Si hay algo que la experiencia me ha enseñado, es que diseñar productos con IA no es solo integrar un modelo y listo. Es diseñar pensando en personas, contextos y escenarios reales… y eso implica decisiones más allá de la interfaz.
Este es el primer post de una serie de 10 en la que compartiré aprendizajes y recursos prácticos sobre diseño para experiencia de usuario en aplicaciones que usan (o se construyen con) inteligencia artificial. Voy a dejar la presentación completa para que la descargues al final. (Fuente: Cursos realizados de UX con IA, Fundamentos de IA, entre otros).
Diseño UX IA para la vida real
En mis años trabajando con productos digitales, he visto un patrón: cuando una tecnología es nueva y poderosa —como la IA generativa— la tentación es implementarla rápido para “no quedarse atrás”. Pero la experiencia de usuario no se construye en modo sprint; se construye con responsabilidad y visión a largo plazo.
Los principios de uso de IA en productos que comparto hoy nacen de esa idea: no todo lo que es técnicamente posible es éticamente correcto o útil para las personas. Estos principios fueron escritos por Google IA design y otras grandes marcas para acordar seguir.
7 principios clave en diseño UX -IA
1. Ser socialmente beneficioso
La IA debe generar más beneficios sociales que riesgos. Esto implica entender el campo económico, respetar leyes y culturas locales. Diseñar para un usuario global no significa ignorar la realidad de cada región.
Servicios de consultoría UX
2. Evitar sesgos y reforzarlos
Los sesgos pueden venir del algoritmo o de los datos. Diseñar con IA requiere investigación profunda y definir alertas y planes de acción para evitarlos.
Guía de Google sobre IA responsable
3. Construir y probar para seguridad
No solo es cumplir normativas: se trata de proteger a las personas y su información en cada interacción.
4. Ser responsable ante las personas
Dar opciones de feedback, explicar cómo y por qué el sistema actúa. Un patrón de diseño que facilite “entender y actuar” fortalece la confianza.
5. Incorporar principios de privacidad
Ser transparente sobre cómo se usan los datos personales, obtener autorización clara y reforzar la seguridad cuando un agente de IA los procesa.
6. Altos estándares científicos
Si trabajas con modelos propios, documentar, publicar y educar no es opcional. Es parte de la confianza que generas.
7. IA disponible para los usuarios
No basta con usar “IA” como gancho de marketing. Hay que explicar dónde y cómo la integra tu producto, evitando usos que dañen o abusen de la confianza.
Áreas donde NO debería usarse IA
- Aplicaciones que puedan dañar físicamente o psicológicamente a personas.
- Tecnología que viole derechos humanos o leyes internacionales de privacidad.
- Cualquier uso que erosione la confianza o genere desigualdad.
UNESCO – Recomendaciones éticas sobre IA
Aprendiendo…
Cuando diseño productos con IA, me recuerdo que la experiencia de usuario es un puente: une lo que la tecnología puede hacer con lo que las personas necesitan sentir y lograr. Ese puente se derrumba si no está construido con ética, claridad y respeto.
Por eso, esta serie no es sobre cómo integrar IA rápido, sino sobre cómo diseñar experiencias con IA que duren y aporten valor real.
Te invito a Descargar la presentación completa aquí y ten una guía práctica para aplicar estos principios en tu producto.
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Fuentes
- Google AI – Responsible AI Practices
- UNESCO – Recomendaciones éticas sobre IA