El primer componente de diseño que quería compartir es Design for Data Automation, donde me gustaría explorar algunas ideas y conceptos que nos ayuden a entender de forma más precisa el porqué de este enfoque (automatización) tan extendido en la industria digital.

Aquí podéis acceder al artículo de introducción, donde describía el framework, con 11 componentes de diseño, para idear productos digitales en el contexto del Big Data y de la Inteligencia Artificial.

Algunas de las ideas que me gustaría explorar en este post :

¿Por qué la automatización es el enfoque más extendido cuando diseñamos productos digitales en la industria del Big Data?

¿Por qué el paradigma de diseño: Design for Less Choice o Anticipatory Design es el estándar al que está evolucionando el diseño de producto digital en el contexto de Grandes Datos?

¿Por qué las inteligencias artificiales que estamos diseñando son inteligencias delegadas

Si en la actualidad estamos inmersos en la exploración de nuevos modelos de negocio basados en la explotación de los datos, ¿Por qué la automatización puede no ser suficiente cuando diseñamos productos de datos?

El diseño de soluciones digitales bajo el paradigma de la automatización, como el enfoque más extendido en la industria del Big Data y la Inteligencia Artificial, hace referencia al diseño de software que posibilita la automatización de procesos sin la necesidad de la intervención de un humano. Mecanismos que permiten acelerar los procesos de toma de decisión y en el que lo relevante, es la eficacia y precisión de los algoritmos.

Este enfoque tiene sentido en el contexto actual de la economía de la atención, que cada vez es más escasa. Estamos expuestos a gran cantidad de información y de ahí la necesidad de construir soluciones digitales que faciliten o aceleren los procesos de toma de decisión.

La mayoría de nosotros sufrimos una fatiga cognitiva debido a la cantidad de decisiones que debemos tomar a diario. Además, nuestro cerebro manifiesta disonancias y sesgos cognitivos que requieren de la necesidad de tomar atajos (heurísticas) para reducir el coste energético asociado a la toma de decisiones.

El enfoque actual de la industria del Big Data y AI es la construcción de productos de datos que puedan estar orientados a simplificar el número de opciones y reducir el número de decisiones.

En este contexto de la economía de la atención y la automatización como una estrategia de la industria para reducir las fricciones y maximizar la eficacia, ha surgido un concepto, en el ámbito del diseño, que es el Design for Less Choice o el Anticipatory Design que propone Aaron Shapiro.

Aaron lo describe como el “Design That’s One Step Ahead of You -el diseño que está un paso por delante de ti-”. Ambos son enfoques del diseño de producto orientados a reducir el número de decisiones a tomar y por tanto, soluciones que van a requerir una menor carga cognitiva asociada.

En definitiva, diseños que reducen la forma en la que interaccionamos con un determinado sistema. Conceptos que se van a basar principalmente en la capacidades de los algoritmos y la analítica predictiva para determinar de forma anticipada las necesidades del usuario.

Por ejemplo, ¿Cómo se traduciría esta idea del Design for Less Choice o Anticipatory Design en el contexto de Netflix?

Netflix es un producto de datos que hace uso de algoritmos de machine learning para construir interfaces, recomendaciones y experiencias de usuario personalizadas en función de los patrones de comportamiento, historial y preferencias del usuario. Pero, ¿Cómo evolucionaría su interfaz y diseño en el contexto del Anticipatory Design? En este escenario, y gracias a sus bases de datos enriquecidas con datos de terceros, podrán llegar a ser mucho mas precisos en sus recomendaciones, reduciendo el número de películas recomendadas y explicitando… «This is the movie you should watch right now, according to your tastes and how your day was going…»

La promesa del Anticipatory Design es nuevamente la eliminación de la fricción y el aumento de la eficacia para mejorar los resultados y métricas de la compañía. Pero también, es un paradigma, que va a simplificar la forma de relación con estas tecnologías, teniendo una clara influencia en la percepción de confiabilidad por parte de los usuarios de estos servicios digitales.

Otro producto que opera en este paradigma de la automatización es Goin.app. Es un servicio digital dentro de la industria bancaria que propone una solución para ayudarnos a tener una mejor salud financiera. 

Goin.app describe “…Conseguir tus objetivos nunca fue tan fácil. Olvídate de las finanzas y ahorra e invierte de forma automática para hacer realidad tus sueños sin darte cuenta. Ayuda a los usuarios a alcanzar sus objetivos a través del concepto de finanzas automáticas. Configura los métodos de ahorro que más se adapten a tu estilo de vida y empieza a acumular dinero de forma automática

Este tipo de soluciones digitales están basadas en la relevancia de lo automático. Su propuesta de valor diferencial reside en la capacidad e inteligencia de sus algoritmos y no en el diseño de una experiencia de usuario, de un producto o interfaz que nos permita tener una mayor comprensión de nuestros hábitos financieros para poder tomar mejores decisiones.

Estas soluciones operan en el paradigma de la estética de la eficacia y de la facilidad de uso. Los algoritmos automatizan e interpretan la realidad por nosotros, simplificando nuestra relación con las tecnologías, por lo tanto, delegando en las máquinas la toma de decisiones. ¿Qué otras interfaces podemos diseñar que nos permitan entender mejor nuestros patrones de comportamiento para tomar mejores decisiones y que no resida en el poder del algoritmo para decidir por nosotros?

Marina Garcés describe en su libro “Nueva Ilustración Radical”, si la utopía solucionista que propone E. Morozov ya no trata de ampliar las capacidades humanas si no de lo que verdaderamente trata es de delegar la inteligencia misma en las máquinas. La inteligencia artificial, entendida así, propone Garcés, es una inteligencia delegada.

Para finalizar, quería compartir estas citas, que anticipan algunas de las ideas que exploraré en el segundo componente Design for Data Awareness, y que pretenden extender la visión de la automatización en el diseño de producto.

“Maybe you want friction technology, […]. Not just being in the background and do just what it wants to do, but sometimes, come in your life and have a kind of unexpected effect.”

Without friction in an experience, it´s not possible to *feel* it. So a frictionless experience is by definition unmemorable.

John Maeda


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Posted by:Fran Castillo

@francastillo

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