La relevancia de la experiencia de usuario (UX) en productos con IA generativa

En entornos empresariales como los de México, donde las soluciones deben ser adoptadas a gran escala, una experiencia de usuario (UX) bien diseñada puede marcar la diferencia entre una herramienta útil y otra que cae en el olvido.

No basta con que un modelo de IA generativa funcione técnicamente. Si los usuarios no lo comprenden, no confían en él o no lo integran en su dinámica de trabajo, su impacto será limitado. Por eso, entender la relación entre las personas y GenAI, y cómo diseñar para esas interacciones, es fundamental.

Cuatro formas clave en que los usuarios interactúan con GenAI

Al observar cómo se usan las herramientas de inteligencia artificial generativa en la vida real, surgen cuatro patrones principales de interacción. Cada uno representa desafíos y oportunidades específicas desde la perspectiva de la experiencia de usuario.

1. Procesamiento de información en segundo plano

Mucho del valor de GenAI radica en lo que ocurre sin intervención directa del usuario. Pensemos en asistentes virtuales que, durante una junta, transcriben automáticamente la conversación, generan resúmenes o sugieren próximos pasos. Todo esto sucede de forma pasiva, sin interrumpir la dinámica del equipo.

Este tipo de interacción requiere que el sistema se mantenga tras bambalinas, pero que el contenido que produce sea claro y útil. La clave está en la pertinencia de la información y en su presentación: si la persona debe esforzarse para interpretarla, la experiencia pierde eficacia.

2. Comunicación en lenguaje natural

Una de las transformaciones más importantes que trae la IA generativa es la posibilidad de interactuar en lenguaje natural, sin depender de botones o menús. Las personas pueden escribir o hablar con los sistemas para expresar lo que necesitan, incluso combinando texto, imagen y voz.

Un ejemplo cotidiano en México es el de los asistentes virtuales que brindan soporte al cliente en tiempo real. Estos agentes pueden comprender peticiones complejas, adaptarse al contexto e incluso anticiparse a lo que el usuario necesita. Pero para que funcionen bien, la UX debe facilitar la comunicación y minimizar la fricción.

3. Ajuste y personalización de respuestas

Es raro que una herramienta de IA generativa acierte en el primer intento. Por eso, la opción de refinar respuestas es esencial. Los usuarios necesitan ajustar los resultados, ya sea para corregir errores, personalizar el tono o mejorar la relevancia.

En herramientas creativas como generadores de imágenes o asistentes de redacción, este refinamiento suele darse a través de comandos en lenguaje natural que modifican estilos, colores o enfoques. Lo importante es que el sistema reaccione de manera lógica y predecible, haciendo que la iteración sea fluida.

4. Automatización y gestión de tareas

A medida que los modelos de GenAI evolucionan, también lo hace su capacidad para tomar acciones por sí mismos. Ya no solo responden preguntas, sino que pueden ejecutar tareas, organizar datos y colaborar en procesos.

Imaginemos un asistente que detecta información faltante en un proyecto, busca fuentes confiables y presenta los hallazgos al equipo. Para que este tipo de experiencia funcione, el diseño debe permitir al usuario mantener el control y supervisar las acciones. No se trata de delegar sin más, sino de generar confianza.

Qué es GenAI y por qué requiere un enfoque distinto

Cuando alguien se pregunta qué es GenAI, suele encontrar explicaciones sobre su capacidad para crear contenido nuevo a partir de información existente. Pero lo que realmente caracteriza a la inteligencia artificial generativa es su comportamiento probabilístico.

A diferencia de los sistemas deterministas, GenAI no responde siempre igual ante una misma entrada. Esto puede potenciar la creatividad, pero también supone un reto en cuanto a consistencia y calidad.

Por eso, desplegar soluciones de IA generativa en contextos corporativos demanda un enfoque riguroso de pruebas y monitoreo. Desde 2Brains, proponemos cinco pasos clave:

1. Validación previa al lanzamiento

Antes de que un modelo llegue al usuario final, es crucial hacer una revisión interna. Un equipo especializado evalúa los resultados iniciales para detectar fallos, sesgos o inconsistencias.

2. Revisión de contenido sensible

No todas las respuestas generadas tienen el mismo peso. Aquellas que afectan decisiones clave o que se entregan al cliente requieren filtros más exigentes. Se analizan tres aspectos:

• Relevancia: ¿La respuesta tiene sentido en su contexto?
• Exactitud: ¿La información es correcta?
• Coherencia con la marca: ¿Sigue el tono y valores de la empresa?

3. Pruebas con usuarios reales

Nada reemplaza el feedback directo. Las pruebas piloto con usuarios reales permiten evaluar la utilidad del producto, su integración en el día a día y el nivel de confianza que genera.

4. Evaluación en tiempo real

Una vez en operación, el sistema debe retroalimentarse continuamente. Muchas plataformas incorporan mecanismos simples como botones de retroalimentación o campos de comentario que permiten afinar respuestas con base en patrones de uso.

5. Simulación con IA sintética

Una práctica en auge es usar modelos de GenAI para simular comportamientos de usuarios. Esto permite realizar pruebas automáticas en distintos escenarios sin necesidad de intervención constante.

Más allá del algoritmo: UX como pieza estratégica

Cuando una empresa mexicana apuesta por implementar inteligencia artificial generativa, suele tener claro el objetivo: automatizar, crear, optimizar. Pero el diseño de experiencia de usuario es igual de relevante. Una UX deficiente puede frenar la adopción, aumentar los errores o deteriorar la percepción de la marca.

En 2Brains colaboramos con organizaciones que quieren ir más allá del prototipo. Diseñamos experiencias que maximizan el valor de GenAI desde el concepto hasta su escalamiento.

Estamos convencidos de que la inteligencia artificial generativa genera verdadero impacto solo cuando es confiable, intuitiva y alineada con los objetivos del negocio. Por eso, en nuestros proyectos unimos estrategia, diseño y tecnología para construir soluciones que las personas realmente quieren usar.

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