Saltar al contenido principal

Principios de diseño de la IA

En esta página, se describen nuestros principios de diseño para crear experiencias basadas en la IA. Aplicamos estos principios para construir lo que llamamos “sistemas inteligentes”, sistemas que aprovechan diferentes tipos de datos, incluidos históricos, descriptivos, predictivos y generativos, así como la inteligencia artificial para crear momentos inteligentes en la experiencia del usuario.

Nuestros principios en cuanto a la IA son pautas prácticas pensadas en el cliente para todo el ciclo de vida del producto, desde la ideación y el diseño hasta el desarrollo y la priorización. En el panorama cambiante de la IA generativa, estos principios guían las decisiones de productos y experiencias, además de definir lo adecuado para que los sistemas inteligentes sean responsables, intuitivos y efectivos.

Estos principios, basados en la investigación y adaptados a las realidades de los seguros, garantizan la coherencia, reducen riesgos y nos ayudan a crear soluciones en las que nuestros clientes puedan confiar.

Nuestros principios de sistemas inteligentes​

1. Uso responsable y protección del usuario​

Diseñe para el usuario, no para las capacidades.

Ícono de un escudo que protege a un usuario, lo que representa el uso responsable.

Los sistemas de IA son poderosos, pero el poder sin límites es un riesgo. Los usuarios quieren garantías de que los sistemas de IA sean justos, imparciales y seguros. Esperan que supervisemos los daños y los prejuicios, que protejamos sus datos y que fomentemos interacciones reflexivas.

En la práctica:

  • Agregue fricción donde sea necesario. Por ejemplo, requiera que el usuario presione un botón para avanzar, en lugar de dejar que una máquina complete la tarea.
  • Utilice límites para garantizar que las herramientas generativas no sobrepasen la experiencia humana ni propaguen prejuicios o información errónea.
  • Priorice el propósito y la seguridad sobre incorporar IA en todas partes.

2. Transformación, no traducción​

Reimagine el problema, no solo la solución.

Ícono de una mano que toca una cuadrícula y crea una nueva forma abstracta, lo que representa la transformación.

Antes de aplicar la IA a una tarea existente, pregúntese: ¿Cómo se vería esto si no estuviéramos limitados por los flujos de trabajo o suposiciones actuales? Los sistemas inteligentes no son solo actualizaciones. Son oportunidades para remodelar fundamentalmente la forma en que resolvemos problemas.

En la práctica:

  • No utilice la IA para automatizar un formulario, sino para eliminarlo.
  • No se limite a resumir.
  • Pregúntese qué es lo que el usuario realmente necesita saber.
  • Considere dónde la IA puede aportar valor de manera única: asistencia para la toma de decisiones en tiempo real, entrega de información proactiva o asistencia impactante en el momento.

3. Transparencia​

Deje ver la magia y saber que es magia.

Ícono de una lupa sobre una huella dactilar, lo que representa la transparencia.

Los usos de la IA no deben ocultarse. Cuando sucede algo inteligente, los usuarios deben saberlo y entenderlo. Un indicador bien situado puede generar confianza. También invita a la curiosidad.

En la práctica:

  • Use íconos (como una varita mágica) para indicar sugerencias generadas por IA.
  • Resalte claramente cuando una predicción o un resumen provenga de un modelo.
  • Si algo parece hecho por humanos pero no lo es, indíquelo.
  • Deje en claro cuál es la fuente de la información o tarea generada.

4. Explicabilidad​

Ayude a entender lo que el sistema puede (y no puede) hacer, y cómo lo hace.

Ícono de un globo de información y un globo de texto sobre una forma de onda, que representan la explicabilidad.

Si los usuarios no pueden entender un sistema de IA, no lo usarán, o peor aún, serán engañados sin darse cuenta. Es esencial explicar claramente lo que hace el sistema, qué tan confiable es y cuándo no se debe confiar en él.

En la práctica:

  • Ofrezca vistas previas de lo que pueden hacer las características de la IA.
  • Incluya descripciones emergentes o comentarios específicos para el contexto.
  • Haga visibles las limitaciones y utilice un lenguaje sencillo, no jerga de modelos.
  • Explique cómo se generó un resultado en particular.

5. Armonización​

No interrumpa ningún flujo. Mejórelo. Haga sentir que los sistemas inteligentes son aliados.

Ícono de dos corrientes de partículas que fluyen y se entrelazan, lo que representa la armonización.

Los sistemas de IA deben percibirse como extensiones naturales del flujo de trabajo de un usuario, no como interrupciones. Cuando la IA complementa los procesos existentes, en lugar de competir con ellos, más se la adopta.

Proteja a los usuarios del ruido informativo y la fatiga visual permitiéndoles consultar datos de forma conversacional.

