Cómo usar la inteligencia artificial generativa para el diseño UX: Jan Mráz, Atheros

• Abr 26 2024
• por Jan Mráz

La inteligencia artificial generativa (IA) tiene un gran potencial para transformar campos creativos. Antes del Día Internacional del Diseño 2024, Jan Mráz , un influyente en diseño UX/UI y fundador de Atheros, una empresa que desarrolla productos de IA para organizaciones, comparte casos de uso clave, consejos y limitaciones de usar inteligencia artificial generativa en el diseño UX. 

Pongamos las bases primero. El diseño de experiencia de usuario (UX) es un nicho en rápido crecimiento dentro del diseño, que busca hacer que tu producto, servicio, sitio web, campaña, etc. sea más intuitivo y fácil de usar. 

Formalmente, se define como un proceso para ofrecer experiencias significativas a los usuarios finales, involucrando múltiples aspectos de la marca, diseño, usabilidad y función. Sin embargo, prefiero reducirlo a tres aspectos clave: cómo 

• qué tan fácil y placentera es la interacción de tus usuarios con tu producto; 
• qué tan eficiente es el proceso de completar una acción que deseas que completen; 
• qué tan amigable es toda la experiencia de tu marca.

Ahora, la IA generativa describe algoritmos que se pueden usar para crear nuevo contenido, como texto, audio, video, diseños, código, imágenes, simulaciones y más, y tiene el potencial de cambiar drásticamente la forma en la que abordamos los procesos creativos. 

Primero introducida a muchos en la forma de ChatGPT, la IA generativa realmente tiene muchas aplicaciones en el diseño. Herramientas como DALL-E pueden ayudar a los diseñadores UX a enfrentar múltiples puntos críticos, como limitaciones de tiempo, tareas repetitivas y una secuencia interminable de iteraciones. 

Casos de uso de la IA generativa en el diseño UX

Exploremos algunos escenarios donde encuentro útil la IA generativa para trabajar y las herramientas con las que disfruto trabajar.

1. Generar interfaces y diseños web

Aunque el trabajo de los diseñadores UX es resolver problemas y necesidades únicas, aún existen tareas repetitivas. La eficiencia en la generación de diseños es el primer aspecto del proceso de diseño que veo como una oportunidad para integrar la IA. 

Por ejemplo, las herramientas de IA aceleran la ideación en el diseño de interfaces de usuario (UI), como la creación de wireframes o la generación de diseños base. Aún puedes usar bibliotecas con componentes predefinidos. O puedes probar Creatie.ai, una herramienta que descubrí recientemente, la cual genera diseños completos basados en el tamaño y ubicación del marco que un diseñador dibuja. Esto te ayudará a crear el diseño básico lo más rápido posible y prepararte para diseños más detallados.

Cuando se trata de elegir imágenes e ilustraciones para el diseño UI, modelos y herramientas de IA como Midjourney, Kittl, o Spline AI para generación 3D permiten a los diseñadores generar visuales consistentes para cualquier UI como un sitio web o aplicación. También ofrecen funcionalidades extendidas para ediciones rápidas de imágenes, como eliminar el fondo, cambiar colores en la imagen o mejorar la calidad.

En diseño web, aspectos como el diseño y los sistemas de diseño también pueden volverse bastante repetitivos. Herramientas útiles como Framer AI o 10web.io van más allá de los clásicos constructores de sitios web sin código. Incorporan modelos de IA generativa, permitiendo construir todo un diseño web y gráficos y copiarlos con un solo comando, sin la necesidad de implementar código adicional.

La eficiencia en la generación de diseños puede ser crucial en un negocio de ritmo rápido, especialmente para startups. Las herramientas de IA generativa te ayudan a crear un diseño rápido en poco tiempo, al enfocarte en problemas no descritos y mal estructurados. Ese es el mayor valor añadido de los diseñadores. 

2.  Personalización y retroalimentación temprana

La IA generativa también tiene un enorme potencial para interfaces de usuario personalizadas, ofreciendo experiencias hechas a medida que se adaptan a las preferencias individuales. Una amplia selección de herramientas de IA generativa no específicas de diseño, enfocadas en texto como ChatGPT o Gemini, pueden apoyar la creación de contenido escalado pero personalizado, como descripciones de productos, publicaciones de blogs o textos UX.

