Hoy, los datos han ganado una relevancia crucial en el ámbito empresarial. Mientras algunas empresas basan sus estrategias en intuiciones, la metodología data-driven (impulsado por datos) ha cobrado protagonismo al momento de tomar decisiones y planificar estratégicamente. Esta implica recopilar y analizar información para fundamentar la toma de decisiones y la planificación. Así, el uso de big data permite a las organizaciones obtener una visión más precisa y mejorar su capacidad operativa.

La cultura data-driven va más allá de una simple recolección de datos. Representa una mentalidad en la que se reconoce el valor real de la información generada a partir de los datos, para utilizarla e impulsar el éxito de la empresa. Cuando una empresa se declara “data-driven”, significa que toma decisiones estratégicas basadas en análisis de datos e interpretación. Este enfoque permite que las organizaciones examinen y organicen sus datos con el fin de atender mejor a sus clientes y consumidores.

Desafíos del Data-driven

El uso de grandes cantidades de datos conlleva diversos desafíos que deben abordarse de manera efectiva. Algunos incluyen la falta de organización de los datos, dificultades en el almacenamiento y análisis de los mismos, problemas de privacidad y cumplimiento de un marco regulatorio.

Los indicadores de satisfacción del cliente son métricas que utilizan las empresas para identificar qué tan satisfechos están los clientes con los productos, servicios y atención brindados. Estos datos ayudan a las empresas a identificar áreas de mejora y tomar decisiones estratégicas para mejorar la satisfacción y fomentar la retención de compradores

Es importante reconocer que, en nuestro afán por alcanzar ciertas métricas que agreguen valor a nuestro servicio o negocio, podemos caer en una trampa peligrosa. En ocasiones, nos enfocamos tanto en obtener ciertos resultados que podemos perder de vista aspectos cruciales, como la experiencia del cliente o la ética en el manejo de los datos.

La optimización excesiva de métricas también puede poner en riesgo tanto a los usuarios como a los objetivos comerciales de una organización. Es peligroso depender únicamente de una métrica para evaluar el desempeño, ya que puede ser manipulada de formas no relacionadas con su propósito original, según la Ley de Campbell.

Esta ley advierte que cuanto más crucial sea una métrica en la toma de decisiones, mayor será la probabilidad de manipulación.

Ejemplos de La ley de campbell

El uso de una única métrica para medir el éxito o el fracaso puede llevar a comportamientos extremos y perjudiciales, ya que las personas pueden enfocarse en optimizar la métrica en lugar de abordar el tema subyacente. La Ley de Goodhart, por su parte, destaca que cuando una medida se convierte en el objetivo principal, pierde su valor como una buena medida.

Tanto la Ley de Campbell como la Ley de Goodhart surgieron de la frustración de científicos sociales que observaron cómo las métricas individuales reemplazaban una comprensión completa y matizada de comportamientos complejos

La Ley de Campbell puede aplicarse a situaciones cotidianas. Por ejemplo, en el área de la salud, una métrica buscaba reducir el tiempo de espera de los pacientes en llamadas telefónicas. Pero los empleados silenciaban las llamadas y prolongaban el tiempo de atención para mejorar la métrica, sin mejorar la experiencia del paciente.

Del mismo modo, en servicios de gig economy como Airbnb o Uber, las calificaciones de cinco estrellas son cruciales para los conductores y anfitriones, lo que lleva a manipulaciones como pedir directamente a los clientes una puntuación perfecta. Estas prácticas reflejan la tendencia de las organizaciones a optimizar las métricas a expensas de otros aspectos importantes.

El caso de Facebook ilustra cómo la priorización extrema de una métrica, como el número de usuarios activos diarios, puede distorsionar la experiencia del usuario y llevar a consecuencias perjudiciales, como adicciones y desinformación. Aunque no todos los casos son tan extremos, la obsesión por una sola métrica puede tener efectos desastrosos para los objetivos comerciales.

Enrocarse en las métricas con responsabilidad

Para evitar una obsesión por las métricas, debemos reconocer que todos los indicadores tienen limitaciones y reflejan decisiones sobre lo que se considera importante. En lugar de depender de un parámetro, se deben combinar para obtener una comprensión más completa del fenómeno estudiado.

Además, es esencial complementar los datos cuantitativos con datos cualitativos para entender las consecuencias matizadas de las decisiones de diseño. Deben utilizarse como herramienta para la toma de decisiones, pero no deben ser el único factor determinante. La clave es construir relaciones positivas a largo plazo que agreguen valor a la vida de los usuarios en lugar de perjudicarlos.

Las métricas cuantitativas son esenciales para el éxito en los negocios y el diseño, pero deben utilizarse con responsabilidad. Cuando se prioriza la optimización de métricas por sobre las relaciones a largo plazo con los clientes, se corre el riesgo de fallar tanto en el negocio como en la satisfacción de los usuarios.

Es fundamental encontrar un equilibrio entre el uso de datos y otros factores más amplios, como la satisfacción del cliente y el cumplimiento de regulaciones éticas. Al abordar estos desafíos de manera integral, aprovecharemos todo el potencial de los datos, sin perder de vista nuestra responsabilidad hacia nuestros usuarios y el entorno regulatorio.

Referencias

https://www.nngroup.com/articles/campbells-law/
https://www.zendesk.com.mx/blog/indicadores-de-satisfaccion-del-cliente-que-son/
https://www.zendesk.com.mx/blog/data-driven-que-es/
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-data-driven-enterprise-of-2025

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Sin embargo, el término “sistemas” se utiliza frecuentemente en el lenguaje cotidiano para abordar problemas en diferentes ámbitos, desde sistemas gubernamentales hasta sistemas informáticos u organizativos.

¿Qué entendemos por sistemas?

En su libro “In the Bubble: Designing in a Complex World”, John Thackara (2005) proporciona una definición clara de los sistemas. Él los describe como conjuntos de elementos interconectados que trabajan juntos para lograr un propósito común. 

Estos sistemas pueden adoptar formas físicas, como máquinas o edificios, o ser conceptuales, como procesos empresariales o redes de transporte. Thackara destaca la interconexión entre los elementos de un sistema y cómo los cambios en uno de ellos pueden tener un impacto en los demás. Por lo tanto, entender la dinámica y las interrelaciones del sistema en su totalidad es esencial.

Además, Thackara enfatiza que los sistemas son cambiantes y evolutivos. Los diseñadores deben considerar el ciclo de vida completo de un sistema al abordar su diseño. Esto implica comprender cómo evoluciona con el tiempo, cómo se adapta a nuevos desafíos y cómo interactúa con su entorno. Al tener en cuenta estos aspectos, los diseñadores pueden crear soluciones más efectivas y sostenibles.

Sistemas desde el diseño

Sevaldson (2013) resalta que los diseñadores están especialmente preparados para enfrentar la complejidad del mundo real debido a tres capacidades distintivas. En primer lugar, los diseñadores tienen la habilidad de sintetizar soluciones a partir de material complejo y difuso. Esto les permite abordar problemas complejos y encontrar soluciones efectivas al integrar diferentes elementos y perspectivas en un enfoque coherente.

En segundo lugar, los diseñadores son expertos en visualización, lo que constituye una ventaja significativa al enfrentar la complejidad. Al poder representar visualmente información compleja, los diseñadores pueden comprender mejor la interconexión de componentes, facilitando así el análisis y la toma de decisiones informadas. 

