Las herramientas de IA abren un escenario de cambio y traen numerosas oportunidades a los equipos de diseño. La importancia de seguir enfocándose en iteraciones y controles de calidad para alcanzar productos centrados en usuarios.
No hace mucho tiempo que la IA se instaló masivamente y no ha dejado de generar debates, especialmente en sectores que ven en estas herramientas una amenaza que puede dejar obsoletos algunos roles. Desde la popularización de ChatGPT y Midjourney, distintos gigantes tecnológicos se lanzaron a la carrera por la innovación en IA, y profesionales de todas las áreas no dejan de sorprenderse con las tareas cada vez más complejas que pueden resolver estas herramientas en cuestión de segundos, automatizando procesos que antes dependían de especialistas.
Pero hay mucho más en el horizonte y todavía es temprano para dimensionar el verdadero impacto de esta tecnología, sin caer en conjeturas. Lo que no se puede negar es que con nuevos cambios tecnológicos, inevitablemente nacen resignificaciones en los roles.
Para ser claros desde el comienzo, la IA no va a reemplazar a los diseñadores, pero sin dudas va a definir qué habilidades son valiosas en el futuro.
La IA como la conocemos actualmente aún está dando sus primeros pasos con éxito, y no hay que dejar de recordar que las nuevas tecnologías tienen limitaciones y oportunidades de mejora, que van evolucionando con el uso y la retroalimentación de los usuarios. Más que enfocarnos en si la IA puede reemplazar a los diseñadores, debemos identificar el potencial de la IA para integrarse en los procesos de diseño, y qué tareas pueden automatizar los equipos de diseño al aplicarla.
Lo que sabemos con datos
Aún no contamos con datos para saber con certeza los efectos de la IA en el reemplazo de algunas profesiones, y es difícil que esa discusión tenga impacto real en las decisiones del mercado. Lo que sí sabemos, es que la IA generativa mejora la productividad de los empleados en un 66 % según un promedio en 3 estudios. Las tareas más complejas son las que se ven más beneficiadas con herramientas de IA, y los equipos pueden encontrar su mayor impacto en actividades como la generación de contenidos, la recopilación de información, los datos de usuarios para research o los primeros borradores a la hora de diseñar.
Una gran salvedad a este número, es que solo aplica en aquellas tareas en las que hoy la IA puede dar soporte, por lo que en áreas como el Diseño UX, donde todavía hay procesos que la IA no ha cubierto, el beneficio puede ser menor. Pero el futuro suena tan prometedor que puede llegar a elevar en un 100% la productividad en las tareas de diseño asistidas por IA.
Por supuesto, la cantidad no es un dato relevante sin calidad. En ese sentido, los resultados de los estudios citados anteriormente muestran indicadores de calidad que están a la par en las tareas con y sin IA. Un dato interesante es que el uso de la IA reduce la brecha entre los diseñadores con más y menos habilidades y experiencia. Esto se vuelve relevante si pensamos en cuáles serán las habilidades que terminen marcando la diferencia a la hora de contratar un diseñador que destaque.
Si bien son datos iniciales, las primeras conclusiones ya anuncian un gran impacto de esta tecnología.
Los casos de uso actuales de la IA
Como mencionamos antes, la IA no va a reemplazar a los diseñadores, pero aquellos diseñadores que saben utilizar la IA correctamente (y éticamente) probablemente sean los que tomen ventaja, ya que tendrán una serie de herramientas que les darán la flexibilidad ante cualquier cambio para adaptarse rápidamente . Por eso es importante conocer qué usos ya existen para las herramientas de IA y cómo podemos integrarla en los procesos de diseño.
La IA tiene el potencial de mejorar las experiencias de usuario a través de la automatización y la hiper personalización. ¿Cuáles son los aportes actuales que nos dan ese indicio? Veamos algunos ejemplos de cómo la IA está impactando en el diseño UX:
- Generación de contenidos: La IA puede ayudar a los diseñadores a crear textos, imágenes, vídeos o audios de forma automática o semiautomática, a partir de datos o instrucciones. Esto puede ahorrar tiempo y recursos, así como facilitar la adaptación a diferentes idiomas, formatos o públicos. Algunas herramientas que utilizan la IA para generar contenidos son GPT-3 o Lobe.
- Optimización de interfaces: La IA puede analizar el comportamiento y las preferencias de los usuarios para proponer mejoras en el diseño de las interfaces, como el color, la tipografía, la disposición o la navegación. Esto puede aumentar la usabilidad, la accesibilidad y la conversión, así como permitir realizar pruebas A/B más eficientes. Algunas herramientas que utilizan la IA para optimizar interfaces son Adobe Sensei, Google Optimize o Optimizely.
