Diseñador de IA
Integración de Inteligencia Artificial en diseños digitales complejos.
Al igual que la inteligencia artificial ofrece resultados sorprendentes, el interfaz que la acompaña debe reflejar facilidad y efectividad para que el conjunto sea realmente impactante para el usuario. Algunas inteligencias artificiales están integradas en plataformas poco usables, ofreciendo una experiencia global pobre, por muy buenos que sean los resultados que la inteligencia arroje. Mi papel como diseñador UX/UI es crear plataformas usables, intuitivas y sorprendentes para lograr un resultado potente en su conjunto, con una experiencia de usuario excepcional.
Siempre es recomendable realizar una consultoría de producto para entender los objetivos del proyecto y las necesidades de los usuarios, y así determinar si la solución óptima implica el uso de IA. También es fundamental tener un alto conocimiento previo de herramientas de IA, conocer sus fortalezas y limitaciones, lo cual es clave para tomar decisiones acertadas en los diseños. Tras años de uso de herramientas y análisis de la IA, considero este conocimiento vital, ya que aunque la IA ofrece grandes resultados en multitareas, brainstorming, análisis de datos... el ser humano es más eficaz en cuestiones emocionales, de satisfacción con los productos y creatividad.
¿Cómo son los interfaces de diseño que integran IA?
Las interfaces que se diseñan para integrar la inteligencia artificial suelen estar compuestas por varios patrones:
1. Formularios complejos: con filtros y opciones para que el usuario pueda perfilar los resultados. El diseñador debe saber crear formularios que combinen buscadores y filtros inteligentes.
2. Animaciones: la ‘magia’ de la IA entre pasos se representa con animaciones. El diseñador debe tener conocimientos de motion graphics para crear cargas y transiciones fluidas.
3. Prototipado y customer journeys: es esencial visualizar los flujos de usuario para asegurar un proceso intuitivo.
4. Consultoría: el diseñador no solo debe conocer la IA, sino también los objetivos del proyecto. La consultoría es fundamental para alinear la implementación de la IA con las necesidades del cliente y los objetivos del proyecto. Además, permite evaluar si la IA aportará valor o no, asegurando que la tecnología se usa de manera estratégica para cumplir con las expectativas.
¿Que tipos de IA he integrado?
Muchos de mis clientes actuales me solicitan la incorporación de IA en proyectos, como webs, SaaS o plataformas digitales. En principio, estos encargos vienen de grandes cuentas como Canva, Kraft Heinz o Bunq, pero poco a poco, todo tipo de clientes se siente interesado en esta posibilidad. En estos proyectos, la IA interviene como un actor nuevo sobre el cual el usuario interactúa y recibe respuestas únicas, por lo cual el diseño y la experiencia del usuario son muy diferentes respecto a soluciones convencionales. Mi experiencia en este sector, tanto como usuario como entusiasta, me ha ayudado a integrarla de forma más eficiente y a asesorar a mis clientes sobre una integración correcta.
Estos son algunos de los tipos de IA que he integrado:
• IAs basadas en redes neuronales y deep learning
• IAs de aprendizaje automático (machine learning)
• IAs de aprendizaje supervisado
En este tipo de aplicaciones y sectores:
• Creación de templates de diseño. (Cliente: Canva)
• Diagnóstico médico por imágenes (detección de tumores en radiografías o resonancias). (Cliente: Adeslas)
• Creación de exámenes a medida. (Cliente: Edinumen)
• Creación de contenido para profesores y gestión eficiente de una clase. (Cliente: Edinumen)
• Sistemas de recomendación de productos. “Perfect Store”. (Cliente: Kraft Heinz)
• Análisis de sentimientos en user testing. (Cliente: Canva)
• Detección de errores en una web. Auditorías. (Cliente: Viteba)
• Creación de shootings de foto y vídeo de producto usando modelos virtuales. (Cliente: Viteba)
• Creación de user personas y user testing. (Cliente: Canva)
• Reconocimiento de escritura manual. (Cliente: Kraft Heinz)
• Clasificación de productos en tiendas online. (Cliente: Kraft Heinz)
• Predicción del abandono de clientes. (Cliente: Canva)