La capacidad creativa de los diseñadores les permite generar nuevas soluciones innovadoras. Su enfoque imaginativo y fuera de lo común es fundamental para abordar problemas complejos y encontrar enfoques originales y efectivos.

Si bien existen prácticas de diseño orientadas a tratar con la complejidad, aún es necesario sistematizar y desarrollar estas metodologías más a fondo. Por ejemplo, el uso de viajes de usuario, blueprints y otras técnicas puede ser parte de esta sistematización, pero es importante integrar estas prácticas con enfoques del pensamiento sistémico y las prácticas sistémicas.

Diseño orientado a sistemas

Birger Sevaldson (2018) plantea que el Diseño Orientado al Sistema (SOD), son métodos, enfoques que tratan de abordar los desafíos y complejidades de la sociedad actual. Los desarrollos recientes con los impactos de la globalización y los requisitos para la producción sostenible plantean desafíos cada vez mayores para los diseñadores (Sevadalson, 2011). 

Según Sevaldson, el Diseño Orientado a Sistemas implica el análisis y la comprensión de los sistemas complejos que rodean a un problema de diseño, para que se puedan desarrollar soluciones que sean eficientes y efectivas en el contexto en el que se utilizan. 

En ese contexto, se requiere que los diseñadores respondan no solo a aspectos singulares de la tarea de diseño, como el concepto, el uso y la forma del producto o servicio. sino también que aumenten su comprensión sobre, por ejemplo, tecnología, marcos específicos del cliente, aspectos culturales, análisis de mercado, sostenibilidad y preocupaciones éticas 

Para Svaldson (2023), diseñar sistemas complejos significa diseñar de una manera nueva, en parte ceder el control, en parte dejar el modo de planificación/ejecución y trabajar con el tiempo con los sistemas a medida que cambian. También significa diseñar en múltiples niveles y tener en cuenta los efectos secundarios, impulsar y desencadenar más que imponer, y dejar que las cosas crezcan y florezcan en lugar de construir y aprovechar.

Principios a considerar

Según Mitchell (2009)  podemos definir algunos principios genéricos que deberían ser aplicables a todos los sistemas:

• La complejidad surge de la interacción de muchas entidades dentro de un sistema y la interacción del sistema y sus partes con el medio ambiente.
• La complejidad es una característica de los sistemas que operan a lo largo del tiempo.
• Los sistemas complejos producen fenómenos emergentes. Su resultado es más y diferente que la suma de sus partes.
• Los sistemas complejos se adaptan al entorno y cambian con el tiempo.
• Los sistemas complejos pueden desafiar y cambiar las reglas con las que operan. Esto es especialmente evidente en los sistemas sociales.
• Los sistemas complejos desafían la ortodoxia de la planificación ya que mientras planificamos los sistemas cambian

Abordando problemas complejos de manera integral

La misión principal del Diseño Orientado a Sistemas (SOD) es brindar a los diseñadores las herramientas y enfoques necesarios para abordar y manejar problemas complejos de manera efectiva. Estos problemas complejos pueden manifestarse en diversas formas, como campos de problemas interrelacionados, redes de problemas entrelazados y situaciones problemáticas de naturaleza perversa.

La complejidad de estos problemas surge de la interconexión y la interdependencia entre diversas variables y elementos. El pensamiento sistémico, como la ciencia de la interconexión, juega un papel fundamental en el Diseño Orientado a Sistemas, ya que nos permite comprender y abordar los problemas complejos desde una perspectiva holística y global. 

Se adoptan perspectivas de sistemas para analizar y comprender las interacciones y relaciones que existen entre los distintos componentes de un sistema. Esto implica reconocer que un cambio en una parte del sistema puede tener repercusiones en otras partes y en el sistema en su conjunto.

Al emplear el pensamiento sistémico en el Diseño Orientado a Sistemas, los diseñadores pueden identificar las interdependencias y las influencias mutuas que pueden afectar el funcionamiento y la eficacia del sistema en su totalidad. Esta comprensión holística permite desarrollar soluciones que aborden los problemas complejos de manera integral y sostenible.

Gigamap para graficar la complejidad de un sistema

El gigamapping es una herramienta gráfica y metodología de diseño que se utiliza para representar la complejidad de un sistema de manera extensa y detallada. Su enfoque multidimensional permite a los diseñadores comprender la interconexión y las relaciones entre los diferentes componentes del sistema, lo que resulta fundamental para abordar los desafíos del mundo real de manera efectiva.

Al construir un gigamap, los diseñadores pueden situar al usuario en el centro del sistema, lo que les permite entender cómo todas las partes del sistema interactúan y afectan la experiencia del usuario, tanto desde una perspectiva externa como interna. Esta visión holística es esencial para identificar las necesidades y expectativas del usuario, y para diseñar soluciones que satisfagan plenamente sus requerimientos.

Además, el gigamapping ayuda a los diseñadores a enfrentar la complejidad de los problemas del mundo real, lo que puede ser especialmente relevante en sistemas complejos y dinámicos. Comprendiendo esta complejidad, los diseñadores pueden crear soluciones efectivas para las cambiantes necesidades del sistema y sus usuarios.

Pensar desde desde los sistemas

El concepto de sistemas es fundamental para comprender la complejidad que rodea nuestro entorno, tanto a nivel macro como micro. Aunque las personas a menudo perciben los sistemas como algo externo a ellas mismas, su presencia y efectos se extienden a todas las áreas de nuestras vidas, desde sistemas gubernamentales y tecnológicos hasta procesos empresariales y redes de transporte.

El diseño de sistemas complejos requiere un enfoque innovador y flexible. Los diseñadores deben ser conscientes de la dinámica y las interrelaciones de los sistemas, adaptarse al cambio y considerar múltiples niveles de influencia. Se destaca la importancia de dejar que los sistemas evolucionen y florezcan, en lugar de imponer soluciones rígidas.

Los principios generales del Diseño Orientado a los Sistemas proporcionan una guía para abordar la complejidad de los mismos. Estos principios resaltan la interacción de entidades dentro del sistema y con su entorno, la adaptabilidad y cambio a lo largo del tiempo, la producción de fenómenos emergentes y la capacidad de desafiar las reglas y la planificación establecida.

Referencias:

Systems Oriented Design – Systems oriented design

Systems Oriented Design: The emergence and development of a designerly approach to address complexity – Research Gate

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El alcance de una estrategia de UX puede variar, desde cubrir un solo producto, servicio o característica, hasta abarcar múltiples productos, servicios e incluso organizaciones enteras. No obstante, para que sea sólida, es crucial que los conocimientos centrados en el usuario se integren con la estrategia comercial.

Al integrar estos conocimientos con la estrategia comercial, se logra una experiencia digital óptima.

En esta era en constante evolución, donde la tecnología avanza rápidamente y las preferencias de los usuarios cambian constantemente, la investigación se convierte en una herramienta invaluable. 

A través de la investigación, obtenemos información valiosa que nos permite comprender las necesidades, deseos y expectativas de los usuarios. Al conocer profundamente a los usuarios, podemos tomar decisiones de diseño informadas y crear soluciones digitales que realmente tengan un impacto significativo.

Ecosistemas digitales

Un ecosistema digital se compone de diversos canales y plataformas donde se intercambia información digital y se interconectan servicios.

Para garantizar que los usuarios obtengan experiencias satisfactorias y memorables en este ecosistema, es crucial analizar el ciclo completo de interacciones. Asimismo, la clave para crear un ecosistema exitoso radica en una comunicación adecuada entre las diferentes áreas y un control efectivo sobre la ejecución de acciones, lo que hace que la gestión sea un elemento fundamental.

