La IA generativa se ha convertido en una fuerza transformadora en la informática, pero no siempre está claro cómo utilizarla al diseñar nuevos productos. En Microsoft, nuestros equipos aprenden a incorporar Microsoft Copilot y otras nuevas tecnologías de IA en su trabajo diario.
Nuestros diseñadores y gerentes de UX en Microsoft Digital (MSD), la organización de TI de la empresa, están a la vanguardia del cambio que la IA trae a la ingeniería moderna. Y ahora podemos compartir sus observaciones en las trincheras sobre cómo la IA generativa es y cambiará la forma en que funcionan.
Impacto inmediato
Uno de los primeros cambios drásticos que hemos visto desde que incorporamos la IA generativa en nuestros flujos de trabajo es que nuestros diseñadores de productos ya no necesitan crear maquetas de cada pantalla de un producto, ahora hay una mejor manera.
Ahora es como crear un libro en el que las páginas siempre cambian. En la encrucijada crítica de la experiencia de usuario, donde los humanos interactúan con Copilot, la IA se transforma en el conductor de la experiencia del usuario. Este cambio permite a nuestros diseñadores pasar de la definición de flujos fijos a adoptar un estilo de diseño no determinista orquestado por la IA.
—Yannis Paniaras, diseñador principal, Microsoft Digital Studio
«Ahora es como crear un libro en el que las páginas siempre cambian», dice Yannis Paniaras, diseñador principal de Microsoft Digital Studio. «En la encrucijada crítica de la experiencia de usuario, donde los humanos interactúan con Copilot, la IA se transforma en el conductor de la experiencia del usuario. Este cambio permite a nuestros diseñadores pasar de definir flujos fijos a adoptar un estilo de diseño no determinista orquestado por la IA».
Microsoft Digital Studio es nuestro equipo de diseñadores e investigadores en MSD. El equipo de MSD Studio se compromete a utilizar su experiencia en diseño, investigación, estrategia de contenido, accesibilidad y planificación de productos para crear experiencias que permitan a los empleados de Microsoft lograr más en sus vidas.
Paniaras ha observado que el diseño de un producto habilitado para IA es muy diferente del diseño de una aplicación tradicional de escritorio o móvil. En conversaciones con diseñadores, gerentes de programas y desarrolladores, con frecuencia se encuentra con preguntas sobre cómo las diversas disciplinas de creación de productos deben coordinar su trabajo en este nuevo contexto.
«Tenemos Copilot, impulsado por un modelo de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés), y utilizamos el lenguaje de diseño Fluent AI para experiencias que se basan en interfaces gráficas de usuario ágiles con indicaciones dinámicas y tarjetas contextuales generadas de manera dinámica», dice Paniaras. «Estos proporcionan elementos de interfaz de usuario justo a tiempo que se asignan al flujo generativo. En consecuencia, los diseñadores cambian su enfoque de la interfaz de usuario estándar hacia el vocabulario de las solicitudes, las tarjetas adaptables diseñadas de manera y en la búsqueda de coherencia dentro del contexto de UX. Estos elementos se han comenzado a convertir en los nuevos bloques de construcción del diseño de UX basado en IA».
Los diseñadores del equipo de MSD Studio continúan su trabajo en Figma, la popular herramienta de diseño y creación de prototipos, pero sus diseños deben seguir abiertos y, a veces, más abstractos, en lugar de un conjunto de diseños lineales fijos.
Con todo el poder de la IA generativa, la experiencia del usuario y el diseño se mantienen responsables de la calidad de la experiencia y el resultado, por lo que encontramos formas de escalar a través de trabajar con ingeniería y ciencia de datos.
—Laura Bergstrom, directora de UX del equipo de Experiencia Unificada del Empleado
«El diseño se convierte en un conjunto de probabilidades», dice Paniaras. «Si bien esto plantea un desafío para los diseñadores, también nos anima a colaborar de manera más estrecha con todos los demás».
Laura Bergstrom, directora de UX del equipo de experiencia unificada del empleado, añade que los diseñadores de contenido y los diseñadores de su equipo desarrollaron una guía para que los ingenieros escalen las respuestas de Copilot a través de crear respuestas coherentes y fiables con el tono de voz adecuado en el momento adecuado.
