¿Qué es el diseño de productos de IA?

Al igual que otros tipos de aplicaciones empresariales de IA, el diseño de productos de IA combina los principios tradicionales de diseño y desarrollo de productos con una comprensión profunda de cómo funcionan los sistemas de IA. Por ejemplo, en la fase de diseño de la experiencia del usuario (UX) del desarrollo de productos, las herramientas de IA y los algoritmos de machine learning (ML) son esenciales. Son críticos para ayudar a los diseñadores a crear productos digitales que imiten la capacidad del cerebro humano para aprender continuamente.

La IA apareció por primera vez en el diseño de productos en la década de 1990, cuando se utilizó en sistemas de diseño asistido por computadora (CAD) que creaban simulaciones del mundo real para que los usuarios probaran productos. En los años 2000 y 2010, a medida que aumentaron las aplicaciones de IA, se desplegaron algoritmos de machine learning para mejorar aspectos del diseño de productos como el análisis de datos, el mantenimiento predictivo y el monitoreo en tiempo real de los sistemas de fabricación.

Más recientemente, la IA se aprovechó en el diseño generativo, un proceso de diseño iterativo en el que los sistemas de IA crean múltiples opciones de diseño para que los ingenieros las revisen en función de parámetros predefinidos. El diseño generativo ayuda a los gerentes de producto y a los diseñadores a optimizar sus ideas de diseño más rápidamente. También ayuda a identificar soluciones para problemas de diseño que son potencialmente más eficientes y menos costosas de lo que podrían concebir por sí solos.

El diseño de productos de IA integra la IA en todas las fases del desarrollo de productos, desde la ideación y la creación de prototipos de un nuevo producto hasta el diseño de interacción con el usuario (diseño de IU) e incluso las pruebas de mercado.

Las herramientas de IA ayudan a optimizar los flujos de trabajo, automatizar tareas y acelerar el desarrollo de productos en cada etapa. Los sistemas impulsados por IA son más rápidos y menos propensos a errores que los humanos a la hora de realizar investigaciones de usuarios. Además, las conocidas herramientas de diseño de IA, como Figma y ChatGPT, ayudan a los diseñadores a intercambiar ideas y probar productos en tiempo real.

Aunque es posible que la IA nunca sustituya a los diseñadores de productos, puede ayudarles a iterar más rápido y crear resultados de mayor calidad con menos recursos. A continuación, se muestra más de cerca cómo se utiliza la IA durante cada etapa del diseño del producto.

Durante la fase de investigación, los especialistas en marketing de productos utilizan el análisis impulsado por IA (análisis de IA) para examinar grandes conjuntos de datos del comportamiento de los usuarios recopilados de plataformas de redes sociales como Facebook, X y LinkedIn para obtener insights.

Los algoritmos de machine learning son cruciales en esta etapa para ayudar a identificar tendencias y posibles oportunidades para el desarrollo de productos. Las herramientas de IA también se utilizan ampliamente para explorar conceptos de diseño e incluso para sugerir ideas para nuevos productos.

La lluvia de ideas, también conocida como ideación, es la etapa del desarrollo de productos en la que los gerentes de producto y los directores creativos se reúnen en persona o de forma remota para generar ideas para nuevos productos.

Las herramientas de IA generativa, que son modelos de IA capaces de crear contenido de texto, imágenes y video, se utilizan ampliamente durante esta etapa. Los generadores de texto e imágenes impulsados por IA crean maquetas y alambrados generados por IA para aplicaciones y experiencias digitales que los humanos pueden revisar, optimizando los flujos de trabajo y ayudando a los diseñadores a mantener centrados en tareas creativas.  

La creación de prototipos, un componente clave del diseño de productos, utiliza herramientas de IA para crear prototipos interactivos que simulan cómo los usuarios podrían interactuar con un nuevo producto.

Mediante el uso de herramientas de diseño de IA, los diseñadores en la fase de creación de prototipos pueden optimizar el proceso de prueba de un producto digital en varios dispositivos. Por ejemplo, las integraciones de IA de Figma permiten a los directores creativos experimentar con el funcionamiento de un diseño en distintos dispositivos, un proceso conocido como diseño adaptativo.

Durante la fase de iteración, las herramientas de diseño de productos de IA ayudan a los diseñadores y gerentes de producto a iterar más rápido que en el pasado y a aplicar las capacidades de la IA para resolver problemas complejos. La iteración mejorada por IA agiliza el trabajo de diseño, eliminando horas e incluso días de los flujos de trabajo de desarrollo.

Un ejemplo son las pruebas A/B, un proceso en el que se prueban dos versiones diferentes de una experiencia digital en los usuarios. En las pruebas A/B, las herramientas de automatización de IA prueban dos diseños de IU diferentes y analizan su rendimiento en diversas situaciones, lo que permite a los gerentes de producto evaluar qué diseño produjo una mejor experiencia de usuario.

En la fase de despliegue, los gestores de producto e ingenieros de software emplean herramientas impulsadas por IA para construir experiencias coherentes de usuario en mercados globales y para automatizar la escalada de recursos (auto-scaling).

Los modelos de IA se utilizan cada vez más durante esta fase para realizar un seguimiento en tiempo real de la interacción de los usuarios con los productos digitales y recomendar cambios en el código y el desarrollo de nuevas características. Las herramientas de IA acortan el ciclo de retroalimentación, lo que hace que los gerentes de productos y desarrolladores sean más receptivos a los mercados en rápido movimiento.

