¿Es posible servirse de la Inteligencia Artificial en desafíos digitales que no son tecnológicos, sino de factores humanos, como diseño de experiencias, diseño emocional y diseño centrado en las personas?
En mi práctica profesional, la respuesta es un rotundo “sí”.

En wolfaudits.com analizamos y resolvemos los problemas de fricción en los flujos que movilizan un negocio digital. Como parte de nuestro método aplicamos un “Análisis predictivo de fricción” con IA, el cual nos ha permitido reducir el tiempo invertido en un diagnóstico a un cuarto de su duración original. Antes testeábamos con un mínimo de 15 ó 20 usuarios un sistema para obtener resultados válidos. Hoy el análisis predictivo nos permite reducir el número a una cuarta parte.

¿Cómo lo hacemos?

1. Creamos arquetipos que cualitativamente representen características psicográficas que nuestros consultores saben que determinan el comportamiento de ciertos perfiles.
2. Entrenamos a agentes para que se “comporten” como lo harían dichos arquetipos en distintos contextos.
3. Diseñamos los contextos y pedimos a los agentes simular las operaciones que contienen los flujos clave del negocio. Rápidamente identifican inconsistencias en la lógica de los flujos.
4. Finalmente testeamos con muy pocos usuarios reales representativos del target, para contrastar con ellos el análisis predictivo de los agentes.

El éxito depende de 2 factores:

-La calidad del prompt; en nuestro caso, lo asertivo de la descripción psicográfica de cada arquetipo y la capacidad de comunicarlo de modo que la IA capte la “esencia” de las personas representadas y a la vez “entienda” la incidencia de los distintos contextos de uso en el resultado de la experiencia.
-El know how del consultor. No es automatización. Es criterio amplificado. No todo lo que concluye la IA es confiable. La calidad de su rendimiento depende directamente de la calidad del guía. Si no hay buenos “entrenadores” la IA sólo generará basura a una velocidad vertiginosa.