráfica solo cuando se notifica de cambios en el modelo del juego.

La evaluación de las interfaces se llevó a cabo mediante tres procedimientos complementarios. En primer lugar, se realizó un análisis técnico de la interfaz, utilizando las heurísticas de Nielsen como criterios para identificar oportunidades de mejora en la Versión Base y guiar los cambios en la Versión UX. Se consideraron aspectos como la visibilidad del estado del sistema, la consistencia, la prevención de errores y el reconocimiento en lugar de la memorización (Nielsen, 1993).

En segundo lugar, se aplicó un recorrido cognitivo, definiendo guiones de tareas representativas de la interacción con el sistema. Este procedimiento permitió analizar la claridad de las acciones necesarias, el número de intentos, el tiempo de ejecución y la previsibilidad de las respuestas de la interfaz. No se realizó una inspección heurística formal con múltiples evaluadores ni clasificación de severidad.

Finalmente, se realizó un análisis de métricas técnicas, donde los datos objetivos se recopilaron a través de herramientas de instrumentación de UE5, específicamente “Unreal Insights”. Esta herramienta permitió la recopilación de datos objetivos relacionados con el tiempo de respuesta, eventos de interacción, flujo de navegación y rendimiento de la interfaz en tiempo de ejecución (Bond, 2014).

Para viabilizar la análisis objetiva de la eficiencia y la previsibilidad de la interacción usuario-sistema, se adoptó una estrategia de instrumentación técnica enfocada en la medición del tiempo entre la acción del jugador y la respuesta perceptible del sistema. El flujo de interacción fue estructurado por medio de eventos de entrada, procesamiento y respuesta, implementados en los Blueprints del prototipo. La instrumentación de estos puntos permitió registrar información temporal asociada a las principales interacciones.

El procedimiento de evaluación se estructuró en una guía de seis tareas secuenciales, permitiendo la medición sistemática de cada etapa de la interacción. Las tareas incluyeron: Inicialización y Carga; Navegación y Configuración de Interfaz; Exploración y Detección de Proximidad; Interacción con Objeto Coleccionable; Interacción con Elemento de Escenario; y Monitoreo de Estado y Finalización. La estandarización de las etapas permitió que las mediciones de desempeño se extrajeran en momentos idénticos en ambos prototipos.

3. Resultados y Discusión

La presente sección detalla los hallazgos de la investigación, comparando el rendimiento y la eficiencia de las interacciones entre la Versión Base y la Versión UX mejorada del prototipo de juego digital. El objetivo central fue identificar el impacto de las decisiones de diseño de interfaz y arquitectura de interacción en la experiencia del usuario, evaluando cómo la aplicación sistemática de principios de Experiencia del Usuario (UX) puede influir en métricas técnicas del sistema. Los resultados obtenidos proporcionan subsidios para comprender la relación entre las intervenciones de interfaz y la previsibilidad de las interacciones, así como la eficiencia operacional del sistema, conforme se delinea en la metodología del estudio.

Inicialmente, el análisis se centró en el tiempo de carga del prototipo, un factor crítico para la percepción inicial de agilidad del sistema. La Versión Base presentó un tiempo de carga inicial de 5,6 segundos, mientras que la Versión UX mejorada demostró una reducción significativa a 3,1 segundos. Esta mejora representa una disminución de aproximadamente el 44,6% en el tiempo necesario para la inicialización del juego. Aunque la diferencia absoluta de 2,5 segundos pueda parecer moderada, esta ganancia se atribuye al refinamiento en la organización de los recursos y en la inicialización del sistema, incluyendo la optimización de la carga de elementos de interfaz a través de “Blueprints”, con la implementación de estrategias de “lazy loading” y ejecución bajo demanda “event-driven”, evitando inicializaciones innecesarias y reduciendo el costo de procesamiento inicial.

Además del tiempo de carga, la rapidez con la que el sistema responde a las acciones del jugador durante las interacciones con el entorno es fundamental para la calidad de la experiencia. Para evaluar este aspecto, se analizó el tiempo medio de respuesta de las interacciones con objetos presentes en el escenario. Se observó una reducción en el tiempo medio de respuesta en las interacciones con objetos del escenario en la Versión UX mejorada en comparación con la Versión Base. Esta reducción corresponde a aproximadamente un 28,4%, lo que indica una mejora sustancial en la eficiencia de las interacciones entre el jugador y el sistema. Estos resultados sugieren que las modificaciones implementadas en la interfaz y en la arquitectura de interacción contribuyeron a hacer el sistema más receptivo y predecible, reforzando la importancia de la aplicación estructurada de principios de UX en el desarrollo de juegos digitales.

