En los últimos años, el avance de la inteligencia artificial generativa, en iniciativas como ChatGPT y más recientemente DeepSeek, ha popularizado una nueva forma de uso de los sistemas computacionales por parte de las personas. Cada vez más, el procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP, por sus siglas en inglés) ocupa más espacios en áreas como la salud, la educación y los servicios. Pero, a medida que los chatbots se vuelven más frecuentes en nuestras pantallas, los desafíos técnicos en su desarrollo enfrentan cuestiones cada vez más complejas: ¿cómo validar la utilidad de este modo de interacción en un proyecto? ¿Cómo asegurar la fidelidad de la información buscada? Estas son algunas de las preguntas que surgen. Se hace más evidente cada día que trazar relaciones entre las necesidades humanas, las expectativas de las personas y las exigencias técnicas no es algo trivial.
Este texto presenta el argumento de que, a pesar de tener una historia en la investigación y desarrollo de la computación, las prácticas de diseño asumen un papel fundamental en el desarrollo de sistemas que hacen uso del procesamiento de lenguaje natural en interfaces conversacionales. Ofrece una visión que conecta la tecnología con el significado, colocando a las personas y sus comunidades en el centro del proyecto.
Como punto de partida para entender el papel de quien actúa como diseñador, volvamos a lo básico y exploremos dos formas complementarias de pensar sobre la información: la visión cuantitativa de Claude Shannon y la visión relacional de Gregory Bateson.
Dos conceptos de información: ingeniería y antropología
La visión de Shannon (Ingeniería y Computación):
Claude Shannon definió la información como la reducción de la incertidumbre, centrándose en la cantidad de datos que pueden transmitirse de manera eficiente y precisa. Su enfoque es esencial para el desarrollo técnico no solo de los chatbots, sino de todos los sistemas computacionales hasta ahora, que dependen de modelos matemáticos y estadísticos para procesar datos, en nuestro caso, el lenguaje natural, optimizar respuestas y operar de manera confiable.
La visión de Bateson (Diseño y Significado):
Gregory Bateson, por otro lado, definió la información como "una diferencia que hace una diferencia", destacando el impacto relacional y contextual de la información. Para Bateson, la información es significativa solo cuando se percibe dentro de un sistema, es decir, para nuestro entendimiento en este texto, cuando tiene sentido en el contexto humano y social (en términos más amplios, que no abordaremos aquí, también aplicaba el concepto a la comunicación, psicología social y biología).
Estas dos visiones, dos entendimientos del mundo, aportan las herramientas que representan la complementariedad necesaria en proyectos de chatbots: mientras Shannon fundamenta la infraestructura técnica, Bateson nos recuerda que la interacción debe promover la transformación en el contexto humano.
La conexión entre personas y tecnología
Un chatbot efectivo, entonces, se teje en una trama que tiene lugar en dos dimensiones principales:
Personas:Debe crear experiencias significativas y útiles, respondiendo a las expectativas y necesidades reales de las personas en sus comunidades. Esto implica comprender el contexto humano y social en el que se utilizará, así como las particularidades culturales y emocionales de los usuarios.
Técnica:Debe ser técnicamente robusto, eficiente y escalable. Esto incluye el uso de modelos de inteligencia artificial (IA) adecuados, la optimización del procesamiento de lenguaje natural (PLN) y la capacidad de manejar grandes volúmenes de datos de manera confiable.
El papel del diseñador al tejer esta trama
Dentro de un proyecto, el equipo de diseño es el mediador que teje relaciones entre estas dimensiones, asegurando que el chatbot no solo funcione, sino que también resuene con los usuarios y cumpla con sus necesidades. Aquí se detalla cómo el diseño contribuye en cada etapa del desarrollo:
Investigación y Entendimiento del Contexto:
Los diseñadores investigan profundamente las necesidades de las personas, sus hábitos y expectativas dentro de sus comunidades.
Se realizan entrevistas, mapeos de jornadas y análisis de usuarios para comprender qué es realmente importante para el público objetivo.
Esta fase está influenciada por la visión relacional de Gregory Bateson, donde la información es "una diferencia que hace una diferencia" en el contexto humano.
Colaboración con Ingenieros y Científicos de Datos:
Los diseñadores trabajan junto con ingenieros y científicos para seleccionar los modelos de IA más adecuados, ya sean generativos o no.
Aquí se aplica la visión cuantitativa de Claude Shannon, que se enfoca en la eficiencia y precisión en la transmisión de datos.
El diseño asegura que la tecnología elegida esté alineada con la experiencia deseada y las necesidades humanas.
Creación de Interacciones Significativas:
Mientras los ingenieros optimizan los modelos técnicos, los diseñadores se aseguran de que el chatbot se comunique de manera clara, empática y contextualizada.
Esto incluye el diseño de flujos de conversación, tono de voz y respuestas que generen confianza y satisfacción en los usuarios.
Iteración y Mejora Continua:
Los diseñadores promueven ciclos de pruebas con usuarios reales, identificando áreas de mejora y ajustando el chatbot para que sea más efectivo.
Esta fase asegura que el chatbot no solo funcione técnicamente, sino que también genere resultados positivos para los usuarios.
Por qué el enfoque multidimensional es crucial
Muchos proyectos de chatbots fracasan porque se centran exclusivamente en los desafíos tecnológicos, descuidando la experiencia humana. Un enfoque de diseño integrado garantiza que el chatbot:
Aborde problemas reales, creando valor para los usuarios.
Responda a las nuances culturales y sociales del público objetivo.
Sea ético y responsable, actuando dentro de las necesidades humanas y las posibilidades tecnológicas.
Conclusión: El futuro de los chatbots está en la colaboración
El desarrollo de chatbots no es solo un desafío técnico, sino también una oportunidad para crear experiencias que transformen la vida de las personas. Al entender la información no solo como algo que se transmite (Shannon), sino como algo que transforma (Bateson), los equipos multidisciplinarios de diseñadores, ingenieros y científicos pueden crear soluciones que impacten positivamente en las comunidades.
El futuro de los chatbots está en la colaboración y en la comunidad. En el tejido de toda tecnología, las líneas principales son las de las personas y sus necesidades. El diseño, como mediador entre personas y tecnología, asegura que estas líneas estén siempre en el centro del proyecto.
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