Cuando las empresas implementan proyectos de inteligencia artificial (IA), generalmente pasan por alto dos aspectos que, irónicamente, no tienen que ver con el proceso de generación y explotación de los datos digitales: la experiencia de usuario y la gestión del cambio.
Se trata de dos factores que resultan clave para romper esa resistencia natural que ponen las personas cuando deben lidiar con cambios. Uno de los propósitos que persigue todo adelanto tecnológico es traer alguna mejora para las personas. Sin embargo, históricamente, uno de los problemas de la IA es que los expertos de esta rama, los científicos de datos, se han dedicado a crear soluciones basadas en algoritmos matemáticos, cuyos resultados y variables ligadas a éstos suelen complicar la interpretación de esos resultados. Por ello, conceptos como UX y UI parecen tener la respuesta para solucionar este problema.
La IA es una tecnología con la que interactuamos casi todos los días y donde se ha vuelto muy común incorporar prácticas para mejorar la experiencia de usuario. UX (por User eXperience) son todas aquellas emociones y sentimientos que una persona percibe al interactuar con un producto o servicio. A su vez, UI (por User Interface) es el medio (o lo que tiene a la vista) mediante el cual un usuario interactúa con un sistema y sirve para guiarlo durante todo el tiempo que lo usa.
Generalmente, la creación de una solución de IA inicia con la definición del problema o caso de uso y sigue todo el proceso del análisis de las fuentes de datos para habilitarlas o crearlas, extraer y almacenar la información, crear los algoritmos y echar a andar el modelo.
Fuera del aspecto técnico, un aspecto clave es incorporar, desde el principio del proceso, las mejores prácticas de UX / UI para poner al usuario en el centro del problema, porque de esta forma él será parte del diseño de esa solución.
De acuerdo con datos de Interaction Design Foundation, invertir en UX durante la fase de concepto de un proyecto reduce los ciclos de desarrollo de productos entre 33% y 50%. De ahí la importancia de considerarlo.
Es cierto que los sistemas de IA se caracterizan por aprender de su entorno a través de la interpretación de los datos, pero cualquier solución debe estar pensada para interactuar con las personas. En este punto, es importante destacar que debe existir una interacción correcta entre el humano y el sistema de IA para que el usuario lo use de forma eficiente y amigable.
Para ello, desde las primeras sesiones de definición del problema es necesario hacer todo el proceso de investigación —encuestas, entrevistas, observación directa, discusiones en focus group correctamente guiadas— para entender aspectos clave del usuario, como son las necesidades, problemas, motivaciones y expectativas respecto a la solución que se busca construir.
En todo momento, el usuario se vuelve un partícipe activo en todo el proceso creativo de la solución, por lo que será más probable que la adopte. Al principio de este artículo comenté que el otro aspecto clave es una estrategia de gestión del cambio, pero a ello le daré todo un espacio en la siguiente entrega.
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