Los valores de tiempo de respuesta registrados permanecieron por debajo del umbral de 400 milisegundos, citado frecuentemente en la literatura de experiencia de usuario como referencia para interacciones percibidas como inmediatas (Doherty; Sorenson, 1982). Esta consistencia en la respuesta del sistema contribuye directamente al mantenimiento de la fluidez de la experiencia y al compromiso del usuario. La evaluación heurística del menú principal en las dos versiones del prototipo evidenció diferencias relevantes en los criterios de visibilidad de las opciones, jerarquía visual, consistencia de los elementos y presencia de mecanismos de “feedback”, conforme a los principios de usabilidad de Nielsen (1993).

En la Versión Base, se notó menor claridad en la jerarquía visual y ausencia de mecanismos explícitos de retroalimentación durante la interacción con los elementos del menú. En contraste, la Versión UX mejorada incorporó indicadores visuales y sonoros de interacción, además de una organización jerárquica más clara de los elementos de la interfaz. Estas mejoras, que promueven mayor visibilidad del estado del sistema y consistencia de los elementos, se tradujeron directamente en la reducción del tiempo de respuesta de las interacciones. La incorporación de mecanismos de “feedback” y “affordances” visuales, según lo preconizado por Norman (2024), contribuyó a la previsibilidad de las acciones, manteniendo los tiempos de respuesta por debajo del umbral de 400 ms.

La implementación de un sistema de “feedback” visual progresivo para elementos interactivos en el escenario en la Versión UX mejorada fue uno de los refinamientos centrales. Cada objeto interactivo fue envuelto por dos volúmenes de colisión concéntricos, asociados a diferentes estados de proximidad. El primer volumen actuó como detector de aproximación inicial, disparando una señal discreta, mientras que el segundo habilitó la interacción directa, mostrando la tecla de acción necesaria. Este enfoque estableció una jerarquía de estados – detección, aproximación e interacción – permitiendo que el jugador comprendiera las posibilidades de acción antes de la ejecución de cualquier comando, a diferencia de la Versión Base, donde la interacción dependía exclusivamente de prueba y error.

Para garantizar las “affordances” visuales sin comprometer la geometría de los objetos, se desarrolló una solución técnica basada en Materiales de Postprocesamiento, utilizando el “Custom Depth Stencil Buffer” del “engine” para renderizar el contorno (“outline”) directamente en el “pipeline” de rasterización. Esta técnica aseguró una señalización visual consistente y un costo de procesamiento constante en la GPU. Desde el punto de vista técnico, el sistema se implementó de forma orientada a eventos, utilizando disparadores de entrada y salida de los volúmenes de colisión para accionar el intercambio de estados visuales, evitando verificaciones continuas por cuadro y contribuyendo a la eficiencia del sistema y al mantenimiento de la lógica de interacción.

La refactorización de la arquitectura de software, reemplazando la verificación constante de estado por un sistema Orientado a Eventos, fue crucial. Utilizando “Event Dispatchers” de Unreal Engine 5, la interfaz gráfica pasó a actualizarse solamente cuando era notificada por cambios en el “Model” del juego. Este cambio minimizó la sobrecarga en la CPU, manteniendo la latencia de respuesta del “input” (“Input Lag”) consistentemente por debajo de 16 ms, un requisito crítico para la sensación de fluidez. La Versión Base, en contraste, utilizaba un enfoque de verificación continua “polling”, consumiendo ciclos de CPU de forma continua para mantener la HUD actualizada, incluso en ausencia de cambios en los datos del juego.

La versión UX mejorada, con su modelo “event-driven”, permitió que el sistema de interfaz permaneciera inactivo la mayor parte del tiempo, activándose solo ante eventos específicos, como el cambio en la variable de cordura o la detección de proximidad de objetos. Esta optimización redujo el consumo de recursos computacionales, contribuyendo al mantenimiento de la fluidez de la interacción, la mejora del rendimiento y la preservación de la capacidad de respuesta por debajo del umbral de 400 ms, sin sobrecargar los demás subsistemas del juego. El impacto de las optimizaciones también se manifestó en la estabilidad del rendimiento durante la ejecución del juego.

