Deje que la IA se haga cargo del trabajo pesado abstracción de su productopara que sus usuarios no tengan que hacerlo.
Todavía recuerdo el shock la primera vez que usé ChatGPT. Sé que este es el comienzo de una nueva era, pero me cuesta entender lo que significa para el diseño. Sólo después de leer Artículo de Jakob Nielsen “IA: el primer nuevo paradigma de interfaz de usuario en 60 años” ¿Estoy empezando a apreciar un cambio tectónico en el diseño? Durante sesenta años hemos estado diciéndole a las computadoras cómo hacer cosas, una instrucción a la vez. La inteligencia artificial invierte esto mediante el paradigma de la “especificación de resultados basada en la intención”: le dices lo que quieres y ella descubre cómo hacerlo. Esta no es una característica. Este es un tipo diferente de computadora.
Todos recordamos cómo las empresas lucharon por ser las primeras en lanzar ChatGPT poco después de su nacimiento. Cada producto importante ha agregado un chatbot o copiloto. Los asistentes de inteligencia artificial están disponibles en herramientas empresariales, software creativo y plataformas en la nube. Hoy, tres años después, aquellos Los asistentes realmente entregaron algo: Los usuarios pueden preguntar en lugar de hacer clic, obtener respuestas en lugar de profundizar en la documentación y descargar las tareas diarias que solían realizar manualmente. Este es el verdadero valor.
Pero aquí está la cuestión: elimine el asistente de inteligencia artificial de la mayoría de estos productos y aún podrá usarlos. El producto es el mismo. La inteligencia artificial está encima, no dentro. Adrian Levy llama a esto Pruebas de Inteligencia IntegradaY la mayoría de los productos actuales no logran hacer esto.
¿Es esta la forma correcta de aprovechar el poder revolucionario de la inteligencia artificial?
Para entender lo que falta, debemos considerar cómo aprender el producto. Cada producto tiene un Umbral de aprendizaje: El conocimiento mínimo que los usuarios deben aprender antes de usarlo. Sin aprovecharlo. úsalo De nada. Considere una puerta. En algún momento de tu vida, aprendiste que al girar una perilla se desbloquea y al empujar o tirar se abre. Ahora puedes conducir en piloto automático, pero hubo un momento en el que no lo sabías. Debajo del umbral, la puerta es sólo una pared.
Los productos digitales añaden dos capas a este umbral. La primera es conceptual: la idea central de cómo funciona el producto. El segundo es la interacción: cómo la interfaz expresa estas ideas. Ambos deben aclararse antes de utilizar el producto.
Para la mayoría de los productos de consumo, la barrera conceptual es delgada: las ideas se relacionan con cosas que ya comprende. Pero el software empresarial es diferente. Los creadores de estos productos inventan conceptos para construir capacidades y hacerlas tangibles. En la época anterior a la inteligencia artificial, esto era necesario: aunque estos conceptos introducían una curva de aprendizaje pronunciada, una vez que los usuarios cruzaban ese umbral, los conceptos realmente les ayudaban a utilizar el producto.
Tomemos como ejemplo AWS. Para almacenar datos en la nube, al menos necesitas saber qué es una cuenta, qué es un servicio y qué es un recurso. No porque así funcione el mundo real, sino porque AWS inventó estos conceptos para organizar sus productos. Ellos son el peaje. O tienes que pagar o no puedes entrar.
Agregue un asistente de IA a AWS sin cambiar nada y realmente verá mejoras. Pregunte “¿Cómo configuro el almacenamiento?” Explica los conceptos. Dígale que cree un depósito S3 y lo hará en su nombre. El asistente lo bajó dos niveles, pero sólo parcialmente. Te enseña el lenguaje de AWS; no te exime de la necesidad de aprenderlo. Los gastos generales conceptuales aún corren por tu cuenta.
este es el limite tienda de inteligencia artificial : Aumenta la eficiencia dentro del marco conceptual existente. No cambia el marco.
Repensar la experiencia se ve diferente.
Imagine que un usuario necesita almacenar datos para una aplicación que está creando. En los verdaderos productos nativos de IA, lo dicen con sus propias palabras, y La IA actúa como traductora entre su intención y los primitivos del producto. Hace preguntas aclaratorias para obtener una comprensión más profunda de las intenciones, asigna sus objetivos a los conceptos subyacentes correctos, los configura y proporciona a los usuarios rutas de almacenamiento. Los usuarios nunca necesitan entender qué es un servicio o dónde reside su almacenamiento. La inteligencia artificial absorbe el peso de los conceptos para que ellos no tengan que hacerlo.