En ida, ofrecemos los siguientes servicios para mejorar los ecosistemas digitales:

• Estrategia digital: Definimos cómo una institución se relaciona con sus usuarios y clientes en diferentes canales y formatos, lo cual es clave para el éxito de un proyecto.
• Auditoría y benchmark: Analizamos la presencia de la marca en diversos canales, así como el estado actual de la industria y marcas de referencia.
• Needfinding: Investigamos y detectamos ideas claras de los usuarios y clientes para construir propuestas de valor.
• Definición de objetivos: Establecemos los objetivos de tu proyecto digital, identificamos los puntos de contacto y les asignamos KPIs.

Diseño de Servicios 

Esta es una actividad que tiene como objetivo planificar y organizar personas, infraestructuras, comunicación y materiales que componen un servicio, con el fin de mejorar su calidad y la interacción entre el proveedor y los usuarios. 

Esta subdisciplina del diseño se enfoca en diseñar experiencias memorables para las personas, creando nuevos vínculos entre los diferentes agentes involucrados en un proceso. El objetivo es potenciar la capacidad de acción e interacción de un servicio con las personas, brindando soluciones efectivas y satisfactorias.

En nuestra consultora, también ofrecemos soluciones de Diseño de servicios, que incluyen:

• Trendwatching: Sistematizamos las tendencias para detectar oportunidades en el diseño de productos y servicios.
• Mapeo de la Experiencia: Utilizando herramientas como Blueprints y Gigamaps, mapeamos el sistema del servicio junto con sus actores.
• Customer journey map: Presentamos visualmente la experiencia de un individuo al interactuar con una organización, servicio, marca o producto a lo largo del tiempo y a través de diferentes canales.
• Roadmap Estratégico: Creamos un mapa de acciones a desarrollar a mediano y largo plazo para lograr de manera óptima una meta de negocio.
• Mapa de Brechas: Medimos las brechas en el acceso a ciertos servicios de primera o segunda necesidad en un territorio, país o continente específico.

Investigación y Estudios de Usuarios

Para diseñar soluciones digitales efectivas y centradas en el usuario, es fundamental comprender a fondo a los usuarios y su contexto. La investigación desempeña un papel clave en este proceso, ya que nos permite obtener información valiosa que informa las decisiones de diseño y garantiza que los productos finales cumplan con las expectativas y necesidades de los usuarios.

En ida, realizamos servicios de Investigación y Estudios de Usuarios, que incluyen:

• Arquetipos (Personas): Construimos perfiles imaginarios de personas que son usuarios o clientes del producto o servicio.
• Evaluación heurística: Expertos revisan la usabilidad de un sitio web según criterios como identidad, información, redacción, navegación, diseño, búsqueda, multimedia, ayuda y accesibilidad.
• Test de usabilidad: Realizamos estudios evaluativos de diseños actuales o rediseños de sitios web, software o aplicaciones con usuarios reales.
• Entrevistas: Mediante este método, obtenemos un conocimiento profundo de usuarios representativos, sus necesidades, expectativas y su relación con la marca, así como sus rutinas de uso y experiencia.
• Encuestas en línea: Utilizamos encuestas como una herramienta para conocer las características de grupos amplios de personas a través de un cuestionario digital.
• Estudios de usuarios: Identificamos a los usuarios que interactúan con el sitio web para orientar las decisiones estratégicas en la creación de arquetipos.

Una buena estrategia UX ante todo

En un mundo cada vez más digitalizado, la investigación y la experiencia de usuario (UX) se han vuelto esenciales para el éxito de las estrategias digitales. Comprender a fondo a los usuarios, sus necesidades y preferencias, es fundamental para diseñar soluciones efectivas y centradas en ellos.

La investigación proporciona información valiosa para tomar decisiones informadas y orientar nuestros esfuerzos de diseño. Nos ayuda a identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora, permitiéndonos crear experiencias digitales memorables y altamente satisfactorias.

Una estrategia de UX bien desarrollada garantiza que los conocimientos centrados en el usuario se integren de manera efectiva con la estrategia comercial. Esto implica considerar no solo un producto o servicio específico, sino también múltiples productos y servicios, e incluso la organización en su conjunto. La UX se convierte en un factor clave para el éxito general de la empresa en el entorno digital.

En un entorno digital en constante evolución, la investigación y la UX nos permiten adaptarnos rápidamente a los cambios y anticiparnos a las necesidades cambiantes de los usuarios. Al obtener una comprensión profunda de sus expectativas y preferencias, podemos diseñar soluciones digitales relevantes y competitivas.

La comprensión profunda, la implementación de estrategias de UX sólidas y el uso de la investigación como una herramienta continua nos permiten crear experiencias digitales que superan las expectativas de los usuarios y generan resultados positivos para las organizaciones en el entorno digital en constante evolución. 

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Los tests de usabilidad son cada vez más comunes y ampliamente utilizados. Sin embargo, un diseño deficiente de las tareas puede generar problemas a la hora de obtener ideas valiosas e identificar oportunidades de mejora. Por lo tanto, es fundamental definir cuidadosamente el tipo de test que llevaremos a cabo y las tareas específicas que deseamos evaluar junto a los usuarios del servicio.

En muchos casos, podremos realizar una prueba de usabilidad utilizando un prototipo funcional, mientras que en otros casos el prototipo solo simulará algunas funcionalidades. La elección del enfoque, incluyendo la posibilidad de emplear el método del Mago de Oz, puede aportar una valiosa perspectiva y enriquecer significativamente nuestros hallazgos en la investigación de usabilidad.

El método

El mago detrás de la cortina – Amazon

El método del Mago de OZ se utiliza principalmente para probar conceptos costosos de forma económica. El nombre hace referencia al libro infantil estadounidense del siglo XX “El maravilloso mago de Oz” de Frank Baum. 

La novela narra las aventuras de una muchacha llamada Dorothy Gale en la tierra de Oz. En su camino por regresar a casa decide ir en búsqueda del Mago de Oz, el único capaz de ayudarla a volver. En la novela, Dorothy y sus amigos (espantapájaros, hombre de hojalata y león cobarde) se encuentran con una cabeza gigante que parece ser un mago poderoso. Sin embargo, este termina siendo sólo un hombre común tirando de palancas detrás de una pantalla.

El origen del método se remonta a un estudio realizado en 1975 por Allen Munro y Don Norman en UC San Diego. En esta investigación, los participantes de la prueba fueron invitados a utilizar terminales de computadora que ofrecían asistencia de viaje automatizada. 

De manera similar al concepto del Mago de Oz, los participantes desconocían que detrás de escena había una persona real respondiendo a sus consultas, utilizando recursos como folletos de información de viaje, guías de aerolíneas y un calendario. Este estudio permitió a los investigadores recopilar una muestra de diálogos que un asistente de viaje automatizado real debería poder manejar.

Wizard of Oz testing – The listening typewriter IBM 1984

Demostración de un testeo mediante el método Mago de Oz – Blog cds

Sin embargo, no fue hasta 1983 que Jeff Kelley acuñó por primera vez el término “Mago de Oz” para referirse a este método. Lo hizo durante su disertación sobre interfaces de usuario de lenguaje natural en la Universidad Johns Hopkins. En su estudio, Kelley utilizó una cortina real para separar a los usuarios de prueba del ser humano que controlaba el sistema con el que interactuaban.

