Guía de estudio del diseño AI UX

Esta guía pretende ofrecer una introducción concisa a los lectores interesados en investigar el diseño AI UX. La guía abordará el papel del ingeniero de IA, la cadena de valor de la IA y casos de éxito de aplicaciones de IA, y explorará algunos de los principios básicos del diseño AI UX.

Texto original:

https://docs.google.com/presentation/d/1RgJ6rtiG9Ts726kkXfji2Tc0q5P1eVx297IzYdWHQPQ/edit?usp=sharing

1. Introducción

La Inteligencia Artificial (IA) ha crecido rápidamente en los últimos años y ha impregnado todos los aspectos de nuestras vidas. Desde los sistemas de recomendación hasta los coches autónomos, la IA está cambiando nuestra forma de interactuar con la tecnología. A medida que la tecnología de IA sigue evolucionando, laDiseñar una gran experiencia de usuario (UX) para aplicaciones de IA se convierte en algo crítico.

2. El papel del ingeniero de IA

Los ingenieros de IA desempeñan un papel fundamental en la creación de aplicaciones de IA. A diferencia de los ingenieros de software tradicionales, los ingenieros de IA necesitan tener conocimientos y habilidades en múltiples campos como el aprendizaje automático, la ciencia de datos y la ingeniería de software. Son responsables deDiseñar, desarrollar y evaluar modelos de IA e integrarlos en productos para el usuario final..

Una de las principales responsabilidades de un ingeniero de IA esConvertir la compleja tecnología de IA en productos fáciles de usar. Esto significa que tienen que comprender a fondo las necesidades de los usuarios y presentarles las capacidades de la IA de una manera que sea fácil de entender y utilizar.

3. Cadena de valor de la IA

Para entender mejor el diseño AI UX, necesitamos comprender la cadena de valor de la IA. Al igual que en las industrias de semiconductores y contenidos, la acumulación de valor en el espacio de la IA se produce en dos extremos principales:La tecnología subyacente y la capa de aplicación más cercana al usuario.

• tecnología subyacenteNvidia, como proveedor de hardware subyacente, es actualmente el más rentable en la cadena de valor de la IA. Las GPU que produce son componentes clave para entrenar y ejecutar grandes modelos de IA.
• mesosferaAlgunas empresas se centran en el desarrollo de modelos de base, como OpenAI, Anthropic y otras. Sin embargo, estas empresas no están obteniendo buenos resultados por el momento.
• capa de aplicación (informática)Algunas empresas se dedican a desarrollar aplicaciones de IA para usuarios finales, como ChatGPT, Cursor, Replit, etc. En la actualidad, estas empresas lo están haciendo relativamente bien.

Esto sugiere que elDesarrollar aplicaciones de IA que respondan a las necesidades reales de los usuarios es más valioso que centrarse únicamente en la tecnología subyacente..

4. Principios de diseño AI UX

El diseño AI UX está relacionado con el diseño UX tradicional y a la vez es diferente de él. He aquí algunos principios básicos del diseño AI UX:

• Eliminar copiar y pegarLa IA debe ayudar a los usuarios a completar tareas de forma más eficiente, como generar automáticamente texto, código, etc., en lugar de tener que copiar y pegar manualmente.
• Establecer limitaciones clarasLa Inteligencia Artificial: Proporcionar a los usuarios plantillas u opciones de entrada explícitas puede ayudarles a aprovechar mejor el poder de la IA.
• Interacciones multimodalesLas aplicaciones de IA deben utilizar tantos métodos de interacción como sea posible, como texto, voz, imágenes, etc., para ofrecer una experiencia de usuario más rica y natural.
• tarea de procesamiento paraleloLa IA puede procesar grandes cantidades de datos en paralelo, por lo que las aplicaciones de IA deben aprovecharlo al máximo, por ejemplo llamando a varias API al mismo tiempo para aumentar la eficiencia.
• Mayor velocidad de procesamientoLa capacidad de respuesta de las aplicaciones de IA es fundamental para la experiencia del usuario. Utilizar hardware o algoritmos más rápidos puede aumentar la velocidad de inferencia y mejorar así la experiencia del usuario.

5. Ejemplos exitosos de aplicaciones de IA

En la actualidad, por ejemplo, muchas aplicaciones de IA de éxito se diseñan basándose en los principios anteriores:

• Chatbots basados en la base de conocimientosPor ejemplo, algunas empresas han utilizado la tecnología de IA para desarrollar chatbots que pueden responder a las preguntas de los empleados y proporcionar acceso a información interna; estos bots suelen estar conectados a la base de conocimientos interna de la empresa y pueden responder a las preguntas de los empleados con rapidez y precisión.
• Aplicación de chat combinada con búsqueda webPor ejemplo Perplejidad y SearchGPT, que son aplicaciones que entienden la consulta en lenguaje natural de un usuario y utilizan un motor de búsqueda web para recuperar la información pertinente, que luego se presenta al usuario de forma concisa y fácil de entender.
• Herramienta para completar códigosPor ejemplo, Copilot, que predice y recomienda la siguiente línea de código basándose en el contexto de código actual del programador, mejorando así la eficiencia de codificación del programador.
• Ayudas a la escritura AIGrammarly, por ejemplo, ayuda a los usuarios a buscar errores gramaticales, mejorar el estilo y ofrecer consejos de escritura.

6. Futuras orientaciones de las aplicaciones de la IA

Aunque las aplicaciones de la IA han avanzado mucho, aún quedan áreas por explorar, por ejemplo:

• Interacción vocal de gran ancho de bandaEl asistente de voz: Actualmente, los asistentes de voz de IA han hecho un buen trabajo en el manejo de órdenes sencillas, pero aún queda mucho camino por recorrer para lograr una interacción de voz realmente natural y fluida.
• Generación de vídeo: La tecnología de generación de vídeos por IA aún está en sus primeras fases, y la calidad de los vídeos generados todavía tiene que mejorar.
• Generación de código de interfaz de usuarioEn la actualidad, algunas herramientas pueden generar código de interfaz de usuario a partir de descripciones sencillas, pero es necesario mejorar la calidad y la capacidad de mantenimiento del código generado.
• codificador multipasoEl objetivo principal de los asistentes de codificación de IA es ayudar a los programadores a realizar algunas tareas de codificación sencillas, y aún queda mucho camino por recorrer para conseguir agentes capaces de realizar de forma autónoma tareas de codificación complejas.
• VR/AREl objetivo de la aplicación de la inteligencia artificial a la realidad virtual y la realidad aumentada es aún exploratorio.

7. Resumen

El diseño AI UX es un campo emergente y desafiante. Para diseñar grandes aplicaciones de IA, necesitamos comprender en profundidad las características y limitaciones de la tecnología de IA y combinarlas con las mejores prácticas de diseño de UX. A medida que la tecnología de IA siga evolucionando, creemos que habrá más aplicaciones de IA increíbles en el futuro.