- Personalización de experiencias: La IA puede utilizar los datos y el contexto de los usuarios para ofrecer experiencias más relevantes y satisfactorias, adaptando el contenido, las funcionalidades o las recomendaciones a sus necesidades, gustos o emociones. Esto puede mejorar la fidelización, la confianza y la lealtad de los usuarios, así como generar valor añadido. Algunos gigantes que personalizan experiencias son Netflix, Spotify o Amazon.
- Creación de asistentes virtuales: La IA puede crear sistemas que interactúan con los usuarios mediante voz o texto, proporcionando información, asistencia o entretenimiento. Esto puede mejorar la accesibilidad, la eficiencia y la empatía de los servicios, así como crear nuevas formas de comunicación y relación con los usuarios.
Un nuevo paradigma en UI
El impacto de la IA no solo modificará los procesos del Diseño UX/UI, también transformará la forma en la que interactuamos con interfaces en general. Esto al menos, lo señala Jakob Nielsen, que ve en la IA Generativa un nuevo paradigma en la UI, el primero en 60 años.
Nielsen señala que hay tres paradigmas marcados en las interfaces de usuario, desde el nacimiento de la informática. El primero, es el del procesamiento por lotes, que aparece alrededor de 1945, cuando existía nulo intercambio entre el usuario y la computadora, limitándose al envío de lotes de información a través de tarjetas perforadas a centros de datos, que devolvían hojas impresas como respuesta a la solicitud.
El segundo, aparece alrededor de 1964, y es la interacción basada en comandos. Aquí el usuario ejecuta un comando y se turna con la computadora, que ejecuta otro en respuesta. Este paradigma ha dominado los últimos 60 años, evolucionando a través de interfaces gráficas que se instalaron masivamente desde 1984 con Macintosh.
Pero el tercer paradigma, el que estaría naciendo con las IA Generativas, es el de la especificación de resultados basados en intención. Con una salvedad, Nielsen no cree que las herramientas actuales (ChatGPT, Bard, etc.) representen la UI que usaremos en el futuro, ya que todavía presentan grandes problemas de usabilidad.
En estos sistemas, el usuario no le dice a la computadora qué hacer, le indica qué resultado quiere. En estos “prompts”, el usuario no especifica cómo lograr el resultado, invirtiendo el lugar de control de las interfaces basadas en comandos. El problema está en que la falta de información sobre el proceso, la falta de transparencia y los sesgos de la IA actual hacen que sea difícil identificar y corregir errores en los resultados.
Para Nielsen no está claro si estos sistemas de IA Generativa pueden alcanzar altos niveles de usabilidad, por lo que pueden terminar conviviendo con los sistemas basados en comandos, o mutar hacia interfaces híbridas.
Independientemente de ese futuro todavía borroso, no podemos negar que esta nueva forma de interacción con los sistemas que trae la IA viene a plantear nuevas formas de acercarse a la tecnología, y sin dudas va a generar nuevas dinámicas en los procesos como los conocemos actualmente.
El factor humano
El gran obstáculo para la IA actual es que, para confiar en sus sistemas como reemplazo de las personas, estas herramientas necesitan mostrar valores humanos, regulaciones éticas, transparencia, controles de privacidad, seguridad de la información, trazabilidad, equidad e inclusión, contexto, y un sinfin de características que definen la experiencia humana.
En el Diseño UX las decisiones informadas requieren de experiencia, sentido común y conocimiento de los contextos de la vida real para lograr en las distintas iteraciones conectar con lo que el usuario busca de nuestros productos. En eso, la IA todavía no puede competir con el humano.
Para crear interfaces realmente intuitivas, la visión humana seguirá siendo fundamental. Seguramente, el grueso del trabajo de los equipos de diseño pase de la primera iteración a la segunda o tercera, ya que los procesos se acelerarán con la irrupción de IA generativas que pueden crear los primeros bocetos con más calidad y en menor tiempo de lo que se hacía hasta ahora.
Pero si hay una constante en el campo del Diseño UX, es que siempre habrá necesidad de iterar, testear, recopilar feedback y más, para entender qué funciona y qué no. En ese sentido, las IA Generativas son buenas para, justamente, generar ideas; pero no pueden refinar el producto para llevarlo más allá.
Por eso, si bien las habilidades visuales de los diseñadores seguirán siendo importantes, la distribución del valor que dan las organizaciones a las distintas habilidades, seguramente cambiará.
Si quieres seguir la conversación sobre IA y Diseño UX, te recomendamos escuchar el episodio 23 de nuestro podcast Digital Experience by Soho: “Cómo la IA está revolucionando el Diseño de Experiencia de Usuario” disponible en todas las plataformas.
