Sin duda, la inteligencia artificial está cambiando la forma en que experimentamos e interactuamos con la tecnología. Desde mirar televisión hasta acceder a servicios financieros y médicos remotos, la IA parece estar en todas partes y el diseño de UX no es una excepción.
No se puede negar que la Inteligencia Artificial (IA) ahora está en todas partes. ¡Y nos referimos a TODAS PARTES! Atrás quedaron los días en los que tenías que llamar al servicio de atención al cliente y pasar horas al teléfono esperando que alguien respondiera. O cuando ir al banco significaba pasar incontables horas en la fila. De hecho, parece posible discernir claramente cómo era la vida antes y después de la IA. Antes de la creación y adopción generalizada de la inteligencia artificial, nuestro mundo estaba impulsado principalmente por el trabajo humano y los procesos manuales, lo cual estaba bien; no sabíamos mejor, fuera de la vista, fuera de la mente, ¿verdad? Es posible que algunos ni siquiera recuerden cómo la mayoría de las tareas, como los reembolsos y la evaluación de riesgos, que ahora están completamente automatizadas, fueron realizadas por humanos a un ritmo más lento y con un mayor margen de error. En otras palabras, el mundo anterior a la IA era lánguido. La tecnología era extremadamente limitada, había una menor cantidad de datos disponibles para el análisis y teníamos que confiar únicamente en el esfuerzo humano y la intuición para impulsar el cambio. ¿Pero ahora? Ahora, la IA ha revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología, y su impacto en la forma en que construimos y usamos las aplicaciones móviles es innegable. Como resultado, los desarrolladores de aplicaciones modernas ahora están casi obligados a usar IA en el diseño de UX y aprovechar las capacidades de la tecnología para construir los productos móviles y de software del presente y del futuro.
Simplemente no hay forma de evitarlo; Los algoritmos y tecnologías de IA se están volviendo no negociables en las operaciones de las empresas modernas en todo el mundo. Ahora son algo esenciales para que los desarrolladores de aplicaciones mejoren la experiencia del usuario de sus productos de varias maneras, algunas de las cuales discutiremos en este artículo. Entonces empecemos.
El papel de la IA en el diseño de UX
Atrás quedaron los días en que el diseño de la aplicación se basaba únicamente en paletas de colores, excelentes gráficos y fuentes increíbles. Ahora, tenemos diseñadores de UX/UI capaces de investigar el comportamiento de los usuarios y obtener conocimientos de él que dan forma y crean interfaces únicas entre los humanos y la tecnología. Por lo tanto, tiene sentido que el diseño moderno de UX deba volverse altamente dependiente de los datos que los humanos generamos a diario, y ¿de qué otra manera podemos procesar esos datos y aprovechar sus conocimientos para impulsar el diseño de UX? Lo has adivinado: ¡IA!
La inteligencia artificial es una de las tendencias de desarrollo de aplicaciones más importantes de esta generación y es una de las tecnologías de más rápido crecimiento en los últimos años. Su tamaño de mercado ha aumentado de $93.5 billones en 2021 para alcanzar la friolera de $ 136,6 mil millones en 2022, cifras que probablemente seguirán creciendo en los próximos años. Este universo de rápido crecimiento que es la IA lo está cambiando todo. Desde cómo accedemos a los servicios financieros y de salud hasta cómo vivimos e interactuamos con la tecnología, la IA ha aportado un nuevo alcance a lo que podemos lograr en línea. Y el desarrollo de aplicaciones no es diferente.
En el desarrollo de aplicaciones en general, y en el campo del diseño de la experiencia del usuario en particular, la IA ya ha comenzado a cambiar las cosas. Ha comenzado a permitir que los diseñadores de UX creen experiencias más inclusivas y personalizadas y ofrezcan diseños más intuitivos y eficientes. De hecho, la investigación muestra que hoy en día, 77% de nuestros dispositivos presentan al menos una forma de IA, lo que implica que su omnipresencia en la tecnología móvil ya es palpable. Y con razón, los sistemas de IA están muy por delante de los humanos en términos de recopilación, análisis, categorización, estructuración y visualización de datos. También pueden ayudar a los diseñadores de UX a acelerar los largos procesos de toma de decisiones y proporcionar información procesable rápidamente, lo cual no tiene precio para acelerar los procesos de recopilación de datos, investigación de usuarios y mapeo de viajes. Además, los desarrolladores y diseñadores pueden capacitar a la mayoría de los sistemas de IA modernos para realizar tareas repetitivas de manera rápida y eficiente, lo que libera a los desarrolladores para que se concentren en tareas más complejas que requieren el aporte humano.