En aquellos primeros estudios, las tecnologías de lenguaje natural se encontraban en sus primeras etapas de desarrollo. Los investigadores tenían un interés particular en explorar el vocabulario, los comportamientos y las expectativas de los usuarios antes de construir la tecnología. Estos estudios también les permitieron reducir una tarea compleja, como la comprensión y producción de lenguaje natural, a una más específica que involucraba solo un subconjunto de dicho lenguaje.

Es importante tener en cuenta que el proceso de creación de prototipos del Mago de Oz requiere una cuidadosa planificación y coordinación para garantizar que el prototipo simule de manera precisa la experiencia que se desea explorar. Mediante el uso de personas ocultas, tecnologías específicas y otros elementos adecuados, es posible crear una experiencia convincente para los usuarios y recopilar datos relevantes para mejorar el diseño del producto.

¿Cuándo usar el Mago de Oz?

El método del Mago de Oz es especialmente útil en situaciones en las que construir la tecnología detrás de un concepto resulta demasiado costoso o cuando el espacio del problema es demasiado amplio y se beneficiaría al reducirlo.

Las aplicaciones del paradigma del Mago de Oz van más allá de las pruebas de diálogo tradicionales. Este método puede ayudar a los creadores de interfaces a evaluar la utilidad de una solución, explorar los límites del sistema y descubrir las posibles entradas que los usuarios podrían proporcionar antes de invertir recursos en la creación de una solución técnica completa.

¿Cómo aplicar este método?

Al igual que con cualquier metodología, el proceso de creación de un prototipo utilizando el método del Mago de Oz comienza por determinar qué aspectos se desean probar o explorar. A continuación, es necesario encontrar formas de simular la funcionalidad necesaria para brindar al usuario una experiencia realista desde su perspectiva.

Un ejemplo sería ponernos en el caso de que estamos diseñando un asistente virtual usando inteligencia artificial. Aún estamos modelando la idea y para desarrollar su articulación en pantalla decidimos hacer algunos wireframes del despliegue del asistente en pantalla. Para hacer “real” el asistente podríamos usar la técnica del Mago de Oz simulando su voz y sus interacciones usando a alguno de los investigadores como un “actor” que simula ser el asistente y luego poder recabar información de este testeo.

Otro ejemplo sería, que al prototipar una máquina de discos, no es necesario construir toda la mecánica real del dispositivo. En su lugar, se puede emplear una persona oculta para reproducir las canciones seleccionadas por el cliente, brindando así una experiencia aparentemente auténtica.

El objetivo principal de utilizar el método del Mago de Oz en la creación de prototipos es proporcionar a los usuarios una experiencia que se sienta real y permita obtener información valiosa sobre su interacción con el sistema. Al simular la funcionalidad de manera efectiva, se pueden obtener datos útiles y tomar decisiones informadas sobre el diseño y la implementación del producto final.

Variaciones del Paradigma del Mago de Oz

El método del Mago de Oz presenta diferentes variaciones, que se definen según las respuestas que el asistente proporciona al usuario. A continuación, se describen las tres variaciones más comunes:

Cerrado

En un enfoque cerrado del método del Mago de Oz, se establece un conjunto fijo de respuestas del sistema entre las cuales el asistente puede elegir. Estas respuestas pueden consistir en varias pantallas o fragmentos de texto predefinidos. La variación es similar a las pruebas de prototipos en papel, donde un humano desempeña el papel de una computadora (o asistente), mostrando diferentes pantallas impresas en papel en respuesta a las acciones del usuario. Este tipo de estudio es útil para explorar de manera económica diversas implementaciones de interfaz y seleccionar la opción más útil.

El enfoque cerrado puede revelar posibles deficiencias en el contenido del sistema. Por ejemplo, al mejorar un bot de chat de soporte automatizado, es probable que ya exista un conjunto de respuestas que cubra el contenido del dominio, pero es importante determinar si dicho conjunto tiene lagunas o limitaciones para abordar las consultas comunes de los usuarios.

Para abordar esta cuestión, se puede entrenar un modelo de aprendizaje automático utilizando este conjunto de respuestas y luego probar el sistema resultante. Según los resultados de la prueba, el equipo puede decidir si es necesario ampliar el conjunto de respuestas y volver a entrenar el modelo. Este proceso iterativo puede requerir cierto tiempo.

Abierto

Por otro lado, una aplicación “abierta” del método del Mago de Oz puede ayudar a mitigar parte del costo. En lugar de entrenar el sistema utilizando el conjunto de respuestas existente, el asistente puede proporcionar respuestas comparables a un costo prácticamente nulo y así determinar si el conjunto de respuestas es adecuado.

El asistente debe estar familiarizado con el conjunto de respuestas para poder seleccionar rápidamente las respuestas adecuadas. Si se identifican deficiencias, el conjunto de respuestas puede ampliarse y se puede realizar otro estudio del Mago de Oz utilizando el nuevo conjunto de datos. Una vez que se considera que el conjunto de respuestas es satisfactorio, se puede utilizar para entrenar modelos de aprendizaje automático.

Híbrido

En esta variante, se utiliza un conjunto de respuestas predefinidas del sistema siempre que sea posible, similar al enfoque cerrado. Sin embargo, si no hay una respuesta adecuada en el conjunto existente, se crea una nueva respuesta y se proporciona al usuario durante la sesión. Este enfoque híbrido permite obtener información sobre las respuestas del sistema ya implementadas y explorar alternativas cuando se encuentren limitaciones en las respuestas actuales.

Consideraciones para realizar un estudio del Mago de Oz

Al realizar un estudio del Mago de Oz, es fundamental tener en cuenta diversas consideraciones clave para que su aplicación sea exitosa.

Involucrar a diseñadores e ingenieros en la planificación

Una crítica común al método del Mago de Oz es que la tecnología no es técnicamente factible o que el “mago” la puede distorsionar, lo que resulta en datos de investigación inútiles. 

Para abordar esta preocupación, es recomendable involucrar a diseñadores y desarrolladores en la planificación del diseño y la logística de la simulación. Esto permite tener en cuenta la viabilidad técnica y la facilidad de uso desde las etapas iniciales. 

Si la tecnología que estamos utilizando se basa en modelos de inteligencia artificial existentes, una estrategia efectiva es alinear las respuestas del sistema con una estructura específica que estos modelos puedan generar como salida. De esta manera, podemos aprovechar plenamente la capacidad de los modelos existentes.

Definir el Asistente

Al realizar pruebas de usuario utilizando este método, es importante definir claramente el papel del asistente en el estudio. Además del facilitador y el participante de la prueba, se necesita un asistente que esté familiarizado con el caso de uso y pueda proporcionar información precisa de manera rápida.

Es crucial determinar la forma en que el asistente y el usuario se comunicarán, especialmente si se pretende ocultar la identidad del asistente al participante. 

¿Qué tecnologías se utilizarán para facilitar esta comunicación? ¿Qué acciones o comandos se deben establecer para que el asistente pueda controlar el prototipo de manera efectiva? Especialmente en estudios cerrados o híbridos, puede ser útil proporcionar al asistente un diagrama de flujo (o partitura de interacción) que pueda seguir. 

Si el asistente necesita manejar diferentes categorías de respuestas, es recomendable categorizarlas en grupos para que puedan ser accedidas rápidamente. Ahora bien, si este debe redactar respuestas sobre la marcha, es importante establecer pautas generales para mantener una experiencia consistente con la marca del producto. 

