El impuesto de la «función de IA»: por qué añadir IA puede empeorar un producto

No todos los productos necesitan IA. De hecho, a veces añadir IA puede empeorar un producto que funcionaba perfectamente.

Esa es la parte del auge de la IA de la que no hablamos lo suficiente. Una función puede ser más inteligente, más avanzada y más impresionante en una demo, y aun así crear una peor experiencia para la persona que de verdad la usa.

Hubo un tiempo en que añadir una función nueva a un producto solía significar añadir algo útil. Una búsqueda mejor, un proceso de pago más rápido, una nueva forma de organizar la información o una función que resolvía un problema del que los usuarios ya se quejaban.

Entonces llegó la IA.

De repente, casi cualquier producto tenía la oportunidad de añadir una función de IA. Aparecieron asistentes de escritura en las apps de correo. Los resúmenes con IA llegaron a las herramientas de reuniones. Se añadieron chatbots al software de atención al cliente. Las apps de productividad empezaron a sugerir qué debían hacer los usuarios a continuación.

Y, sinceramente, algunas de estas funciones son realmente útiles.

Pero hay un problema cada vez mayor con la forma en que se está añadiendo IA al software. A veces la pregunta no es «¿Qué problema puede resolver la IA para nuestros usuarios?», sino «¿Dónde podemos meter IA en nuestro producto?».

Esa pequeña diferencia puede dar lugar a un producto sorprendentemente malo.

La IA no es una mejora automática

Añadir IA a un producto no lo hace automáticamente más inteligente. Imagina una app de notas que ya te deja buscar entre tus notas en un segundo. Ahora imagina que le añaden un chatbot de IA al que puedes preguntarle qué escribiste hace seis meses.

Suena impresionante.

Pero si el chatbot tarda más en responder, a veces malinterpreta tu pregunta o te da una respuesta sin mostrar exactamente de dónde sale la información, la experiencia puede ser incluso peor que simplemente buscar en tus notas.

La función de IA es más avanzada. El producto no es necesariamente mejor.

Este es el impuesto de la función de IA: la complejidad, el costo, la incertidumbre y la fricción adicionales que aparecen al añadir IA donde el software tradicional ya podía funcionar bien.

Lo de antes era predecible

El software tradicional es, en su mayoría, determinista. Haces clic en un botón y pasa algo. Escribes una contraseña y el sistema la comprueba. Buscas una palabra y el sistema encuentra los resultados que coinciden.

Los usuarios aprenden estos patrones rápido porque el software se comporta de forma coherente.

La IA es distinta. Haz la misma pregunta dos veces y puede que obtengas dos respuestas diferentes. Dale una información ligeramente distinta y puede que interprete tu petición de otra manera. A veces acierta. A veces se equivoca con total seguridad.

Eso no es necesariamente un defecto de la IA. Es parte de cómo funcionan los sistemas probabilísticos.

Pero crea un problema de diseño complicado. Los usuarios siguen esperando que el software se comporte como software.

Si una función de IA va a hacer una recomendación, resumir algo, generar contenido o realizar una acción en nombre del usuario, el producto tiene que comunicar qué está haciendo la IA y qué puede esperar el usuario de ella.

Si no, la imprevisibilidad se convierte en un problema del usuario.

Más inteligencia puede significar más trabajo

Una de las promesas de la IA es que reduce el esfuerzo. Pero las funciones de IA mal diseñadas pueden crear otro tipo de trabajo.

Supón que una aplicación genera automáticamente un resumen de una reunión. Suena genial. Ahorras tiempo.

Pero ahora tienes que leer el resumen con atención porque no estás del todo seguro de que no se haya dejado algo importante. Quizá tengas que compararlo con la transcripción original. Quizá tengas que corregir algunos errores antes de compartirlo con tu equipo.

La tarea no ha desaparecido. Parte del trabajo simplemente ha pasado de hacer la tarea a comprobar si la IA la hizo bien.

Esto es especialmente importante cuando la precisión importa.

Un borrador generado por IA puede ahorrarle tiempo a quien escribe, porque lo puede editar. Pero un informe financiero, un documento legal o una configuración técnica generados por IA exigen un nivel de confianza muy distinto.

Cuanto menos tolera errores una tarea, más cara sale la incertidumbre de la IA.

El problema de la «IA en todas partes»

Otro problema es que las funciones de IA pueden empezar a aparecer por todas partes simplemente porque los usuarios ya se han acostumbrado a ver la etiqueta de IA.

Se añade al panel un botón que dice «Pregúntale a la IA». Luego aparece otro en la página de búsqueda. Luego hay un asistente de IA en los ajustes. Luego aparece una recomendación generada por IA en la página de inicio.

