Cómo utilizar ChatGPT al trabajar en la documentación de design systems

6 may 2024

Cómo utilizar ChatGPT al trabajar en la documentación de design systems

6 may 2024

Cómo utilizar ChatGPT al trabajar en la documentación de design systems

6 may 2024

El mes pasado tuve la oportunidad de asistir al CSS Day en Ámsterdam, un evento de dos días dividido entre un «día de la interfaz de usuario» centrado en la intersección del diseño y el desarrollo y un «día del CSS», con ponentes que trataron en profundidad temas técnicos del CSS. Las charlas fueron tan diversas como los antecedentes de los propios ponentes, pero hubo un hilo conductor: En esta era de rápidos cambios, ¿estamos preparados, como responsables de producto, para diseñar para la automatización, el aprendizaje automático y la IA?


¿Qué significa la automatización para los diseñadores?


Es difícil trabajar en un equipo de producto que no haya automatizado alguna parte de su flujo de trabajo en nombre de la productividad. Si las máquinas pueden encargarse de las tareas repetitivas y del trabajo pesado, los diseñadores pueden centrarse en hacer un trabajo más significativo. Pero, ¿cómo afecta esto a la forma en que utilizamos el trabajo que crean las máquinas?

Josh Clark, fundador del estudio de diseño Big Medium, provocó al público con esta misma pregunta durante su charla «La inteligencia artificial es tu nuevo material de diseño». Algunos de los avances más impresionantes de la tecnología reciente son cosas como el reconocimiento facial, el texto predictivo y la búsqueda de imágenes, todas ellas impulsadas por el aprendizaje automático. Pero es importante recordar que todas estas tecnologías siguen basándose en código. La ventaja es que hay menos margen de error. No hay emociones, expectativas o sentimientos reales que se interpongan en el trabajo para el que fueron diseñadas.

Sin embargo, como humanos, asumimos que cuando el reconocimiento facial falla, todo el proceso es inherentemente defectuoso. Pero, ¿lo era realmente?

Según Josh, eso es lo más fundamental que hay que entender cuando se trata de máquinas. No cumplir nuestras expectativas humanas no convierte automáticamente a la tecnología en un fracaso. Estas cosas se construyeron, por definición, sobre la lógica, lo que plantea la pregunta: ¿Puede la solución de un robot estar realmente equivocada?

El objetivo de introducir el aprendizaje automático en nuestros productos nunca ha sido que hagan todo el trabajo. Por el contrario, los algoritmos y las soluciones basadas en la lógica sólo deben proporcionar a los humanos una mejor comprensión para que podamos llegar a mejores soluciones, más rápidamente.

Esta comprensión fundamental de nuestros usuarios es lo que realmente nos ayuda a crear mejores productos. Puede que sea un ejemplo sencillo, pero si un ordenador puede averiguar cómo caminar por sí solo, quizá sea hora de empezar a investigar por qué y cómo se formaron estas soluciones.


¿Cómo diseñamos para un futuro desconocido?


Jared Spool, cofundador del IUE, pregunta: «¿Qué fue lo más importante que aprendiste ayer y cómo influirá en lo que hagas en el futuro?».

Como diseñadores e investigadores, siempre tenemos que pensar en cómo diseñar productos para el futuro, al tiempo que satisfacemos las exigencias del diseño actual. Es mucho pedir, sobre todo cuando las cosas van tan deprisa como en la última década.

Para empezar, Jared aboga por echar la vista atrás y ver cómo han cambiado ya nuestros procesos de diseño.

¿Recuerdas cuando UX/UI no era una prioridad para muchas empresas? Como consultor en una época en la que Internet aún no había llegado al mercado de masas, Jared fue capaz de dirigir muchas empresas hacia una mentalidad que tenía en cuenta la experiencia del usuario de un producto.

Pero esto también nos permite obtener información sobre cómo la UX y la UI se han visto a lo largo de los años, lo que podría darnos una mejor idea de cómo se verán estos conceptos en el futuro. Jared describe un término llamado «El punto de inflexión UX», con grandes pasos prácticos sobre cómo llegar allí.

En el pasado, los diseñadores tenían que luchar por un sitio en la mesa. Si hoy en día no están empezando desde un lugar de abogar por la experiencia del usuario (como lo fueron hace 10 años), es probable que no están empezando en ese punto de inflexión. Como resultado, los diseñadores todavía tienen que asegurarse de que el papel de UX madura dentro de la empresa, así como la comprensión de lo que hace UX importante. Cuando una organización alcanza la última etapa y adopta plenamente el diseño de UX en todas las actividades de la empresa, ha alcanzado plenamente el punto de inflexión de la UX.


