por Ken Olewiler
3 principios de diseño de experiencias conscientes que lo ayudarán a integrar la IA ‘viva’ en sus aplicaciones y cómo implementarlas.
Hoy en día, la IA está en casi todas las aplicaciones. Una estadística de IDC citada con frecuencia tiene el 75% de las aplicaciones empresariales comerciales que utilizan IA para el 2021. Y a medida que la IA se ha vuelto más frecuente, la C-suite ha asumido un papel más importante en las estrategias e implementaciones de IA. En una encuesta reciente de la industria , el 71% de los encuestados dijo que los proyectos de inteligencia artificial de su empresa son “propiedad” de ejecutivos de nivel C.
Sin embargo, incluso con la participación de nivel C, los esfuerzos de muchas organizaciones con IA se están quedando cortos . Los líderes a menudo ven la IA como una tecnología plug-and-play con retornos inmediatos, y luchan por adoptar un enfoque más holístico. Por ejemplo, pueden enfocarse en problemas comerciales discretos, como una mejor segmentación de clientes, en lugar de grandes desafíos comerciales, como optimizar todo el recorrido del cliente.
Como desarrolladores que integran la IA en las aplicaciones, ¿cómo pueden conciliar la necesidad de retornos inmediatos con objetivos más amplios? Para diseñar para un futuro infundido de inteligencia artificial, deberá pensar de manera más amplia de lo que pudo haber hecho en el pasado.
Para empezar, considere algunas verdades sobre la IA que deberían dar forma a la forma en que aborda el diseño de la IA.https://imasdk.googleapis.com/js/core/bridge3.439.0_en.html#goog_902610335Volumen 0%
- La IA no es tan inteligente como mucha gente piensa. Se ha dicho que la IA está mucho más cerca de la capacidad intelectual de una lombriz de tierra que de un humano.
- El sesgo de la IA existe y es cada vez más común.
- La interacción entre las máquinas inteligentes y los humanos requiere una forma de diseño de la experiencia del usuario para trabajar con máquinas inteligentes de una manera más consciente de la naturaleza, las intenciones y los valores de los seres humanos.
Debe pensar más allá de las métricas de automatización para llevar inteligencia a los productos de una manera verdaderamente consciente. A este enfoque lo llamamos Diseño de experiencia consciente: una disciplina de diseño adaptada a un mundo formado por la inteligencia artificial. Conscious Experience Design nos ayuda a responder preguntas para nuestros clientes tales como:
- ¿Cómo está evolucionando la relación hombre-máquina?
- ¿Cuáles son las características de las máquinas conscientes?
- ¿Cuáles son los cambios de paradigma futuros que pueden requerir nuevos enfoques?
- ¿Qué nuevas habilidades pueden ser necesarias para diseñar sus aplicaciones infundidas con IA ahora y en el futuro?
Hay tres principios fundamentales del “diseño de experiencia consciente” que le ayudarán a integrar la IA en sus aplicaciones de formas que pueden evolucionar a medida que cambian las experiencias del usuario y la IA. Discutiré estos tres principios y pasos para implementarlos a continuación.
Diseño para la inteligencia y las expectativas humanas
Al diseñar aplicaciones con IA, es natural pensar en qué datos se necesitan para aumentar la inteligencia de la máquina o del sistema . Pero este enfoque en los datos pasa por alto un paso fundamental: comprender y potenciar la inteligencia humana . La IA es una tecnología habilitadora destinada a potenciar y mejorar la capacidad y el potencial humanos. Si solo entrenamos la máquina y la alineamos con las necesidades humanas básicas, se convierte en un esfuerzo inútil y es poco probable que produzca un valor real.
La forma de evitar esto es comenzar con personas desde una perspectiva de investigación y conocimiento. Antes de comenzar a integrar la IA en las aplicaciones comerciales, primero busque comprender las expectativas y los problemas clave que deben resolverse. Explore dónde y cuándo las personas podrían beneficiarse de la transferencia de tareas a la automatización y cuánto control y conciencia desean para lograr una colaboración hombre-máquina efectiva.
Diseño para inmersión, no interacción
La IA se trata de sistemas vivos que, en última instancia, serán lo suficientemente inteligentes como para saber cuándo, dónde y cómo involucrarnos. Diseñar para la inmersión significa que las experiencias deben sentirse naturales. Las personas deberían estar empoderadas por la IA y la automatización. Las personas deberían tener menos obstáculos y sus interacciones deberían sentirse fluidas.
Para llegar a este nivel de inmersión, la tecnología en el back-end debe poder aprender de las personas para convertirse en un sistema que, en última instancia, intuya lo que las personas necesitan. Y en la parte frontal, los diseñadores deben crear una interacción similar sin fricciones. Permita que la gente hable en lugar de agarrar un mouse. Considere experiencias inmersivas que puedan anticipar y participar de formas que requieran menos esfuerzo.
Al mismo tiempo, cuando activa los sentidos, desea que el sistema se sienta “vivo” y “real”, no clínico y como una máquina. Piense en el “EQ” o inteligencia emocional del sistema, y las emociones humanas con las que impactará e interactuará. Por ejemplo, las tecnologías de la voz pueden tener dificultades para intuir las emociones que podrían deducirse de las expresiones faciales. Es increíblemente matizado comprender lo que las personas piensan y cómo se sienten. Muchos líderes tecnológicos comprenden el concepto de interacción multimodal; lo mismo se aplica aquí. Haz que el sistema llegue a la gente. No obligue a la gente a acudir al sistema.