La integración de herramientas de IA en el diseño de productos ayuda tanto a las empresas emergentes como a las grandes empresas a automatizar tareas repetitivas, generar y perfeccionar conceptos más rápidamente y obtener insights en tiempo real sobre el comportamiento de los clientes. A continuación, se muestran los principales beneficios de diseño de productos de IA para empresas de todos los tamaños.  

El diseño de productos de IA está transformando la forma en que las empresas de todos los tamaños encuentran oportunidades de mercado y desarrollan productos para aprovecharlas. A continuación, se presentan los principales casos de uso para el diseño de productos de IA.

• Diseño de experiencia de usuario (UX): el diseño de UX mejorado por IA incorpora herramientas impulsadas por IA en la generación de diseños, alineación de texto, pruebas A/B y más. Los modelos de IA pueden convertir bocetos dibujados a mano en esquemas digitales y animar una maqueta estática para convertirla en un prototipo totalmente interactivo en pocos minutos.

• Creación de contenido: la IA generativa ha potenciado la forma en que los diseñadores crean una amplia gama de contenidos, como imágenes, texto y video. Según un informe reciente, cada día se crean 34 millones de imágenes de IA. Además, se han creado más de 15 000 millones de imágenes desde 2022, cuando se lanzó la primera plataforma de IA generativa ampliamente disponible.¹ Los últimos modelos de IA permiten a los diseñadores usar comandos naturales para generar activos de alta calidad listos para la campaña con una fracción de los recursos que habrían necesitado antes.

• Optimización de recursos en las empresas emergentes: las empresas emergentes no tienen los mismos recursos de diseño que las empresas más grandes, pero el diseño de productos de IA les ayuda a crear un trabajo que cumple con los mismos estándares. Las soluciones impulsadas por IA ayudan a los equipos pequeños a crear sistemas de diseño escalables mediante el uso de plantillas, automatización y herramientas de colaboración en tiempo real para que puedan competir con marcas establecidas.

• Diseño automotriz: el diseño de productos con IA está ayudando a los diseñadores a crear autos y camiones más rápidos y eficientes en consumo de combustible mediante un tipo de machine learning llamado aprendizaje supervisado. En el aprendizaje supervisado, un algoritmo de machine learning aprende de datos que los humanos ya han etiquetado. Este enfoque permite a los diseñadores construir vehículos basados en feedback de los clientes.

• Diseño de comercio electrónico: el diseño de productos de IA para el comercio electrónico aprovecha las herramientas de IA para crear experiencias de compra digitales más personalizadas para los clientes basadas en los datos de los usuarios. Los modelos de IA realizan investigaciones sobre los usuarios de forma más rápida y eficiente que los humanos. Las interfaces altamente adaptables que aprovechan la IA pueden recomendar productos basados en el historial de navegación, la ubicación geográfica, la edad y más.

A medida que la tecnología de IA continúa creciendo y las empresas experimentan con nuevas formas de aprovecharla, el diseño de productos sigue siendo un área rica para las aplicaciones. Los modelos de IA que se despliegan en el diseño de productos son algunos de los más avanzados, asumiendo tareas complejas y ampliando los límites de lo que los sistemas de IA pueden hacer. Estas son tres tendencias en el diseño de productos de IA que continúan impulsando la innovación. 

En lugar de tratar de crear sistemas de IA que puedan igualar la creatividad humana, la IA en el diseño de productos tiende hacia sistemas que hacen que el trabajo de diseño sea más eficiente y reducen las barreras a la innovación.

La IA agéntica, los sistemas de IA que razonan, utilizan herramientas y se adaptan como los humanos, están logrando avances importantes en esta área, mientras que la IA generativa parece estar rezagada. Según un informe reciente, casi el 80% de las salas de juntas utilizan IA generativa, pero no están viendo el impacto que esperaban.²

La IA agéntica podría tener mejores resultados que la IA generativa con ciertas aplicaciones debido a su mayor nivel de sofisticación en la automatización de tareas complejas para lograr un objetivo.

La personalización basada en los datos de los clientes ya es un área en la que la IA ha mejorado considerablemente, pero se espera que las nuevas y sofisticadas herramientas de diseño de productos de IA amplíen aún más las posibilidades.

Los algoritmos avanzados de IA ahora pueden analizar el comportamiento en la aplicación y responder en tiempo real. Este proceso cambia dinámicamente qué contenido se ofrece a un cliente mientras navega, compra o juega a un juego online.

Las interfaces digitales modernas evolucionan instantáneamente en función de los cambios en el contexto actual de un usuario, como la ubicación, el tipo de dispositivo o incluso el estado emocional percibido.

La tecnología de gemelos digitales consiste en modelos virtuales que permiten a los gerentes de productos simular cómo funcionan los productos bajo ciertas condiciones. El uso de esta tecnología proporciona insights sobre el comportamiento del usuario más rápido que otros enfoques han hecho en el pasado. Hoy en día, los gemelos digitales permiten a los diseñadores probar las vulnerabilidades de los productos y evaluar nuevas características en un entorno controlado antes de lanzarlos al mercado.

Los gemelos digitales en el diseño de productos de IA ayudan a acelerar los insights sobre el rendimiento, la confiabilidad y la eficacia del producto, lo que brinda a los usuarios una clara ventaja sobre sus competidores, lo que reduce los costos y ayuda a acortar los plazos de desarrollo.