Tecnología en la que puedes confiar: creación de experiencias éticas de IA en el diseño de UX

La Inteligencia Artificial (IA) está jugando un papel cada vez más importante en nuestra vida diaria, difuminando los límites entre la tecnología y la conexión humana. A medida que integramos esta tecnología en todo, desde nuestros flujos de trabajo, hasta nuestros automóviles, nuestra atención médica y más allá, nuestro creciente interés en esta tecnología ha provocado conversaciones reflexivas sobre las complejidades de la capacidad de la IA para imitar interacciones genuinas, las consideraciones éticas que rodean la privacidad de los datos y el equilibrio correcto entre el hombre y la máquina.

Esta semana, Launch by NTT Data General Manager y profesora de Diseño UX Lisa Woodley se une a Chris y Gina para diseccionar las principales consideraciones éticas en torno a la IA. Echa un vistazo a los aspectos más destacados a continuación, luego sumérgete en el episodio completo para aprender más sobre cómo la próxima generación de diseñadores se está acercando a la ética tecnológica.

El papel del diseñador

¿Cómo mantienes el toque humano en la era de la IA? Confías tu diseño de experiencia de usuario (UX) a humanos comprometidos con mantener tanto estándares éticos como de calidad. Los diseñadores deben actuar como “guardianes del ser humano”, cuestionando las decisiones y actuando como defensores de los mejores intereses del usuario. Para garantizar que este enfoque se mantenga, involucre a los diseñadores al principio de los proyectos de IA.

Conversaciones con clientes y FOMO

Nadie quiere ser el que quede en casa un viernes por la noche mientras todos sus amigos están en la gran fiesta. De la misma manera, los clientes a menudo expresan el temor de perder oportunidades que sus competidores puedan estar aprovechando. Ellos no quieren ser los que se quedan atrás mientras otros corren adelante, y están ansiosos por adoptar la IA para obtener una ventaja. La mayoría de los clientes quieren adoptar la IA para ahorrar costos y crecer de primera línea, pero a menudo hay una sensación subyacente de urgencia que proviene del deseo de mantenerse al día. Para ayudar a evitar el síndrome del objeto brillante y el potencial de adoptar IA que haga más daño que bien, los clientes deben recibir una orientación clara sobre cómo contextualizar y aplicar soluciones de IA basadas en sus problemas comerciales específicos, no en función de lo que todos los demás están haciendo.

Responsabilidad de revelar

Seamos sinceros. Todos nos hemos preguntado: “¿Estoy hablando con una persona real?” cuando se utiliza una función de chat en vivo. Para eliminar las conjeturas y ayudar a evitar posibles fallas éticas, debe haber una revelación clara cuando los usuarios interactúan con la IA, especialmente en situaciones emocionalmente sensibles.

Escepticismo y fe en la tecnología

Aproximadamente el 30% de la población nunca ha conocido la vida sin internet, mientras que otro 25% obtuvo acceso a la tecnología en una etapa temprana de sus vidas. Naturalmente, estas generaciones más jóvenes se sienten más cómodas y por lo tanto pueden tener más fe en la tecnología debido a haber crecido con ella, mientras que las generaciones mayores podrían abordarla con más escepticismo. De cualquier manera, los diseñadores nunca deben dejar que sus usuarios se pregunten si el sistema de IA que están utilizando es confiable. La transparencia y la comprensión de los procesos de toma de decisiones de los sistemas de IA es fundamental para fomentar una mayor confianza entre los usuarios.

Complejidad de datos y sesgo

La IA no es inherentemente sesgada, pero el sesgo puede llegar a través de los datos en los que está entrenada. Desafortunadamente, una prevención completa de datos sesgados no es ni factible ni alcanzable. En su lugar, debemos hacer que nuestros esfuerzos para mitigar el sesgo en la toma de decisiones de IA sean más exhaustivos con un proceso claro de gobierno de datos implementado para identificar cuándo algo va mal.

Enfoque de pensamiento de diseño

Si no sabes por qué estás adoptando la IA en primer lugar, probablemente no deberías hacerlo en absoluto. Cualquier implementación de IA debe comenzar identificando los problemas del cliente que deben resolverse y luego aplicar cuidadosamente la IA en función de esas necesidades específicas del negocio. La IA debería ajustarse al problema, no al revés.

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