Asesoramiento en diseño de experiencia de usuario (UX) para la IA

La consultoría de diseño de UX para IA consiste en el asesoramiento sobre la experiencia de usuario de productos que incorporan inteligencia artificial. Aborda dos cuestiones que un proyecto general de UX rara vez aborda: en qué punto del flujo encaja realmente un modelo y qué debe hacer la interfaz en los casos en que el modelo se equivoca. Vivaldi lleva desde 1999 dedicándose al diseño de marcas, productos y experiencias, y esta es la parte de su actividad que se centra en los sistemas probabilísticos, en lugar de en los determinísticos.

• Desde 1999trabajos de diseño de marca, producto y experiencia
• Más de 200estudios de caso publicados
• 10 oficinasen cuatro continentes
• 5x«Best of Consulting, Strategy and Innovation» de WirtschaftsWoche

La mayoría de las funciones de IA no fallan porque el modelo sea malo. Fallan porque el producto se diseñó dando por sentado que el modelo siempre tendría razón, y luego se topó con un usuario que no podía saber si era así. En esta página se explica en qué aspectos falla el trabajo de UX de IA, en qué consiste nuestra consultoría de diseño de UX de IA, cómo evaluar a cualquier empresa que se dedique a ello y a cuál de nuestros otros servicios podría corresponder realmente tu consulta.

Dos aclaraciones sobre el alcance, para que no pierdas el tiempo en la página equivocada. Si tu pregunta se refiere a la experiencia de usuario de un producto convencional, eso es diseño de experiencia de usuario (UX). Si se trata de si tu organización debería adoptar la IA y, en caso afirmativo, cómo hacerlo, eso es estrategia de IA y nuevas tecnologías. Esta página se centra en el ámbito intermedio y específico: el diseño del producto en sí, una vez que hayas decidido crearlo.

Cuando las empresas nos contratan

El patrón es constante. El modelo ofrece buenos resultados en las pruebas de evaluación, pero malos cuando lo utiliza un usuario.

• Se lanzó una función de IA, el uso se disparó durante dos semanas y, a continuación, se estabilizó en niveles cercanos a cero sin que se apreciara ninguna razón clara en los datos analíticos.
• El modelo es preciso la mayor parte del tiempo, y nadie ha diseñado cómo funciona el producto el resto del tiempo.
• Los usuarios no confían en un resultado que no pueden analizar, por lo que vuelven a hacer el trabajo manualmente y esa función acaba suponiendo un coste adicional en lugar de un ahorro.
• Se ha añadido una capa conversacional a un producto cuyas tareas subyacentes nunca se estructuraron, y ahora responde a preguntas sobre las que el producto no puede actuar.
• El departamento jurídico, de riesgos o de cumplimiento normativo ha preguntado quién es el responsable de una recomendación, y la interfaz no ofrece respuesta porque esa cuestión nunca se planteó en la fase de diseño.

Por qué no funciona integrar la IA en un flujo ya existente

La versión más sensata del argumento habitual es que la IA es una capacidad como cualquier otra: se desarrolla, se integra en el producto y se va perfeccionando en función de su uso. Esto funciona para las funciones determinísticas. Sin embargo, en este caso falla por una razón concreta.

Todas las interfaces creadas antes de esta se basaban en una suposición tan básica que nadie la ponía por escrito: el sistema sabe lo que está haciendo. Los botones hacen lo que indican. Una búsqueda muestra los resultados que coinciden. La función del usuario es expresar su intención, y la del producto es ejecutarla correctamente. Un sistema probabilístico rompe ese acuerdo, y casi todas las convenciones de diseño heredadas de la era determinista dan por sentado, sin decirlo, que sigue siendo válido.

Así pues, los fallos se concentran en lugares previsibles:

• La confianza es invisible, por lo que una suposición y una certeza se presentan de la misma manera, y el usuario aprende a desconfiar de ambas
• No hay vuelta atrás. El usuario puede aceptar el resultado o descartarlo, sin opciones intermedias, que es precisamente lo que suele querer.
• El estado de error se diseñó para los fallos, no para los errores plausibles, que es el modo de fallo que realmente importa y el más difícil de detectar.
• La corrección es un callejón sin salida: el usuario corrige el resultado y el producto no aprende nada, por lo que mañana volverá a aparecer el mismo error.
• La función se colocó en el lugar donde resultaba más fácil implementarla, en lugar de donde el usuario soporta mayor carga.

Nada de eso se resuelve con un modelo mejor. Se resuelve decidiendo qué debe ofrecer la interfaz al usuario cuando el modelo es incierto, y diseñando esa ruta con el mismo cuidado que la ruta en la que todo funciona.

