Este documento presenta un enfoque novedoso para modelar la percepción del diseño individual utilizando el Sistema de Inferencia Difuso entrenado con el algoritmo YUKI. El estudio se centra en comprender cómo los individuos perciben el diseño basado en rasgos de personalidad, particularmente la apertura a la experiencia, utilizando el algoritmo YUKI y el algoritmo de agrupamiento Fuzzy C-means. El enfoque genera varios modelos de Sistema de Inferencia Difuso de tipo Sugeno para predecir la percepción del diseño, con el objetivo de minimizar el Error Cuadrático Medio entre la predicción del modelo y la percepción real del diseño de los participantes. Los resultados demuestran que el método propuesto ofrece predicciones más precisas en comparación con el Sistema de Inferencia Difuso tradicional de Fuzzy C-means y las Redes Neuronales Artificiales Profundas, y la desviación cuadrática media para las percepciones de diseño individuales se encuentra dentro de un rango satisfactorio de 0.84 a 1.32. El Sistema de Inferencia Difuso entrenado con el algoritmo YUKI resulta efectivo en la agrupación de individuos según su nivel de apertura, proporcionando información sobre cómo los rasgos de personalidad influyen en la percepción del diseño.