IA en diseño de producto: mucho más que una moda

30 Jul, 2025, por Carol Alonso.

La inteligencia artificial aplicada a productos digitales no es solo una moda. Es un cambio profundo en cómo pensamos la relación entre usuarios, procesos y tecnología. Aunque sus “superpoderes”, como la automatización o el análisis de datos, nos siguen sorprendiendo, hemos visto de cerca cómo un entusiasmo mal enfocado puede llevar a errores comunes: productos que suenan brillantes en la presentación, pero que no conectan con usuarios reales. Algo parecido a lo que pasó al principio con muchas apps tras la llegada del iPhone. Sin una necesidad clara ni una estrategia pensada, la IA suele terminar sumando complejidad en lugar de valor.

Por eso, el foco no debería estar en “ponerle IA” a todo porque sí. El verdadero reto está en generar valor real: entender qué problemas son importantes para nuestros usuarios, cómo la IA puede mejorar su experiencia, y si eso tiene un impacto claro en el negocio.

Primero el problema, después la tecnología

Integrar IA en un producto no empieza por ver cómo podemos aplicar la tecnología, sino por entender el problema. ¿Qué necesita resolver el usuario? ¿Cuál es el obstáculo real? Hasta no tener eso claro, pensar en IA (o en cualquier otra solución técnica) es adelantarse. Las modas o la presión del mercado no deberían marcar el rumbo; la estrategia tiene que partir de necesidades concretas y no de promesas futuristas.

Algunas preguntas clave que deberíamos hacernos desde el inicio:

¿A qué problema real se está enfrentando mi usuario?
¿Qué necesita para lograr sus objetivos dentro del producto, sin fricciones innecesarias?
¿En qué partes de su flujo de trabajo hay margen para mejorar, simplificar o transformar algo usando IA?

Estas preguntas no son solo una lista de chequeo: son el filtro que nos ayuda a no desviarnos y a evitar soluciones innecesarias o sobredimensionadas.

Tener respuestas claras a esas preguntas es clave antes de hablar de tecnología. Solo entonces tiene sentido evaluar opciones: desde soluciones manuales o semiautomatizadas, hasta IA avanzada. ¿Qué hay que tener en cuenta? Costes, tiempos, mantenimiento, posibles riesgos… pero sobre todo, el impacto real en la experiencia del usuario.

La pregunta clave que hay que hacerse:

¿Usar IA en este proceso va a hacer que el usuario tenga más probabilidades de éxito en sus objetivos?

¿Y eso va a generar un impacto real y medible en el negocio?

«Una integración sensata de IA es aquella en la que la tecnología es el medio, no el fin, y cada avance técnico está justificado por el valor concreto que aporta al usuario y a la organización.” (NNGroup)

Pautas para la integración de IA en producto digital

Después de varios proyectos en Guindo, diseñando y definiendo productos digitales con IA integrada, hemos descubierto algunas cosas qué funcionan y otras que no. Aquí comparto algunos principios y buenas prácticas que creo que son esenciales para lograr una integración sólida y que realmente aporte valor.

IA que colabora, no reemplaza

Para que la integración de IA funcione en un producto, no basta con que sea “inteligente” o eficiente. Tiene que colaborar con el usuario, no sustituirlo. El equilibrio entre automatización y control humano es lo que genera confianza, facilita la adopción y multiplica el valor real de la solución.

Stepalong es un buen ejemplo de cómo integrar IA y usuario en equipo. La IA automatiza la generación y traducción de instrucciones claras y adaptadas a distintos contextos, lo que antes era un proceso largo, manual y costoso. También puede crear instrucciones a partir de imágenes del ensamblaje pdf y/o videos, lo que ayuda a aclarar dudas y garantiza consistencia en cualquier pieza o proceso. Pero siempre deja el control en manos del usuario: pueden revisar, ajustar o incluso crear las instrucciones manualmente si así lo prefieren.

“Grandes promesas de IA deben traducirse en tareas bien delimitadas para evitar la frustración del usuario” (NNGroup).

Dale al usuario el control y la última palabra

Uno de los pilares para que la integración de IA funcione bien es darle al usuario el control y la capacidad de validar lo que el sistema propone. Esta autonomía es clave, sobre todo en procesos críticos, situaciones complicadas o cuando las decisiones de la IA tienen mucha influencia. No basta con un botón de «deshacer»; las interfaces deben invitar a revisar y permitir que el usuario intervenga cuando lo necesite.

Esto hace que el usuario deje de ser un simple receptor de la IA para convertirse en un colaborador activo. Cuando sabe que tiene la última palabra, la confianza en el sistema crece y la adopción se vuelve más rápida. Es el momento donde la eficiencia de la IA se combina con la intuición y el criterio humano.

M47Labs implementó una solución con IA para automatizar la traducción, verificación y diagnóstico de miles de reclamaciones de seguros médicos, logrando una eficiencia impresionante. Pero entendieron que en casos complejos o ambiguos, la intervención humana es indispensable. Por eso, el sistema alerta al gestor cuando una decisión necesita revisión, permitiéndole ajustar o incluso anular el resultado de la IA. Así, el usuario siempre tiene el control final, garantizando precisión y fomentando confianza tanto en las aseguradoras como en sus clientes.

