El UX agéntico como motor de la estrategia IA

En Torresburriel Estudio llevamos más de dos décadas (que se dice pronto) defendiendo una idea innegociable: el diseño de un producto o servicio digital debe estar centrado en las personas. Sin embargo, la irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) no sólo ha venido a cambiar las herramientas que estamos usando, sino también la naturaleza de lo que estamos diseñando. Ya no se trata de crear interfaces, sino de diseñar agentes que actúan en nombre y beneficio del usuario. Esto es lo que empezamos a conocer con el nombre de UX Agéntico.

Para mí, como responsable de una agencia de diseño de experiencia de usuario, este cambio representa la evolución más significativa y relevante en la experiencia de usuario desde que Don Norman popularizó el término. Si las empresas no están pensando en estos términos, me temo que se van a quedar atrás en la transformación digital y la innovación.

¿Qué es el diseño UX agéntico y por qué es importante?

El UX tradicional se ha venido enfocando en la interacción directa del usuario con una pantalla (clics, scrolls, taps, navegación, etc.). El UX agéntico va un paso más allá: se centra en delegar tareas, decisiones o procesos completos a un sistema inteligente, un agente, que opera de manera proactiva o autónoma.

Pensemos en la diferencia entre un mapa de papel (UX tradicional) y un navegador GPS (UX agéntico). En el primer caso, el usuario hace el trabajo; en el segundo, el sistema toma la iniciativa, recalcula, avisa de atascos y sugiere la hora de salida. Este es el salto de valor que los negocios parece que van a experimentar.

Los tres pilares del diseño agéntico

Para que este diseño sea un éxito de adopción de IA y, no olvidemos, rentabilidad, nos vamos a fijar en tres focos principales:

1. Confianza (trust): el usuario debe creer que el agente actuará en su interés, buscando su beneficio. Sin confianza, no hay delegación. El diseño agéntico exige transparencia y explicabilidad (explainability). Por norma general, debemos detectar y mitigar la opacidad que hace que los usuarios rechacen las funcionalidades más avanzadas de la IA.
2. Control y autorización: aunque el agente actúe de manera autónoma, el usuario siempre debe tener la capacidad de intervenir, modificar las reglas o incluso apagar el sistema. Hemos de diseñar algo así como «puntos de control» claros para gestionar los límites de la agencia (delegación) sin sacrificar la eficiencia.
3. Contexto (context): un agente debe entender la situación real y el contexto del usuario: ubicación, horario, historial, etc. Un agente que no sea lo suficientemente inteligente sobre el contexto se va a convertir en una molestia que va a afectar negativamente la percepción de la marca y, por tanto, a la experiencia de usuario.

El factor humano de la IA

Una de las evidencias más claras que hemos podido comprobar es que la investigación con usuarios es la espina dorsal del buen diseño. En el contexto agéntico, esto ya no es una opción sino que se convierte en una obligación para garantizar la correcta implementación de la IA. Y es bueno fijarse que no estamos hablando de implementación tecnológica, sino como resultado de unas expectativas vinculadas con la eficacia, con el negocio.

En el Estudio, hemos transformado nuestra metodología de ResearchOps para abordar esta nueva realidad. ¿Cómo? Lo explicamos y lo compartimos:

• Modelado de confianza y delegación: usamos técnicas cualitativas para medir el umbral de confianza y determinar qué está dispuesto a delegar el usuario y bajo qué condiciones. Esto, en el mejor de los casos, reduce el riesgo de desarrollar funcionalidades de IA que no serán usadas.
• Diseño de explicabilidad (XAI): vamos más allá de que el sistema funcione. Ponemos el foco en diseñar cómo y cuándo el agente justifica sus acciones. Por ejemplo, si un agente de stock hace una sugerencia inusual, el diseño UX debe proveer una justificación accesible, creíble y confiable: «te sugiero esto porque las ventas de este producto han subido un 200% en las últimas 48 horas en tu zona». Y aún así… (pero eso lo comentamos en otro momento).
• Investigación continua y remota: el comportamiento del agente evoluciona, y también la relación del usuario con él. La investigación con usuarios ha de ser continua (inspirada en la visión de autores como Nate Bolt sobre user research remoto) para detectar las fricciones que sólo aparecen con el uso prolongado y la madurez del agente de IA.

Una decisión de diseño agéntico no validada con usuarios es una negligencia que compromete el ROI de la estrategia IA.

El secreto de la simplicidad

Un error frecuente que vemos en el mercado es lo que llamamos «automatización perezosa». Esto ocurre cuando una empresa simplemente automatiza una tarea sin rediseñarla para el contexto agéntico, manteniendo la complejidad subyacente. Es decir, con ausencia de investigación con usuarios.

El error típico: mantener un proceso complejo y pedirle al agente que lo complete en lugar del usuario porque se supone que el agente tiene mejores condiciones para completar un proceso complejo. El resultado es un proceso que sigue siendo engorroso y genera desconfianza.

La solución que proponemos: el diseño UX agéntico se enfoca en la eliminación y la simplificación. Si un agente es inteligente, el campo de entrada o el proceso manual ni siquiera deberían existir. El valor real no está en que el agente rellene el formulario por el usuario, sino en evitar que el usuario sepa que ese formulario alguna vez fue necesario. Es decir, regresar a aquel discurso de 2016 mediante el cual hablábamos de que hay acciones que los usuarios no quieren realizar pero que realizan sólo porque el proceso les obliga a ello. La simplicidad sigue siendo nuestra aliada primordial.

Liderazgo en IA y UX

El UX agéntico es el puente directo entre la inversión que hacen las empresas y organizaciones en Inteligencia Artificial y los resultados de negocio que se obtienen. Un agente mal diseñado generará frustración, desconfianza y lo más peligroso: abandono. Un agente bien diseñado se convierte en una ventaja competitiva que además es sostenible.

En el Estudio hemos pivotado nuestra metodología:

1. Auditoría de delegabilidad: auditamos procesos de negocio para identificar exactamente qué tareas son candidatas ideales para la delegación, y con ello maximizar la eficiencia y la adopción por parte del usuario.
2. Prototipado de confianza (iteración rápida): prototipamos el comportamiento del agente para testear los mensajes de explicabilidad y los puntos de control con usuarios reales. El punto, tal y como en su momento hacíamos con interfaces convencionales, es asegurar la usabilidad antes de la inversión en el desarrollo e implementación de la IA.
3. Compromiso con la accesibilidad: un agente debe ser accesible para todos. Aseguramos que, si la interfaz conversacional o proactiva falla, la experiencia cuente con vías de apoyo alternativas que sean claras, universales y accesibles.

El UX agéntico no es una moda; es el marco de diseño necesario para monetizar y posicionar la estrategia de implementación de IA. Nuestro trabajo es asegurarnos de que el factor humano sea la variable más inteligente y rentable de esta ecuación tecnológica.

Foto de portada Christin Hume en Unsplash.