El “framerate”, que representa el número de fotogramas renderizados por segundo, es un indicador directo de la fluidez y la capacidad de respuesta del sistema interactivo. Las fluctuaciones en el “framerate” afectan el tiempo de respuesta de las acciones del jugador y pueden comprometer la previsibilidad de las interacciones, dado que cada fotograma representa una ventana de actualización del estado del juego (Gregory, 2018; Epic Games, 2024). La Versión Base presentó variaciones de rendimiento más significativas debido a los procesos continuos de verificación (“polling”). En contraste, la Versión UX mejorada mantuvo un FPS más estable y una menor oscilación en el tiempo de renderización, reforzando la eficiencia del enfoque “event-driven” sobre el ciclo de procesamiento.

Específicamente, la Versión Base registró un FPS promedio de 89 cuadros por segundo, mientras que la Versión UX mejorada alcanzó un FPS promedio de 120 cuadros por segundo. Esta mejora sustancial en el “framerate” contribuye a lo que Swink (2008) denomina “game feel”, aumentando la sensación de control del jugador. Schell (2019) enfatiza que los ciclos consistentes de acción y “feedback” dependen de una tasa de actualización estable, lo que se logró de manera más efectiva en la versión mejorada.

En complemento al análisis del “framerate”, también se evaluó la latencia media por fotograma, evidenciando la eficiencia del tiempo de respuesta del sistema. La Versión Base presentó una latencia media de aproximadamente 11,2 ms por fotograma, mientras que la Versión UX mejorada redujo este valor a cerca de 8,3 ms. Esta reducción en el tiempo de procesamiento de las actualizaciones del sistema impacta directamente la experiencia del usuario, proporcionando una respuesta más inmediata a las acciones del jugador e influyendo en su percepción de control y fluidez.

Las mejoras observadas no se limitan al rendimiento técnico aislado, sino que impactan directamente la experiencia del usuario, de acuerdo con los principios de usabilidad de Nielsen (1993) y Norman (2024). La estabilidad de los FPS y la reducción de la latencia, combinadas con la arquitectura orientada a eventos, aumentan la previsibilidad de las interacciones, permitiendo que el sistema responda de forma directa y contextual a las acciones del usuario, evitando actualizaciones innecesarias y comportamientos inconsistentes. Este enfoque estructurado de UX, por lo tanto, no se limita a una revisión estética, sino que constituye una reestructuración de la ingeniería de interacción del proyecto, con la adopción del patrón “Model-View-ViewModel” (MVVM) que posibilitó el desacoplamiento entre la lógica de estado del juego y la capa de presentación gráfica, permitiendo mayor organización y control sobre las actualizaciones de la interfaz.

En síntesis, los resultados demuestran que la aplicación sistemática de principios de Experiencia de Usuario (UX) en el desarrollo de interfaces de juegos digitales, por medio de intervenciones en la arquitectura de interacción y en el diseño de la interfaz, resultó en ganancias técnicas medibles. La Versión UX mejorada presentó mejoras significativas en el tiempo de carga inicial, en el tiempo medio de interacción con objetos, en el “framerate” y en la latencia por cuadro, indicando un sistema más eficiente, responsivo y predecible. Estos hallazgos refuerzan la viabilidad de integrar la evaluación de UX con prácticas de ingeniería de software desde las etapas iniciales de prototipado, utilizando la propia “game engine” como ambiente de desarrollo e instrumentación.

4. Conclusión

Este trabajo investigó cómo las decisiones de interfaz y arquitectura de interacción podrían influir en la eficiencia y la previsibilidad del comportamiento del sistema en juegos digitales. Se verificó que la aplicación sistemática de principios de Experiencia del Usuario (UX) en el desarrollo de interfaces, por medio de intervenciones en la arquitectura de interacción y en el diseño de la interfaz, resultó en ganancias técnicas medibles. Se observó una reducción significativa en el tiempo de carga inicial del prototipo y en el tiempo medio de interacción con objetos del escenario. Adicionalmente, se identificó un aumento en el

tasa de fotogramas

medio y una disminución en la latencia media por fotograma, lo que indica un sistema más eficiente, receptivo y predecible. Estas mejoras se atribuyeron a la reorganización de la jerarquía visual de los menús, a la implementación de

retroalimentaciones

visuales y sonoros, al refinamiento de las

posibilidades de acción

de objetos interactivos y a la modificación de la arquitectura de eventos para un modelo orientado a eventos, lo que contribuyó al mantenimiento de los tiempos de respuesta por debajo del umbral de 400 milisegundos.

