Hay un concepto del diseño industrial que puede aplicarse a cualquier objeto. Es la affordance.
¿En qué consiste? La affordance -que no tiene una traducción directa al castellano- es la capacidad del diseño de un objeto para transmitirnos para qué sirve y cómo se usa sin necesidad de una guía. Un niño coge unas tijeras -peligroso, sí- e intuitivamente entiende su uso y su función. El volante de un coche también es un diseño que se explica a sí mismo.
En todo proyecto de diseño digital, la affordance es un aspecto especialmente clave. El reto es lograr que el propio interfaz me enseñe cómo se usa el producto y para qué sirve.
En un contexto de competencia sin límites y en el que el usuario tiene cada vez menos paciencia para aprender el funcionamiento de un producto nuevo, podría decirse que cualquier concepto nuevo de tecnología se la juega con la affordance.
ChatGPT es un interfaz con affordance
El caso más cercano en el tiempo del poder que tiene la affordance para disparar el uso de un producto digital está en ChatGPT.
Quienes desde hace dos o tres años usábamos GPT-3, conocíamos en esencia la capacidad que tienen los modelos de Open AI para generar ideas, textos o traducciones. Hacíamos pruebas de escritura usando el Playground y nos maravillaba.
¿Por qué el nivel de fascinación por GPT en el entorno profesional no trascendió entonces al gran público?
Hagamos una aproximación al problema analizando el interfaz que tenía entonces GPT-3:
El interfaz no nos explica de forma directa los casos de uso del modelo. Incluye opciones relativas al código que distancia a una persona no técnica del producto. Y podríamos decir que con conceptos totalmente desconocidos como el de “Engine” o el de “Temperature” el Ux nos está ofreciendo opciones que no entendemos.
Por eso, entre otros motivos, GPT-3 se quedó en un fenómeno deslumbrante para algunos profesionales de la IA. Y sólo para ellos.
El cambio llega con Chat-GPT
La genialidad del Ux de Chat-GPT está la adopción de un interfaz conversacional.
Todos, sin excepción, estamos habituados a usar un chat en nuestras comunicaciones (FaceTime, WhatsApp, Slack…) Este interfaz conversacional no requiere conocer funcionalidades ni utilidades porque usa el lenguaje natural. Se explica a sí mismo sin necesidad de activar moduladores -como hacía GPT-3- y reduce el miedo a equivocarse por parte del usuario: si hago algo mal, ya me lo dirá el chat.
Además, el interfaz hace una cosa muy inteligente para la pedagogía sobre una app novedosa: nos cuenta algunos casos de uso específicos -con los Examples. Además, nos explica qué capacidades tiene el modelo y qué limitaciones tiene. Todo eso en un cuadro sencillo, con palabras e iconos.
Cuando Microsoft, socia de Open AI, introduce la tecnología de Chat-GPT en el buscador Bing, opta por usar el interfaz conversacional (de hecho, copia el 90 por ciento del interfaz de ChatGPT).
En este caso, puede observarse que Microsoft opta por centrarse en los casos de uso, invirtiendo una buena parte del espacio disponible en explicarnos qué hace Bing AI y cómo se usa. El interfaz contiene un modulador del estilo de conversación (Creativo, Equilibrado y Preciso). Pero quiero destacar un detalle interesante en su adaptación: el chat de Bing AI es aún “más chat” que el de ChatGPT. Con el texto Ask me Anything nos hace una apelación directa a la conversación. Además, Bing incluye el icono de un micrófono que abre un interfaz de voz. El uso de la voz pretende invitar al usuario al uso ágil de Bing AI a través del móvil.
Tres elementos de usabilidad de ChatGPT/Bing AI
Destaco, por tanto, los cuatro elementos principales de la usabilidad de las primeras apps de AI que han logrado unos niveles de adopción masivos en muy poco tiempo:
- ¿Qué es? El interfaz conversacional se explica a sí mismo (affordance alta) y ha sido el elemento que ha catapultado a ChatGPT. La caja de texto del chat me permite empezar a usar la app sin más pasos intermedios.
- ¿Qué puede hacer? El elenco de casos de uso expresado de una forma simple, hace fácil especificar potencialidades que el chat no es capaz de explicar por sí mismo.
- ¿Con qué estilos? Los moduladores de Bing AI nos explican distintos niveles de precisión en las respuestas.
- ¿Puedo probarla? Escribo en el chat y estoy usando el producto
Preguntas para responsables de Producto Digital
A la luz de este caso de éxito que es fácil de asimilar, propongo una serie de preguntas para quienes están diseñando un producto nuevo o quieren mejorar el que ya tienen:
- ¿Qué nivel de affordance tiene el interfaz de tu Producto?
- ¿Cómo podríais mejorar elevar la affordance de ese interfaz?
- ¿Cabría un interfaz conversacional como nodo central (o de apoyo) en la experiencia?
- ¿Qué podemos hacer para simplificar la educación del usuario? No para ampliar su lista de tareas, sino para reducirla en lo que respecta a su relación con nosotros.
Una respuesta lo más trabajada posible a a estas preguntas os proporcionaría muchas alegrías.
Gustavo Entrala diseña proyectos de futuro para marcas e instituciones. Es especialista en ideación de productos, estrategias de marca y cultura de innovación. Asesora a CEOs y consejos de administración en su estrategia y hace workshops sobre tendencias e innovación in-company. Puede ser un Speaker en tu próximo evento. Está en Twitter, en LinkedIn y, tiene un canal en Youtube sobre el impacto de la Tecnología en el futuro de las empresas.