Por ejemplo, si se trata de una experiencia de servicio al cliente, el tono debe ser profesional y empático. En caso de una aplicación de reserva de hoteles, el tono debería ser amigable y servicial. También puede haber pautas relacionadas con el uso de palabras específicas, tipos de medios u otros elementos relevantes durante la prueba.

En estudios donde el “mago” se mantiene oculto, hay un nivel de engaño involucrado. Es ético revelar la verdadera naturaleza del asistente a los participantes al finalizar la prueba.

Al igual que en cualquier prueba de usuario, es recomendable realizar una prueba piloto antes de la prueba principal. Esto ayudará a identificar y resolver problemas en el guion. Al mismo tiempo, también permitirá que el asistente practique y se familiarice con su rol en el estudio.

Protocolo de estudio

La mayoría de las pruebas de usuario se basan en el protocolo de “pensar en voz alta”. Si bien este enfoque puede utilizarse en un estudio del método del Mago de Oz, es importante tener en cuenta que el pensamiento en voz alta puede influir en los hallazgos. Esto sucede especialmente si el objetivo de la investigación es descubrir el lenguaje que las personas utilizarían al interactuar con el sistema.

En tales casos, puede considerar utilizar un protocolo retrospectivo, donde al finalizar una tarea se le pide al participante que repase sus comportamientos y acciones, y explique lo que estaba pensando durante el proceso.

El protocolo retrospectivo permite obtener una visión más precisa de los pensamientos y decisiones del participante, sin influir en ellos durante la interacción. Esto es especialmente valioso si el objetivo es comprender el pensamiento detrás de las acciones y no solo las acciones en sí mismas.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que el protocolo retrospectivo puede requerir un enfoque adicional para obtener información verbal detallada. Es posible que deba formular preguntas específicas para ayudar al participante a reflexionar sobre su experiencia y proporcionar respuestas más descriptivas.

Al decidir el protocolo de estudio adecuado, considere cuidadosamente los objetivos de su investigación y el tipo de información que desea obtener de los participantes. Tanto el protocolo de pensar en voz alta como el protocolo retrospectivo tienen sus ventajas y desafíos, y elegir el enfoque correcto dependerá de su contexto específico y los objetivos de su estudio.

Una herramienta valiosa para los procesos de research

Este método es un enfoque que permite a los usuarios interactuar con una interfaz sin saber que las respuestas son generadas por un ser humano en lugar de una computadora, mediante la manipulación de la interfaz detrás de escena.

Un estudio del Mago de Oz puede proporcionar conocimientos cualitativos sobre los modelos mentales de los usuarios, lo que puede resultar en mejoras en la respuesta del sistema. Además, ofrece información valiosa de manera económica sobre tecnologías que de otra manera podrían resultar costosas de experimentar y desarrollar.

Su aplicación es especialmente útil cuando construir la tecnología detrás de un concepto es costoso o cuando se necesita reducir el espacio del problema para obtener resultados más concretos. Permite evaluar la utilidad de una solución, explorar los límites del sistema y descubrir nuevas oportunidades de mejora.

Al realizar un estudio del Mago de Oz, es importante definir claramente el papel del asistente, establecer la comunicación adecuada entre el asistente y el usuario, y considerar el protocolo de estudio más adecuado para los objetivos de investigación.

Debido a lo anterior, este método se posiciona como una herramienta valiosa para la investigación de interfaces y puede proporcionar información valiosa para mejorar las soluciones tecnológicas de manera rentable.

Referencias

El maravilloso mago de Oz – Wikipedia

The Wizard of Oz Method in UX – NN Group

What is Wizard of Oz testing and how can it be used? – Blog cds

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Por lo tanto, es necesario tener en cuenta ciertas consideraciones antes de utilizar estas herramientas para realizar procesos de UX Research.

Limitaciones que puedes encontrar

Algunas de las limitaciones que puedes encontrar de cara a tus labores, pueden ser las siguientes: 

Incapacidad para procesar material audiovisual

Este tipo de herramientas no pueden procesar videos, lo que limita su análisis en transcripciones. Esto resulta problemático en casos como las pruebas de usabilidad, ya que estas se basan en la observación de la interacción de los usuarios con el producto y las palabras de los participantes pueden no capturar todos los aspectos relevantes.

Resúmenes vagos y recomendaciones poco claras

Las herramientas de IA suelen proporcionar resúmenes y recomendaciones extremadamente vagos. No especifican qué se entiende por “información relevante” o “descripciones detalladas”. Lo anterior, dificulta la aplicación práctica de las recomendaciones que pueden generar. 

Falta de validación

Algunas herramientas de IA no proporcionan referencias claras que permitan verificar el origen de las recomendaciones generadas. Esto dificulta la distinción entre las interpretaciones del sistema y las declaraciones de los participantes, lo que genera confusión y posibles errores en la toma de decisiones.

Sesgos cognitivos

Si bien, se dice que las herramientas de IA son imparciales, esto es erróneo. La IA puede estar sujeta a sesgos sistémicos, estadísticos y computacionales, así como a sesgos humanos. Aunque se han realizado esfuerzos para reducirlos, se debe ser consciente de su presencia.

El futuro de las herramientas de research impulsadas por IA

A pesar de las limitaciones actuales, puede que en un futuro cercano existan herramientas basadas en IA que sean más confiables y útiles para quienes realizamos procesos de UX Research. 

Estas deberán tener la capacidad de aceptar información contextual, permitir la edición y corrección por parte de los involucrados, proporcionar referencias precisas y procesar información de videos.

Aunque las herramientas de IA tienen un papel importante que desempeñar en el futuro del research en la UX, en el presente es primordial ser críticos con ellas y utilizarlas con cuidado. 

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Es importante que las empresas comprendan y mantengan formas de medir la respuesta frente a sus clientes, así como la “calidad” del servicio internamente. Al buscar medir la respuesta de una empresa a sus clientes, es común encontrar tres siglas: SLA, SLO y SLI.

Estas tres siglas representan las promesas que hacemos a nuestros usuarios, los objetivos internos que nos ayudan a cumplir esas promesas y las mediciones trazables que nos indican nuestro desempeño. El objetivo de estos tres elementos es lograr que tanto el proveedor como el cliente estén en sintonía en cuanto al rendimiento del sistema.

Acuerdo de nivel de servicio (SLA)

Un acuerdo de nivel de servicio, SLA, por sus siglas en inglés (Service Level Agreement),  es un contrato que establece las responsabilidades y obligaciones entre una empresa y su cliente. Entre otras cosas, define claramente las expectativas que deben cumplirse para considerar exitosa la relación entre ambas partes. 

Un SLA es muy útil, ya que permite establecer de manera precisa las responsabilidades que ambas partes deben cumplir para que la relación se considere exitosa.

Dentro de los tipos de SLA, existen tres variantes:

• SLA basado en el cliente: Considera las necesidades, características y expectativas particulares de cada cliente con el que se firmará el acuerdo. Lo anterior, implica una preparación cuidadosa y que probablemente, la imposibilidad de replicarlo con otro cliente, ya que no requerirá de las mismas especificaciones.
• SLA basado en el servicio: Otorga el mismo contrato a todos sus clientes, a los que da básicamente el mismo servicio. Por lo que, podría considerarse como el contrario al acuerdo anterior.
• SLA multinivel: Se combinan los acuerdos basados en el cliente y basados en el servicio, por lo que es perfecto para utilizarse a nivel corporativo en todas las áreas de una empresa. El objetivo de este tipo de SLA es describir lo que se espera de cada parte cuando hay más de un proveedor de servicios y un usuario final.

