IA en UX: consigue más haciendo menos

Durante meses perdí tiempo intentando que la IA hiciera cosas que simplemente no puede hacer. Le daba instrucciones vagas y recibía resultados decepcionantes. Pasaba más tiempo peleándome con ella que aprovechando sus capacidades reales.

Todo cambió cuando empecé a tratarla como a un becario recién salido de la universidad. Piénsalo: un becario tiene formación, entusiasmo y ganas de trabajar, pero cero experiencia práctica. Nunca le confiarías una tarea importante sin supervisión. Le explicarías cada paso con detalle. Revisarías su trabajo varias veces. Le darías feedback constante y le pedirías que lo intentara de nuevo.

Esto es exactamente cómo debes trabajar con la IA.

No voy a fingir ser un experto en prompting, pero después de dedicarle cientos de horas por pura curiosidad, he descubierto qué funciona realmente. Aquí están las cuatro reglas básicas que transformarán tus resultados.

Define el rol desde el principio

Empieza siempre con algo como «Actúa como investigador de usuarios» o «Actúa como redactor publicitario». Este simple paso le da contexto a la IA sobre cómo debe abordar tu petición.

Divide la tarea en pasos concretos

No digas simplemente «Analiza estas transcripciones de entrevistas». En su lugar, estructura tu petición así: «Quiero que completes los siguientes pasos. Primero, identifica los temas recurrentes. Segundo, busca las preguntas que los usuarios intentan responder. Tercero, anota cualquier objeción que aparezca. Cuarto, genera un resumen de cada uno».

Desglosar la tarea en pasos específicos es la diferencia entre resultados mediocres y resultados brillantes.

Define cómo es el éxito

Dile qué significa un buen resultado. Por ejemplo: «Busco un informe que indique claramente los temas y preguntas recurrentes en un formato que pueda enviar a los stakeholders. No uses terminología de investigación porque no la entenderán».

Cuando defines el éxito, la IA tiene un objetivo claro hacia el que trabajar.

Haz que piense profundamente

Esto es lo más potente que he descubierto. Dile que reflexione sobre su enfoque antes de responder. Pídele que cree una rúbrica para evaluar su propio trabajo y que itere hasta que lo supere con nota alta.

He aquí un prompt real que uso constantemente para investigación online:

Actúa como investigador de usuarios. Me gustaría que realizaras una investigación profunda online sobre [nombre de marca]. En particular, quiero que te centres en qué dice la gente sobre la marca, cuál es el sentimiento general, qué preguntas tiene la gente y qué objeciones mencionan. El objetivo es crear un informe detallado que me ayude a entender mejor la percepción de la marca.

Reflexiona profundamente sobre tu enfoque antes de realizar la investigación. Crea una rúbrica para el informe que asegure que sea lo más útil posible. Sigue iterando hasta que el informe obtenga una puntuación extremadamente alta en la rúbrica. Solo entonces, genera el informe final.

Ese segundo párrafo lo copio y pego en prácticamente todo ahora. Es una forma universal de obtener mejores resultados.

Nunca debes confiar plenamente en la IA. Igual que nunca confiarías completamente en un becario que acabas de conocer.

Al principio, revisa absolutamente todo. Con el tiempo, desarrollarás un instinto para detectar cuándo se está desviando. Reconocerás los patrones. Sabrás cuándo iniciar una conversación nueva porque la actual se ha ido por las ramas.

Pero incluso después de meses usándola diariamente, sigo revisando su trabajo. Sigo cuestionándola. Sigo exigiéndole que cite fuentes y explique su razonamiento.

Lo fundamental es que, incluso con toda esa comprobación, sigue siendo mucho más rápido que hacerlo todo manualmente. Muchísimo más rápido.

Aquí es donde la IA ha transformado genuinamente mi forma de trabajar. La utilizo constantemente para cinco cosas principales.

Investigación online: de días a minutos

Me encanta la IA para esto. Puedo pedirle que investigue una marca online: qué dice la gente, qué preguntas tienen, qué les gusta y qué les frustra. Luego hacer lo mismo con competidores y comparar.