Entonces, a la luz de cómo la inteligencia artificial se está volviendo esencial para el desarrollo de aplicaciones y nuestras vidas en general, creemos que es interesante analizar cómo la IA puede afectar el desarrollo de aplicaciones y cómo está ayudando a los diseñadores de UX a crear mejores experiencias de usuario. Estas son las principales formas en que la IA afecta la experiencia del usuario de su aplicación.
La IA mejora el procesamiento de datos
Probablemente hayas escuchado estas expresiones: “los datos son el nuevo oro.” o “Los datos son el nuevo petróleo.“ Bueno, al igual que el oro o el petróleo, que han sido muy valorados y codiciados por las naciones durante años, los datos ahora se codician y se consideran un recurso invaluable. Al igual que el oro y el petróleo, los datos actualmente se pueden extraer, refinar y utilizar para impulsar iniciativas comerciales y generar conocimientos y riqueza. Sin embargo, si bien eso puede ser cierto, los datos valiosos no son fáciles de obtener, y su recopilación y procesamiento suelen ser tareas complicadas y costosas. Además, los datos generalmente solo son prácticos con el procesamiento correcto y la recopilación de información que se deriva de su análisis, y para el diseño de UX, esta información no tiene precio. Aquí es donde entra en juego la IA.
Para el diseño de UX, los datos lo son todo. Lo necesitamos para identificar y comprender los comportamientos, las preferencias y las necesidades de nuestros usuarios para crear experiencias impulsadas por información valiosa en lugar de suposiciones y conjeturas. Sin embargo, para llegar a ese punto, necesitamos el procesamiento de datos, y las capacidades de AI para el procesamiento y análisis de datos son innegables. Por un lado, estas capacidades y los algoritmos impulsados por IA se pueden usar para recopilar y analizar rápidamente datos de fuentes como redes sociales, encuestas, análisis de sitios web y comentarios históricos. Luego, los diseñadores de UX pueden usar estos conocimientos para revelar patrones, comprender el comportamiento y las preferencias del usuario, mapear viajes de usuario, escribir personajes de usuario e informar todos los aspectos del proceso de diseño de UX.
En segundo lugar, podemos entrenar los sistemas de IA para realizar tareas de recopilación de datos cualitativos repetitivas pero cruciales, como crear cuestionarios y encuestas o analizar datos históricos para hacer predicciones sobre el comportamiento del usuario y cualquier cambio potencial en él para que los diseñadores puedan responder en consecuencia. O, para capacidades más avanzadas, los diseñadores y desarrolladores también pueden entrenar sistemas de IA para responder a las necesidades de los usuarios en tiempo real y leerlos para realizar análisis de datos cualitativos, lo que garantiza que los conocimientos de los datos sean muy precisos. Finalmente, la IA también puede identificar patrones y tendencias que los humanos tendrían problemas para ver, lo que ayuda a los diseñadores de UX a tomar decisiones basadas en datos sin esfuerzo.
Recopilar y analizar datos y usarlos para identificar los comportamientos de los usuarios e impulsar las decisiones de diseño de UX no es nada nuevo. Sin embargo, obtener información procesable de esos puntos de datos y obtenerlos lo suficientemente rápido como para seguir siendo competitivos es donde se vuelve complicado. Analizar los vastos conjuntos de datos no solo es un desafío y requiere mucho tiempo; también es extremadamente caro. Por lo tanto, aprovechar la IA para ayudar con esa extensa tarea no solo puede ayudar a los diseñadores de UX a automatizar las tareas más tediosas, sino que también puede ayudarlos a sopesar sus diseños con información procesable para asegurarse de que siempre se cumplan las necesidades y expectativas de sus usuarios.
AI en UX puede ayudar a entregar productos altamente personalizados
Seamos sinceros; Las aplicaciones genéricas de talla única se están volviendo obsoletas rápidamente. En cambio, todos queremos productos únicos hechos solo para nosotros. Por supuesto, es casi imposible crear diferentes aplicaciones para cada uno de sus usuarios. Aún así, ciertamente no es imposible tomar la misma aplicación y hacer que los elementos sean lo suficientemente únicos para satisfacer a cada uno de ellos. Sí, suena obvio; después de todo, la personalización no es nada nuevo; sin embargo, lo que AI puede hacer para ayudar a los diseñadores de UX a crear UX más personalizados.
Dado que la IA es actualmente la única forma realmente accesible y algo asequible de analizar cantidades monumentales de datos en poco tiempo, es la herramienta más poderosa y efectiva para que los diseñadores de UX creen experiencias de usuario altamente personalizadas.