El SLA determina las métricas mensurables, las responsabilidades de ambas partes y la capacidad de respuestas/disponibilidad de contratante y contratado. Puede considerarse como una visión macro de los servicios que se brindarán. Por lo tanto, es importante mantener un control riguroso de los SLA para obtener buenos resultados.

Objetivos de nivel de servicio (SLO)

Los SLO (Service-Level Objectives) son acuerdos dentro de un SLA que establecen metas específicas, como el tiempo de actividad o el tiempo de respuesta. Mientras que el SLA es el acuerdo general entre la empresa y el cliente, los SLO son compromisos individuales que se hacen al cliente. Estos SLO son los responsables de establecer las expectativas de los clientes y guían a los equipos de TI y DevOps en la consecución y cuantificación de los objetivos.

A diferencia de los SLA, que solo son relevantes para los clientes de pago, los SLO pueden ser aplicables tanto a cuentas gratuitas como de pago, así como a clientes internos y externos. Podríamos decir que el SLA es el acuerdo general alcanzado con el comprador, mientras que el SLO es un punto específico del contrato que se refiere a la consecución de objetivos.

Los sistemas internos, como los CRM, los repositorios de datos de los clientes y la intranet, son igualmente importantes que los sistemas dirigidos a los usuarios externos. Por lo tanto, contar con SLO para estos sistemas internos es fundamental, no solo para cumplir los objetivos empresariales, sino también para que los equipos internos puedan alcanzar sus propios objetivos en relación con el cliente.

Indicadores de nivel de servicio (SLI)

Un SLI (indicador de nivel de servicio) evalúa el cumplimiento de un SLO (objetivo de nivel de servicio). Por ejemplo, si en tu SLA se especifica que tus sistemas estarán disponibles el 99,95 % del tiempo, el SLO es probablemente será el 99,95 % de tiempo de actividad y el SLI es la medida real del tiempo de actividad. Tal vez sea el 99,96 % o quizás el 99,99 %. Para mantener el cumplimiento de tu SLA, el SLI tendrá que cumplir o superar las promesas hechas en ese documento.

Dicho de otra manera, si el SLO acordado promete al cliente un tiempo de respuesta de 24 horas, el SLI corresponderá a la medición real de ese tiempo, es decir, cuál ha sido el promedio del tiempo de respuesta del soporte al cliente, determinando si ha sido mayor o menor al estipulado. 

Es importante que la empresa mantenga un SLI inferior a 24 horas. De esta manera, se superarán positivamente las expectativas del consumidor, lo que resultará en buenos comentarios en la fase de postventa. Así, la empresa gana margen para renegociar el contrato con el cliente y aumentar el valor de la venta.

Al igual que con los SLO, el reto de los SLI radica en conseguir que sean simples, elegir las métricas adecuadas para el seguimiento y no complicar demasiado el trabajo del departamento de TI al tener que llevar un registro de demasiadas métricas que, en realidad, no son relevantes para los clientes.

Recomendaciones para definir o aplicar estas métricas

En IDA creemos que en todo proceso de diseño de servicios es fundamental no sólo conocer las necesidades y expectativas de los usuarios, sino también las capacidades con las que cuenta el servicio para la resolución de problemas.

En ese sentido, los procesos de investigación de usuarios, needfinding y los service blueprint nos permiten tener un mapa adecuado de cada uno de los actores presentes en el sistema y sus requerimientos, de tal manera que se facilita la toma de decisiones y el diseño de estrategias para ofrecer una adecuada experiencia de clientes, con indicadores definidos con claridad, para un correcto seguimiento y monitoreo de la gestión de las áreas correspondientes.

Referencias:

Diferencia entre los SLA, los SLO y los SLI – Atlassian

Las 5 métricas operativas de un call center que debes medir – Zendesk

SLA: definición, tipos y cómo hacerlo – HubSpot

SLO: ¿qué es el Service-Level Objective? – Salesforce

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El CEO de OpenAI, Sam Altman, expresó estas preocupaciones durante una charla en Londres, destacando los desafíos técnicos y comerciales que enfrentaría la empresa. 

Un futuro incierto para OpenAI en la Unión Europea

La Ley de IA de la UE requeriría que los fabricantes de “modelos básicos” de IA, como ChatGPT y DALL-E de OpenAI, revelen información sobre sus métodos de capacitación y fuentes de datos. Esta medida ha generado inquietudes sobre la competencia, la protección de la propiedad intelectual y la exposición a demandas legales.

Uno de los puntos clave de la regulación propuesta es la obligación de divulgar detalles sobre los métodos de entrenamiento y las fuentes de datos utilizadas en los sistemas de IA. Si bien la transparencia es fundamental, existen algunas inquietudes. Altman señala que revelar información sensible como los métodos de entrenamiento y las fuentes de datos podría exponer a OpenAI a riesgos comerciales y legales. 

La empresa ha dejado de compartir esta información en el pasado para proteger su propiedad intelectual. Además, quiere evitar que sus competidores se apropien de su trabajo. Además, la regulación de la UE clasificaría a sistemas como ChatGPT con un carácter de “alto riesgo”, lo que implicaría requisitos más estrictos en términos de seguridad y transparencia. 

La posible retirada de OpenAI de Europa tendría un impacto significativo. Esta ha sido pionera en el campo de la IA y ha ofrecido sus servicios a empresas y usuarios en todo el mundo. Sin embargo, si no puede cumplir con las regulaciones de la UE, se vería obligada a cesar sus operaciones en la región.

Los posibles efectos

La preocupación de OpenAI por las regulaciones de la IA en Europa plantea interrogantes sobre cómo estas medidas podrían influir en Latinoamérica en el futuro. Si decide abandonar el mercado europeo debido a las regulaciones, es posible que la empresa redirija su enfoque y recursos hacia otras regiones, incluyendo Latinoamérica.

Esto podría resultar en un impulso en la adopción y desarrollo de tecnologías de IA en la región. La poca cantidad de leyes regulatorias y la amplia experiencia de OpenAI, suponen un escenario ideal para pensar en una posible futura alianza. 

Sin embargo, la atención y discusión generadas en torno a las regulaciones de IA en Europa pueden influir en los enfoques regulatorios que los países latinoamericanos adopten en el futuro. De esta manera, se podría buscar un equilibrio entre la innovación y la protección de los derechos y la privacidad de las personas. 

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Sin embargo, muchas veces olvidamos lo importante que es considerar la dimensión de la diversidad sexogenérica, que permitirá a las personas sentirse reconocidas desde su género y que, desde nuestro lado, favorecerá a avanzar hacia una internet menos discriminatoria. 

Comprender los procesos de diseño desde la inclusión es parte de nuestra responsabilidad como diseñadores de experiencia. No sólo tenemos que trabajar para diseñar interfaces más accesibles, sino también, garantizar la inclusión de todas las personas.

Ser inclusivos no es usar arroba

En ese contexto, muchas marcas e instituciones que han querido definirse como “inclusivas y diversas” han comenzado a usar @ o X para abordar a todas, todos y todes. Ese tipo de acciones, además de mínimo, va en contra de la accesibilidad del contenido y, en vez de ayudar, sólo entorpece el consumo de información de las personas que, por ejemplo, usan ayudas técnicas para navegar por internet. 

