Mejoras en la experiencia con inteligencia artificial: combinando interfaces estructuradas y recomendaciones de UX
Explora cómo combinar interfaces estructuradas y buenas prácticas de UX para potenciar la efectividad y confianza en soluciones de inteligencia artificial.
Desde la aparición de ChatGPT, el chat se ha convertido en la interfaz principal para interactuar con la inteligencia artificial debido a su familiaridad y facilidad de uso. Sin embargo, en diferentes contextos, este modelo de interacción no siempre resulta ser la mejor opción, especialmente en aplicaciones que requieren mayor precisión, transparencia o soporte especializado.
El modelo basado en chat puede generar frustración si no se dispone de un soporte adecuado, como indicaciones específicas, información de dominio o canales para ofrecer asistencia técnica. Además, en escenarios concretos, la falta de memoria a largo plazo y la tendencia a cometer errores, conocidas como «alucinaciones», limitan la efectividad del chat en tareas complejas o críticas, como la gestión de seguros, finanzas o procesos legales.
Para mejorar la experiencia del usuario, se recomienda aplicar patrones de UX, como sugerencias contextuales, indicaciones visuales (efectos de brillo, colores) y funciones que permitan visualizar el historial de las interacciones. Estas estrategias aumentan la usabilidad, transparencia y confianza en las soluciones de inteligencia artificial.
En lugar de depender exclusivamente de interfaces de chat, se utilizan distintos tipos de interfaces estructuradas, como API, esquemas en JSON y validaciones con herramientas como Zod, que facilitan la automatización del procesamiento de datos en formularios y otros procesos. Esta estructura permite a los desarrolladores definir claramente cómo se extrae, procesa y visualiza la información sin necesidad de una interacción continua vía chat.
Para casos críticos, el sistema debe mostrar claramente qué datos han sido generados o modificados por la IA, incluyendo un historial de cambios y fuentes, para que las personas usuarias puedan verificar la procedencia y confiabilidad de la información. La implementación de instrucciones precisas y sistemas de validación robustos ayuda a evitar errores y malentendidos en tareas delicadas.
Asimismo, el uso de interfaces que estructuran respuestas en JSON, las validaciones con bibliotecas como Zod y la integración mediante SDK de plataformas como OpenAI, Google o Anthropic permiten crear flujos de trabajo eficientes y confiables. De esta forma, procesos que antes requerían actividades manuales y prolongadas, como completar formularios extensos, ahora pueden automatizarse con éxito.
Por ejemplo, mediante la copia de datos en la memoria, la activación del proceso de extracción y la carga automática en formularios, se reduce significativamente la carga cognitiva de la persona usuaria. Sin embargo, en aplicaciones que necesitan mayor transparencia, como aquellas que involucran información legal o financiera, es recomendable distinguir claramente qué partes del proceso han sido automatizadas y cuáles han sido ingresadas manualmente, así como mostrar el historial y las fuentes de los datos.
En cuanto a la visualidad, las grandes empresas del sector utilizan efectos visuales como gradientes, efectos de brillo y glitz para resaltar el contenido generado por IA. Estas técnicas no solo mejoran la estética, sino que también ayudan a las personas usuarias a identificar rápidamente información automatizada, promoviendo una mayor confianza y entendimiento. La incorporación de funciones que muestren el historial de cambios y el origen de los datos fomenta la transparencia y permite revertir ajustes si fuera necesario.