En ese sentido, la IA puede:
Lea y analice los datos de comportamiento para adaptar la interfaz de su aplicación a las necesidades de quienes acceden a ella, asegurándose de que su producto brinde a cada usuario la información más relevante.
Analice los datos de comportamiento de los usuarios para identificar patrones y hacer predicciones con respecto a sus preferencias para brindarle información relevante para crear experiencias más personalizadas y relevantes.
Diríjase a los datos y comportamientos en tiempo real de los usuarios, como la ubicación actual, para brindar información inmediata, lo que le permite ajustar ciertos elementos y brindarles experiencias únicas.
Estas y más capacidades de IA pueden brindarle información invaluable sobre lo que cada usuario individual puede encontrar relevante y enseñarle cómo y cuándo dárselo. En ese sentido, estos sistemas analíticos de IA se están volviendo más esenciales que nunca. Como ya sabes, los diseñadores estadounidenses no son los usuarios finales de los productos que crean. Entonces, gracias a la IA, ahora no tienen que adivinar lo que quieren los usuarios. Ahora, pueden estar seguros de lo que buscan sus usuarios y saber cómo dárselo. Como resultado, los diseñadores de UX pueden crear diseños atractivos, interfaces atractivas e intuitivas y experiencias de usuario únicas que hacen que sus productos sean únicos, innovadores y altamente personalizados.
AI empodera a los diseñadores de UX a través de análisis predictivos
Hace unos años, pensar en usar programas de computadora para predecir el comportamiento de las personas a través de datos sonaba como algo sacado de una película de ciencia ficción. Ahora, sin embargo, gracias a la analítica predictiva, es una realidad. Los sistemas de inteligencia artificial modernos ahora pueden usar modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático sofisticados para evaluar datos históricos y usarlos para hacer predicciones muy precisas sobre eventos futuros, lo cual es como un regalo del cielo para el diseño de UX porque abre caminos para:
Predicciones muy precisas: Los sistemas de IA pueden usar algoritmos para analizar los datos de los usuarios y predecir lo que harán o querrán a continuación en su experiencia en la aplicación. Como resultado, los diseñadores de UX pueden anticipar estas necesidades cambiantes y crear interfaces más receptivas.
Segmentación de usuarios más rápida y mejor: Los sistemas de IA se pueden entrenar para analizar los datos de los usuarios y segmentarlos en grupos según sus necesidades, preferencias y comportamientos, de modo que los diseñadores de UX puedan crear fácilmente experiencias personalizadas para cada segmento.
Predecir la participación de los usuarios y las tasas de abandono: Las capacidades de análisis predictivo de AI le permiten predecir qué usuarios probablemente adoptarán y cuáles abandonarán su aplicación. Gracias a esta información, los diseñadores de UX pueden crear diseños específicos e intervenciones específicas para evitar que los usuarios desinstalen tu aplicación.
El análisis predictivo ha existido por un tiempo. Su mercado se estimó en $10.5 billones en 2021 y debería crecer hasta alcanzar los 28.000 millones de dólares en los próximos cinco años, lo que significa que, sin duda, se está volviendo popular. De hecho, los gigantes de Internet como Google y Amazon ya aprovechan los beneficios del análisis predictivo para analizar sus conjuntos de datos acumulados y obtener información predictiva de ellos. Así es como siempre parecen estar un paso por delante al ofrecer recomendaciones personalizadas, y esa es otra forma innovadora en la que puede usar la IA en el diseño de UX.
Por lo tanto, aunque el análisis predictivo de IA y su adopción en el desarrollo de aplicaciones y las prácticas de UX no están muy extendidos actualmente, este año, probablemente comencemos a verlos impulsar el diseño de UX/UI para permitir que los productos móviles y de software alcancen nuevos niveles de personalización.
La IA puede ayudar con la automatización de tareas
Históricamente, los diseñadores de UX han realizado la mayoría, si no todas, las tareas relacionadas con el proceso de diseño de forma manual. Siempre han llevado a cabo investigaciones, mapeado los viajes de los usuarios, creado prototipos y bocetos, y trazado arquitecturas y flujos ellos mismos sin quejarse. Sin embargo, algunos de estos procesos consumen mucho tiempo y sus resultados, a saber, maquetas y estructuras alámbricas, pueden tardar semanas, si no meses, en completarse. Y, como probablemente ya sepa, el proceso de desarrollo no puede continuar hasta que se complete la mayor parte del proceso de diseño de UX, lo que ejerce mucha presión sobre los diseñadores de UX.
