Inteligencia Artificial en el proceso de diseño UX - Casos de Uso - Flat 101

Inteligencia Artificial en el Diseño UX: 4 Casos de uso para potenciar nuestro proceso de trabajo

La Inteligencia Artificial viene acompañada de mucha incertidumbre, sin lugar a dudas. No obstante, estamos ante un cambio de paradigma que puede impulsar nuestros resultados en el diseño UX a niveles increíbles y en muy poco tiempo.

En los últimos meses hemos sido testigo del surgimiento de herramientas basadas en Inteligencia Artificial (”AI” por sus siglas en inglés) de varios tipos, y enfocadas en diversas tareas.

En nuestra web ya tenemos un artículo muy interesante enfocado en la creación de contenidos, creado por Daniel Hernández, especialista de nuestro departamento de Marketing.

Como ya ha comentado Daniel, existen algunas herramientas enfocadas en la generación de imágenes a partir de comandos de texto. Estas ofrecen resultados visuales que se pueden ubicar en todo el espectro de niveles de representación. Encontramos desde la más pura abstracción indescifrable, hasta las imágenes más concretas y detalladas del hiperrealismo. También son capaces de “copiar” cualquier estilo de artistas reconocidos o incluso resultados de render 3D al nivel de Pixar.

Serie de imágenes co-creadas con Inteligencia Artificial
Serie de imágenes co-creadas en Midjourney (No tomó más de 30 segundos)

Otras de estas herramientas están desarrolladas para la interacción mediante texto. Reciben comandos escritos y responden de igual forma. Son capaces de generar contenidos con un lenguaje científico o cotidiano, y hablar sobre temas complejos de casi cualquier materia.

Entre los más destacados para estas tareas tenemos copy.ai y, por supuesto, el popular Chat GPT, de OpenAI (Empresa responsable también de Dall-E).

Ejemplo de pantalla de inicio de Chat GPT de OpenAI
Pantalla de inicio de Chat GPT, donde se explican brevemente las capacidades y limitaciones a tener en cuenta.

Por si fuera poco, ya vemos algunas herramientas que mezclan ambas opciones para crear productos más completos. Podemos crear libros y presentaciones interactivas, a partir de simples instrucciones escritas.

Pronto veremos también que llegarán a reconocer el lenguaje hablado, los gestos y demás formas de expresión humana

Así que ya está: Nos quedamos sin trabajo, ¿no?

Probablemente, ese sea de los primeros pensamientos que tenemos todos. No obstante, la respuesta depende de nuestra capacidad para superar la depresión y crisis existencial que nos asalta, y de abrir nuestra mente a un nuevo mundo de posibilidades.

Incorporar la Inteligencia Artificial en nuestro proceso de trabajo

La inteligencia artificial está cambiando la forma en que diseñamos y creamos contenido, pero tiene el potencial para revolucionar incluso los procesos con los que diseñamos experiencias para los usuarios.

Primero, para este ejercicio vamos a enfocarnos en Chat GPT.

Nuestras metodologías de trabajo incorporan mucha más redacción y documentación que imágenes y gráficos. Es contrario a lo que se cree sobre la carrera de diseño, pero es así.

Depende realmente de las tareas específicas en las que te desempeñas. Sin embargo, consideremos primero las auditorías, las presentaciones, y los diversos recursos para la investigación. Pensemos también en los infinitos correos y mensajes, los documentos de entrega a desarrolladores y muchos, muchos otros textos. No cabe duda que el lenguaje es muy relevante para nosotros.

Adicionalmente, es justo en los espacios de descubrimiento, definición y conceptualización (etapas basadas en el framework del Doble Diamante) donde existe el mayor potencial de mejora. Es aquí donde se toman decisiones que afectan de manera radical a los productos que creamos.

En futuros artículos veremos cómo aplicar estas herramientas en otros procesos más visuales, pero por el momento vamos a enfocarnos en esas etapas iniciales.


En segundo lugar, veremos solamente 4 casos de uso específicos ya aplicados con ejemplos sencillos.

El análisis se realizará en 2 grupos, y pondremos especial atención en el segundo caso:

  • La investigación de usuarios, la ideación de funcionalidades para productos y la optimización del ratio de conversión (CRO),
  • El mapeado de la experiencia de uso en un proceso digital complejo.

Así que vamos a comenzar con los ejemplos.