El segundo fallo tiene que ver con la secuencia. Las funciones de IA suelen someterse a pruebas para evaluar la calidad del modelo, y no para comprobar si se completan las tareas. Se trata de dos medidas diferentes, y la brecha entre ambas es la razón por la que una función que, técnicamente, funciona bien acaba sin utilizarse.

Qué incluyen nuestros servicios de consultoría en diseño de experiencia de usuario (UX) basada en IA

Cuatro conjuntos de trabajos, más o menos en este orden. El que necesites dependerá de hasta qué punto esté ya definida la decisión sobre el producto en cuestión.

1. Decidir a qué categoría pertenece el modelo

Antes de diseñar cualquier interfaz, hay que analizar minuciosamente si procede incluir un modelo en este proceso.

• ¿Qué paso de la tarea resulta realmente costoso para el usuario, entendido como algo que él mismo reconocería y no como una funcionalidad que el equipo desea utilizar?
• Si ese paso admite que sea más o menos correcto, ya que hay muchos que no lo admiten y esa respuesta determina el diseño
• Cuál es la alternativa más sensata, incluyendo la opción de que esta función no debería existir y de que el trabajo debe integrarse en la estructura del producto

2. Diseñar teniendo en cuenta la incertidumbre

Esta es la parte en la que no hay una convención establecida, y es donde se genera la mayor parte del valor en un proyecto de experiencia de usuario (UX) con IA.

• Cómo se expresa la confianza en la interfaz, en términos que el usuario pueda utilizar, en lugar de una cifra que no pueda evaluar
• Para qué sirve el producto y para qué no, porque explicarlo todo es, en sí mismo, una forma de ruido
• El proceso entre la aceptación y el rechazo: editar, delimitar, volver a preguntar o devolver la tarea a una persona, acompañándola de información contextual

3. Diseño de la ruta de fallo

Un producto de IA se define por lo que hace cuando se equivoca, y ese proceso suele diseñarse en último lugar o ni siquiera se diseña.

• El error plausible se considera el estado de error principal, y la interfaz está diseñada para que la respuesta incorrecta sea visible, en lugar de limitarse a ser cortés.
• La corrección se ha diseñado como una acción de primera clase, por lo que corregir un resultado le cuesta menos al usuario que si tuviera que realizar la tarea manualmente.
• Se han definido claramente los niveles de escalación y la responsabilidad, de modo que existe una vía de actuación con personas concretas a las que recurrir cuando lo que está en juego supera lo que un modelo debería decidir por sí solo.
• La accesibilidad y una semántica clara se tratan como elementos estructurales, de modo que las tecnologías de apoyo y los agentes automatizados puedan interpretar los mismos estados que un usuario vidente deduce a partir del diseño.

4. Realizar pruebas en función de la tarea, no del modelo

• Los prototipos se probaron con usuarios reales en la tarea concreta, incluyendo resultados erróneos introducidos deliberadamente, ya que una demostración de la «ruta ideal» no aporta ninguna información sobre la confianza.
• Un indicador acordado de antemano, como la finalización de una tarea o el tiempo necesario para obtener un resultado útil, en lugar de que la precisión del modelo sirva de indicador del éxito del producto.
• Herramientas para la corrección y el abandono, de modo que la siguiente iteración parta de la información sobre en qué punto los usuarios dejaron de creer en el resultado.

Nuestro trabajo aquí suele ser encargado por un director de producto, un responsable de digital o un líder de producto cuya función de IA ya se ha lanzado pero se ha estancado. Un proceso definido suele durar entre seis y doce semanas, aunque puede prolongarse si la decisión subyacente sobre el producto aún está pendiente.

Cómo funciona un proyecto de diseño de experiencia de usuario (UX) basado en IA

1. Marco. Entrevistas con los propietarios del producto, las personas que lo dan soporte y aquellas cuyo trabajo se pretende reducir con el modelo. Análisis de los datos sobre uso, correcciones y abandono, cuando estén disponibles. El resultado es una breve lista de los pasos en los que merece la pena implementar el modelo y aquellos en los que el coste será superior al ahorro que genera.
2. Estructura. El flujo en sí mismo: dónde actúa el modelo, qué ve el usuario antes de interactuar con él, cómo se expresa el nivel de confianza y cómo es la ruta de retorno. El resultado es una decisión sobre qué hace el producto cuando no está seguro, que se plasma por escrito antes de que nadie diseñe una pantalla.
3. Prueba. Se presentan prototipos a usuarios reales que incluyen deliberadamente resultados erróneos, ya que la confianza solo se puede medir cuando se permite que el sistema cometa errores ante alguien. El criterio de éxito se acuerda antes de la sesión.
4. Entrega. Las especificaciones en las que pueda basarse el equipo de desarrollo, los patrones que regirán la próxima interfaz de IA que aún nadie ha diseñado y una persona responsable designada para los casos de escalación que se produzcan posteriormente.

