La investigadora y especialista en ciencias de la computación Fei-fei Li, quién impulsó el desarrollo del deep learning (entendido como la creación de algoritmos capaces de interpretar los datos para generar información más compleja), establece que “la IA no se trata solo de máquinas inteligentes, sino de hacer que las máquinas comprendan el mundo humano para que puedan ser útiles para las personas” (2020).
En el campo del UX, la incorporación de la Inteligencia Artificial a los procesos del día a día puede ofrecer una visión más precisa y completa de los datos, dando lugar a un conocimiento más profundo sobre las necesidades de los individuos y cómo resolverlas. Así pues, a continuación analizaremos las distintas aplicaciones de estas nuevas herramientas al entorno del User Experience y el UX Research.
La IA y el User Experience
Los equipos de trabajo centrados en el User Experience buscan diseñar experiencias intuitivas, accesibles y satisfactorias para los usuarios de un producto o servicio, planteando soluciones que respondan eficazmente a las expectativas de las personas. Algunas formas en que la IA puede apoyar y reforzar sus tareas son:
Simulación de usuarios
Entender al usuario final y su user journey es una tarea compleja, especialmente en aquellos servicios relativamente nuevos o en desarrollo. Las herramientas IA permiten construir arquetipos y perfiles de Personas a partir del análisis de productos y situaciones similares. Esto crea perfiles detallados que reflejan las características sociodemográficas de los individuos, además de sus deseos, miedos, motivaciones y comportamientos.
La simulación de usuarios también facilita la segmentación del mercado de forma objetiva, la comprensión de distintos tipos de consumidores y la recreación de escenarios de interacción complejos. Minimiza la inversión de recursos, ya que puede llevarse a cabo sin contar con una muestra de personas ni una interfaz acabada, a la vez que agiliza la toma de decisiones y los procesos de iteración y mejora.
Agilidad de prototipado y testeo
Hoy en día existen numerosas herramientas para el diseño rápido de interfaces a partir de un prompt, una imagen o un dibujo esquemático. Su aplicación facilita la creación de prototipos de baja y media fidelidad interactivos, en los que es posible validar aspectos como la jerarquía de la información, los flujos de trabajo o la aplicación de la guía de estilo desde una fase temprana del proyecto.
Esto se complementa con la posibilidad de realizar pruebas A/B automatizadas. La IA plantea varias versiones con diferencias en sus funcionalidades, botones, colores o textos, analizando el rendimiento de cada una de ellas y detectando las áreas de mejora. Su capacidad para crear variantes de los componentes y la estructura con rapidez, junto a la opción de considerar varias audiencias o segmentos, facilita el diseño de versiones híbridas que combinen las mejores características.
Fuente: Visily
Diseño adaptativo y personalización
Lograr un mejor entendimiento de los usuarios también fomenta la consideración de las diversas situaciones personales. En este sentido, la Inteligencia Artificial permite llevar a cabo algo que no había sido posible hasta el momento: adaptar los productos en tiempo real, respondiendo a las distintas preferencias y emociones de las personas.
El diseño adaptativo plantea un sinfín de posibilidades para la creación de interfaces más inclusivas y accesibles, donde el nivel de complejidad, la estructura, el contenido o incluso el aspecto visual al completo pueden reorganizarse automáticamente. Esto se traduce en una personalización cada vez más efectiva, que facilita el acceso a las opciones que está buscando un individuo concreto y en un momento dado.
Detección de problemas
Las herramientas IA pueden predecir las formas de interacción del usuario con la interfaz: si podrá seguir el happy path (el camino más corto, aquel que le lleva a alcanzar su objetivo de forma rápida y sencilla) o si encontrará flujos demasiado largos, cuellos de botella o problemas de accesibilidad, entre otros. Detectar los puntos de fricción de forma anticipada, así como la existencia de procesos que generan frustración y abandono, es clave para implementar soluciones proactivas y mejorar la retención del producto o servicio.
Al identificar problemas potenciales del sistema, además, es posible corregir picos de errores, fallos o bugs. También permite mejorar aquellos aspectos poco claros y que puedan generar comportamientos confusos en el usuario: como una gran cantidad de clics en áreas no interactivas de la interfaz, por ejemplo.