Esto me habría llevado días de rastrear redes sociales y sitios de reseñas. Ahora me lleva minutos.

Hace poco lo hice para un cliente de comercio electrónico. Quería entender qué molestaba a la gente sobre la marca y qué les encantaba. Obtuve insights detallados que configuraron toda la estrategia de optimización de conversión. Todo con un solo prompt.

Análisis de entrevistas y encuestas

Solía evitar las preguntas abiertas en encuestas. Eran un auténtico engorro de revisar. Ahora las uso constantemente porque la IA puede analizar cientos de respuestas de texto en segundos.

Para las entrevistas, subo las transcripciones y le pido que identifique temas recurrentes, preguntas y solicitudes. Siempre hago que cite directamente de las transcripciones para poder verificar que no se está inventando nada.

La calidad es buena. Realmente buena. Siempre que le des instrucciones claras sobre lo que quieres.

Dar sentido a los datos

Soy malísimo con las hojas de cálculo. Ponme delante de una persona y la entenderé. Ponme delante de datos y se me nubla la vista.

La IA ha cambiado eso completamente. Subo hojas de cálculo a ChatGPT y simplemente hago preguntas: «¿Qué patrones ves?» «¿Puedes reformatear esto?» «Muéstrame estos datos de otra manera».

Microsoft Clarity ahora tiene Copilot integrado, así que puedes hacerle preguntas sobre tus datos de analítica. Triple Whale hace lo mismo para sitios de comercio electrónico. Estas herramientas son revolucionarias si luchas con los datos como yo.

Proyectos de investigación: tu compañero de trabajo con memoria perfecta

Esta es probablemente mi técnica favorita. En ChatGPT y Claude puedes crear proyectos. En otras herramientas se llaman espacios. Piensa en ellos como carpetas autocontenidas donde todo lo que metes está disponible para cada conversación en ese proyecto.

Cuando empiezo a trabajar con un cliente nuevo, creo un proyecto y meto todo dentro. Investigación de usuarios antigua. Personas. Resultados de encuestas. Transcripciones de entrevistas. Documentación. Información de contexto. Copy del sitio. Cualquier cosa que encuentre.

Luego le doy instrucciones personalizadas. Esta es una que uso para mi propio negocio:

Actúa como consultor de negocio y experto en estrategia de marketing con buenas habilidades de copywriting. Tu rol es ayudarme a definir el futuro de mi negocio de consultoría UX y articularlo mejor, especialmente a través de mi web. Cuando te pida ayuda, haz preguntas para mejorar tus respuestas y cuestiona mis suposiciones cuando sea apropiado.

Incluso he subido un consejo de asesores virtual (personas que desearía tener en mi consejo) y le he pedido a la IA que investigue cómo piensan y responda como lo harían ellos.

Ahora tengo este proyecto que lo sabe todo sobre mi negocio. Puedo hacerle preguntas. Pedirle que revise mi trabajo. Que cuestione mi forma de pensar. Es como tener un compañero de trabajo que nunca se cansa y tiene una memoria perfecta.

Hago esto para cada proyecto de cliente ahora. Es invaluable.

Crear personas que realmente sirvan

La IA ha revitalizado mi interés en las personas. Había perdido un poco la fe en ellas. Llevaban demasiado tiempo crear, y los clientes siempre decían que ya tenían personas de marketing y no querían pagar para hacerlas de nuevo.

Ahora puedo crear lo que llamo personas funcionales. Personas que son realmente útiles para quienes trabajan en UX. No paja de marketing sobre qué marcas les gustan, sino información real sobre qué preguntas tienen y qué tareas intentan completar.

Subo toda mi investigación a un proyecto y digo:

Actúa como investigador de usuarios. Crea una persona para [tipo de audiencia]. Para esta persona, investiga la siguiente información: preguntas que tienen, tareas que quieren completar, objetivos, estados mentales, influencias y métricas de éxito. Es vital que los seis criterios se aborden en profundidad y con igual vigor.