Generando ideas para resolver problemas específicos

En el caso de la generación de ideas, podemos aprovechar la Inteligencia Artificial para listar rápidamente nociones y conceptos de diseño. Partimos para ello de un conjunto de datos o de una serie de requisitos dados.

Una de las claves en este punto es crear comandos con mucho nivel de detalle. Mientras más específicos seamos, más efectivas serán las ideas generadas. También tendremos resultados más alineadas con nuestras expectativas.

Primera idea generada

El resultado mostrado lo obtenemos al solicitar la redacción de una encuesta para un grupo de jóvenes usuarios. La respuesta es bastante completa en el intento inicial, pero se puede mejorar al continuar con la “conversación”. Modificando los comandos e introduciendo más datos demográficos, lograríamos preguntas más especializadas.

Pantalla de Chat GPT con ejemplo de encuesta generada
Ejemplo de encuesta generada con el Chat GPT.

Otro aspecto a tener en cuenta para lograr nuestro objetivo es avanzar con calma. Al ofrecer los detalles de forma progresiva, podremos descubrir peculiaridades que habíamos pasado por alto.

Funciona como el “tren de pensamiento” que caracteriza nuestro proceso mental. Vamos descubriendo ideas y enfoques en el camino, más allá de nuestras concepciones iniciales.

Otras ideas de alto valor

Los siguientes ejemplos pertenecen a los 2 últimos casos del primer grupo: nuevas funcionalidades para un producto, y la optimización del ratio de conversión (CRO) en un e-commerce.

En estos casos se aprecia cómo, cambiando el enfoque del comando, la AI nos devuelve una respuesta diferente. Nos genera tanto el comando que podemos escribir, como el resultado que obtendremos.

Ejemplos de funcionalidades y optimizaciones enfocadas a la conversión
Ejemplos de funcionalidades para un producto (imagen a la izquierda), y optimizaciones enfocadas a la conversión (imagen a la derecha)

Las ideas sobre nuevas funcionalidades y optimizaciones para mejorar la conversión son bastante superficiales. No olvidemos que se trata de un primer intento en cada caso. Sin embargo, las posibilidades son realmente atractivas para aquellos momentos en los que necesitamos una pequeña ayuda para comenzar.


En los 3 ejemplos anteriores podemos ver un esbozo del potencial de la Inteligencia Artificial para asistirnos en las etapas de descubrimiento y definición. En la siguiente sección entraremos mucho más en detalle en el 4to y último caso de uso.

Mapeando la Experiencia de Uso en un proceso online

Sabemos que nuestro enfoque en el diseño UX es entender el comportamiento de nuestros usuarios cuando interactúan con los productos que diseñamos.

Para ello dedicamos mucho tiempo a estudiar varios principios de la psicología aplicados a nuestra profesión. También investigamos sobre patrones de comportamiento, sesgos cognitivos, creación de conexiones emocionales y tratamos de incluir cuanto heurístico se cruza en nuestro camino.

Evidentemente, la inteligencia artificial no es un sustituto para nada de lo que acabamos de mencionar. No obstante, podemos aplicarla en aquellas situaciones en las que dependemos en gran medida de recursos propios limitados. Otro caso es cuando no tenemos el tiempo para hacer una investigación profunda. Tal vez, simplemente queremos tener un buen punto de partida para hacer un proceso complejo, como un Customer Journey.

Aquí es cuando las cosas se ponen interesantes.

Caso de uso: Customer Journey para un proceso online de asesoramiento financiero

Para este caso de uso, hemos tomado como ejemplo un proceso de asesoramiento financiero online. El objetivo es ayudar a los usuarios a decidir en qué fondos o cartera modelo invertir. Para ello, el sistema asigna un perfil de inversión al usuario, luego de que este hace un test de idoneidad.

Antes de comenzar el ejercicio, debemos definir 2 elementos clave:

  • En primer lugar, tener creado un modelo “Persona”, que represente al usuario tipo sobre el que estamos basando el análisis.
  • En segundo lugar, tener un listado con los pasos del proceso, en orden, y una pequeña descripción de cada uno.

Con estos elementos preparados será mucho más rápido y sencillo obtener resultados relevantes y ágiles, y disminuir el grado de improvisación.


Comenzamos indicando a la AI el papel que va a asumir en este juego de roles.