Fuente: GTECH
La IA en UX Research
El UX Research tiene como objetivo recopilar información sobre los usuarios, con la finalidad de comprenderlos y adaptarse lo mejor posible a sus necesidades. Se trata de un proceso que suele requerir una gran inversión de tiempo y recursos, ya que implica el manejo de una gran cantidad de datos. Algunas formas en que la IA puede enriquecer y agilizar este proceso son:
Planificación y ejecución de encuestas, entrevistas y focus groups
Las técnicas de investigación requieren una etapa previa de planificación, seguida de la fase de ejecución y del posterior análisis y evaluación. En los primeros momentos del proceso, y teniendo en mente la información y resultados que se quieren obtener, las herramientas de Inteligencia Artificial ayudan a definir las preguntas que deberían hacerse, las tareas y flujos que habría que testear o los parámetros y comportamientos que se deberían monitorear durante las pruebas, entre otros muchos aspectos.
Pero también se han convertido en un recurso valioso durante la fase de ejecución. El uso de chatbots y asistentes virtuales automatiza la recopilación de información directa de los usuarios, a la vez que es capaz de percibir las fluctuaciones emocionales de los sujetos y adaptar cada test en consecuencia. Al fomentar las sesiones en remoto y la grabación de las mismas, además, resulta más sencillo organizar a la muestra de usuarios y analizar el lenguaje verbal y corporal que emplean durante las pruebas.
Análisis de datos
El análisis de los datos recogidos mediante los métodos de investigación cuantitativa y cualitativa es indispensable para identificar patrones y tendencias, validar hipótesis, detectar problemas recurrentes y determinar las acciones más urgentes. En este contexto, la IA es capaz de evaluar grandes volúmenes de información a una velocidad impensable para los equipos humanos, además de ofrecer ventajas en lo relativo a la reducción de sesgos cognitivos, la detección de emociones en los sujetos y la creación automática de gráficos y estadísticas.
Su uso puede reducir muchísimo las horas destinadas a la gestión de aquellas tareas más rutinarias y repetitivas, como contar las respuestas cerradas de las encuestas, transcribir y resumir las grabaciones de audio y vídeo o crear grupos de segmentación avanzada en base a distintos temas o insights, por ejemplo.
Fuente: UserFeedback
Eyetracking y usos del sistema
El eyetracking es una herramienta IA que registra los movimientos de los ojos durante la interacción con una interfaz, ofreciendo valiosa información cualitativa sobre los usos del sistema. Dicha tecnología analiza automáticamente los patrones de fijación ocular, creando mapas de calor que reflejan las áreas a las que los usuarios dedican mayor y menor atención. También permite conocer si la interfaz produce una lectura vertical u horizontal (denominados patrones en forma de F o Z), cuáles son los momentos en que duda o se desorienta o cuándo decide iniciar una determinada acción.
Este recurso puede complementarse con otros sistemas de medición a partir del movimiento del cursor, los clics realizados o el tiempo dedicado a distintas páginas y tareas. Gracias a ello es posible registrar una gran cantidad de detalles durante la navegación del usuario, que van desde la consideración de las pausas y los movimientos erráticos, hasta los puntos de abandono o los flujos demasiado largos y complejos.
Identificación de tendencias y escucha social
El UX Research busca entender a los usuarios de un determinado producto o servicio, pero esto debe combinarse con un conocimiento global de los mercados. Los algoritmos de Inteligencia Artificial pueden desempeñar un gran papel en el proceso, gracias a su capacidad para rastrear todo tipo de redes sociales, páginas web y plataformas en busca de los temas y opiniones recurrentes.
Su implementación ofrece una visión en tiempo real de las emociones de los consumidores, de la que es posible extraer las preocupaciones y problemas más frecuentes de la comunidad, segmento o territorio de interés. Estas herramientas de escucha social ayudan a detectar las tendencias y a realizar un seguimiento de las mismas, ofreciendo un feedback inmediato sobre la percepción de la marca y el impacto de cada acción o estrategia.
Fuente: Lumona
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