Descubre cómo comprender las necesidades de los usuarios, considerar las implicaciones éticas y diseñar características útiles para impulsar la innovación con inteligencia artificial.
¿Cuál es la diferencia entre innovación incremental y discontinua?
En el mundo de los negocios, la innovación se divide en dos categorías clave: incremental y discontinua. La mayoría de las veces, preferimos las victorias ‘incrementales’ por su seguridad, en lugar de arriesgarnos con la innovación ‘discontinua’, que tiene una mayor probabilidad de fracaso. Sin embargo, abrazar la discontinuidad puede abrir oportunidades para cambiar realmente el panorama del producto al comprender y abordar las necesidades genuinas de los usuarios.
Principios de diseño para inspirar la innovación
Aquí tienes algunos principios de diseño que pueden ayudarte a encontrar inspiración, generar ideas e impulsar la innovación:
Comprende las necesidades de tus usuarios de IA con empatía
Considera cómo tus usuarios interactuarán con las soluciones de inteligencia artificial en tu producto. Define expectativas, niveles de comodidad y temores que puedan tener en relación a la tecnología de IA. ¿Les preocupa la privacidad? ¿Hay alguna forma en que puedan ahorrar tiempo y delegar tareas mundanas? Dedica tiempo a explorar las posibilidades y luego investiga para validar tus ideas.
Considera las implicaciones éticas de la IA en tu producto
Reflexiona sobre las implicaciones éticas de cómo la IA está presente en tu producto. Esto se relaciona directamente con tus usuarios y aspectos como la privacidad, la seguridad de los datos, los sesgos codificados y la diversidad. Piensa en cómo esto puede afectar a un usuario específico o a un grupo de usuarios. ¿Tus diseños son accesibles para todos?
Define casos de uso de IA y el espacio del problema
Define claramente cómo la IA resuelve problemas en tu producto o solución para un grupo específico de usuarios. ¿Cómo aporta valor la IA y realmente satisface una necesidad de tus usuarios? Recuerda que las características gratuitas pueden perderse fácilmente entre los objetivos clave de tus usuarios. Crea una declaración de ‘cómo podríamos’ y sé claro sobre cómo situaciones, motivaciones y resultados específicos pueden impulsar tu enfoque.
Entrena tus soluciones de IA con datos relevantes
Identifica cómo se está entrenando tu solución de IA a partir de fuentes de datos específicas. Define qué tipos de datos se necesitan para entrenar o mejorar tu modelo de IA y considera aspectos como la calidad, la diversidad, la ética y los sesgos en su origen. Existe una gran oportunidad para entrenar la IA de manera responsable y pragmática, evitando problemas futuros innecesarios.
Diseña características de IA útiles
Cuando pienses en cómo tu función de IA se volverá más inteligente, considera cómo características específicas pueden mejorar el rendimiento de tu modelo de IA. Ten en cuenta la importancia y relevancia de las características para tus usuarios y los casos de uso que has definido.