Esto no elimina por completo las barreras al aprendizaje. El mismo usuario aún necesita comprender qué es el almacenamiento en la nube y por qué su aplicación lo necesita. El conocimiento del dominio no se puede abstraer, ni se debe abstraer. Esta no es una deuda que el producto deba saldar.
La inteligencia artificial puede minimizar las capas conceptuales adicionales que existen simplemente por cómo se construye un producto. Conceptos como cuentas, servicios y recursos no tienen identidad ni significado fuera del producto en sí. Son inventados por los fabricantes de productos para organizar sus propios sistemas. Estos son los costos del producto, no del usuario. La inteligencia artificial puede transportarlos.
Puede continuar llevándolos durante toda su vida, no sólo cuando está configurado. Una vez que los usuarios tienen su almacenamiento en funcionamiento, deben administrarlo: monitorear el uso, manejar la capacidad y responder cuando surjan problemas. En los productos tradicionales, esto significa aprender otra capa de vocabulario de invención de productos. El mensaje de error es el siguiente: “Su depósito de S3 ha excedido su cuota de almacenamiento. Verifique su política de IAM para actualizar los permisos de acceso”. Los usuarios recurren al lenguaje de AWS y son responsables de decodificar en caso de crisis.
En el producto nativo de inteligencia artificial, escribió al mismo tiempo: “Su almacenamiento está lleno. Aquí le mostramos cómo aumentar su almacenamiento”. El bagaje conceptual no resurge cuando las cosas van mal. La inteligencia artificial sigue traduciendo.
Vale la pena aclarar: este no es un argumento para que las interfaces de chat reemplacen los productos. La interfaz tradicional de apuntar y hacer clic proporciona control granularSigue siendo importante para los usuarios que lo necesitan. La cuestión no es ocultar el producto detrás de la inteligencia artificial. Se trata de dejar de tratar la abstracción interna de su producto como el precio de entrada.
La confianza siempre es importante cuando se trata de productos digitales; Aquí se vuelve innegociable.. Cuando los usuarios ya no necesitan comprender los conceptos básicos, ya no pueden revisarlos. La confianza es la fuerza que mantiene unido todo el modelo. Esto significa implementar estructuras para ganarse y mantener la confianza: barreras de seguridad que mantengan a la IA dentro de sus capacidades, marcos de evaluación rigurosos y circuitos de retroalimentación que detecten errores con el tiempo. La confianza debe moldear el comportamiento del producto: la IA debe comunicar lo que hace en términos de resultados en lugar de abstracciones, como por ejemplo “su almacenamiento crecerá automáticamente y seguirá siendo rentable”. Las decisiones de alto riesgo deberían requerir una confirmación clara. Todo lo relacionado con la configuración de la IA debería ser reversible.
La mayor parte de la inteligencia artificial de los productos actuales reside en la capa interactiva, ejecutándose más rápido, navegando de forma más inteligente y respondiendo mejor a las preguntas. Es valioso, pero es solo la mitad del apalancamiento . La verdadera oportunidad radica en repensar qué pensamientos realmente deben tener los usuarios para utilizar su producto.
Esto significa revisar todos los conceptos involucrados en su producto y clasificarlos cuidadosamente. ¿Es este concepto lo que realmente necesitan los usuarios? ¿O es una abstracción interna que su equipo inventó para la funcionalidad organizacional y la IA puede manejarla silenciosamente?
La inteligencia artificial también necesita expandirse del nivel interactivo al nivel conceptual. Aquí es donde realmente se puede reducir la barrera al aprendizaje, en lugar de simplemente acelerar el camino a través de él.
Obras que informaron este artículo:
- “IA: el primer nuevo paradigma de interfaz de usuario en 60 años” Autor: Jacob Nelson
- “El estado actual de la inteligencia artificial empresarial” A través de OpenAI
- “Perplexity y NotebookLM no utilizan una mejor inteligencia artificial, sino una mejor arquitectura de flujo de inteligencia” por Adrián Levy
- “La falacia ‘complementaria’: por qué los chatbots no son una estrategia de IA” Kevin Brutt
- “La era de la agencia de UX” por Alex Klein
- “Uso de interfaces híbridas para superar las barreras de conectividad en inteligencia artificial generativa” Por Taron Mugensen
- “Más allá de la usabilidad: diseñar experiencias de usuario que generen confianza en la era de la inteligencia artificial” Diseñado por LINC Interactive Architects
- “Por qué la IA no puede ser una característica (y por qué la mayoría de los productos cometen este error)” por Brett G.
No confíe simplemente en la inteligencia artificial. Repensarlo desde cero. Publicado originalmente en colectivo de experiencia de usuarioEn Medium, la gente continúa la conversación destacando y respondiendo a esta historia.