Al final, el producto empieza a dar la sensación de que intenta conversar contigo todo el rato.

Pero no todas las interacciones necesitan una conversación.

A veces los usuarios solo quieren hacer clic en un botón. A veces quieren un filtro. A veces quieren un cuadro de búsqueda. A veces quieren un ajuste que haga exactamente lo que dice.

Puede que la mejor experiencia con IA sea aquella en la que el usuario apenas nota que hay IA de por medio.

La IA debería quitar fricción, no añadir otra capa

Las funciones de IA más útiles suelen tener algo en común: encajan de forma natural en un flujo de trabajo que ya existe.

Piensa en la escritura. Si un usuario selecciona un párrafo y le pide al producto que lo acorte, la IA puede ser de verdad útil. El usuario ya sabe lo que está haciendo y la IA simplemente hace esa tarea más rápida.

Pero imagina obligar al usuario a abrir un chat de IA aparte, explicar en qué documento está trabajando, copiar el texto en la conversación, pedir que lo reescriba y luego pegar el resultado de vuelta.

La IA hace la parte difícil. El producto hace que el usuario trabaje más para llegar a ella.

Una buena IA debería sentirse como un atajo. No como otra aplicación más que tienes que aprender.

También hay un costo que nadie ve

Las funciones de IA no son gratis solo porque, desde el punto de vista del usuario, sean fáciles de añadir.

Detrás de la interfaz hay costos de modelos, infraestructura, latencia, monitorización, límites de uso, gestión de datos, cuestiones de seguridad y mantenimiento continuo.

Una función tradicional puede tener un costo por interacción relativamente predecible. Una función de IA puede introducir costos variables según cuántos datos se procesen y con qué frecuencia la usen los usuarios.

A pequeña escala, quizá no importe mucho.

A gran escala, puede convertirse en una cuestión de negocio seria.

Una función que hace un producto un poco más cómodo no necesariamente vale la pena si cada interacción aumenta de forma considerable el costo de dar servicio a ese usuario.

Esto es especialmente importante en productos con muchos usuarios gratuitos.

El problema de fondo es la confianza

Lo más valioso que la IA puede aportar a un producto no siempre es inteligencia.

Es confianza.

Si un sistema de IA me ayuda a terminar algo más rápido dejando claro qué ha hecho, dándome el control y permitiéndome corregirlo, es mucho más probable que confíe en él.

Si toma decisiones por mí en silencio y de vez en cuando se equivoca, empiezo a mirar cada resultado con desconfianza.

Y en cuanto los usuarios tienen que verificar todo lo que hace una función de IA, el ahorro de tiempo prometido empieza a desaparecer.

Por eso importa la transparencia.

Los usuarios deberían saber cuándo se está usando IA, sobre todo cuando el resultado puede afectar a algo importante. Deberían tener formas de revisar, editar, deshacer o rechazar lo que produce el sistema.

El objetivo no es que la IA parezca autónoma. El objetivo es que el usuario sienta que tiene el control.

No añadas IA. Encuéntrale el trabajo adecuado.

La mejor pregunta para un equipo de producto no es:

«¿Dónde podemos añadir IA?»

Es:

«¿Dónde está perdiendo tiempo el usuario sin necesidad, y podría la IA reducir ese esfuerzo de forma significativa?»

Es una pregunta mucho más difícil.

Puede llevar a una función de IA. Puede llevar a un algoritmo de búsqueda mejor. Puede llevar a una automatización. Puede no llevar a nada.

Y no pasa nada.

La IA no debería tener que aparecer en cada parte de un producto para demostrar que el producto es moderno.

A veces la mejor decisión de producto es dejar en paz una función que ya funciona perfectamente.

El futuro no es IA en todas partes

Probablemente vamos a ver más IA dentro del software, no menos.

Pero no creo que los productos que ganen sean necesariamente los que tengan más funciones de IA. Serán los que usen la IA donde de verdad mejora la experiencia.

La diferencia es sutil, pero importante.

La IA no debería ser otra capa por la que los usuarios tengan que navegar. No debería convertir acciones simples en conversaciones. No debería hacer que los usuarios se pregunten todo el tiempo si el sistema les entendió bien.

Y no debería existir solo porque todos los competidores tienen un botón de IA.

Las mejores funciones de IA acabarán siendo casi invisibles. Eliminarán el trabajo repetitivo, gestionarán la complejidad en segundo plano y darán mejores resultados a los usuarios sin reclamar atención para sí mismas.

Probablemente esa sea la prueba de verdad.

Si quitar la IA empeora el producto, su lugar está ahí. Si quitarla no cambia nada, quizá nunca hizo falta.