Por qué las empresas eligen Vivaldi para sus proyectos de diseño de experiencia de usuario (UX) con IA

Somos una consultora estratégica especializada en diseño, lo cual tiene sus pros y sus contras, y conviene dejarlo claro. Si necesitas una gran capacidad de producción de interfaces o un equipo para crear y ajustar el modelo, hay opciones mejores que nosotros. Si la dificultad radica en que nadie ha decidido qué es lo que el modelo debe facilitar al usuario, ese es el trabajo que hacemos en primer lugar, y es la razón por la que el diseño se mantiene sólido posteriormente.

Tres consecuencias prácticas. Las decisiones sobre el producto y la interfaz se toman en la misma sala, por lo que la cuestión de qué ocurre cuando el modelo es erróneo no se deja para más adelante mediante una incidencia. La ruta de fallo se trata como un resultado esperable, en lugar de como un caso excepcional. Y te diremos cuándo la solución pasa por corregir la estructura de la tarea en lugar de añadirle un modelo, una recomendación que una empresa dedicada a la implementación de IA no tiene ningún incentivo para hacer.

Cómo evaluar a un consultor de diseño de experiencia de usuario (UX) especializado en IA

Incluidos nosotros. Estas son las preguntas que merece la pena plantear a todas las empresas de tu lista de finalistas.

• Pídeles que describan el proceso que lleva a una respuesta incorrecta. Si la respuesta es un mensaje de error, significa que han diseñado el sistema pensando en el fallo en lugar de en los errores plausibles, y son precisamente estos últimos los que te salen caros.
• Pregunta en qué casos se negarán a aplicar un modelo. Una empresa que no ofrezca ejemplos está vendiendo solo la implementación. Una respuesta útil señala una etapa en la que la aproximación es inaceptable y explica por qué.
• Pregunta cómo realizan las pruebas. Si las pruebas consisten en una demostración del caso de uso, se trata de una estrategia de ventas. La confianza solo se puede medir cuando se permite que el sistema cometa errores ante un usuario real.
• Pregunta qué es lo que miden. La precisión del modelo no equivale al éxito del producto. La respuesta útil es aquella que mencione un indicador a nivel de tarea acordado antes de la creación del producto.
• Pregunta quién es el responsable de la escalación. Cuando se cuestiona una recomendación, debe haber una vía de contacto con una persona concreta, y esta debe figurar en la interfaz, no en un documento normativo.

¿Consultoría de diseño de UX con IA, socio de implementación de IA o equipo de producto interno?

Trabajos relacionados

Este es un servicio muy específico, y buena parte de las preguntas que llegan aquí deberían dirigirse a otro sitio. Cuatro redirecciones sinceras.

• Diseño de la experiencia del cliente (CX) si la pregunta abarca distintos puntos de contacto y canales, en lugar de centrarse únicamente en el interior de un producto. Esta página se encuentra debajo de aquella.
• Diseño de la experiencia de usuario (UX) si el producto no incluye ningún modelo, o si el modelo no es la parte más complicada.
• Estrategia de IA y nuevas tecnologías si la cuestión pendiente es dónde encaja la IA en la empresa, más que en un flujo de trabajo, y la consultoría sobre la capacidad de innovación en IA si se trata de determinar si tus equipos son capaces de desarrollar estas soluciones de forma sistemática.
• Diseño de la interfaz de usuario (UI) y creación de prototipos y pruebas si el flujo está definido y lo que necesitas es la interfaz o la evidencia.

Nuestro punto de vista sobre cómo está cambiando esto se expone en «Cómo la IA cambia el diseño de la experiencia de usuario (UX) y la experiencia de cliente (CX) en 2026». Este trabajo forma parte de nuestra práctica de Estrategia de Experiencia, que se enmarca en el argumento que defiende nuestro pilar de Marca, Innovación y Experiencia: una experiencia es el momento en el que el significado de la marca sobrevive al contacto con la realidad o no. Se presenta en Vivaldi.

Asesoramiento en diseño de experiencia de usuario (UX) para IA en EE. UU. y en todo el mundo

Nuestro trabajo de diseño de experiencias se lleva a cabo desde diez oficinas repartidas por cuatro continentes, con el equipo estadounidense en Nueva York y una importante presencia en Alemania, de donde procede la mayor parte de la demanda que llega a esta página. Los productos de IA agudizan el problema de la gestión de múltiples mercados en lugar de suavizarlo: la confianza de un modelo debe expresarse en un idioma y un contexto normativo concretos, los requisitos de divulgación varían según el mercado, y la vía de escalación humana que espera un regulador europeo no siempre es la que ha diseñado un equipo de producto estadounidense. Consideramos que se trata de decisiones de diseño estructurales, más que de un simple proceso de localización al final del proceso.