El comando puede iniciar con una frase como “Imagina que eres…”, ya que este término parece funcionar mejor que decir directamente “Eres”. La inteligencia artificial puede no entender nuestra intención y responder “No soy esa persona” (Nos ha pasado).

A continuación, procedemos a describir el modelo de usuario que tenemos preparado.

La idea es ofrecer un gran nivel de detalle. Incluimos características demográficas, situación profesional, vida familiar, y motivaciones o preferencias destacadas. Todo esto con el objetivo de que la AI pueda asumir el papel de la forma más efectiva posible.

En el ejemplo mencionado, se describió al usuario con el siguiente comando:

“Imagina que eres una mujer de 48 años, con 2 hijos, divorciada, que trabajas como gestora inmobiliaria en una agencia de alto prestigio. Estás buscando información para invertir parte de tus ahorros, pero no tienes el tiempo ni el interés de aprender todo lo necesario. Prefieres la simplicidad en todo lo que haces y emplear tu tiempo libre en actividades de ocio y familiares”.

Finalmente, se describió el proceso del asesoramiento.

Se hizo de forma resumida pero clara, con descripciones puntuales de las tareas realizadas, las herramientas necesarias y los puntos de contacto del sistema.

(Como esta parte es mucho más extensa, no la incluimos en este artículo)

Ya estamos listos para comenzar a hacer las preguntas adecuadas y extraer ideas e insights que nos sirvan como base para nuestro Customer Journey.

1. Solicitar a la AI la descripción el proceso.

Para garantizar que la AI tuviese el proceso claro, se solicitó que lo describiera según lo que habíamos escrito en el comando.

La respuesta resultó muy conveniente, ya que la AI listó cada etapa en una lista ordenada de 8 elementos. Esta lista nos sirvió luego para enfocar las preguntas en pequeños grupos, y evitar la sobrecarga del sistema con respuestas demasiado extensas.

2. Solicitar a la AI la descripción de los sentimientos y pensamientos que “experimentó” en cada etapa.

El lenguaje utilizado en los comandos fue completamente natural, como si estuviésemos hablando con un usuario real. Las respuestas, por su parte, también fueron en este tono, por lo que era fácil olvidar que estábamos chateando con una AI. (Es tan realista que asusta 🙂)

Aquí vemos los ejemplos visuales en la página del chat:

Primera imagen de ejemplo de mapeado de experiencia en Chat GPT
En la imagen se puede apreciar cómo la AI responde como si fuese realmente la persona que hemos descrito. Habla en primera persona y ofrece detalles sobre emociones y pensamientos de manera muy convincente.
Primera imagen de ejemplo de mapeado de experiencia en Chat GPT
Continuando el proceso, se destaca el hecho de que las respuestas incluyen aspectos tanto positivos como negativos de la experiencia. Son estos puntos negativos los que se pueden identificar para la propuesta de soluciones en las etapas posteriores.

3. Solicitar la identificación de problemas y oportunidades en cada etapa del proceso.

Luego de las descripciones emocionales, se le pide al “usuario” que mencione los problemas que ve en cada paso del proceso. La intención es obtener toda la información posible.

Finalmente, se solicita al “usuario” que identifique oportunidades que, desde su “opinión personal”, puedan aumentar el compromiso y mantener el interés en cada fase.

En la imagen se pueden apreciar las respuestas recibidas, organizadas según cada paso, y con un nivel de detalle perfecto para el objetivo del ejercicio. Las respuestas son también muy concretas, y con un alto valor para la optimización del proceso.

Tercera imagen de ejemplo de mapeado de experiencia en Chat GPT
Estos ejemplos constituyen las respuestas de mayor valor, ya que identifican y describen claramente los problemas y desafíos a superar. Además se proponen soluciones directas que indican caminos mucho más cerrados por los que avanzar.

Al culminar el ejercicio, podemos comentar algunas conclusiones importantes:

    • Es cierto que las respuestas generadas por la AI ofrecen información que podría haber sido obtenida mediante usuarios reales. En dicho caso, las respuestas serían aún más fiables para tomar decisiones.
    • La identificación de los problemas detectados, y las sugerencias de posibles soluciones para cada uno, se pueden obtener fácilmente gracias a nuestros propios análisis como especialistas en UX.
    • Además, se puede apreciar que las respuestas son un tanto genéricas, o demasiado amplias para ser útiles sin un mayor nivel de detalle.