La principal contribución de este estudio reside en la demostración de que la integración entre principios de UX, arquitectura de interacción e instrumentación técnica representa un enfoque viable para la evaluación y el refinamiento de prototipos de juegos digitales en etapas iniciales de desarrollo. Sin embargo, el estudio presentó limitaciones importantes, como la ausencia de pruebas empíricas con usuarios, lo que impide afirmar que los cambios produjeron mejoras en la satisfacción o el compromiso percibidos por los jugadores. La utilización de heurísticas generales de Nielsen, aunque adecuada para el análisis técnico, no abarcó integralmente dimensiones específicas de la experiencia en juegos. Además, la comparación se realizó en un único prototipo y en un contexto específico de desarrollo en Unreal Engine 5, lo que restringe la generalización de los resultados. Se sugiere que estudios futuros complementen esta evaluación con pruebas de usuario para validar la repercusión subjetiva de las intervenciones, empleen heurísticas específicas para juegos y repliquen el procedimiento en diferentes géneros y plataformas para verificar la consistencia de los hallazgos.

Referencias Bibliográficas

Associação Brasileira das Desenvolvedoras de Jogos Eletrônicos [ABRAGAMES]. 2023. Indústria Brasileira de Games 2023. Disponível em: <https://www.abragames.org/pesquisa-da-industria-brasileira-de-games.html>. Acesso em: 26 fev. 2025.

Bernhaupt, R.; Diefenbach, S.; Tscheligi, M.; Schmidbauer, J.; Lechner, P.; Meschtscherjakov, A. 2015. Game User Experience Evaluation. Springer, Cham, Suíça.

BNDES. 2016. Como a indústria brasileira de jogos digitais pode passar de fase. BNDES Setorial, n. 42. Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social, Rio de Janeiro, RJ, Brasil. Disponível em: https://web.bndes.gov.br/bib/jspui/handle/1408/13436. Acesso em: 17 nov. 2025.

Bond, G.J. 2022. Introduction to Game Design, Prototyping, and Development: From Concept to Playable Game with Unity and C#. 3ed. Addison-Wesley Professional, Boston, MA, USA.

Desurvire, H.; Wiberg, C. 2009. Game Usability Heuristics (PLAY) for Evaluating and Designing Better Games: The Next Iteration. In: Ozok, A.A.; Zaphiris, P. (eds.). Online Communities and Social Computing. Springer, Berlin.

Doherty, W.J.; Sorenson, P. 1982. Keeping users in the flow: the psychology of optimal user experience. Proceedings of the ACM SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems.

EPIC GAMES. 2025. Unreal Insights Documentation. Epic Games, Cary, NC, USA. Disponível em: https://docs.unrealengine.com/. Acesso em: 15 fev. 2026.

Fitts, P.M. 1954. The information capacity of the human motor system in controlling the amplitude of movement. Journal of Experimental Psychology 47(6): 381-391.

Gregory, J. Game Engine Architecture. 3ed. Boca Raton: CRC Press, 2018.

Hick, W.E. 1952. On the rate of gain of information. Quarterly Journal of Experimental Psychology 4(1): 11–26.

Hodent, C. 2017. The Gamer’s Brain: How Neuroscience and UX Can Impact Video Game Design. CRC Press, Boca Raton, Florida, USA.

ISO 9241-210, 2019 [Referência completa não encontrada no documento original]

Mylly, T.; Rajanen, M.; Iivari, N. 2019. Usable Usability Heuristics for Game Developers. IEEE Access, v. 7.

Newzoo. 2022. Key Insights into Brazilian Gamers 2022. Disponível em: https://newzoo.com/resources/trend-reports/key-insights-into-brazilian-gamers-newzoo-gamer-insights-report. Acesso em: 17 mar. 2025.

Nielsen, J. 1993. Usability Engineering. Academic Press, San Francisco, CA, USA.

