10 pautas para diseñar los chatbots de IA de tu sitio web

Hace ya bastantes años, cuando este blog era poco más que un cuaderno donde traducía y adaptaba lecturas que me parecían relevantes, dedicaba tardes enteras a desmenuzar artículos del Nielsen Norman Group, de Jakob Nielsen, de Bruce Tognazzini, y en general de gente que estaba escribiendo lo que después se ha convertido en doctrina. Hoy he vuelto a esa práctica, porque el último artículo que ha publicado NN/g (firmado por Georgia Kenderova, Maria Rosala y Tanner Kohler) merece ese tipo de atención. Va sobre cómo diseñar chatbots de IA en sitios web, y llega justo cuando casi todos los clientes con los que hablamos estos meses están metiendo uno con calzador en su web sin haberse hecho las preguntas básicas.

Lo traduzco, lo adapto y lo comento. Este es el formato que más útil me ha resultado siempre: traer una referencia sólida y digerirla en voz alta, en castellano, con la lectura que me parece pertinente desde lo que veo en el día a día de la consultora.

Por qué este artículo y por qué ahora

El equipo de NN/g ha estudiado a usuarios reales interactuando con chatbots de IA en sitios como Home Depot, Williams Sonoma, Amazon (Rufus), Redfin, Turo, Scouting America o el portal del gobierno de Mississippi. La conclusión, simplificada, es que las decisiones de diseño aparentemente menores deciden si un chatbot se utiliza o se abandona. No es la potencia del modelo. Es el diseño.

Esto conecta directamente con algo que repetimos cuando hablamos del AI Experience Suite: el problema rara vez es la tecnología. El problema es que se está incorporando IA sin método de experiencia de usuario. Y los costes de hacerlo mal son mayores que no hacerlo, porque erosionan la confianza.

Vamos con las diez pautas, en mi traducción y con mi lectura.

1. Consolida el chat de IA con el resto de canales de chat

Tener un chatbot de IA y, además, un chat humano, y además un asistente para producto, y además un widget de soporte, es una receta para la confusión. NN/g pone el ejemplo de Home Depot, donde conviven Magic Apron (asistente de producto con IA) y Live Chat (atención al cliente con escalado a humano). Aparecen en zonas distintas, con nombres que no clarifican qué hace cada uno, y encima Magic Apron desaparece en el checkout justo cuando podría ser más útil.

La pauta es clara: una sola entrada, que el bot identifique qué puede resolver y escale a humano cuando toque. El usuario no tiene por qué entender la arquitectura interna de tu sistema.

2. Que el chatbot esté disponible en todas las páginas

Si el bot ayuda a buscar un producto o una vivienda, lo lógico es que el usuario navegue al detalle, vuelva, compare, siga preguntando. Si el chat desaparece al cambiar de página, has roto la conversación.

Redfin lo hace mal, según el estudio: el chat solo está accesible desde la barra de búsqueda y, una vez dentro de un anuncio, no hay manera evidente de volver. Williams Sonoma lo hace bien: el panel de chat acompaña al usuario mientras navega por las fichas de producto.

3. Comunica qué sabe hacer el chatbot mediante mensaje de bienvenida y prompts sugeridos

El «¿En qué puedo ayudarte?» genérico es una mala apertura. Promete cualquier cosa y no concreta nada. Turo lo hace así, y la consecuencia es que la gente intenta usarlo para cosas que no puede resolver y se frustra.

¿Cuál es la buena práctica? El mensaje inicial enumera, sin abrumar, los territorios cubiertos. Williams Sonoma lo hace al sugerir cocina, esenciales y recetas. Y, mejor todavía, Amazon Rufus adapta los prompts iniciales según la página: en home propone sugerencias amplias y exploratorias, en una ficha de producto propone preguntas específicas sobre ese producto.

Hay un matiz importante. Si tu bot es consciente de la página en la que está el usuario, o si recuerda el historial de la sesión, dilo. No asumas que se intuye. En el estudio de NN/g, un participante con Magic Apron ni siquiera sabía que el bot veía la ficha que él estaba mirando, y se ponía a copiar y pegar nombres de producto a mano.

4. Las preguntas sugeridas, como botones, no como texto

Reducir la fricción de escribir es una decisión de diseño básica. Si el bot ofrece preguntas de seguimiento, que sean clicables. Williams Sonoma comete el error de poner las preguntas de seguimiento dentro del texto, obligando al usuario a teclearlas. Home Depot lo resuelve con botones.

Y un detalle adicional: si el usuario ha rechazado una sugerencia, no insistas. El bot que repite la misma pregunta dos turnos después se vuelve pesado. Las sugerencias deben adaptarse al recorrido, no recauchutar lo que ya se ha descartado.

