Designing to Validate: Review, Verification, and Validation in the Age of Artificial Intelligence

In manufacturing, the processes of review, verification, and validation may appear straightforward. A shoe or a safety helmet, for instance, begins with reviewing the specifications: materials, dimensions, and applicable standards. Next, the product is verified through controlled testing to ensure compliance. Finally, it is validated when used under real conditions, proving that it fulfills its purpose: to protect, support, or provide comfort.

Yet it is precisely in that last step, in real-world validation, where the deepest lessons emerge. A shoe perfectly designed on paper can still prove uncomfortable, or wear out faster than expected. Validation reveals that the initial specifications failed to capture the human experience: movement, temperature, the shape of the foot, or even the cultural habits of use.

Turning ergonomics and comfort into measurable variables is one of design’s greatest challenges. Companies that succeed, balancing technical rigor with human insight, gain a strategic advantage: they can improve because they know how to measure without dehumanizing. You cannot improve what you cannot measure, but measuring without losing what makes us human is an art. The challenge lies in transforming ergonomics, comfort, or perception into verifiable elements without stripping design of its essence. Deviation is inherent to every process; perfection does not exist, and precisely because of that, we can pursue it.

International quality standards such as ISO 9000, ISO 9001, ISO/IEC 25010, and ISO/IEC 29119 define review, verification, and validation as essential components of design and development. But in the era of software and artificial intelligence, these concepts expand and grow more complex.

Verifying that an AI model “works” does not guarantee that it behaves ethically or culturally appropriately in the environment where it will be used. A game or a facial-recognition system can be technically flawless and still culturally inadequate if it was never validated against the diversity of its users.

Validation, in this context, becomes both an ethical and a cultural exercise, one that must ask what real impact the product will have and what values its design represents.

Designing with quality means more than meeting specifications; it means anticipating real use and its effects on people and society. As W. Edwards Deming reminded us, “the customer does not know what can be done.” That is why design must also be an act of education and empathy. Artificial intelligence and software development must acknowledge that culture and society shape what is created. There are no universal solutions: a product or algorithm designed for one culture can have a completely different meaning and impact in another. Applications must therefore be specific to their context, and validated in practice, not merely in simulation.

Intelligent validation means never losing sight of the final impact and the cultural context of everything we design. Validation does not close the design cycle; it restarts it. Each real-world validation is an opportunity to revisit specifications, unlearn assumptions, and redesign. Without unlearning there is no true learning; and without learning, validation becomes a mere conformity check.

To validate intelligently is to measure without losing sensitivity, to adjust without losing purpose, and to recognize that technical success only has meaning when it creates human value. Designing, verifying, and validating are three expressions of a single intention: to build trust. And within that perpetual, imperfect pursuit lies the true essence of quality.

César Díaz Guevara

Quality, Strategy and Innovation Consultant

Diseñar para validar: revisión, verificación y validación en la era de la inteligencia artificial

 

En la fabricación de un producto físico, como un zapato o un casco de seguridad, los procesos de revisión, verificación y validación parecen simples: 

• Primero se revisan las especificaciones: materiales, medidas y normas aplicables.
• Luego se verifica que los resultados cumplan con esas especificaciones a través de ensayos controlados. 
• Finalmente, se valida cuando el producto se usa en condiciones reales y demuestra cumplir su propósito: proteger, sostener o brindar confort. 

Pero es justo en esa validación, en el uso real, donde surgen las verdaderas lecciones. A veces, un zapato perfectamente diseñado según el plano técnico resulta incómodo o se desgasta antes de lo previsto. 

La validación revela que las especificaciones iniciales no capturaron la experiencia humana: el movimiento, la temperatura, la forma del pie, la cultura del uso.

Transformar la ergonomía y el confort en variables medibles es uno de los grandes retos del diseño. Y las empresas que logran hacerlo de manera equilibrada, sin perder el sentido humano, obtienen una ventaja estratégica: pueden mejorar, porque saben medir sin deshumanizar. 

No se puede mejorar lo que no se puede medir, pero medir sin perder lo humano es un arte. El reto es transformar la ergonomía, el confort o la percepción en elementos verificables, sin despojar al diseño de su esencia. La desviación es inherente a todo proceso, y no existe la perfección; precisamente por eso podemos buscarla.

Las normas internacionales de calidad, como la ISO 9000, la ISO 9001, la ISO/IEC 25010 y la ISO/IEC 29119, definen la revisión, verificación y validación como procesos esenciales del diseño y desarrollo. 

Pero en la era del software y la inteligencia artificial, estos conceptos se amplían y se vuelven más complejos. 

Verificar que un modelo de IA “funcione” no garantiza que responda éticamente o culturalmente al entorno donde se aplicará. Un juego o un sistema de reconocimiento facial puede ser técnicamente correcto y, sin embargo, culturalmente inadecuado si no fue validado considerando la diversidad de sus usuarios. 

La validación, en ese contexto, se convierte en un ejercicio ético y cultural: debe preguntarse qué impacto real tendrá el producto y qué valores refleja su diseño.

Diseñar con calidad no es solo cumplir especificaciones, sino prever el uso real y anticipar los efectos en las personas y en la sociedad. Como señalaba Deming, el cliente no sabe lo que se puede hacer, y por eso el diseño debe ser también una forma de educación y de empatía. La inteligencia artificial y el software deben entender que la cultura y la sociedad perfilan lo que se elabora. No existen soluciones universales: un producto o un algoritmo diseñado para una cultura puede tener un impacto completamente diferente en otra. Por eso es necesario crear aplicaciones específicas para cada entorno y validarlas en la práctica, no solo en la simulación.

Validar de forma inteligente es nunca perder la perspectiva del impacto final y la cultura en todos los productos que se diseñen. La validación no cierra el ciclo del diseño: lo reinicia. Cada validación práctica es una oportunidad para revisar las especificaciones, desaprender lo asumido y rediseñar. Sin desaprender, no hay aprendizaje posible; y sin aprendizaje, la validación se convierte en un simple control de conformidad.

La validación inteligente implica medir sin perder sensibilidad, ajustar sin perder propósito y entender que los resultados técnicos solo adquieren sentido cuando generan valor humano. 

Diseñar, verificar y validar son tres actos de una misma intención: construir confianza. Y en esa búsqueda, siempre imperfecta, está la verdadera esencia de la calidad.

César Díaz Guevara

Consultor en Calidad, Estrategia e Innovación