¿Diseñamos para los usuarios o para nosotros mismos?


La gente no siempre sabe lo que quiere, aunque crea que sí. Como dice Joe Leech, psicólogo especializado en UX: «La gente quiere más opciones, pero no sabe manejarlas».

Entonces, ¿cómo diseñamos para nuestros usuarios si éstos no siempre nos dicen la verdad? Esta es una de las preguntas más importantes, y algo que la investigación exhaustiva de UX nos ayuda a conseguir.

En la década de 2000, los psicólogos Sheena Iyengar y Mark Lepper realizaron un estudio sobre las elecciones de los consumidores. Fueron a un supermercado local y dieron instrucciones a la tienda para que sólo vendiera 6 variedades de mermelada una semana, y 30 variedades la semana siguiente.

Realizaron un estudio sobre la cantidad de mermelada vendida y, para sorpresa de todos, se vendió más mermelada la semana en la que sólo había 6 variedades. Pero, curiosamente, cuando se preguntó a los consumidores qué semana preferían más, respondieron que la que tenía 30 opciones.

Utilizando esta analogía, Joe expone un argumento difícil de rebatir: «Un diseñador que no entienda de psicología tendrá más éxito que un arquitecto que no entienda de física».

La investigación de usuarios, y una amplia variedad de ella, ayuda a los equipos a acercarse lo más posible a la raíz de las necesidades de un usuario, por encima de sus deseos. Estudiar las respuestas a mayor escala es más trabajo, pero ayuda a sentar las bases de la verdadera UX.

El mes pasado tuve la oportunidad de asistir al CSS Day en Ámsterdam, un evento de dos días dividido entre un «día de la interfaz de usuario» centrado en la intersección del diseño y el desarrollo y un «día del CSS», con ponentes que trataron en profundidad temas técnicos del CSS. Las charlas fueron tan diversas como los antecedentes de los propios ponentes, pero hubo un hilo conductor: En esta era de rápidos cambios, ¿estamos preparados, como responsables de producto, para diseñar para la automatización, el aprendizaje automático y la IA?


¿Qué significa la automatización para los diseñadores?


Es difícil trabajar en un equipo de producto que no haya automatizado alguna parte de su flujo de trabajo en nombre de la productividad. Si las máquinas pueden encargarse de las tareas repetitivas y del trabajo pesado, los diseñadores pueden centrarse en hacer un trabajo más significativo. Pero, ¿cómo afecta esto a la forma en que utilizamos el trabajo que crean las máquinas?

Josh Clark, fundador del estudio de diseño Big Medium, provocó al público con esta misma pregunta durante su charla «La inteligencia artificial es tu nuevo material de diseño». Algunos de los avances más impresionantes de la tecnología reciente son cosas como el reconocimiento facial, el texto predictivo y la búsqueda de imágenes, todas ellas impulsadas por el aprendizaje automático. Pero es importante recordar que todas estas tecnologías siguen basándose en código. La ventaja es que hay menos margen de error. No hay emociones, expectativas o sentimientos reales que se interpongan en el trabajo para el que fueron diseñadas.

Sin embargo, como humanos, asumimos que cuando el reconocimiento facial falla, todo el proceso es inherentemente defectuoso. Pero, ¿lo era realmente?

Según Josh, eso es lo más fundamental que hay que entender cuando se trata de máquinas. No cumplir nuestras expectativas humanas no convierte automáticamente a la tecnología en un fracaso. Estas cosas se construyeron, por definición, sobre la lógica, lo que plantea la pregunta: ¿Puede la solución de un robot estar realmente equivocada?

El objetivo de introducir el aprendizaje automático en nuestros productos nunca ha sido que hagan todo el trabajo. Por el contrario, los algoritmos y las soluciones basadas en la lógica sólo deben proporcionar a los humanos una mejor comprensión para que podamos llegar a mejores soluciones, más rápidamente.

Esta comprensión fundamental de nuestros usuarios es lo que realmente nos ayuda a crear mejores productos. Puede que sea un ejemplo sencillo, pero si un ordenador puede averiguar cómo caminar por sí solo, quizá sea hora de empezar a investigar por qué y cómo se formaron estas soluciones.


¿Cómo diseñamos para un futuro desconocido?


Jared Spool, cofundador del IUE, pregunta: «¿Qué fue lo más importante que aprendiste ayer y cómo influirá en lo que hagas en el futuro?».