Norman, D.A. 2024. O Design do Dia A Dia. Edição revista e ampliada. Rocco, Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

Rogers, S. 2010. Level Up! The Guide to Great Video Game Design. John Wiley & Sons, Chichester, West Sussex, UK.

Schell, J. 2019. The Art of Game Design: A Book of Lenses. 3 ed. A K Peters/CRC Press, New York, NY, USA.

Swink, S. 2008. Game Feel: A Game Designer’s Guide to Virtual Sensation. Morgan Kaufmann Publishers, Burlington, MA, USA.

Artículo originario del Trabajo de Conclusión de Curso de la Especialización en Ingeniería de Software del MBA USP/Esalq

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09 de octubre de 2026

Uso de la voz junto con grandes modelos de lenguaje como herramienta para la accesibilidad digital

El habla es una base esencial para la interacción humana y, para las personas con discapacidad, puede representar la principal forma de comunicación con el entorno externo. Dada la creciente influencia tecnológica, la identificación de comandos de voz ha surgido como una estrategia prometedora para la interacción hombre-máquina. El trabajo exploró cómo la voz, junto con los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs), puede ser utilizada de manera eficiente, natural y precisa. Para ello, se emplearon diversos patrones de diseño y el lenguaje Python, buscando una mayor extensibilidad. Se utilizó Gemini como proveedor de LLM, enviando el audio directamente y aprovechando su capacidad de llamada de función para interactuar con el dispositivo. Se desarrolló un sistema capaz de comprender la intención del usuario y convertirla en acciones, cuyo diferencial fue la capacidad de visión computacional basada en capturas de pantalla y un sistema de malla para la orientación del LLM. Las pruebas revelaron una tasa de comprensión de la intención del usuario del 91,81% y una tasa de éxito en la ejecución del 75,45% con el modelo “Flash-3” (top p 0,5 y top k 5). El sistema propuesto validó la premisa de que la integración de LLMs a interfaces de voz aumenta la autonomía de usuarios con discapacidad motora, cumpliendo el propósito de ser una Tecnología Asistiva moderna y eficaz. Sin embargo, se plantearon cuestiones sobre los costos de la IA y la seguridad de los datos del usuario, indicando la necesidad de mejora.

Palabras clave: Llamada de función; Interacción hombre-máquina; Reconocimiento de voz; Visión computacional.

Ingeniería De Software

09 de octubre de 2026

ReasonGuard: Una Plataforma de Auditoría de Razonamiento para Modelos de Lenguaje Basada en Descomposición Estructurada de Pensamiento

Se presentó ReasonGuard, una plataforma de auditoría de razonamiento de Inteligencia Artificial, desarrollada como middleware de observabilidad entre aplicaciones cliente y modelos de lenguaje a gran escala (LLMs). El trabajo tuvo como objetivo ofrecer transparencia y trazabilidad a los procesos de toma de decisiones basados en IA, abordando la brecha en la operacionalización de técnicas de razonamiento estructurado para fines de auditoría. El sistema interceptó, analizó y documentó interacciones con LLMs a través de cinco módulos fundamentados en los paradigmas Chain-of-Thought (CoT), Tree-of-Thought (ToT) y Graph-of-Thought (GoT). Estos módulos capturaron rastros de razonamiento, detectaron fallas lógicas estructurales, evaluaron la consistencia de las respuestas y generaron informes de auditoría dirigidos a diferentes perfiles de stakeholders. La plataforma se implementó con FastAPI (Python) en el backend, React con TypeScript en el frontend y PostgreSQL como base de datos relacional, siguiendo una arquitectura modularizada con aislamiento multitenancy por usuario. Los resultados demostraron la viabilidad técnica del enfoque propuesto, con los cinco módulos operativos e integrados. Se concluyó que ReasonGuard contribuye a la gobernanza de IA al instrumentalizar paradigmas de razonamiento estructurado como herramientas de observabilidad y auditoría, llenando una laguna en la literatura.

Palabras clave: Auditoría de IA; Chain-of-Thought; Gobernanza de IA; Modelos de Lenguaje a Gran Escala; Transparencia Algorítmica.