Diseño para personas y sistemas, no productos
Es fácil concentrarse solo en un producto o un punto de contacto. Pero en esta nueva era de tecnología inteligente, en realidad está creando algo que funciona como parte de un sistema completo. Un nodo con el que alguien interactúa es solo una dimensión de ese sistema, pero más allá de eso hay un impacto sistémico. Por ejemplo, blockchain aprovecha la inteligencia en toda la red para evaluar y determinar la seguridad, aprovechando la computación distribuida frente al uso de un nodo.
Diseñar para la habilitación de la IA produce el mismo efecto dominó en todos los tipos de dispositivos o productos. Lo que antes se diseñaba para un automóvil ahora se diseña para la movilidad y para el transporte de personas. El pensamiento sistémico también se extiende a las implicaciones sociales de crear una mala IA. La IA asume características de las personas que le ponen información, por lo que adoptará los prejuicios de las personas que trabajan en ella. El simple hecho de ser consciente de este hecho ayuda a los diseñadores a evitar perpetuar los prejuicios.
Poner en práctica el diseño de experiencias conscientes
Entonces, ¿cómo apoya todos estos principios? Siga estos pasos tácticos.
Investigación. Audite y mapee el recorrido de la experiencia del cliente a través de investigaciones internas y externas. Entreviste a los clientes y empleados que utilizarán la aplicación. Pregunte sobre sus puntos débiles, lo que disfrutan, la mejor parte de su trabajo diario y lo peor de su trabajo. ¿Temen que la IA los haga irrelevantes? ¿O creen que la IA les dará más formas de triunfar?
Comprender a las personas que utilizarán la IA es fundamental para el éxito de su proyecto. Este es el camino más corto para identificar brechas y oportunidades para mejores soluciones habilitadas por la IA. Con demasiada frecuencia, los diseñadores de IA no tienen una respuesta sucinta a la pregunta: “¿Por qué crees que quieres IA y qué es lo que realmente quieres resolver?” Utilice su investigación para responder a esta pregunta fundamental. Identificar dónde están las mayores brechas y las mayores oportunidades de valor inmediato lo ayudará a enfocar sus esfuerzos.
Visualiza y aclara. Una vez que se concentre en los problemas específicos de su investigación, comprenda la intención y el resultado específicos de cada una de las oportunidades. Para este paso, colabore con una muestra representativa de partes interesadas dentro de su empresa. Escriba declaraciones de valor claras para los usuarios previstos. Utilice también este tiempo para evaluar y evaluar los posibles riesgos y efectos secundarios. La colaboración con varias partes interesadas garantiza que tendrá una mejor comprensión de los resultados de la IA en el sistema y el negocio. Como mencionamos anteriormente, la IA puede generar efectos dominó, no solo en el área prevista, sino incluso en áreas imprevistas.
Evalúe el impacto. Ahora que ha definido la intención y el resultado de las posibles integraciones de IA, priorice las opciones más alcanzables e impactantes. Considere el impacto externo potencial de su IA (clientes, preocupaciones de privacidad) y el impacto interno (si la integración de IA es factible, sostenible) Para cada proyecto potencial, haga preguntas como: ¿Qué tan equipados estamos para cumplir? ¿Qué nos falta? ¿Necesitaremos especialistas? ¿Cuánto podemos invertir en ellos? ¿Qué obstaculiza nuestra capacidad para lograr estos objetivos? Si incorporamos IA para este proyecto en particular, ¿cuáles son algunos escenarios que pueden tener resultados positivos? ¿Cuáles son los posibles resultados negativos? Priorice el proyecto que se encuentra en la intersección del impacto y la viabilidad internos y externos, y tendrá las mejores posibilidades de éxito.
Mapa de la interacción de la IA. En este paso, llega al meollo de la cuestión y determina el nivel de interacción o transparencia del sistema y la colección para los usuarios. ¿Habrá interacción implícita o interacción explícita? Explicit es una encarnación humana como Alexa. La IA implícita significa que la inteligencia ocurre completamente detrás de escena, sin que los usuarios se den cuenta de que está sucediendo. Debe averiguar qué parte de su tecnología de IA es visible para su usuario y en qué grado los usuarios interactuarán con la IA. ¿Debería la IA ser un sistema de back-end donde no se necesita interacción explícita? ¿O debería haber interacción directa con los usuarios a través de voz, cámara o respuesta escrita? ¿Qué tan amigable tendrá que sentirse la IA?
Defina una estrategia de datos. Este también es un esfuerzo serio. La inteligencia artificial se basa en datos. Deberá profundizar y definir una estrategia de datos clara que establezca cómo la empresa recopilará, administrará, almacenará, usará y compartirá estos datos. Esta estrategia servirá como una guía coherente y un marco de trabajo común para equipos y productos. Es imperativo que describa las formas en que potenciará el negocio mientras protege los datos de sus clientes.
Los científicos de datos y los defensores de los datos serán importantes en este proceso para ayudarlo a diseñar una forma fácil de recopilar datos y las formas más efectivas, perspicaces y beneficiosas de proporcionar datos a los usuarios y las partes interesadas. Asegúrese de contar con un equipo diverso al configurar métricas de datos y parámetros del sistema. Busque formas de evitar datos sesgados mediante el uso de marcos de datos equitativos.
Recuerde que cuando se trata de diseñar con IA, no hay principio ni fin. Está creando sistemas vivos que compartirán datos perpetuamente que necesita monitorear, administrar y evolucionar. Al aplicar los principios del diseño de experiencias conscientes y los pasos tácticos descritos en este artículo, usted y su equipo tendrán un comienzo sólido para diseñar con éxito sistemas de IA vivos.
Ken Olewiler es director y director general de Punchcut , una empresa de innovación y diseño de interfaces de usuario que se especializa en productos y servicios móviles conectados en todos los dispositivos.
Fuente: https://www.infoworld.com/article/3606769/how-to-design-ai-into-your-applications.html