    A pesar de todo esto, es innegable que el uso de esta herramienta para funciones como las descritas tiene un gran potencial en nuestro proceso de trabajo. Sobre todo como punto de partida para la mayoría de nuestras tareas.

Beneficios y desafíos al utilizar la Inteligencia Artificial en el Diseño UX.

A continuación podemos ver algunos de los principales beneficios y desafíos encontrados en estos ejercicios:

Beneficios:

  1. Posibilidad de obtener una respuesta inmediata y en tiempo real, lo que permite una retroalimentación más rápida y una toma de decisiones más eficiente.
  2. Capacidad de generar respuestas más precisa y completas que si se hiciera una encuesta o entrevista a un usuario real. La Inteligencia Artificial puede proporcionar información detallada y coherente sobre todos los pasos del proceso. Además es capaz de describir cómo se sintió el usuario en cada uno de ellos.
  3. Habilidad para simular una amplia variedad de perfiles de usuario y situaciones. Esto permite obtener una visión más completa y global del proceso y de cómo diferentes tipos de usuarios pueden experimentarlo de maneras diversas.
  4. Utilidad para proporcionar recomendaciones y sugerencias personalizadas para mejorar la experiencia del usuario y para la optimización del proceso.

En cuanto a estos cuatro puntos:

Es muy atractiva la idea de poder hacer ajustes simples en la descripción del proceso, y testar dichos cambios a nivel de textos.

Si los analizamos con el mismo usuario u otros perfiles, podemos observar de forma muy ágil cómo cambian las respuestas según dichas modificaciones. Incluso podemos comprobar qué tan efectivas pueden ser las soluciones, incluso antes de aplicarlas a nivel visual.

Desafíos:

  1. Riesgo de sesgos o decisiones injustas si los datos utilizados para entrenar los modelos no son representativos o están mal etiquetados.
  2. Dependencia de la precisión y el rendimiento de los modelos de Inteligencia Artificial en el proceso de diseño.
  3. Dificultad de simular y replicar la complejidad y la subjetividad de las experiencias y los sentimientos del usuario.
  4. Falta de capacidad de la Inteligencia Artificial para realizar tareas que requieren una gran cantidad de creatividad y pensamiento divergente.
  5. Necesidad de complementar el uso de la Inteligencia Artificial con técnicas tradicionales de investigación y diseño. Esto es necesario para obtener una visión más completa y precisa de las necesidades y preferencias del usuario.

Consideraciones finales

La Inteligencia Artificial ha demostrado ser una herramienta poderosa para mejorar y optimizar los procesos de diseño en una variedad de áreas. Desde la generación de ideas hasta la investigación y el análisis de datos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el uso de esta tecnología plantea algunos desafíos y limitaciones. Estos deben abordarse de manera cuidadosa y responsable.

Para aprovechar al máximo las facilidades que ofrece la Inteligencia Artificial en los procesos de diseño, es esencial estar al tanto de las últimas tendencias y desarrollos en esta área. Esto incluye no solo familiarizarse con las herramientas y plataformas disponibles, sino también entender cómo funcionan y cómo pueden ser utilizadas de manera ética y justa.

Además, es importante tener en cuenta otras consideraciones clave. Asegurarse de que los datos utilizados para entrenar y mejorar los modelos sean representativos y de alta calidad, y evitar sesgos o decisiones injustas que puedan resultar de un uso no ético de la tecnología.

En conclusión…

La Inteligencia Artificial puede cambiar la forma en que trabajamos, ofreciendo herramientas sofisticadas para hacerse cargo de problemas complejos. Esto significa que los diseñadores de UX podremos enfocarnos aún más en la experiencia de usuario. Será posible centrarnos solamente en lo que queremos crear, y no en los medios con que lo creamos.

Una tecnología así viene acompañada de mucha incertidumbre, como todos los grandes cambios de paradigma. No obstante, podría impulsar el desarrollo del diseño UX a niveles increíbles, y en muy poco tiempo.

Seamos flexibles, curiosos y proactivos al examinar estas nuevas posibilidades y su incorporación en nuestro proceso de trabajo. Así podremos incrementar la calidad de nuestros resultados y nuestro valor profesional, sin el temor de ser sustituidos por nuestras propias herramientas.



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