Ingeniería De Software

09 de octubre de 2026

EngTT: software para transporte de carga terrestre basado en costos operativos y parámetros ANTT

El transporte por carretera representa la principal modalidad logística de Brasil, con la composición de los costos de flete regulada por la Agencia Nacional de Transportes Terrestres (ANTT). Ante la ausencia de una metodología estructurada para el cálculo de fletes y la dependencia de hojas de cálculo aisladas en el sector, se desarrolló el software EngTT. El objetivo fue crear una herramienta de apoyo a la decisión que integrara variables operativas, calculase el costo total por ruta y comparase los resultados con el piso mínimo de la ANTT, identificando escenarios de no conformidad y compresión de margen antes de la fijación de precios. La metodología adoptada fue aplicada, cuantitativa y experimental, con construcción incremental orientada al concepto de Producto Mínimo Viable (MVP). El sistema se estructuró en tres modos de uso – Montar Ruta Visual, Batch por hoja de cálculo y Scrape de rutas – compartiendo un motor de cálculo desacoplado y parámetros centralizados. Los resultados obtenidos demostraron que el software cumplió el objetivo propuesto, evidenciando variaciones de margen y conformidad regulatoria entre las rutas analizadas. Se observó que rutas de mayor extensión, como Ribeirão Preto × Guarujá, presentaron incremento de costo debido a la necesidad de pernoctaciones adicionales del conductor, mientras que rutas más cortas, como Cajamar × Guarujá, mostraron mayor adherencia al piso regulatorio de la ANTT. Se concluyó que la solución desarrollada es aplicable al sector de transporte por carretera de cargas como herramienta eficaz de fijación de precios y gestión operativa.

Palabras clave: ANTT; Carga contenerizada; Ingeniería de software; Flete por carretera; Python.

Ingeniería De Software

08 de octubre de 2026

Pipeline de datos para el monitoreo de acciones considerando la metodología fundamentalista

El panorama financiero brasileño enfrenta desafíos como el endeudamiento familiar, la baja alfabetización financiera y la descentralización de información para el análisis de inversiones. Ante esto, el objetivo de la investigación consistió en desarrollar un pipeline de datos financieros, fundamentado en buenas prácticas de Ingeniería de Datos, para estructurar, procesar y disponibilizar información relevante que apoyara la toma de decisiones de inversores individuales en el análisis de acciones. Se implementó una arquitectura medallón, utilizando MinIO S3 para almacenamiento en capas bronce, silver y gold, con Delta Lake para gobernanza de datos. Se empleó Apache Spark para procesamiento distribuido, Prometheus para monitoreo y Power BI para visualización analítica. Los datos fueron mayoritariamente demostraciones financieras de la Comisión de Valores Mobiliarios (CVM). Se construyó una cartera teórica de inversiones con base en los principios de Benjamin Graham (2017), aplicando filtros de selección y validación de datos. Los resultados indicaron un retorno positivo del 32,88% para la cartera teórica, superando el índice Ibovespa (4,25%) en el período de 2021 a 2024, aunque inferior a la tasa Selic (46,96%). Cualitativamente, el pipeline procesó conjuntos de datos voluminosos, con reducciones significativas de redundancias, como 99,27% en la tabla BPA y 94,29% en la DRE, tras la aplicación de filtros. Se evidenciaron ganancias en organización, trazabilidad y calidad de los datos, posibilitando análisis financieros estructurados y más robustos.

Palabras clave: Arquitectura Medallón; Ingeniería de Datos; Inversiones; Pipeline de Datos.

Ingeniería De Software

08 de octubre de 2026

Desempeño y Costo Total de Propiedad de Bases de Datos en la Nube e Infraestructura Local

El presente estudio analizó el rendimiento de operaciones de bases de datos en infraestructuras de nube y locales, correlacionando el comportamiento técnico con la proyección del Costo Total de Propiedad. La investigación se caracterizó como un estudio cuantitativo y experimental, en el cual un sistema de pruebas sometió instancias aisladas de bases de datos a cargas progresivas de ejecución, midiendo el impacto de la latencia de red y del consumo computacional. Para el análisis financiero, se elaboró un modelo de inversiones y gastos operativos diluidos en un ciclo de treinta y seis meses. Los resultados técnicos revelaron que la acumulación de la latencia de internet causó una severa degradación del tiempo en las ejecuciones en la nube, a pesar de que la infraestructura remota operaba con alta ociosidad de procesamiento, registrando casi el 98% de inactividad de la CPU. En contrapartida, el entorno local obtuvo un rendimiento superior amparado por la comunicación de red casi instantánea. En el aspecto financiero, la consolidación de los costos demostró un empate empírico entre el modelo de adquisición física y el de suscripción de servicio en un horizonte de tres años, pero el entorno local se mostró más ventajoso en un ciclo de sesenta meses. Se concluyó que la degradación en la nube no provino de la capacidad computacional, sino de la interacción entre la latencia de ruta y el patrón de comunicación unitario de la aplicación. La adopción de la nube exige una optimización profunda de la arquitectura del sistema para minimizar la dependencia de comunicación constante con el servidor remoto. Sin esta modernización, la infraestructura local se consolidó como la estrategia más viable, garantizando alto rendimiento, previsibilidad presupuestaria y soberanía de los datos.