¿Cuál es la solución, entonces? Tenemos que ser capaces de pensar los procesos de diseño de contenido de manera inclusiva desde nuestra definición estratégica en adelante. Pero, si el foco de mis personas usuarias no está en su diversidad sexogenérica, ¿por qué debería preocuparme por incluirlas de manera evidente?

Porque el lenguaje construye realidades y, aunque no sea determinante el género de una persona en su relación con un producto o servicio, si marcará una diferencia en la medida en que se siente reconocida por aquellos productos y servicios que consume. 

Al momento de analizar e investigar a nuestros usuarios, tenemos que considerar aspectos que pueden no ser relevantes (como si es hombre o mujer, o si no se identifica como tales) y, además, al momento de crear contenidos debemos ser cuidadosos con los sesgos que cada uno tiene incorporados; para evitar excluir a los usuarios por omisión. 

¿Cómo escribir contenidos más inclusivos? 

El usar un lenguaje sexista es una forma de contribuir a la infravaloración de mujeres y colectivas LGBTQ+ en nuestra sociedad. Situaciones como la hegemonía del masculino genérico (usar todos los sustantivos en masculino, por ejemplo) o preguntar por sexo de la persona en vez de género, son cuestiones que, recurrentemente, nos encontramos en las distintas interfaces que utilizamos. 

Según Emilia Alegre, autora de “UX Writing con empatía de género”, “este es uno de los usos sexistas del español más comunes y uno de los más difíciles de evitar. (…) cada uso sexista del español, por más mínimo que sea, tiene su influencia en la discriminación e invisibilización de mujeres o los géneros no binarios”. 

La autora argentina identifica varias prácticas que pasan más inadvertidas, pero que seguramente, hemos ocupado más de alguna vez y que van en contra de contenidos más inclusivos: 

Tratamiento asimétrico

Es cuando necesitamos indicar el estado civil de una persona, pero en el caso de los hombres, sólo podemos usar “Señor” para todos los casos. También aparece cuando nos referimos a los demás géneros en relación al rol masculino. Por ejemplo: 

¿Quién es el conductor principal? 

El conductor habitual / El cónyuge del conductor habitual 

en vez de 

¿Quién conduce el auto? 

La persona propietaria del auto / La o el cónyuge de la persona propietaria del auto  

Binarismo de género

Es cuando sólo usamos opciones hegemónicas como Femenino / Masculino, desconociendo otras opciones. En estos casos es importante preguntarnos, ¿necesitamos saber esa información? Si resulta relevante, debemos buscar nuevas maneras de preguntarlas. 

En esta práctica, es necesario considerar aquellas interfaces de instituciones de salud, ya que el sexo biológico de la persona puede ser importante al momento de solicitar una prestación de salud.

En esos casos, entonces, es recomendable preguntar por Sexo (hombre / mujer), que corresponde a una condición biológica, y también con cuál género la persona se identifica, que es una construcción social y cultural. 

Inclusión forzada

Es el clásico ejemplo de alguien que, por tratar de aportar, termina arruinándolo. Por ejemplo, aquellos productos exclusivos para un grupo específico, pero que terminan cayendo en estereotipos o encasillamientos en el comportamiento de las personas. Un ejemplo clásico son las cuentas bancarias para mujeres en las que siempre vamos a encontrar descuentos en moda o peluquería. 

Recomendaciones para diseñar contenidos inclusivos

Entonces, ¿qué podemos hacer les Content Designers? Hay algunas recomendaciones básicas que pueden ayudar a avanzar en el cambio de paradigma del contenido: 

• Evita usar @ o x para reemplazar las vocales a y o, porque es la peor solución para tener contenidos inclusivos. Es preferible que busques conceptos que sean de género neutro. 
• Puedes cambiar los adjetivos por sustantivos o adverbios. Esto nos permitirá disminuir el uso de masculino genérico, reemplazandolo por palabras que describen de manera neutra. 
• Elimina las palabras que están demás y que no entregan valor a la experiencia de la persona usuaria. Por ejemplo, ¿es necesario usar Sr. / Sra. / Srta. en un formulario?
• Usa correctamente el doble género, mencionando el concepto en masculino y femenino.
• Desdobla las terminaciones, usando “/” para agregar otros géneros, aunque no es la solución ideal ya que va en contra de la accesibilidad.  Por ejemplo, Soltero/a. Otro/a. 
• Parafrasea reescribiendo una idea, pero manteniendo el significado original para no perder información, ¿Cómo? Usando sinónimos, invirtiendo el orden de la oración o pasando de voz activa a voz pasiva, o viceversa. 
• Invierte el punto de vista, cambiando el orden de las estructuras y sus elementos. ¿Cómo? En formularios, escribe primero las opciones distintas de hombre / masculino. 
• Busca frases inclusivas sin privilegiar ningún género en específico. 
• Agrega una explicación cuando tengas que pedir algún dato sensible. ¿Cómo? Dando una razón para pedir ese dato, que no tiene que ver con ningún tipo de discriminación. Si son condiciones o reglas del negocio, debes detallarlas con cuidado y sin rodeos.

La responsabilidad es nuestra

Quienes ejercemos los roles de Content Designers y UX Writers también debemos tener presente la manera correcta con la que denominamos a las personas usuarias de nuestros productos y servicios. Es importante distinguir cómo se identifica correctamente a las personas en situación de discapacidad, que puede ser visual, cognitiva, motora, entre otras. También es relevante incorporar datos como como etnia, identidad de género, orientación sexual, entre otros.

Con estos elementos en mente, las posibilidades de excluir o discriminar a nuestros usuarios se reducen, ampliando “la cobertura” de nuestros contenidos.

Recursos útiles a considerar:

• Conociendo la terminología apropiada para referirse a las Personas en Situación de Discapacidad (PeSD)
• Recomendaciones para nombrar y escribir sobre Pueblos Indígenas y sus Lenguas
• Cómo referirnos a la comunidad LGBT

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Los futuros planes para Twitter con su nueva CEO

Linda Yaccarino, jefa de publicidad de NBCUniversal, será la próxima directora ejecutiva de Twitter. Musk dejará su cargo en algunas semanas para darle paso a la nueva CEO. Yaccarino ha trabajado en NBCUniversal durante más de una década y ha sido clave en el desarrollo del negocio publicitario de la plataforma, incluyendo la creación de su servicio de transmisión Peacock.

Esta elección tiene sentido en el contexto de la visión de Musk para Twitter. Él no considera a Twitter como una plataforma de redes sociales, sino como un competidor de los medios de comunicación tradicionales. 

Su objetivo es convertir a Twitter en la fuente de información más precisa sobre los acontecimientos mundiales. Musk ha destacado el video como un enfoque central para el avance de la aplicación, buscando desafiar a YouTube y atraer a los principales creadores para que compartan contenido exclusivamente en Twitter.

Recientemente, se anunció que Tucker Carlson lanzará un nuevo programa exclusivamente en Twitter. Esto parece indicar que Musk está construyendo su propia oferta de transmisión dentro de la aplicación, con un enfoque en la programación exclusiva que atraiga a más espectadores y creadores. En este contexto, Yaccarino encaja perfectamente, ya que cuenta con una amplia experiencia en este mercado. 

¿Twitter como medio de comunicación?

Esto significa que Twitter se verá transformado en una plataforma con mucho más video y contenido exclusivo. Habrá un impulso para posicionarla como el mejor lugar para obtener la última cobertura de noticias. 