«Con todo el poder de la IA generativa, la experiencia del usuario y el diseño se mantienen responsables de la calidad de la experiencia y el resultado, por lo que hemos encontrado formas de escalar a través de trabajar con ingeniería y ciencia de datos», dice Bergstrom.
Estimular la colaboración con la IA
El uso de la IA para alinear de manera rápida los planes y los objetivos provocan un cambio en la forma en que todo el equipo de fabricación de productos trabaja en conjunto. «Todas las diferentes disciplinas trabajan juntas para poner las cosas en su lugar», dice Paniaras.
Cuenta la historia de un diseñador que trabajó al mismo tiempo con gerentes de proyectos e ingenieros para diseñar indicaciones, comparándolo con la forma anterior de hacer las cosas.
«Solía ser diferente: tenías una investigación, con base en eso tenías ideas, hacías prototipos de ciertas cosas, las construías, y luego los ingenieros las probaban», dice Paniaras. Era más lineal».
Necesito averiguar qué es lo que quiere el usuario. Cuando creamos una aplicación, necesito saber de dónde vienen, qué quieren hacer y dónde se romperá la experiencia que estamos creando para ellos.
—Victor Albahadly, diseñador sénior de UX en MSD Studio
La ingeniería moderna con IA requiere un cambio hacia una cultura más colaborativa en los equipos de producto, donde no haya líneas claras de propiedad y las personas puedan trabajar juntas de manera flexible. Es similar al cambio que experimentó la ingeniería del enfoque en cascada al ágil, cuando en lugar de poseer piezas específicas, los ingenieros pululaban sobre una parte del producto para un sprint, y luego se aglomeraban en otra parte en el siguiente sprint.
Optimización del diseño con IA
La IA nos ayuda a probar nuestros diseños de forma más completa y a enviarlos más rápido. Estos son algunos de nuestros mejores consejos para hacer lo mismo en su empresa.
- Recomendaciones personalizadas: LaIA puede analizar el comportamiento y las preferencias de los usuarios, para proporcionar a los diseñadores información para crear experiencias de usuario personalizadas adaptadas a las necesidades individuales.
- Creación eficiente de prototipos: Las herramientas impulsadas por IA pueden automatizar los procesos de creación de prototipos, al acelerar las iteraciones de diseño y permitir a los diseñadores explorar múltiples conceptos de manera más eficiente.
- Toma de decisiones basada en datos: Al aprovechar el análisis de IA, los diseñadores pueden tomar decisiones informadas basadas en los datos de los usuarios, lo que garantiza que las elecciones de diseño estén respaldadas por información sobre las interacciones y preferencias de los usuarios.
- Predicción del comportamiento del usuario: Los algoritmos de IA pueden predecir los patrones de comportamiento del usuario, lo que ayuda a los diseñadores a anticipar las acciones del usuario y diseñar interfaces que se alineen con las expectativas del usuario, lo que en última instancia mejora la satisfacción del usuario.
- Integración de la accesibilidad: LaIA puede ayudar a los diseñadores a crear diseños más accesibles al identificar posibles problemas de accesibilidad y sugerir mejoras, lo que garantiza que los productos digitales sean inclusivos y fáciles de usar para todos.
Victor Albahadly, diseñador senior de UX en MSD Studio, dice que la IA tiene potencial para transformar la forma en que hace su trabajo principal, que es probar para averiguar dónde se rompen los diseños que él y su equipo construyen y no satisfacen las necesidades de las personas que los usarán.
«Necesito averiguar qué es lo que quiere el usuario», dice Albahadly. «Cuando creamos una aplicación, necesito saber de dónde vienen, qué quieren hacer y dónde se romperá la experiencia que construimos para ellos».
El reto es que tiene que probar las experiencias que los usuarios tienen con sus diseños y extrapolar lo que aprende al resto del diseño. Y, lo que es más importante, lo hace a escala, no solo para una persona, sino para todas las personas que usan la aplicación.
«Necesito probar cómo funcionará la experiencia para muchas personas», dice. «Es un proceso intenso».
La IA tiene el potencial de cambiar eso porque será capaz de verlo todo, algo que un humano nunca podrá hacer por sí mismo.
«Con la ayuda de la IA, algún día en un futuro cercano, podré probar toda la aplicación», dice Albahadly. «Habrá mucho poder en eso».
