Son las siete de la tarde y alguien le pide al asistente de voz que apague la luz del salón. Se apaga la del dormitorio. En otra cocina, un cocinero busca a tientas un mando físico mientras el aceite empieza a humear. La inteligencia artificial está en todas partes, pero no siempre mejora la experiencia.
Algunos diseñadores industriales han empezado a plantear una pregunta incómoda: ¿cuándo deja la IA de ser un avance y se convierte en una barrera? La respuesta no es evidente. Los criterios que están surgiendo para distinguir una integración útil de un simple añadido comercial están cambiando la forma de diseñar productos.
La presión por integrar IA en todo
Parte de esta ola responde a una presión real del mercado. Los equipos llegan a las consultoras con la exigencia de mostrar algo con IA. A veces porque un CEO ha prometido al consejo una «historia de IA» antes de la próxima llamada de resultados. Otras, porque un competidor acaba de lanzar una versión con IA de su producto.
Savannah Kunovsky, que lidera un equipo de diseñadores industriales en IDEO, lo ve cada semana. Su primer paso es siempre el mismo: dar un paso atrás y preguntar para quién es el producto y qué intenta hacer esa persona. Solo cuando eso está claro se puede decidir si la IA tiene un papel, grande, pequeño o invisible.
Cuando la IA empeora la experiencia
Los ejemplos más claros son productos donde la IA sustituyó algo que ya funcionaba. El pin de Humane pedía a los usuarios renunciar a una interfaz que conocían bien por una más lenta y menos fiable. Los asistentes de voz fallan con órdenes simples: pides que apaguen la luz del salón y apagan la del dormitorio.
En los coches, los controles de clima y volumen se movieron a pantallas táctiles y menús de voz. Algo que antes hacías por tacto ahora te obliga a apartar la vista de la carretera. Euro NCAP, el programa europeo de seguridad vial, ahora premia los controles físicos por esa razón.
Kunovsky cuenta el caso de un cliente que quería una placa de cocina sin mandos. La IA gestionaría el calor según lo que cocinaras. En las pruebas, el aceite empezó a humear y el usuario buscó instintivamente un mando que no existía. Dijo «bájalo» dos veces y retiró la sartén antes de que la IA respondiera. Mantuvieron los mandos.
La lección es simple: lo que necesitas hacer al instante, por tacto o bajo estrés, suele ser mejor mantenerlo físico.
El criterio: ¿ayuda a la persona a hacer lo que quiere?
La prueba que propone Kunovsky para distinguir una función útil de un truco es directa: ¿ayuda a alguien a hacer lo que intenta hacer en el contexto real? Responder a eso exige entender cómo usaría la gente el producto en su vida diaria, no en una demo.
Muchas empresas van directamente a los grandes modelos de lenguaje porque es lo que tienen en mente. Pero existe una caja de herramientas más amplia: visión por computador, fusión de sensores, modelos en el dispositivo. Elegir la capacidad adecuada importa tanto como decidir si usar IA en primer lugar.
Kunovsky recuerda el primer ratón de Apple, diseñado por la firma predecesora de IDEO. Tenía un solo botón porque la gente aprendía un sistema completamente desconocido y la interacción debía ser sencilla. La IA pide a las personas cambiar su comportamiento, así que debe ser simple y no añadir complejidad innecesaria.
Diseñar para la incertidumbre y la confianza
La IA generativa no es determinista: puede dar una respuesta distinta cada vez. Eso cambia la definición de producto. Con el software tradicional escribes una especificación y compruebas que hace exactamente lo que dice. Con IA generativa no puedes especificar cada salida, así que defines el espacio donde el producto debe operar.
Las evaluaciones y las «constituciones» de IA se han convertido en una nueva forma de definición de producto. Describen qué es un buen rendimiento en miles de situaciones y qué valores y límites debe mantener el sistema. Ya no son un paso de ingeniería al final; son trabajo central de diseño.
El producto debe mostrar cuándo está seguro y cuándo no, y dejar claro en qué modo se encuentra. La confianza del consumidor se resiente cuando las respuestas no son consistentes. Los equipos deben decidir de antemano dónde el producto debe ser consistente y dónde puede explorar.
El control humano como requisito, no como opción
Ningún sistema de IA acierta siempre. Si la persona puede intervenir fácilmente, un error es un momento pequeño. Si no puede, se convierte en una razón para dejar de confiar en el producto.
La anulación no es solo un botón de emergencia. Puede ser deshacer una acción, editar una sugerencia o apagar una función. En Ethiqly, una herramienta de escritura con IA que ayuda a los estudiantes a organizar sus ideas, los profesores aprueban cada comentario antes de que el estudiante lo vea. Ese control ayuda a las personas a sentirse cómodas cediendo más al sistema con el tiempo.
Las vías manuales deben ser obvias, rápidas y disponibles en el momento en que las necesitas, no escondidas en un menú de ajustes. Cuando la gente sabe que puede recuperar el control, está mucho más dispuesta a dejar que la IA ayude.
Lo que viene
El cambio es gradual, pero tiene una dirección clara. La pregunta ya no es si un producto puede llevar IA, sino si debe llevarla. Y la respuesta depende de la persona, no de la tecnología.
Kunovsky apunta a un futuro donde la IA funciona en segundo plano, aprende preferencias y se adelanta a necesidades sin volverse intrusiva. El equivalente a un buen camarero que nota cuándo tu vaso está vacío. La clave estará en la relevancia y el momento: cuánto debe hablar un producto y cuándo debe callarse.
Los productos que sobrevivan a esta fase serán los que mantengan a la persona en el centro. Los que pidan cambiar de comportamiento sin ofrecer una ventaja real desaparecerán. La industria ya lo está aprendiendo, a veces a costa de cenas quemadas y luces equivocadas.