El resultado es realmente bueno. Detallado. Útil. Basado en datos reales en lugar de sacado de la nada.

Aquí va mi desafío para quien piense que las personas generadas por IA son de alguna forma falsas: ¿Qué hace pensar que tus personas son mucho mejores? Toda persona es una historia de un usuario hipotético. Tú también haces juicios de valor cuando creas personas. Al menos la IA puede procesar mucha más información que tú y es brillante en reconocimiento de patrones.

Mi única preocupación es que depender demasiado de la IA podría desconectarnos de los usuarios reales. Todavía necesitamos hablar con la gente. Todavía necesitamos esa empatía. Pero como herramienta para sintetizar investigación y crear puntos de referencia, es excelente.

Empecemos con una advertencia. La IA no está lista para producción. Todavía no. Al menos no para el tipo de trabajo con clientes que yo hago.

Tres razones:

1. Es lenta si quieres algo específico o complicado.
2. Puede ser frustrante porque se acerca pero no llega del todo.
3. Y la calidad a menudo es inferior. Código sin pulir, decisiones de diseño cuestionables, ese tipo de cosas.

Pero eso no significa que no sea útil. Absolutamente lo es. Solo que no para trabajo final de producción.

Prototipos funcionales

Si no te preocupa demasiado ajustarte a un diseño específico, la IA puede prototipar funcionalidad rápidamente de formas que son difíciles de igualar en Figma. Porque Figma es terrible para prototipar funcionalidad. Ni siquiera puedes crear un campo de formulario activo en un prototipo de Figma. Es lo que más hace la gente online aparte de hacer clic en enlaces, y no puedes probarlo.

Herramientas como Relume y Bolt pueden crear mockups funcionales rápidos que muestran aproximadamente cómo funcionan las cosas. Son geniales para no diseñadores que solo necesitan montar un prototipo rápidamente. Para diseñadores, pueden ser útiles para mostrar a los desarrolladores cómo quieres que funcione algo.

Pero puedes pasarte siglos intentando que pongan un menú hamburguesa en el lado derecho de la pantalla. Así que úsalas para iteración rápida, no para diseño pixel-perfect.

Pequeñas tareas de programación

Uso la IA constantemente para trabajo de código pequeño y de bajo riesgo. Ya no soy desarrollador. Solía serlo, cuando los dinosaurios caminaban por la tierra, pero no desde hace años.

La IA me permite crear las pequeñas herramientas que necesito. Una calculadora que calcula el ROI de mi trabajo UX. Una app para ejecutar análisis de top tasks. Trozos de JavaScript para ocultar elementos en una página. Plugins de WordPress para actualizar fechas automáticamente.

Justo antes de dar mi taller sobre este tema, necesitaba una herramienta para crear invitaciones de calendario para múltiples eventos. Todos los servicios online querían 16€ al mes. Le pedí a ChatGPT que me construyera una. Un prompt. Funcionó. Tenía un aspecto horrible, pero no me importaba. Hacía lo que necesitaba.

Si eres desarrollador, deberías estar usando ya herramientas como Cursor. Son invaluables para programar en pareja con IA. Pero si no eres desarrollador, quédate con Claude o Bolt para herramientas rápidas desechables.

Revisar servicios existentes

Hay algunas herramientas geniales para obtener feedback rápido sobre webs existentes cuando el presupuesto y el tiempo son ajustados.

Si necesitas realizar una auditoría UX, Wevo Pulse es un excelente punto de partida. Revisa automáticamente un sitio web basándose en personas y proporciona mapas de calor de atención visual, puntuaciones de fricción y recomendaciones específicas de mejora. Genera insights en minutos en lugar de días.

Ahora, dejemos algo claro. Esto no reemplaza que una persona experimentada realice una auditoría UX adecuada. Todavía necesitas esa experiencia humana para entender el contexto, hacer juicios de valor y detectar problemas que la IA podría pasar por alto. Pero como punto de partida para identificar problemas obvios rápidamente, es una herramienta estupenda. Particularmente cuando las restricciones de presupuesto o tiempo significan que una auditoría completa no es posible.