La IA puede ayudar a los diseñadores a obtener este tipo de escala en cada paso del proceso, lo que no solo hace que los resultados sean mucho más precisos, sino también mucho más rápidos.
El futuro de la ideación
Impulsar el flujo de usuarios y la telemetría con IA
La IA nos ayuda a descubrir dónde se descomponen nuestros diseños mucho más rápido. Esto es lo que hemos aprendido en el camino.
- Análisis del comportamiento: La IA puede analizar de manera continua las interacciones de los usuarios dentro de la aplicación o el sitio web, para brindar información sobre el comportamiento, las preferencias y los patrones de los usuarios.
- Modelado predictivo: Al emplear algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede predecir las acciones del usuario, lo que permite a los diseñadores anticipar posibles puntos débiles y optimizar el flujo de usuarios de forma proactiva.
- Automatización de pruebas A/B: La IA puede automatizar el proceso de pruebas A/B, al experimentar con diferentes flujos de usuarios y sugerir mejoras basadas en los comentarios de los usuarios en tiempo real y las métricas de rendimiento.
- Algoritmos de personalización: A través de la personalización impulsada por IA, el sistema puede adaptar los flujos de usuario en función de las preferencias individuales, para crear una experiencia más personalizada y atractiva para cada usuario.
- Mapeo dinámico del recorrido del usuario: La IA puede mapear de manera dinámica los recorridos de los usuarios, al identificar cuellos de botella o áreas de mejora en el flujo actual y proponer ajustes para una experiencia de usuario más fluida e intuitiva.
Albahadly también prevé que la IA mejore partes del proceso de diseño. Hoy en día, la ideación se realiza al hablar con expertos y clientes, realizar sesiones de lluvia de ideas y talleres. En el futuro, sugiere que podría hacer ideas similares con sus compañeros de equipo y la IA.
«En tu aplicación, digamos que hay una gran caída en el tráfico proveniente de Japón», dice. «Ahora tenemos que hacer un taller para averiguar por qué pasa esto. La IA podría apuntar a cosas específicas como una barrera lingüística o cultural, o un problema de tiempo como unas vacaciones. En lugar de tardar una semana en idear, podría convertirse en un paso en el proceso el mismo día».
Además de los cambios en los procesos de diseño, la IA generativa cambia la experiencia del usuario.
«Hemos tenido una forma lineal de bombear experiencias: un sistema operativo, productos sobre él y aplicaciones», dice Bergstrom. «Ahora hay diferentes copilotos, diferentes extensibilidades, formas de hacer las cosas en las superficies. Todo esto debe tener sentido para un usuario de principio a fin».
Se requiere mucho pensamiento de diseño para producir esa experiencia.
La calidad de los datos también es crucial para producir una experiencia que tenga sentido. «La IA generativa es un comodín, que requiere que los datos sean más prístinos», dice Bergstrom.
Por ejemplo, el LLM para Microsoft 365 puede pasar por todos los correos electrónicos y sitios de SharePoint. Si tú escribes «beneficios», debe identificar la fuente autorizada y mostrar esa información, no revisar su correo electrónico para encontrar todos los mensajes relacionados con los beneficios que haya recibido.
Transformar el trabajo con IA
¿Qué pasa con el potencial de la IA para hacer un trabajo rutinario y repetitivo y dar a las personas el tiempo para hacer un trabajo de mayor valor? Bergstrom ve una amplia gama de oportunidades.
«Podemos usar la IA generativa para ayudar a los empleados con las tareas diarias, desde encontrar el mejor lugar para estacionar hasta administrar el proceso de inmigración e identificar las mejores selecciones para los beneficios de los empleados», dice Bergstrom. «Y para las grandes empresas, podemos utilizar la IA generativa para ayudar a gestionar las instalaciones mediante la identificación de la relación costo-beneficio, el uso del edificio y para encontrar las mejores ubicaciones para tener oficinas».
Tanto Bergstrom como Albahadly ven una oportunidad para que la IA ayude a los empleados a redactar sus evaluaciones de desempeño. Bergstrom señala que podría ayudar a los gerentes a combinar los comentarios de revisión de múltiples fuentes y vincularlos a los OKR.
Y Albahadly dice que para los empleados, la IA puede ayudar a escribir sus propias evaluaciones de desempeño.