5. Imágenes, no solo enlaces o descripciones de texto

Si el bot recomienda producto, muéstralo. Si explica una pieza de fontanería, enseña qué pinta tiene. Suena obvio. No lo es tanto.

Una participante del un estudio comparaba batidoras en Williams Sonoma y, tras varias preguntas de refinamiento, recibió una recomendación final con nombre y enlace, pero sin imagen. Otro participante pedía a Magic Apron instrucciones para instalar un lavabo, le hablaron de un sifón en P, y al final del párrafo dijo lo que cualquiera diría: «en algún momento necesito ver una foto».

Esto no va de adornar. Va de que la imagen es información, no decoración.

6. Disclosure progresivo para que el chat no se eternice

Las conversaciones de IA crecen rápido, sobre todo en ecommerce, donde el usuario explora y compara. La pauta es simple: permite expandir y contraer detalles dentro del propio mensaje, sin generar respuestas nuevas que empujen la conversación hacia abajo.

NN/g señala que pocos bots aplican esta lógica. Rufus, por ejemplo, tiene un enlace «More details» bajo cada producto que, al pulsarlo, no expande, sino que genera otro mensaje al final del hilo. El usuario pierde el contexto de la lista que estaba comparando.

7. No autoscrollees al usuario al final de la respuesta

Cuando el bot devuelve una respuesta larga en streaming, el reflejo de muchos diseños es llevar al usuario al final del mensaje. Es una forma fiable de impedir que se lea desde el principio.

El gobierno de Mississippi y Turo cometen este error. La solución es no mover el scroll del usuario, o mantenerlo al inicio del mensaje nuevo. Que la persona lea de arriba abajo, como ha leído toda su vida.

8. Permite redimensionar la ventana del chat

La ventana por defecto de un chatbot está pensada para preguntas cortas. Cuando aparece un mapa, una comparativa o una receta paso a paso, ese tamaño se queda corto.

Scouting America es uno de los pocos del estudio que permite agrandar el panel, y se nota cuando el contenido tiene componente visual. Es una decisión barata de implementar y con impacto directo en la utilidad.

9. Permite guardar o compartir el contenido del chat

Una conversación útil que se pierde al cerrar la pestaña es valor que tiras a la basura. NN/g recoge el caso de una participante que recibió en Williams Sonoma una rutina detallada para cuidar masa madre y quería enviársela a su hija. No pudo. Ni email, ni descarga, ni compartir.

Si tu bot genera contenido reutilizable (recetas, guías, comparativas, presupuestos), dale al usuario la posibilidad de quedárselo. Aplica para B2C tanto como para B2B, donde la conversación puede ser literalmente un entregable.

10. Considera la entrada por voz

Una de las participantes de Redfin lo dijo claro: “si tengo que estar tecleando cinco minutos, en tres ya he cerrado la pestaña”. La voz no es un capricho. Para personas con limitaciones motoras, o en contextos en los que escribir no es viable, es directamente la diferencia entre poder usar el producto o no poder.

Esto entra en el terreno de la accesibilidad, que sigue siendo el primer punto que se cae de los roadmaps cuando hay prisa, y al que volvemos siempre tarde.

Mi lectura

Hay una conclusión que NN/g formula con prudencia y que yo voy a formular con menos: el chatbot de IA medio que están publicando las marcas en sus webs en 2026 ha sido pensado como un componente y no como una experiencia. Se ha integrado un proveedor, se ha conectado a la base de conocimiento corporativa, se le ha pintado un avatar y se ha subido a producción. Y ya.

El estudio demuestra que esa aproximación no funciona. Funciona cuando se piensa el bot dentro del flujo del usuario: dónde aparece, dónde no, qué sabe del contexto, cómo se comunica su alcance, cómo facilita el siguiente paso, qué puede llevarse el usuario al cerrar.

Es exactamente la conversación que estamos teniendo con varios clientes este año. La pregunta que les hacemos no es «¿qué chatbot vais a integrar?«. Es «¿qué problema de experiencia estáis intentando resolver, y por qué creéis que un chatbot es la respuesta?«. A veces lo es. A veces lo que hace falta es un buscador decente y una FAQ bien escrita.

La IA generativa no exime de hacer diseño. Exige más diseño.

Adaptación libre al castellano del artículo «10 Guidelines for Designing Your Site’s AI Chatbots«, publicado en Nielsen Norman Group el 24 de abril de 2026 por Georgia Kenderova, Maria Rosala y Tanner Kohler. Original disponible en nngroup.com.

Foto de portada de Volodymyr Hryshchenko en Unsplash