La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que interactuamos con la tecnología, pero ¿qué esperan realmente los usuarios de los agentes de IA? Un equipo de investigadores de Apple se propuso responder a esta pregunta en el estudio titulado “Mapeando el espacio de diseño de la experiencia de usuario para agentes de uso de ordenadores”.
El trabajo, dividido en dos fases, analiza tanto los patrones de diseño actuales como las reacciones de usuarios reales en escenarios simulados. Los hallazgos ofrecen una guía valiosa para diseñadores y desarrolladores que buscan integrar agentes de IA en aplicaciones cotidianas.
El estudio concluye que los agentes de IA deben encontrar un equilibrio entre autonomía y transparencia, ofreciendo independencia en tareas rutinarias para evitar sobrecargar al usuario, garantizando visibilidad y control en escenarios críticos donde las decisiones tienen consecuencias directas, y mostrando adaptabilidad según el contexto, diferenciando entre situaciones de exploración y la ejecución de tareas familiares.
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Fase 1: Taxonomía de la experiencia de usuario
- Los investigadores analizaron nueve agentes de escritorio, móvil y web, incluyendo Claude, Adepto, Operador OpenAI, Alice, Magentic-UI, UI-TARS, Proyecto Mariner, TaxyAI y AutoGLM.
- Tras entrevistas con ocho profesionales de UX e IA, construyeron una taxonomía con cuatro categorías principales:
- Consulta de usuario: cómo introducen los comandos.
- Explicabilidad de las actividades del agente: qué información se presenta sobre las acciones.
- Control de usuario: cómo intervenir en la ejecución.
- Modelo mental y expectativas: cómo ayudar a comprender las capacidades del agente.
- Este marco abarca desde la presentación de planes hasta la comunicación de errores y la posibilidad de intervención.
Fase 2: Experimento con el método ‘El Mago de Oz’
- En esta fase, 20 usuarios interactuaron con un supuesto agente de IA en tareas de alquiler vacacional y compras online.
- En realidad, un investigador simulaba las acciones del agente, permitiendo observar las reacciones de los participantes ante errores intencionados o decisiones ambiguas.
- Los hallazgos clave fueron:
- Los usuarios quieren visibilidad sobre lo que hace el agente, pero sin microgestionar cada paso.
- Prefieren más transparencia y confirmaciones cuando la interfaz es desconocida.
- Exigen mayor control en acciones con consecuencias reales (compras, cambios de datos, contactos).
- La confianza se rompe rápidamente cuando el agente hace suposiciones o errores silenciosos.
- Ante elecciones ambiguas, los usuarios esperan que el agente pause y pida aclaraciones, en lugar de decidir por sí mismo.
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