Aprendiendo con la UX Alliance: mejores productos AI gracias a la UX

El pasado día 31 de marzo tuvo lugar el primer evento del año de la nueva edición de UX Masterclass: Leadership Series. 

El año pasado el formato del evento más grande de UX era diferente, ya que se concentraba en tres días muy intensos con casi 20 horas de conferencias, mesas redondas y workshops. Tuvimos la oportunidad de participar los tres días, y nuestro aporte a la UX Masterclass 2021 fue hablando sobre “ética, accesibilidad e inclusión”, “sostenibilidad, diseño circular, social y de género” y en una jornada especial de ResearchOps. 

Este año el formato es diferente, ya que además de las conferencias habituales de la UX Masterclass también tenemos la oportunidad de asistir a esta serie mensual de webinars gratuitos, UX Masterclass: Leadership Series. 

La primera edición ha tratado sobre cómo construir mejores productos de inteligencia artificial, y el ponente ha sido Gavin Lew, que es Managing Partner en Bold Insight, uno de nuestros partner en la UX Alliance.

Resumen: cómo construir mejores productos AI gracias a la UX

El desarrollo de la inteligencia artificial (IA) en los últimos años ha venido acompañado de frustraciones de las personas usuarias y de errores de las máquinas. A medida que la IA adquiere mayor protagonismo en el mundo actual, es el momento de garantizar que le proporcionamos los datos correctos y damos forma a la experiencia para que beneficie realmente a las personas que la utilizan. 

La experiencia del usuario (UX) tiene una oportunidad única para abordar algunos de los mayores problemas a los que se enfrenta la IA. Al contribuir a los datos que entrenan a la IA y centrarse no solo en los resultados, sino en las necesidades y expectativas de los usuarios, hay algunas formas cruciales en las que nosotros, como investigadores, podemos tener un impacto positivo en el futuro de la IA.

Estos son tres consejos para construir mejores productos de AI con UX

1. Dar a la IA el contexto adecuado para los conjuntos de datos 

La IA funciona como un maestro bibliotecario y se entrena interpretando conjuntos de datos masivos. Si estos conjuntos de datos están incompletos o representan un concepto o una población de forma incorrecta, no podemos esperar que la IA ofrezca soluciones que realmente ayuden a las personas que lo necesitan. 

Un conjunto de datos rara vez es puro, e incluso si lo es, rara vez capta todo el espectro de la experiencia y las necesidades humanas. Los métodos de UX que buscan rutinariamente estos aspectos más contextuales de los datos de comportamiento nos proporcionan la base tan necesaria para que la IA sirva mejor a los usuarios finales. Como profesionales de la UX, sabemos más sobre cómo se recogieron los datos. 

Esto ayuda a los científicos de datos a comprender qué celdas se introdujeron para rellenar las lagunas, de modo que puedan tenerse en cuenta durante el aprendizaje automático. Pero, lo que es más importante, los profesionales de la UX tienen conocimientos que podrían añadir columnas de datos que proporcionan un contexto que la IA no tiene. Esta es la oportunidad para que la UX mejore la IA.

Ver también:

• Por qué un perfil UX necesita saber de análisis de datos
• Cómo evitar problemas en la toma de decisiones basada en datos
• Aprendizajes y acciones con datos

2. Configurar la experiencia de la IA en torno a los adjetivos de la UX

Los resultados de la IA solo tendrán un impacto positivo en los usuarios cuando éstos sepan qué hacer con ellos. Un enfoque de UX se centra, más allá de los resultados, en la capacidad de aprendizaje de un producto, en su aspecto y sensación, en el tipo de respuesta emocional que suscita y en cómo se conecta con el mundo y la vida cotidiana de los usuarios. 

Para entender el impacto de la IA en los usuarios, tenemos que determinar qué palabras se utilizan para describir la experiencia humana con el producto. ¿Es atractiva, entretenida o fácil de aprender? ¿Es utilizable, inteligente o natural? ¿Es «genial»? Las respuestas de los usuarios y la forma en que se describen nos enseñan a crear un producto que resuelva el problema adecuado.  

Ver también: Diseñando la personalidad de un bot

3. Construir la confianza para una relación exitosa entre los humanos y la IA

Tanto si somos usuarios de iPhone como si no, la mayoría de nosotros estamos probablemente familiarizados con la decepción de hacer una pregunta a Siri solo para recibir una respuesta equivocada o un error en la respuesta. Cuanto más a menudo se equivoque Siri, menos probable es que queramos utilizarla y menos confiamos en lo que puede hacer por nosotros. De hecho, ¿cuántos no han probado Cortana, de Microsoft, o Bixby, de Samsung, por considerarlo «igual que Siri»? Son productos multimillonarios que se vieron impactados por la experiencia de una persona con Siri.

Para tener éxito, las herramientas de IA deben establecer una relación de confianza con los usuarios, una relación en la que las expectativas se cumplan de forma fiable en todas las situaciones en las que el usuario las necesite. Tanto si se trata de establecer un recordatorio para una cita como de mantener segura la información personal, un producto de IA de éxito debe comunicar que se puede confiar en él para su uso diario.

Ver también:

• Cómo mejorar la comprensión de los algoritmos
• Inteligencia Artificial y el diseño de experiencias más humanas 

Próximo webinar de UX Masterclass: Leadership Series 

El próximo webinar de UX Masterclass: Leadership Series será el próximo 28 de abril a las 17:00h CEST, y tratará sobre el Modelo de madurez de diseño: Transformando organizaciones a través del diseño centrado en el ser humano. 

En esta charla participarán tres ponentes: Florian Egger, Managing Director de Telono; Joelle Stemp, fundadora de Yu Centrik; y Wojciech Chojnacki, Director de Estrategia en Symetria UX.

En este webinar se contestarán preguntas como: 

• ¿Por qué la estrategia dirigida por el diseño es importante para los negocios?
• ¿Qué es el modelo de madurez de diseño de UXalliance?
• ¿Cómo se puede utilizar el modelo para evaluar la madurez del diseño?
• ¿Cómo puede ayudar la evaluación a optimizar la madurez del diseño?
• ¿Qué soporte está disponible para ayudar a implementar las recomendaciones de madurez del diseño?

¡Os esperamos en el webinar el día 28 de abril! Os podéis registrar aquí: UXalliance Design Maturity model: Transforming organizations through human-centric design