El flujo se alimenta de datos de múltiples fuentes: videos de user testing, encuestas, feedback directo, datos de analytics del producto, y registros de interacción. La IA procesa el contenido cualitativo (transcripciones, comentarios) para extraer sentimientos, patrones de uso y necesidades latentes. Crea personas sintéticas basadas en datos reales, simula cómo esos usuarios interactuarían con nuevas features, y genera recomendaciones de diseño estructuradas. Los insights se organizan en dashboards, reportes y tarjetas de acción clasificadas por impacto e implementación. El workflow también rastrea cuáles insights llevaron a cambios reales y cuál fue su impacto en satisfacción o engagement, cerrando el círculo de aprendizaje. Todo está disponible en lenguaje natural para que cualquier miembro del equipo pueda hacer preguntas sobre el usuario sin esperar a un investigador.