Afortunadamente, los sistemas de IA pueden proporcionar un nivel significativo de automatización que ayuda tanto a los diseñadores de UX como a los desarrolladores de aplicaciones a optimizar procesos rutinarios y lentos, pero esenciales, como:
Tests de usabilidad: Mediante el uso de herramientas impulsadas por IA para recopilar datos de usuario tanto cualitativos como cuantitativos, puede acumular información de manera eficiente y automática, como niveles de usabilidad, datos de flujo de clics, puntos débiles, mapas de calor y seguimiento ocular. También puede probar en grupos de usuarios más amplios en períodos significativamente más cortos, lo que en última instancia puede brindar mejores perspectivas. Como resultado, puede reducir sustancialmente el tiempo y el esfuerzo necesarios para identificar problemas, crear ciclos de retroalimentación y validación y, en última instancia, abordar los problemas antes, lo que le evita desperdiciar recursos valiosos.
Wireframing: Gracias a su capacidad para predecir y analizar los datos de comportamiento de los usuarios, las herramientas impulsadas por IA pueden usar información demográfica, edad y tipo de dispositivo para determinar con precisión cómo se desempeñarían los diferentes wireframes en diferentes circunstancias y cómo los usuarios podrían responder a varios aspectos de la aplicación. Diseño de experiencia de usuario. La IA también se puede entrenar para detectar problemas de diseño visual, fallas e inconsistencias, lo que ayuda a los diseñadores a abordar posibles problemas de diseño y rendimiento antes. Como resultado, los diseñadores de UX tienen más información que pueden usar para ofrecer estructuras de alambre más precisas, rápidas y rentables y, por lo tanto, mejorar el diseño y la usabilidad de sus productos en la mitad del tiempo (o menos).
Pruebas A/B: Los diseñadores de UX también pueden aprovechar las capacidades de AI para automatizar el proceso de prueba A/B, permitiéndole comparar dos versiones diferentes de su diseño para determinar cuál es más efectivo. Puede usar algoritmos de IA para identificar la variación de diseño que funciona mejor sin necesidad de intervención manual, lo que lo ayuda a ahorrar tiempo y recursos y a concentrarse en otros aspectos creativos del diseño de UX que requieren intervención humana.
Pruebas virtuales: Las pruebas virtuales son una forma innovadora impulsada por IA de simular las interacciones del usuario con su aplicación sin usuarios físicos reales. Ayuda a probar su producto e identificar problemas potenciales más rápido sin costosas pruebas en el mundo real.
Un excelente ejemplo de cómo funcionan los procesos de diseño de UX automatizados es Airbnb. En un artículo, el líder de tecnología de diseño del gigante de la hospitalidad, Benjamin Wilkins, y Jon Gold, tecnólogo de diseño, ilustraron cómo diseñan bocetos de baja fidelidad y maquetas de alta fidelidad en tiempo real al aprovechar el software y el equipo de cámara especializado. Además, han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede reconocer patrones dibujados a mano y convertirlos automáticamente en un código fuente viable. En otras palabras, ¡toma bocetos e ideas dibujados y literalmente los convierte en productos reales casi instantáneamente!
AI tiene el potencial de optimizar de manera eficiente innumerables procesos en el diseño de UX que, de otro modo, llevarían meses. Como resultado, puede tener un efecto transformador en las prácticas de desarrollo de aplicaciones en todo el mundo y puede ser un activo invaluable para optimizar la forma en que trabajan los diseñadores de UX y los equipos de desarrollo.
IA en diseño UX: desafíos
Como puede ver, la IA en el diseño de UX tiene un potencial ilimitado. Desde mejorar las experiencias de los usuarios mejorando la personalización, prediciendo comportamientos y brindando recomendaciones personalizadas hasta hacer cumplir la automatización y reducir los tiempos de prueba, se puede decir que la IA es una de las tecnologías más prometedoras en el futuro del diseño de UX y el desarrollo de aplicaciones. Sin embargo, se deben considerar algunos desafíos y, con suerte, abordarlos pronto para que en el futuro (con suerte en el futuro cercano), podamos integrar con éxito la IA en la mayoría de las prácticas de diseño de UX en el futuro (con suerte en el futuro cercano). Algunos de estos desafíos son:
Complicaciones de integración: La integración de sistemas y herramientas de IA, especialmente las más sofisticadas, con los programas de diseño de UX existentes puede ser desafiante, costosa y lenta. La integración de capacidades robustas de IA en los flujos de trabajo y tecnologías existentes requiere un esfuerzo significativo. Y, si estos sistemas existentes están desactualizados, el proceso de integración puede ser no solo costoso sino también lento.