«Eso ha sido un reto para la mayoría de los empleados de Microsoft, porque al final del año, tienes que sentarte y recordar todo en lo que has trabajado», señala.
Debido a que la IA estará expuesta a sus reuniones, su calendario, sus proyectos, le será fácil co-escribir su reseña con ustedes.
«En el futuro, habrá menos escritura y más selección de cosas, y la IA generará un año entero para ti», dice Albahadly.
Con toda esta transformación que sucede, algunas personas se preocupan por el futuro del trabajo.
Paniaras es optimista.
«Todo lo que nos rodea, incluidos nuestros roles, trabajo, procesos y definiciones de valores, ha sido creado por nosotros, los humanos», dice. «Cada vez que alguna de estas dimensiones cambia, de manera inevitable terminamos redefiniéndolas o llenando el vacío. Pero hay que tener esa actitud de pensamiento y el reconocimiento de que todo lo que nos rodea es el resultado de nuestra propia creación».
Bergstrom está de acuerdo.
«Los problemas duraderos no cambian», dice. «Pero ahora tenemos muchas más formas de resolver esos problemas con un asistente inteligente que puede anticipar las necesidades y predecir las posibilidades, solo tratamos de descubrir cómo aprovechar toda la capacidad de nuestros diseños».
Prueben Copilot para Microsoft 365 para saber qué pueden hacer con la IA.
Vean la clase de LinkedIn Learning de John Maeda (UX para IA: prácticas de diseño para desarrolladores de IA) para obtener más información sobre cómo funciona la colaboración con IA.
Conclusiones clave
Estos son algunos consejos para empezar a utilizar la IA generativa en su empresa:
- Adopten la IA como colaborador:
- Consideren a la IA como un socio creativo. Puede aumentar su proceso de diseño al sugerir patrones, diseños e interacciones.
- Colaboren con herramientas de IA para generar variaciones de diseño, explorar posibilidades e iterar más rápido.
- Comprender las capacidades y limitaciones de la IA:
- Familiarícense con los tipos de algoritmos de IA que se utilizan de manera habitual en el diseño, como las redes neuronales, las redes generativas adversarias (GAN, por sus siglas en inglés) y el aprendizaje por refuerzo.
- Reconozcan que la IA tiene limitaciones: no puede reemplazar la intuición, la empatía o la experiencia en el dominio humanos. Utilícenla como una herramienta para potenciar su creatividad.
- Diseño para la adaptabilidad y la personalización:
- La experiencia de usuario impulsada por IA debe ser adaptable y personalizada. Creen interfaces que se ajusten de manera dinámica en función del comportamiento, el contexto y las preferencias del usuario.
- Utilicen la IA para adaptar las experiencias a los usuarios individuales, al proporcionar contenido y recomendaciones relevantes.
- Recopilar y conservar datos:
- Los modelos de IA requieren datos para aprender y mejorar. Recopilen datos relevantes de los usuarios (con consideraciones de privacidad) para entrenar algoritmos de IA.
- Conserven conjuntos de datos de alta calidad que representen diversos escenarios y comportamientos de usuario.
- Iterar y refinar los modelos de IA:
- Comiencen con modelos de IA simples y aumenten de manera gradual la complejidad. Iteren en función de los comentarios de los usuarios y el uso en el mundo real.
- Evalúe y ajusten de manera regular los modelos de IA para asegurarse de que se alinean con las necesidades de los usuarios y los objetivos empresariales.
- Consideraciones éticas:
- Tengan en cuenta los sesgos en los algoritmos de IA. Se deben garantizar la equidad, la transparencia y la inclusión.
- Comprendan las implicaciones éticas de las decisiones impulsadas por la IA y diseñen en consecuencia.
- Aprendan de los productos existentes impulsados por IA:
- Estudien productos y servicios exitosos impulsados por IA. Analicen cómo integran la IA a la perfección en la experiencia del usuario.
- Aprendan de los líderes de la industria y adapten sus mejores prácticas a sus propios proyectos.
Recuerden que la IA es una herramienta poderosa, pero es más eficaz cuando se combina con la creatividad y la empatía humanas. Al adoptar la IA y comprender su función, los diseñadores de UX pueden crear experiencias innovadoras, personalizadas y adaptables para los usuarios.
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