¿Cómo pueden los diseñadores prepararse para el futuro?

El mes pasado, tuve la oportunidad de asistir al CSS Day en Ámsterdam, un evento de dos días dividido entre un 'día de UI' enfocado en la intersección del diseño y el desarrollo y un 'día de CSS', con oradores que abordaron temas más profundos y técnicos de CSS. Las charlas fueron tan diversas como los antecedentes de los propios oradores, pero había un hilo común: en esta era de cambio rápido, ¿estamos, como personas de productos, preparados para diseñar para la automatización, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?

¿Qué significa la automatización para los diseñadores?

Es difícil trabajar en un equipo de productos que no haya automatizado alguna parte de su flujo de trabajo en nombre de la productividad. Si las máquinas pueden encargarse de las tareas repetitivas y pesadas, los diseñadores pueden centrarse en realizar un trabajo más significativo. Pero, ¿cómo afecta esto a la forma en que utilizamos el trabajo creado por las máquinas?

Josh Clark, fundador del estudio de diseño Big Medium, provocó a la audiencia con esta misma pregunta durante su charla, 'A.I. es tu Nuevo Material de Diseño'. Algunos de los avances más impresionantes en la tecnología reciente son cosas como el reconocimiento facial, el texto predictivo y la búsqueda de imágenes, todo impulsado por el aprendizaje automático. Pero es importante recordar: todas estas tecnologías siguen siendo construidas sobre código. La ventaja es que hay menos margen de error. No hay emociones reales, expectativas o sentimientos que interfieran en el trabajo para el que fue diseñado.

Sin embargo, como humanos, asumimos que cuando el reconocimiento facial falla, todo el proceso es inherentemente defectuoso. Pero, ¿realmente lo fue?

Según Josh, esa es la cosa más fundamental de entender cuando se trata de máquinas. No cumplir con nuestras expectativas humanas, no convierte automáticamente a la tecnología en un fracaso. Estas cosas fueron, por definición, construidas en lógica, lo que plantea la pregunta: ¿Puede la solución de un robot realmente estar equivocada?

El punto de introducir el aprendizaje automático en nuestros productos nunca fue que hicieran todo el trabajo. En su lugar, los algoritmos y las soluciones basadas en la lógica solo deberían proporcionar a los humanos una mejor comprensión para capacitarnos a llegar a mejores soluciones, más rápido.

Esta comprensión fundamental de nuestros usuarios es lo que realmente nos ayuda a crear mejores productos. Este podría ser un ejemplo simple, pero si una computadora puede averiguar cómo caminar por sí sola, tal vez sea hora de empezar a investigar por qué y cómo se formaron estas soluciones.

¿Cómo diseñamos para el futuro desconocido?

Jared Spool, Co-Fundador de UIE, pregunta: '¿Cuál fue la cosa más importante que aprendiste ayer y cómo afectará lo que haces en el futuro?'

Como diseñadores e investigadores, siempre necesitamos pensar en cómo diseñamos productos para el futuro, incluso cuando estamos cumpliendo con las demandas del diseño del día presente. Un gran desafío, especialmente cuando las cosas se mueven tan rápido como lo han hecho en la última década.

Para empezar, Jared aboga por mirar hacia atrás a las formas en que nuestros procesos de diseño ya han cambiado.

¿Recuerdan cuando la experiencia de usuario / interfaz de usuario no era una prioridad para muchas empresas? Como consultor en una época en la que Internet aún no tenía un atractivo de mercado masivo, Jared logró orientar a muchas empresas hacia una mentalidad que considerara la experiencia del usuario de un producto.

Pero esto también nos permite obtener información sobre cómo ha lucido la experiencia del usuario y la interfaz de usuario a lo largo de los años, lo que puede darnos una mejor idea de cómo serán estos conceptos en el futuro. Jared describe un término llamado 'El Punto de Inflexión de la Experiencia del Usuario', con excelentes pasos accionables sobre cómo llegar allí.

En el pasado, los diseñadores tenían que luchar por un lugar en la mesa. Si hoy no estás empezando desde un lugar de abogar por la experiencia del usuario (como lo estaban hace 10 años), es probable que no estés empezando desde ese punto de inflexión. Como resultado, los diseñadores todavía tienen que asegurarse de que el papel de la experiencia del usuario madure dentro de la empresa, así como la comprensión de lo que hace que la experiencia del usuario sea importante. Cuando una organización llega a la última etapa y abraza completamente el diseño de experiencia del usuario en todo lo que hace la empresa, alcanzan completamente El Punto de Inflexión de la Experiencia del Usuario.

¿Estamos diseñando para los usuarios o para nosotros mismos?

Las personas no siempre saben lo que quieren, incluso si creen que sí. Como dice Joe Leech, un psicólogo de experiencia de usuario: 'Las personas quieren más opciones, pero no pueden lidiar con ellas'.

Entonces, ¿cómo diseñamos para nuestros usuarios, si nuestros usuarios no siempre nos dicen la verdad? Esta es una de las preguntas más importantes y algo que la extensa investigación de experiencia de usuario nos ayuda a lograr.

Allá por los años 2000, los psicólogos Sheena Iyengar y Mark Lepper realizaron un estudio sobre las elecciones del consumidor. Fueron a un supermercado local e instruyeron a la tienda a vender solo 6 variedades de mermelada una semana, seguido de 30 variedades la semana siguiente.

Realizaron un estudio sobre cuánta mermelada se vendió y, para sorpresa de todos, se vendió más mermelada en la semana con solo 6 opciones. Pero curiosamente, cuando se les preguntó a los consumidores cuál semana preferían más, respondieron con la semana que tenía 30 opciones.

Usando esta analogía, Joe hace un punto con el que es difícil discutir: 'Un diseñador que no entiende la psicología va a tener más éxito que un arquitecto que no entiende la física'.

La investigación de usuarios, y una amplia variedad de ella, ayuda a los equipos a acercarse lo más posible a la raíz de las necesidades de un usuario, sobre sus deseos. Estudiar las respuestas a gran escala es más trabajo, pero ayuda a formar la base para una true experiencia de usuario.