Para sitios de comercio electrónico, Baymard tiene UX Ray, que analiza fallos basándose en su enorme base de datos de investigación de usuarios.

Verificar tus diseños

Attention Insight ha tomado miles de horas de estudios de eye-tracking y ha entrenado IA con ellos para predecir dónde mirará la gente en una página. Tiene entre un 90 y un 96 por ciento de precisión.

Subes una captura de pantalla de tu diseño y te muestra dónde va la atención. Luego puedes jugar con tus imágenes y maquetación para guiar la atención al lugar correcto.

Es genial para lidiar con stakeholders que dicen «La gente no verá eso». Puedes demostrar que sí lo verán. O igualmente, cuando los stakeholders intentan abarrotar la interfaz con demasiadas cosas, puedes mostrarles la atención disparándose por todas partes.

Uso esto constantemente. He aquí un ejemplo real de una compañía de seguros para mascotas. Tenían fotos de un perro, gato y conejo para diferentes tipos de consejos. El perro estaba lejos de la cámara. El gato miraba directamente a la cámara, atrayendo toda la atención. El conejo estaba medio fuera del encuadre. La mayor parte de la atención iba a la cara del gato.

Lo rediseñé usando imágenes generadas por IA, donde podía controlar exactamente dónde miraba cada animal. Perro mirando a la cámara. Gato mirando a la derecha. Conejo mirando a la izquierda. Toda la atención atraída hacia el centro. Marcó una diferencia masiva.

Crear la imagen perfecta

Uso la IA todo el tiempo para crear imágenes que hacen un trabajo específico. Mis herramientas preferidas son Midjourney y Gemini.

Me gusta Midjourney porque, visualmente, crea imágenes impresionantes. Puedes ajustar el tono y estilo que quieres. La desventaja es que no es muy bueno siguiendo instrucciones específicas.

Así que produzco una imagen en Midjourney que se aproxima, luego la subo a Gemini. Gemini no es tan bueno en estilo visual, pero es mucho mejor siguiendo instrucciones. «Haz que el tipo alcance aquí» o «Añade gafas a esta persona». Puedo conseguir prácticamente exactamente lo que quiero.

La otra cosa que me encanta de Midjourney es que puedes subir una fotografía y decir «Replica este estilo». Esto mantiene la consistencia a lo largo de un sitio web. Tengo una imagen maestra que uso como referencia para todas las imágenes de mi sitio para mantener el estilo consistente.

La mayoría de los clientes te dan textos terribles. Nuestro trabajo es mejorar la experiencia de usuario o la tasa de conversión, y todo lo que hacemos queda completamente socavado por los malos textos.

He dejado completamente de pedir textos a los clientes desde que llegó la IA. Este es mi proceso.

Construir todo alrededor de preguntas

Una vez que tengo mi arquitectura de información, hago que la IA genere una lista masiva de preguntas que harán los usuarios. Luego ejecuto un análisis de top tasks donde la gente vota qué preguntas importan más.

Asigno esas preguntas a páginas del sitio. Cada página obtiene una lista de las preguntas que necesita responder.

Obtener respuestas en viñetas de los stakeholders

Pongo en marcha el sistema de gestión de contenidos con un tema realmente básico. Solo HTML con formato muy básico. Repaso cada página y asigno las preguntas.

Luego voy a mis clientes y les digo: «No quiero que escribáis textos. Solo revisad cada página y responded con viñetas a las preguntas. Si la respuesta existe en el sitio antiguo, copiad y pegad algo de texto o enlazadlo. Pero solo viñetas».

Ese es su trabajo. Prácticamente.