Como diseñadores e investigadores, siempre tenemos que pensar en cómo diseñar productos para el futuro, al tiempo que satisfacemos las exigencias del diseño actual. Es mucho pedir, sobre todo cuando las cosas van tan deprisa como en la última década.

Para empezar, Jared aboga por echar la vista atrás y ver cómo han cambiado ya nuestros procesos de diseño.

¿Recuerdas cuando UX/UI no era una prioridad para muchas empresas? Como consultor en una época en la que Internet aún no había llegado al mercado de masas, Jared fue capaz de dirigir muchas empresas hacia una mentalidad que tenía en cuenta la experiencia del usuario de un producto.

Pero esto también nos permite obtener información sobre cómo la UX y la UI se han visto a lo largo de los años, lo que podría darnos una mejor idea de cómo se verán estos conceptos en el futuro. Jared describe un término llamado «El punto de inflexión UX», con grandes pasos prácticos sobre cómo llegar allí.

En el pasado, los diseñadores tenían que luchar por un sitio en la mesa. Si hoy en día no están empezando desde un lugar de abogar por la experiencia del usuario (como lo fueron hace 10 años), es probable que no están empezando en ese punto de inflexión. Como resultado, los diseñadores todavía tienen que asegurarse de que el papel de UX madura dentro de la empresa, así como la comprensión de lo que hace UX importante. Cuando una organización alcanza la última etapa y adopta plenamente el diseño de UX en todas las actividades de la empresa, ha alcanzado plenamente el punto de inflexión de la UX.


¿Diseñamos para los usuarios o para nosotros mismos?


La gente no siempre sabe lo que quiere, aunque crea que sí. Como dice Joe Leech, psicólogo especializado en UX: «La gente quiere más opciones, pero no sabe manejarlas».

Entonces, ¿cómo diseñamos para nuestros usuarios si éstos no siempre nos dicen la verdad? Esta es una de las preguntas más importantes, y algo que la investigación exhaustiva de UX nos ayuda a conseguir.

En la década de 2000, los psicólogos Sheena Iyengar y Mark Lepper realizaron un estudio sobre las elecciones de los consumidores. Fueron a un supermercado local y dieron instrucciones a la tienda para que sólo vendiera 6 variedades de mermelada una semana, y 30 variedades la semana siguiente.

Realizaron un estudio sobre la cantidad de mermelada vendida y, para sorpresa de todos, se vendió más mermelada la semana en la que sólo había 6 variedades. Pero, curiosamente, cuando se preguntó a los consumidores qué semana preferían más, respondieron que la que tenía 30 opciones.

Utilizando esta analogía, Joe expone un argumento difícil de rebatir: «Un diseñador que no entienda de psicología tendrá más éxito que un arquitecto que no entienda de física».

La investigación de usuarios, y una amplia variedad de ella, ayuda a los equipos a acercarse lo más posible a la raíz de las necesidades de un usuario, por encima de sus deseos. Estudiar las respuestas a mayor escala es más trabajo, pero ayuda a sentar las bases de la verdadera UX.

El mes pasado tuve la oportunidad de asistir al CSS Day en Ámsterdam, un evento de dos días dividido entre un «día de la interfaz de usuario» centrado en la intersección del diseño y el desarrollo y un «día del CSS», con ponentes que trataron en profundidad temas técnicos del CSS. Las charlas fueron tan diversas como los antecedentes de los propios ponentes, pero hubo un hilo conductor: En esta era de rápidos cambios, ¿estamos preparados, como responsables de producto, para diseñar para la automatización, el aprendizaje automático y la IA?


¿Qué significa la automatización para los diseñadores?


Es difícil trabajar en un equipo de producto que no haya automatizado alguna parte de su flujo de trabajo en nombre de la productividad. Si las máquinas pueden encargarse de las tareas repetitivas y del trabajo pesado, los diseñadores pueden centrarse en hacer un trabajo más significativo. Pero, ¿cómo afecta esto a la forma en que utilizamos el trabajo que crean las máquinas?

Josh Clark, fundador del estudio de diseño Big Medium, provocó al público con esta misma pregunta durante su charla «La inteligencia artificial es tu nuevo material de diseño». Algunos de los avances más impresionantes de la tecnología reciente son cosas como el reconocimiento facial, el texto predictivo y la búsqueda de imágenes, todas ellas impulsadas por el aprendizaje automático. Pero es importante recordar que todas estas tecnologías siguen basándose en código. La ventaja es que hay menos margen de error. No hay emociones, expectativas o sentimientos reales que se interpongan en el trabajo para el que fueron diseñadas.

