La aplicación de la inteligencia artificial (IA) al diseño está transformando cómo conceptualizamos, desarrollamos y mejoramos nuestra forma de trabajar.
En un reciente webinar en The Hero Camp, algunos expertos como Manu Abuín (VP de diseño en TaxDown) y Ángel Sánchez (Head of Design de Audiense) han compartido sus conocimientos y experiencias sobre cómo la IA está siendo integrada en el diseño de manera efectiva.
En este artículo te resumimos las principales ideas de ese webinar (si quieres verlo puedes encontrar en enlace al final).
El nuevo paradigma de la IA en diseño.
No descubrimos nada nuevo diciendo que la IA es una herramienta que puede revolucionar el trabajo de los diseñadores.
Pero más allá de esta idea, Manu Abuín nos propone otro paradigma para incorporar la IA en los procesos de diseño: no verla simplemente como una herramienta, sino entenderla y colocarla en el centro, del mismo modo que se hace con el usuario.
Es decir, si antes la principal premisa del diseñador era entender 100% a los usuarios, sus problemas y necesidades, ahora esa premisa es doble: entender de forma profunda tanto al usuario como a la IA.
Comprender cómo funciona, sus capacidades y limitaciones, y usarlo como base para su integración en el diseño es lo que te permitirá pasar de verla solo como una herramienta a trabajar de forma AI-Driven.
Entender la IA es más que saber promptear.
Tener la capacidad de crear buenos prompts es importante, pero es solo la superficie. Es necesario entender los mecanismos que la IA emplea para que, a partir del prompt, pueda ofrecer sus soluciones.
A la hora de “imitar” a una mente humana, una IA se basa principalmente en 3 tipos de razonamiento: el deductivo, el inductivo y el abductivo.
- Razonamiento deductivo: parte de premisas generales para llegar a conclusiones específicas. Es un proceso lógico donde la conclusión necesariamente sigue a las premisas; si las premisas son verdaderas, la conclusión también debe serlo.
- Razonamiento inductivo: implica hacer generalizaciones basadas en observaciones específicas. A diferencia del razonamiento deductivo, las conclusiones derivadas mediante el inductivo tienen cierto grado de incertidumbre, aunque pueden ser muy probables.
- Razonamiento abductivo: implica formular una explicación plausible para un conjunto de observaciones. Es esencialmente un proceso de inferencia a la mejor explicación, y es una parte menos madura en las IA hoy en día.
Estos conceptos, aunque a priori parezcan muy teóricos y desconectados de la práctica, te permitirán entender e interpretar mejor cómo las IAs generan los outputs, intuir cuáles son sus sesgos o limitaciones, y en definitiva, aprovechar mejor su capacidad para lograr tus objetivos más rápidamente.
Casos prácticos de aplicación de IA en diseño
Para que entiendas mejor cómo esa comprensión profunda de la IA facilita su integración y uso en el diseño, vamos a ver algunos ejemplos de usos y aplicaciones.
Por ejemplo: imagina que tienes una aplicación con un problema de accesibilidad. Usando una IA, podrías cargarla con estándares de accesibilidad conocidos (esta sería la premisa que la IA considera verdadera según el razonamiento deductivo) y sobre eso podría identificar qué partes no lo cumplen e incluso recomendar modificaciones para que sí lo hagan, ayudando así a crear productos más accesibles y conformes de forma automatizada.
En TaxDown, según explica Manu, aplican leyes y regulaciones fiscales que garantizan que las declaraciones se cumplan sin errores (parte deductiva) y mejoran la experiencia del usuario logrando la máxima reducción posible gracias a la identificación de patrones (parte inductiva).
Otro ejemplo, en este caso de aplicación de IA en el feedback integration. Un sistema de IA te permitiría analizar los inputs de los usuarios en todos los canales (producto, redes sociales, etc.) de forma tanto cualitativa como cuantitativa, actualizándose día a día, y podría decirte cuáles son los principales pains dependiendo del segmento, por ejemplo.
En el webinar, Ángel Sánchez comparte otros ejemplos concretos de cómo emplea IA en aplicaciones reales para el análisis de fotografías, para la creación de diseños e imágenes para sus proyectos de forma súper rápida, o incluso para la generación de códigos y APIs (teniendo solo conocimientos muy básicos en estos campos).
Te recomendamos que eches un vistazo al vídeo para verlo.
El futuro del diseño con IA y sus desafíos.
La IA está evolucionando a una velocidad vertiginosa, ofreciendo cada día nuevas posibilidades y herramientas que están a disposición de los diseñadores.
¿Significa esto que la IA va a reemplazarlos?
No, porque los diseñadores tienen todo ese conocimiento de espacio, de composición, esa idea de qué producto quieren tener. La IA ofrece ir un paso más allá en estas capacidades, pero siempre partiendo de la base de lo que el diseñador quiere lograr.
Lo que sí parece evidente es que los profesionales que no controlen estas tecnologías serán reemplazados por aquellos que sí las dominan, ya que podrán hacer el mismo trabajo en menos tiempo, manteniendo la calidad.
Por lo tanto, es importante para los diseñadores mantenerse a la última en cuanto al entendimiento de la IA para seguir siendo relevantes y competitivos en el mercado.
Si quieres ver el webinar completo puedes hacerlo aquí:
Impulsa tu visión estratégica, refuerza tu competencia en datos y mejora tu influencia para participar activamente en las decisiones del equipo de producto desde tu rol como Product Designer.