Palabras clave: Gastos operativos (OPEX); Escalabilidad transaccional; Latencia de red; Sistemas legados.

Ingeniería De Software

08 de octubre de 2026

Integración asíncrona Slack-Jira vía “middleware” de colas: comparación de soluciones de “cloud computing”

La latencia y la interoperabilidad entre sistemas corporativos distribuidos constituyeron el problema investigado, motivado por los costos y fragilidades de las integraciones manuales entre plataformas de colaboración y gestión de proyectos. Se desarrolló y validó un “middleware” de integración asíncrona entre Slack y Jira, con el objetivo de reducir el tiempo de respuesta percibido por el usuario y garantizar la estabilidad del sistema bajo carga. La metodología consistió en la construcción de una arquitectura de software orientada a eventos en Python, utilizando los patrones “producer-consumer” y “adapter” para aislar la interfaz del usuario del procesamiento de “backend”. La solución evolucionó hacia una arquitectura agnóstica de nube, basada en funciones “serverless”, y fue sometida a pruebas de estrés en entornos local, de red real y de producción en dos nubes. La arquitectura redujo el tiempo de espera del usuario de una estimación síncrona de 2.000 milisegundos a un promedio local de 8,96 milisegundos. Bajo carga de 50 peticiones simultáneas, ambos proveedores de nube se mostraron viables: Amazon Web Services registró menor latencia promedio en la capa de recepción (951,35 ms) y el doble de rendimiento, mientras que Microsoft Azure ejecutó el procesamiento en segundo plano con una mediana de 113 ms. La aplicación de “optimistic UI” aseguró fluidez de uso, y la nivelación de carga por colas dispensó el sobredimensionamiento de infraestructura. El “middleware” se consolidó como un modelo de referencia corporativa escalable, resiliente y protegido contra el aprisionamiento tecnológico.

Palabras clave: Arquitectura orientada a eventos; Desacoplamiento temporal; Eficiencia operacional; Gestión de servicios de tecnología de la información; Interoperabilidad de sistemas.

Ingeniería De Software

07 de octubre de 2026

Aplicación de Inteligencia Artificial para Análisis de Sentimiento en Mensajes de Texto

El análisis de sentimientos en mensajes de texto de clientes de comercio electrónico es crucial para la toma de decisiones empresariales. Este estudio implementó modelos de inteligencia artificial con el objetivo de comparar su rendimiento en la evaluación de estos mensajes. La metodología consistió en la aplicación de un conjunto de datos de 4664 registros en cuatro experimentos distintos: GPT 3.5 Turbo con Zero-shot, GPT 3.5 Turbo con Few-shot, BERT Multilingual Sentiment y BERTimbau con Fine tuning. Los resultados obtenidos indicaron que el modelo especializado con Fine tuning presentó las mejores métricas de evaluación, una matriz de confusión más consistente y el menor tiempo de procesamiento. En contraste, el modelo BERT Multilingual Sentiment demostró dificultades en la interpretación de textos en idioma portugués. Los experimentos con GPT 3.5 Turbo, particularmente el enfoque Few-shot, se revelaron prometedores, configurándose como una alternativa viable en escenarios donde el Fine tuning no puede ser aplicado. Se concluyó que la estrategia de Fine tuning en modelos pre-entrenados, como el BERTimbau, ofrece ventajas significativas en precisión y eficiencia para el análisis de sentimientos a gran escala.

Palabras clave: Análisis de Sentimientos; Fine Tuning; Inteligencia Artificial; LLM; Procesamiento de Lenguaje Natural.