Disponibilidad de datos: Como ya comentamos, para que las herramientas de IA funcionen correctamente, requieren no solo cantidades significativas de datos, sino que dichos datos sean información de alta calidad. Estas cantidades de datos de alta calidad no son fáciles de obtener y, en algunos casos, pueden ser costosas. No solo eso, sino que los datos deben ser relevantes y específicos del proyecto para evitar ideas sesgadas y discriminatorias que, en última instancia, pueden volverse inútiles para un buen diseño de UX.
Privacidad y preocupaciones éticas: Si bien el uso de datos de usuario para proporcionar ciertos niveles de personalización no es nada nuevo, la “hiperpersonalización” propuesta por los sistemas de inteligencia artificial va un paso más allá y utiliza datos más sensibles y altamente específicos para brindar la información que necesitamos. Como resultado, surgen preocupaciones sobre la seguridad de los datos y la pérdida de privacidad. Por lo tanto, los diseñadores de UX deben asegurarse de que los datos que utilizan se recopilen de manera ética y proporcionen niveles legales y adecuados de privacidad para proteger a los usuarios.
Brechas en el grupo de talentos: El uso de herramientas impulsadas por IA en el diseño de UX es relativamente nuevo. Estas tecnologías también evolucionan rápidamente, por lo que siempre hay una curva de aprendizaje. Como resultado, puede ser difícil encontrar diseñadores con las habilidades y la experiencia necesarias para trabajar con tecnologías de IA de manera efectiva y saber con precisión cómo programarlas, capacitarlas y aplicarlas al diseño de UX.
Las herramientas de IA más populares para el diseño de UX
Actualmente hay muchas herramientas de IA asequibles y accesibles que pueden mejorar los procesos relacionados con el diseño de UX. Van desde simples herramientas de personalización y generadores de color hasta procesadores de datos más complejos y plataformas de automatización de diseño. Estas son algunas de las herramientas impulsadas por IA más utilizadas para el diseño de UX:
Khroma: Khroma es una herramienta de color de diseño UX impulsada por IA que ayuda a los usuarios a crear paletas y combinaciones de colores. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales para aprender y predecir patrones y generar combinaciones de colores que son estéticamente agradables y se basan en las preferencias del usuario.
UXCam: UXCam es una plataforma de análisis de UX impulsada por IA que proporciona información sobre cómo los usuarios interactúan con su software y aplicaciones móviles. Analiza el comportamiento de los usuarios y le dice cómo navegan sus usuarios por su producto para que pueda comprender su viaje y planificar en consecuencia.
Uizard: Uizard es una herramienta de diseño de experiencia de usuario impulsada por inteligencia artificial que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para generar estructuras de alambre digitales y maquetas basadas en los bocetos manuales de un usuario. Debido a su simplicidad, Uizard es una excelente herramienta para usuarios con poca o ninguna experiencia en diseño de UX.
IBM Watson Studio: IBM Watson Studio es una plataforma impulsada por IA que proporciona herramientas de análisis y visualización de datos para empresas. Si bien IBM Watson Studio está dirigido principalmente a científicos de datos, ofrece algunas características muy sólidas que pueden ayudar a los diseñadores de UX a extraer información valiosa y procesable de los datos del usuario.
AI en diseño UX: la última palabra
Hace unos años, usar la IA para la automatización y el conocimiento rápido de los datos era un sueño lejano. Ahora, sin embargo, la IA se está volviendo cada vez más relevante y accesible, y su impacto en el diseño de UX ahora es algo significativo a medida que más empresas de desarrollo aprovechan sus capacidades para potenciar sus procesos. Por supuesto, la adopción generalizada de la IA aún está lejos, principalmente porque, con respecto a la disponibilidad y la asequibilidad, la tecnología de la IA aún está en su juventud. Aún así, podemos decir con confianza que su uso e impacto en el diseño de la experiencia del usuario probablemente crecerá exponencialmente en los próximos años. Mientras tanto, los diseñadores y desarrolladores de UX pueden comenzar a usar cualquier herramienta de IA a la que puedan acceder y comprender cómo usarlas para mejorar la usabilidad, la experiencia del usuario y las tasas de participación de sus aplicaciones. Como resultado, los diseñadores de UX se volverán más expertos en aprovechar las tecnologías impulsadas por IA para desarrollar aplicaciones con diseños más intuitivos y eficientes que no solo promueven la hiperpersonalización, que ahora es una necesidad, sino que también eleven el nivel de lo que deberían ser las experiencias de usuario sobresalientes. .
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