En la práctica:

  • Aumente las tareas en lugar de reemplazarlas.
  • Incorpore funciones inteligentes dentro del flujo natural, como generar un resumen a pedido o personalizar sugerencias para que se ajusten a los estilos de trabajo existentes.
  • Haga que las indicaciones visuales y las exenciones de responsabilidad de la IA sean concisas y útiles.
  • Habilite momentos “ayúdame” en los que se pueda consultar el sistema y obtener orientación orientada y práctica.

6. Responsabilidad humana​

Mantenga informado al humano.

Ícono de una mano colocando un bloque encima de una pila, lo que representa la responsabilidad humana.

Los usuarios necesitan sentir que tienen el control. Eso significa tener la última palabra, editar fácilmente los resultados generados por la IA y comprender que la responsabilidad no desaparece solo porque la IA esté involucrada.

En la práctica:

  • Permita que los usuarios editen antes de continuar.
  • Diseñe interfaces que fomenten la revisión y las mejoras.
  • Proporcione orientación sobre las indicaciones e invite a los usuarios a crear con la máquina, no solo a consumir.
  • No complete una tarea sin la supervisión del usuario y sin transparencia.

7. Retroalimentación e iteración​

Diseñe sistemas que aprendan y evolucionen.

Ícono de dos flechas que rodean una esfera, lo que representa la retroalimentación y la iteración.

Los sistemas de IA nunca deben ser estáticos. Los bucles de retroalimentación, tanto implícitos como explícitos, ayudan a mejorar tanto el sistema como la experiencia del usuario a lo largo del tiempo.

En la práctica:

  • Use reacciones (como pulgares hacia arriba) para recopilar información sobre los resultados generados por la IA.
  • Permita que los usuarios ajusten sus preferencias.
  • Diseñe siempre teniendo en cuenta la iteración.

Cómo utilizar estos principios​

Utilizamos estos principios para planificar, crear y priorizar nuestras aplicaciones de IA. Recomendamos a los equipos:

  • Repasar los 7 principios.
  • Identificar qué principios se aplican a su trabajo en las diferentes etapas del diseño y el desarrollo.
  • Tener en cuenta estos principios a la hora de sopesar ventajas y desventajas de productos, estableciendo prioridades siempre en función de los riesgos y la importancia para sus usuarios.

Cómo identificamos estos principios​

Adoptamos un enfoque centrado en el ser humano para desarrollar estos principios. Este esfuerzo está pensado en el cliente y se basa en las prácticas recomendadas de la industria, así como en la investigación sobre la interacción humano-computadora.

  • Centrados en el usuario: Los principios se basan en las necesidades de nuestros clientes. Como base se utilizaron los conocimientos de la investigación, las observaciones y las entrevistas con diferentes grupos de usuarios de todas las aseguradoras.
  • Globales: Se observan de forma constante en varias aseguradoras y líneas de negocio.
  • Basados en la evidencia: Se basan en las prácticas recomendadas de la industria.

Nuestros principales compromisos en materia de IA​

La IA generativa está evolucionando rápidamente: ha pasado de ser una novedad a un diferenciador central en el software empresarial. Las plataformas líderes están estableciendo nuevos estándares de UX con copilotos, agentes integrados y paneles adaptativos que responden en tiempo real al contexto y la intención del usuario. Las interfaces se están volviendo conversacionales, configurables y autoajustables, creadas en torno a la IA que ayuda, se adapta y aprende. Los clientes ahora esperan flujos de trabajo impulsados por la IA que se sean sencillos, confiables y personalizados.

Esto presenta una oportunidad transformadora: liderar con experiencias de usuario inteligentes y responsive basadas en la confianza, el rendimiento y la profundidad de la industria.

Esto nos lleva a nuestros principales compromisos con la IA:

  • Adoptar patrones de UX empresariales líderes para diseñar experiencias de IA integradas y fluidas.
  • Priorizar la capacidad de configuración de los agentes de IA, lo que permite a los usuarios empresariales adaptar los asistentes a sus necesidades.
  • Diseñar interfaces de usuario dinámicas que se ajusten en función de los objetivos del usuario y del contexto, pasando de flujos lineales a experiencias adaptativas.
  • Utilizar indicios visuales familiares para indicar claramente acciones y progreso de la IA.
  • Generar confianza en la interfaz mediante explicabilidad, respaldo humano y la capacidad de editar o “deshacer” las respuestas de la IA.
  • Integrar barreras éticas en el sistema de diseño para abordar los riesgos de alucinación, los prejuicios y las restricciones normativas.
  • Potenciar la corrección y el control humanos permitiendo que los usuarios ajusten indicaciones, vuelvan a generar respuestas o proporcionen retroalimentación sin esfuerzo.
  • Sistematizar un marco de UX para la IA generativa para lograr la coherencia en todas las aplicaciones, incluidos los patrones de diseño, los comportamientos, la accesibilidad y la confianza.
  • Crear prototipos de microinteracciones que hagan que el usuario “sienta” que la IA es receptiva, como transiciones, estados de carga y empujones inteligentes.
  • Mapear los recorridos de principio a fin en los que la IA generativa aporta valor real, desde el ingreso de información hasta la toma de decisiones.