La inteligencia artificial ha venido para quedarse. Son múltiples sus aplicaciones y, hoy en día, podemos encontrarla en casi cualquier parte. No obstante, su presencia en interfaces conversacionales es bien conocida por todos, de modo que servirá eficientemente como ejemplo ilustrativo en este análisis.
Si preguntamos a ChatGPT por qué a los humanos les gusta interactuar con interfaces conversacionales, nos da varias pistas:
1. Conversaciones naturales
2. Entretenimiento
3. Curiosidad sobre la inteligencia artificial
4. Obtener respuestas a preguntas
5. Apoyo emocional
Cuando estas interfaces están generadas con inteligencia artificial, saltan varias alarmas relacionadas con los puntos 1, 4 y 5. ¿Es el cometido de este tipo de interfaces dar apoyo emocional a las personas o están enfocadas a la productividad? ¿Está el lenguaje natural interfiriendo en la capacidad de los humanos de discernir entre la efectividad de la herramienta y las emociones que le hacen empatizar con el sistema?
En la década de los 60, Joseph Weizenbaum, un científico de la computación alemán-estadounidense creó Eliza, uno de los primeros programas de ordenador diseñados para simular una conversación humana. Eliza utilizaba técnicas sencillas de procesamiento de texto para identificar palabras clave en las entradas del usuario y luego generar respuestas utilizando reglas gramaticales preestablecidas.
Por ejemplo, si un usuario escribía «me siento triste», Eliza tenía un patrón que detectaba expresiones de tristeza, como «me siento [emoción]». Entonces respondía con algo como «¿Por qué te sientes [emoción]?». Estas respuestas eran a menudo genéricas y se centraban en mantener la conversación en marcha más que en proporcionar un soporte emocional real.
Lo cierto es que, en efecto, Wizenbaum pretendía que Eliza pareciese humana en lugar de ofrecer un apoyo afectivo. Esto nos lleva de nuevo a plantearnos cuál es el objetivo de la IA en las interfaces conversacionales en la actualidad. ¿Es realmente más útil Bing por utilizar esta tecnología que un buscador tradicional como Google? ¿Estos productos ofrecen algo más allá del lenguaje natural? ¿Es eficiente al solucionar el problema que se le plantea (como responder correctamente a una pregunta)?
Los chicos de Growth.design publicaron un caso de estudio analizando estos dos buscadores en concreto. El resultado de su análisis dejaba claro que, a día de hoy, la interfaz conversacional era más ineficiente que un buscador tradicional a la hora de arrojar resultados precisos, ya que se necesitaba mantener una larga conversación hasta refinar la búsqueda, lo que penalizaba el tráfico orgánico en los negocios. Esto de nuevo mostraba una clara intención por hacer fluida la conversación con lenguaje natural, dejando de lado el objetivo real de la herramienta. Finalmente, el estudio proponía varias soluciones que mejoraban la IA desde la perspectiva del diseño de producto, teniendo como objetivo aumentar la utilidad del sistema al arrojar los resultados de búsqueda.
Resulta evidente que en algunas herramientas se ha apostado por naturalizar al máximo la comunicación humano-máquina en detrimento de la verdadera utilidad que podría brindar el sistema.
solo porque una máquina haya conseguido parecer muy humana, no quiere decir que SE nos esté ofreciendo un buen producto
Es por este motivo que cada vez se hace más necesaria la figura del diseñador de producto digital en el desarrollo de la inteligencia artificial, al centrarse en las necesidades reales de los usuarios, en cómo interactúan con los sistemas de IA y cómo se pueden mejorar los productos para crear experiencias más efectivas y útiles.
El diseñador de producto puede contribuir a desarrollar la IA en muchos aspectos, pero algunos de los puntos en los que resulta crucial son:
Definición de requisitos: el diseñador de producto puede identificar las necesidades de los usuarios en relación con la IA y encajarlas en los objetivos de negocio teniendo en cuenta las limitaciones y posibilidades de la tecnología.
Investigación con usuarios: investigaciones con usuarios para comprender cómo interactúan con el producto, qué problemas necesitan resolver y qué características son más importantes para ellos.
Iteración y mejora continua: trabajo codo con codo con negocio y con el equipo de desarrollo de IA para iterar y mejorar continuamente el producto en función del feedback de los usuarios y de las métricas recogidas.
Integración con otros productos y sistemas: trabajo transversal, colaborando con otros equipos y/o verticales para integrar la IA de manera efectiva con los productos y sistemas existentes. El diseñador debe velar porque la IA se integre de manera coherente y sin problemas con otras funcionalidades y características del producto.
Ética y responsabilidad: el diseñador puede ayudar a garantizar que el producto de IA se desarrolle de manera ética y responsable, mitigando posibles sesgos en los datos y algoritmos de IA y asegurándose de que el producto cumpla con los estándares éticos relevantes.
En conclusión, el rol de diseñador de producto desempeña un papel fundamental en el desarrollo de la IA al garantizar que los productos tengan en cuenta las necesidades de los usuarios, hace que sean fáciles de usar y eficaces en su funcionamiento.
