Sobrepensamiento UX en épocas de IA

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En el diseño de experiencias podríamos atrevernos a decir que más análisis lleva a mejores decisiones. Hemos aprendido además, en estos pocos años de la disciplina, que mientras más información recopilemos, mayores serán las certezas a la hora de implementar nuestras soluciones. Es decír: más research, más datos duros, más benchmarks, más feedback de expertos, más iteraciones, más todo.

Sin embargo en esta nueva era de inteligencia artificial empiezo a preguntarme ¿qué pasa si eso no es tan así?

Antes de ponernos polémicos voy al desarrollo de la idea: pensar demasiado no necesariamente mejora las decisiones. De hecho, a veces las empeora.

El mito del pensamiento profundo

La psicología cognitiva lleva décadas estudiando cómo pensamos. Uno de los marcos más conocidos es el de Daniel Kahneman, que distingue entre dos sistemas del cerebro, que nos ayudan a tomar decisiones todo el tiempo:

• Sistema 1: es rápido, intuitivo y automático.
• Sistema 2: es lento, analítico y deliberado.

En diseño, tendemos a idealizar el Sistema 2. Creemos que cuanto más analizamos, mejor decidimos. Por eso podemos pasar horas sin tomar una decisión, buscando racionales y argumentos para resolver un problema.

Sin embargo, el Sistema 2 también es conocido por consumir mucha energía cognitiva, buscar certezas incluso cuando no es necesaria y básicamente llevar al sobreanálisis. Fenómenos como la parálisis por análisis o la ilusión de control forman parte de este proceso de pensamiento.

¿Qué cambió con la IA?

Antes, el pensamiento profundo tenía un costo alto: tiempo y esfuerzo. Si necesitaba hacer una investigación, entender mis hipótesis, definir mis racionales, tenía que buscar un poco más la información en grandes bases de datos o en su defecto tener el suficiente background académico para haberlo leído con anterioridad.

Hoy con la IA puedes generar 20 soluciones en minutos, puedes explorar múltiples enfoques sin fricción, puedes validar ideas de forma preliminar en segundos, entre otras cosas.

Esto podría parecer una ventaja muy grande en la industria, y sin duda lo es, todo avance tecnológico bien utilizado es para mejor. