Diariamente consumimos noticias u otro tipo de contenido online. Ya sea para aprender algo nuevo, buscar respuestas, entretenernos o simplemente mantenernos informados. Constantemente interactuamos con grandes cantidades de información. Sin embargo, en las generaciones más jóvenes, el formato ha cambiado del texto al vídeo o al audio. A pesar de ello, el consumo de información sigue siendo esencial en nuestras actividades profesionales, académicas y personales.
Hace unas semanas, Peter Smart de la agencia Fantasy, presentó lo que llamó «el futuro de todos los productos digitales», con su concepto de Interfaces generativasEn su introducción, utilizó el sitio web De la NASA para ejemplificar cómo podrían funcionar las experiencias generativas.
Inspirados por Smart, queremos profundizar en este patrón de uso: Explorar + AprenderLas primeras interacciones con la enciclopedia interactiva Encarta cambiaron la experiencia de buscar en páginas estáticas o libros en casa y en la biblioteca; la genialidad de Wikipedia, por otro lado, donde no solo se podía navegar entre temas conectados, sino que también parecía una biblioteca de contenido sin fin. ¿Qué sigue?
Panorama actual
En la actualidad, la mayoría de las experiencias de contenido, como los sitios de noticias o las plataformas centradas en el aprendizaje o la información científica, son en gran medida estáticas. Presentan información que los editores o creadores de contenido han considerado relevante, pero carecen de una personalización significativa. Si bien algunas plataformas han incorporado herramientas de recomendación de contenido relacionadas, estas suelen estar centradas en objetivos comerciales, como atraer a más usuarios. clics o aumentar el tiempo pasado en el sitio.
En el ámbito educativo, plataformas como Khan Academy o Coursera ofrecen cursos en los que los profesores graban vídeos con el contenido y los alumnos consumen la información de forma pasiva. Si bien estas plataformas han añadido funcionalidades como preguntas frecuentes o foros de discusión, la interacción sigue siendo limitada y el proceso de aprendizaje no está totalmente adaptado a las necesidades individuales de cada alumno.
Algunos sitios permiten interacciones básicas a través de robots de chat o sistemas de búsqueda, pero estas funciones suelen ser reactivas y carecen de un contexto profundo, lo que hace que la experiencia sea fragmentada y, en muchos casos, ineficiente.
Una mirada al futuro
Imagina una plataforma educativa o de contenidos que no solo muestre información estática, sino que permita una interacción profunda y personalizada con el contenido. En esta experiencia, podrás hacer preguntas en tiempo real sobre un tema específico, explorar temas relacionados en función de tus intereses y curiosidades personales o incluso solicitar una versión resumida o cambiar el formato del contenido a audio. Además, estas plataformas podrían incluir módulos de inteligencia artificial (IA) que actúen como tutores personales, dando retroalimentación instantánea y evaluando el progreso de cada usuario. La IA podría incluso sugerir nuevos caminos de aprendizaje en función de interacciones anteriores.
Imagine un futuro en el que un estudiante pueda pausar un video y preguntarle a la IA sobre un concepto complejo, recibir una explicación adicional generada en tiempo real en una simulación interactiva para ayudarlo a comprender mejor el tema. O imagine recibir retroalimentación en tiempo real sobre un proyecto práctico, como si estuviera en una sesión de tutoría individual, pero con el beneficio de estar disponible en cualquier momento y en cualquier lugar. Este tipo de experiencias serían valiosas para contenido técnico o especializado, donde los ejemplos y la retroalimentación personalizada pueden marcar la diferencia entre el aprendizaje superficial y la comprensión profunda.
El patrón Explorar + Aprender combina varias innovaciones de UX: genera una experiencia adaptativa y personalizada que transforma la forma en que los usuarios interactúan con el contenido. A continuación, se presentan los principios clave que definen este enfoque:
Descubrimiento inteligente
- Búsqueda y recomendaciones contextualizadas: los sistemas aprenden del comportamiento y las preferencias de los usuarios para ofrecer contenido relevante en tiempo real.
- Agrupación de contenidos: Los temas y materiales se reorganizan según las preguntas o intereses específicos del usuario, creando rutas de aprendizaje únicas.
Presentación adaptativa
- Resúmenes y ampliaciones en tiempo real: el contenido se adapta a las necesidades del usuario, lo que le permite profundizar en áreas de interés o simplificar conceptos complejos.
- Personalización del nivel de dificultad: La plataforma adapta las explicaciones y términos en función de los conocimientos previos del usuario, facilitando un aprendizaje gradual.
Visualizaciones y simulaciones interactivas
- Visualizaciones generadas por IA: las herramientas visuales interactivas ilustran conceptos complejos de forma intuitiva, ayudando a los usuarios a visualizar y comprender información densa.
- Datos en tiempo real: la IA procesa información actualizada y relevante.
Interacción multimodal
- Consultas en lenguaje natural: Los usuarios pueden interactuar con la plataforma a través de texto o voz, haciendo preguntas sobre temas de manera fluida.
- Búsqueda por voz e imágenes: formas más naturales de interactuar, donde los usuarios pueden buscar basándose en imágenes o comandos de voz.
Construcción colaborativa de conocimiento
- Validación en tiempo real: la IA facilita la verificación de datos y la validez de la fuente en tiempo real.
- Contribuciones comunitarias mejoradas: el contenido generado por el usuario es seleccionado por IA, lo que garantiza la relevancia y la calidad de las contribuciones colectivas.
Principios de UX para la exploración de contenido con IA
- Interfaces intuitivas y conversacionales: Diseñadas para que los usuarios puedan explorar y aprender de forma natural, sin barreras técnicas; como si estuvieran teniendo una conversación natural bidireccional con un profesor.
- Credibilidad y transparencia: la IA debe ser transparente en cómo genera y verifica la información.
- Descubrimiento fortuito: promueva la exploración espontánea de temas interesantes para que el contenido sea siempre relevante y útil.
- Adaptabilidad continua: El contenido debe adaptarse al nivel de conocimiento y experiencia del usuario para proporcionar una experiencia personalizada que evolucione con cada interacción.
- Criterios entrenados: La IA no sólo es capaz de conversar sobre los temas enseñados, sino que también debe ser capaz de ofrecer retroalimentación sobre los proyectos que el usuario completa en el curso.
Este enfoque no solo transforma la forma en que interactuamos con el contenido estático, sino que también redefine la forma en que aprendemos y exploramos el conocimiento. Las experiencias de aprendizaje e investigación impulsadas por la IA nos permiten navegar en un mundo de información de una manera más personalizada, interactiva y enriquecedora.