Deja que la IA redacte el texto

Ahora tomo el control. Alimento a ChatGPT con las preguntas y viñetas y digo:

Actúa como redactor online. Escribe texto para una página web que responda a la pregunta [pregunta]. Usa las siguientes viñetas para responder esa pregunta: [viñetas]. Usa las siguientes directrices: Apunta a un nivel de lectura de secundaria o inferior. Las frases deben ser cortas. Usa lenguaje sencillo. Evita la jerga. Dirígete al lector como «tú». Dirígete al escritor como «nosotros». Asegúrate de que el tono sea amigable, cercano y tranquilizador. El objetivo es [objetivo]. Reflexiona profundamente sobre tu enfoque. Crea una rúbrica e itera hasta que el texto sea excelente. Solo entonces, genera el resultado.

A menudo subo también una guía de estilo completa, con detalles sobre cómo quiero que esté escrito.

El resultado es genuinamente bueno. Como primer borrador, es excelente. Mucho mejor de lo que me darían la mayoría de los stakeholders.

Los stakeholders revisan y dan feedback

Eso va a la web, y los stakeholders pueden comentar sobre ello. Una vez que recibo su feedback, llevo el texto original y todos sus comentarios de vuelta a ChatGPT y digo: «Reescribe usando estos comentarios».

Trabajo hecho.

Lo genial de este enfoque es que incluso si los stakeholders hacen muchos cambios, están haciendo cambios sobre una buena base. La calidad general sigue saliendo mejor que si empezaran con una hoja en blanco.

También hace que las cosas vayan más suaves porque no estás criticando su contenido, donde se ponen a la defensiva. Están criticando contenido de IA.

Herramientas que ayudan

Si tus stakeholders siguen dándote contenido, Hemingway Editor es brillante. Copias y pegas el texto, y te dice lo legible y escaneable que es. Resalta frases largas y jerga. Puedes usar esto para demostrar a los clientes que su contenido no es buen copy web.

Si pagas por la versión pro, obtienes herramientas de IA que reescribirán el copy para que sea más legible. Es excelente.

Dejemos algo claro. Nada de esto es perfecto. La IA comete errores. Alucina. Produce resultados insípidos si no la presionas lo suficiente. Requiere comprobación y cuestionamiento constantes.

Pero esto es lo que sé después de dos años usando estas cosas diariamente. Me ha hecho más rápido. Me ha hecho mejor. Me ha liberado para hacer más pensamiento estratégico y menos trabajo rutinario.

Un informe que me habría llevado cinco días ahora me lleva tres horas. Eso no es una exageración. Eso es real.

En general, la IA probablemente me da un incremento del 25 al 33 por ciento en lo que puedo hacer. Eso es significativo.

Tu valor como profesional UX reside en tus ideas, tus preguntas y tu pensamiento. No en tu capacidad para usar Figma. No en tu capacidad para revisar transcripciones manualmente. No en tu capacidad para escribir informes desde cero.

La IA no puede innovar. No puede hacer saltos creativos. No puede saber si su resultado es bueno. No puede entender qué significa ser humano.

Ahí es donde entras tú. Ahí es donde siempre entrarás.

No intentes aprenderlo todo de golpe. Simplemente pregúntate a lo largo del día: ¿Podría hacer esto con IA? Pruébalo. Mira qué pasa. Revisa todo dos veces. Aprende qué funciona y qué no.

Trátala como un becario entusiasta sin experiencia vital. Dale instrucciones claras. Revisa su trabajo. Haz que lo intente de nuevo. Cuestiónala. Presiónala más.

Y recuerda, no va a quitarte tu trabajo. Va a cambiarlo. Para mejor, creo. Siempre que aprendamos a trabajar con ella en lugar de contra ella.

La revolución de la IA en UX no se trata de reemplazar profesionales. Se trata de amplificar nuestras capacidades, de liberarnos de las tareas más tediosas para que podamos centrarnos en lo que realmente importa: pensar estratégicamente, resolver problemas complejos y crear experiencias excepcionales para los usuarios.

El futuro del UX no es humano versus IA. Es humano más IA, trabajando juntos para conseguir más haciendo menos.

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