Musk planea hacer del video un elemento central de la interfaz de usuario, destacando la creciente lista de programas. En lugar de ser solo un lugar para ver aspectos destacados, Twitter se convertirá en el destino para ver programas completos. Esto se alinea con los esfuerzos anteriores de Twitter en contenido deportivo y programación de audiencias de nicho.

En 2016, Twitter firmó contratos exclusivos con importantes ligas deportivas para transmitir juegos en vivo en la aplicación. Sin embargo, estas iniciativas no tuvieron el éxito esperado en ese momento. 

Un nuevo enfoque centrado en el video

Ahora, con el panorama del streaming cambiando, Twitter busca aprovechar la oportunidad para ingresar en esta industria. La intención es atraer a más personalidades conocidas a la aplicación y establecer nuevas vías de monetización.

Esto plantea la pregunta de si los anunciantes regresarán a la plataforma. Musk ha mencionado que los ingresos publicitarios de Twitter han disminuido en un 50% desde que asumió el control, debido a preocupaciones sobre el restablecimiento de usuarios previamente prohibidos y otros cambios en el enfoque. 

Por ello, este plan enfocado en el video podría ser la nueva fórmula para que Twitter recupere el terreno perdido y sentar una base para una nueva era. 

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Con lo anterior, queda en claro que el avance para la facilitación de nuestras tareas no quedó solo en el reemplazo de plataformas. Más bien, la actualización constante de estas nos permiten desarrollar contenido de manera más rápida y precisa para lograr refinar nuestros resultados.

Las nuevas necesidades de mercado, la creación de mayor contenido dinámico y la realidad aumentada son algunas de las exigencias a las que se han enfrentado este tipo de programas. Por esta razón y bajo la presión de mantenerse al ritmo del cambio, estos se han visto obligados a implementar nuevas actualizaciones y ajustes para seguir siendo herramientas útiles y relevantes para los profesionales.

¿Por qué seguimos las tendencias tecnológicas?

Hablando más allá de las plataformas, podemos decir que se han sumado otro tipo de herramientas que nos sirven como apoyo o complemento para ampliar nuestro campo de trabajo. Por lo tanto, ahora podemos cumplir muchos roles a la vez sin depender de otros o sin ser expertos en ciertos temas. 

Es por esta razón que, aparte de mantenernos actualizados con las nuevas implementaciones de las herramientas con las que trabajamos diariamente, sentimos la presión y el deber de mantenernos al día con la mayor cantidad posible de herramientas que están en tendencia y nos ayudan a agilizar nuestro trabajo.

Entonces, a partir de lo anterior, surge la siguiente pregunta, ¿Por qué nos gusta y urge seguir estas tendencias en la tecnología? A continuación, dejo algunas posibles respuestas:

1. Nos gusta tener un sentido de pertenencia; sentir que somos parte de una comunidad con intereses y gustos similares.
2. La curiosidad innata por adentrarnos en algo novedoso, explorar y descubrir lo desconocido.
3. Sentir que somos parte de un cambio cultural.
4. Lograr mejorar la eficiencia y productividad encontrando nuevas formas de aplicar las tecnologías tanto en la vida diaria como en el trabajo.
5. Lograr entablar conversaciones más informadas; al probar las herramientas podemos opinar respecto a ellas y sugerir en base a nuestros conocimientos y experiencias.
6. Queremos aportar en el cambio de una sociedad más tecnologizada; al conocer las tendencias podemos encontrar avances que buscan mejorar la calidad de vida de las personas.

El impacto de las tendencias en nuestra forma de aprender y trabajar

Podría haber más opciones, pero me gustaría destacar el hecho de que una tendencia es un patrón de comportamiento de un entorno particular durante un periodo de tiempo. Seguir una moda o tendencia obedece al principio de conformidad. Este explica conductas en sociedad donde preferimos ser bien percibidos en contextos sociales ante quedar mal. 

Por lo tanto, podemos decir que estar y mantenernos actualizados nos genera seguridad ante el cambio. Lo anterior, nos hará sentir que logramos dominar algún tema que está en boca de todos y que es de gran impacto para la sociedad.

Esto me hace plantear el hecho de que la tecnología y las tendencias siempre irán avanzando en paralelo. Por lo tanto, si queremos seguir avanzando en el aprendizaje de la tecnología, también tendremos que estar en tendencia con lo que ofrece y pide el mercado.

Lo que no podemos dejar de utilizar 

La tecnología, la ciencia, el arte y la medicina siempre serán áreas en constante desarrollo, ya que todas comparten el objetivo de comprender el desarrollo y cambio del ser humano a lo largo del tiempo, con el fin de mejorar, comprender y facilitar la vida humana.

Es por esto que el estudio es un campo importante para enriquecer la vida humana. Sin embargo, también existen otras formas de abordar el aprendizaje y deberíamos empezar a fomentarlas al igual que el método tradicional.

Las metodologías y la observación son herramientas que nos brindan una sensibilidad que los sistemas actuales no poseen. Las metodologías son un conjunto de técnicas, herramientas y procedimientos que se utilizan para abordar un problema o realizar una tarea de manera sistemática y organizada. La observación es el acto de prestar atención detallada a lo que ocurre a nuestro alrededor.

Con la combinación de ambas técnicas, podemos generar hipótesis en base a datos cualitativos, los cuales son difíciles de obtener para una máquina por sí sola. Esto se debe a que los sistemas automatizados trabajan en base a un pasado y a un sistema que los nutrió y entrenó previamente, y difícilmente podrían superar la realidad y la temporalidad.

Por esta razón, aferrarnos a estudiar y crear nuestras propias metodologías para entender los nuevos avances tecnológicos o una investigación puede generar un aporte valioso no solo a la sociedad, sino también para entrenar y refinar sistemas automatizados en el futuro.

Nuestra responsabilidad

Este nuevo boom que estamos viviendo en la tecnología no solo deberíamos considerarlo como un avance tecnológico acelerado. Más bien, debemos visualizarlo como una adaptación cultural de la sociedad a nuevas formas de relacionarse e interactuar con el mundo. La IA no solo es una tecnología que se está desarrollando rápidamente, sino que también se está proyectando para crear, satisfacer y mejorar la calidad de vida de las personas.

Es cierto que aún hace falta claridad y transparencia en el proceso. Por esta razón, es importante seguir exigiendo y debatiendo los beneficios y desventajas que pueden generar las nuevas tendencias para garantizar su uso responsable y ético. Además, es importante que las personas también sean incluidas durante el proceso para evitar que la información sea exclusiva para algunos.

Todos estamos siendo parte de este cambio social y cultural, por lo cual deberíamos poder acceder al conocimiento de manera segura y fácil. El estudio constante en el área será lo único que nos asegure poder lidiar con los cambios, por lo que es de suma relevancia educar y disponer de los conocimientos adquiridos al enfrentarnos a estas nuevas herramientas.

Por último, es necesario agregar que la verdadera preocupación será el ingenio de cómo podemos ser más eficientes y ágiles con la ayuda de ciertas tecnologías antes que el reemplazo de estas mismas. La relevancia de cómo invertimos el tiempo “ganado” y utilizamos estas herramientas de manera provechosa debería hacernos cuestionar si realmente tendremos que buscar ser profesionales más completos o especializados solo en una tecnología avanzada.

Referencias

Inteligencia artificial: Más allá de un avance tecnológico acelerado, una adaptación cultural – BlogIDA

Inteligencia Artificial ¿se avecina una nueva revolución industrial? – Raona

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