Específicamente en el diseño UX, al analizar el comportamiento y las preferencias de los usuarios, la IA generativa puede predecir acciones futuras y sugerir proactivamente opciones de UI. Por ejemplo, una plataforma de comercio electrónico podría predecir los productos que un usuario probablemente quiera comprar y mostrarlos de manera destacada, agilizando así la experiencia de compra. 

Attentioninsight.com o neuronsinc.com son mis herramientas favoritas para esta actividad. Los diseñadores pueden insertar enlaces a archivos de Figma o sitios web y aplicaciones en vivo para obtener información rica sobre el comportamiento y ver claramente las brechas de rendimiento. Esto permite omitir el proceso de recopilación de datos de usuarios y proporciona retroalimentación inicial temprana.

Así es como lo usé en uno de mis proyectos. Utilizando pruebas A/B con mapa de calor tempranas en dos prototipos de Figma, comparé dos diseños de página de pago en un proyecto de comercio electrónico. Uno de los aspectos clave fue un banner de envío gratuito más grande colocado de forma más prominente junto al botón CTA. Como resultado, la variante ganadora consiguió un 8.4% más de conversiones en el sitio web en vivo.

3. Inspiración a partir de datos

La IA es una fuente vital de inspiración para los diseñadores UX. Puede analizar vastos conjuntos de datos, extraer tendencias y generar informes para la investigación inicial. Por ejemplo, incluso con un solo comando en ChatGPT o Gemini, un diseñador junior puede encontrar datos secundarios para la investigación UX, ideas para la definición de personas o explicaciones de varios métodos de diseño.

La IA generativa también funciona bien en la curación de tableros de inspiración, clasificando imágenes en base a estilos y esquemas de color. Además, la IA puede proporcionar estadísticas en tiempo real para la toma de decisiones basadas en datos y mejorar la creatividad, ofreciendo ideas y análisis que dan forma a experiencias digitales innovadoras.

¿Puede la IA generativa reemplazar a un diseñador UX?

Esa es la pregunta del millón. A menudo escucho a los aspirantes a diseñadores UX preocupados por el futuro cercano del trabajo UX/UI. Con una selección tan amplia de herramientas creativas y los crecientes poderes de la IA, podría parecer que el espacio para los diseñadores UX humanos se está reduciendo día a día. Personalmente, no creo eso, y aquí está el porqué.

• Básicos vs sofisticación. Los diseñadores UX pueden beneficiarse de la IA generativa incorporando herramientas directamente en su flujo de trabajo, sin reemplazar todo el proceso. En la mayoría de los casos, la IA proporciona fundamentos a nivel junior para diseños fáciles de usar y fluidos, pero es un diseñador humano experimentado quien puede crear un diseño UX realmente fuerte que refleje aspectos únicos de la marca y el comportamiento del usuario.
• Estructura vs navegar el caos. La IA puede resolver problemas bien estructurados. Sin embargo, la mayoría de los desafíos de diseño tienen contextos no estructurados. Cada negocio trabaja con diferentes recursos, industrias y problemas de los usuarios, y es ahí donde entran en juego los aspectos humanos. Por ejemplo, resolver flujos de usuarios como la incorporación después del registro para productos SaaS puede beneficiarse de la IA utilizada para escanear documentos, pero requiere un aporte humano en el diseño de aspectos específicos como la seguridad del pago/proceso. 
• Estandarización vs diferenciación. Las herramientas de IA pueden generar diseños y disposiciones basadas en los datos con los que fueron entrenados. Esto significa que proporcionarán un resultado estandarizado que algunos pueden encontrar soso. Un ojo humano captando el atractivo emocional es clave para un diseño UX diferenciado. 

En resumen, la IA generativa puede ser revolucionaria para los diseñadores UX debido a la aceleración de tareas repetitivas e iteraciones, liberando tiempo para la creatividad y aportes únicos. Sin embargo, desafía a los diseñadores junior a mejorar y encontrar formas de crear valor añadido. 

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