Sin embargo, como humanos, asumimos que cuando el reconocimiento facial falla, todo el proceso es inherentemente defectuoso. Pero, ¿lo era realmente?

Según Josh, eso es lo más fundamental que hay que entender cuando se trata de máquinas. No cumplir nuestras expectativas humanas no convierte automáticamente a la tecnología en un fracaso. Estas cosas se construyeron, por definición, sobre la lógica, lo que plantea la pregunta: ¿Puede la solución de un robot estar realmente equivocada?

El objetivo de introducir el aprendizaje automático en nuestros productos nunca ha sido que hagan todo el trabajo. Por el contrario, los algoritmos y las soluciones basadas en la lógica sólo deben proporcionar a los humanos una mejor comprensión para que podamos llegar a mejores soluciones, más rápidamente.

Esta comprensión fundamental de nuestros usuarios es lo que realmente nos ayuda a crear mejores productos. Puede que sea un ejemplo sencillo, pero si un ordenador puede averiguar cómo caminar por sí solo, quizá sea hora de empezar a investigar por qué y cómo se formaron estas soluciones.


¿Cómo diseñamos para un futuro desconocido?


Jared Spool, cofundador del IUE, pregunta: «¿Qué fue lo más importante que aprendiste ayer y cómo influirá en lo que hagas en el futuro?».

Como diseñadores e investigadores, siempre tenemos que pensar en cómo diseñar productos para el futuro, al tiempo que satisfacemos las exigencias del diseño actual. Es mucho pedir, sobre todo cuando las cosas van tan deprisa como en la última década.

Para empezar, Jared aboga por echar la vista atrás y ver cómo han cambiado ya nuestros procesos de diseño.

¿Recuerdas cuando UX/UI no era una prioridad para muchas empresas? Como consultor en una época en la que Internet aún no había llegado al mercado de masas, Jared fue capaz de dirigir muchas empresas hacia una mentalidad que tenía en cuenta la experiencia del usuario de un producto.

Pero esto también nos permite obtener información sobre cómo la UX y la UI se han visto a lo largo de los años, lo que podría darnos una mejor idea de cómo se verán estos conceptos en el futuro. Jared describe un término llamado «El punto de inflexión UX», con grandes pasos prácticos sobre cómo llegar allí.

En el pasado, los diseñadores tenían que luchar por un sitio en la mesa. Si hoy en día no están empezando desde un lugar de abogar por la experiencia del usuario (como lo fueron hace 10 años), es probable que no están empezando en ese punto de inflexión. Como resultado, los diseñadores todavía tienen que asegurarse de que el papel de UX madura dentro de la empresa, así como la comprensión de lo que hace UX importante. Cuando una organización alcanza la última etapa y adopta plenamente el diseño de UX en todas las actividades de la empresa, ha alcanzado plenamente el punto de inflexión de la UX.


¿Diseñamos para los usuarios o para nosotros mismos?


La gente no siempre sabe lo que quiere, aunque crea que sí. Como dice Joe Leech, psicólogo especializado en UX: «La gente quiere más opciones, pero no sabe manejarlas».

Entonces, ¿cómo diseñamos para nuestros usuarios si éstos no siempre nos dicen la verdad? Esta es una de las preguntas más importantes, y algo que la investigación exhaustiva de UX nos ayuda a conseguir.

En la década de 2000, los psicólogos Sheena Iyengar y Mark Lepper realizaron un estudio sobre las elecciones de los consumidores. Fueron a un supermercado local y dieron instrucciones a la tienda para que sólo vendiera 6 variedades de mermelada una semana, y 30 variedades la semana siguiente.

Realizaron un estudio sobre la cantidad de mermelada vendida y, para sorpresa de todos, se vendió más mermelada la semana en la que sólo había 6 variedades. Pero, curiosamente, cuando se preguntó a los consumidores qué semana preferían más, respondieron que la que tenía 30 opciones.

Utilizando esta analogía, Joe expone un argumento difícil de rebatir: «Un diseñador que no entienda de psicología tendrá más éxito que un arquitecto que no entienda de física».

La investigación de usuarios, y una amplia variedad de ella, ayuda a los equipos a acercarse lo más posible a la raíz de las necesidades de un usuario, por encima de sus deseos. Estudiar las respuestas a mayor escala es más trabajo, pero ayuda a sentar las bases de la verdadera UX.

pereznavarro

© 2024 All rights reserved

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