Para que el usuario realmente confíe en la IA y la adopte, es clave que pueda controlar y validar lo que el sistema propone de manera sencilla y natural. Aquí algunas prácticas que facilitan esa colaboración activa:

Edición directa: Permitir que el usuario modifique directamente el contenido generado por IA, como un texto o un diseño.
Feedback explícito: Incluir botones de “Me gusta/No me gusta”, “Es útil/No es útil” o “Corregir sugerencia” para que el usuario dé su opinión fácilmente.
Historial de revisiones: Mostrar los cambios hechos por la IA y dar la opción de volver a versiones anteriores.
Modos “sugerencia” vs. “automático”: Dar la opción de que la IA solo sugiera acciones que el usuario debe aprobar, en lugar de ejecutarlas directamente.
Parámetros ajustables: Permitir que el usuario defina el nivel de agresividad de la IA o el tipo de resultados que prefiere.

Explica y contextualiza las decisiones del sistema

Uno de los mayores retos al usar IA es evitar que parezca magia o una “caja negra”. Es fundamental que los sistemas expliquen sus decisiones en un lenguaje claro y cercano, usando metáforas o ejemplos que el usuario entienda. Así, el usuario sabe qué está pasando, por qué la IA hace ciertas recomendaciones y puede confiar más en el sistema.

Shoptimus originalmente generaba listas de la compra personalizadas de forma automática, pero muchos usuarios no entendían cómo se armaban ni por qué algunos productos aparecían. Para resolverlo, la plataforma empezó a mostrar “sugerencias inteligentes” antes de añadir los productos, de modo que el usuario podía revisarlas y aprobarlas. Este cambio simple dio a los usuarios visibilidad sobre el proceso, les dio más control y les ayudó a entender mejor las recomendaciones. Cuando el sistema explica qué hace y deja espacio para que el usuario valide, crece la confianza y la adopción.

Transparencia: muestra el porqué

Para que los usuarios confíen en la IA, no basta con decir qué hace el sistema, sino explicar claramente por qué toma ciertas decisiones o recomendaciones. La transparencia ayuda a que los usuarios entiendan el proceso, ajusten sus expectativas y usen la tecnología de manera más segura y efectiva.

Esto es especialmente importante cuando las decisiones tienen un gran impacto o los resultados parecen inesperados. Un lenguaje cercano y accesible es clave para que el usuario se sienta cómodo y confiado.

Netflix no solo personaliza las recomendaciones basándose en lo que has visto, sino que también explica por qué te sugiere cierto contenido con mensajes como “porque viste…” o “tendencias para ti…”. Así, los usuarios entienden la lógica detrás de las recomendaciones y pueden relacionarlas fácilmente con sus intereses. Esta transparencia genera confianza, hace que el uso de la plataforma sea más cómodo y aumenta la probabilidad de que sigan usando el servicio.

Adaptarse al momento, no solo al historial

La gran ventaja de la IA en el diseño de productos digitales es su capacidad para anticipar lo que el usuario necesita y adaptar la experiencia en tiempo real. La hiperpersonalización va más allá de analizar datos pasados; interpreta el contexto actual, el comportamiento reciente y las intenciones del usuario para ofrecer contenido y funciones que cambian dinámicamente y responden a cada persona.

Esto crea experiencias digitales auténticas y centradas en el usuario, que se ajustan y evolucionan con sus preferencias. Por ejemplo, Netflix no solo recomienda contenido según lo que viste antes, sino que también cambia la interfaz y las portadas según el momento del día y tus intereses recientes. Gracias a esta personalización, más del 80% del contenido que consumen sus usuarios proviene de estas recomendaciones adaptadas.Para los equipos de diseño, esto significa crear experiencias flexibles y transparentes, donde los ajustes automáticos nunca sean impredecibles ni hagan sentir al usuario fuera de control.

IA que respeta: datos claros, control real

Diseñar con IA no puede ser solo una cuestión técnica o de cumplir con la ley. Hay que ir más allá: explicar bien cómo se usan los datos, dar opciones al usuario y asegurarse de que la tecnología respete su diversidad y sus decisiones.

Algunos puntos clave:

Transparencia con los datos: que el usuario entienda qué información se recoge y para qué.
Opciones manuales: que siempre exista una alternativa para quienes prefieren tener el control total.
Evitar sesgos: incluir voces diversas en el desarrollo y diseñar con mirada inclusiva.

Todo esto refuerza la confianza y ayuda a que la IA se adopte de forma natural, sin sentirse intrusiva o desconectada de las personas.

IA, el medio. Resolver necesidades, el fin

La inteligencia artificial no es el objetivo. Es una herramienta más potente, sí, pero solo útil si responde a un problema real. Su valor está en mejorar procesos, facilitar decisiones y, sobre todo, generar experiencias que el usuario entienda, controle y quiera seguir usando.

Diseñar productos digitales con IA es un reto interesante, pero también una oportunidad concreta: hacer que la tecnología se ponga al servicio de las personas, no al revés.

Si desde tu empresa o proyecto querés explorar cómo aplicar IA de forma estratégica, útil y centrada en el usuario, estoy abierto a conversar. La idea no es “usar IA porque sí”, sino encontrar juntos dónde realmente puede sumar y cómo hacerlo.

Referencias:

Más entradas de Diseño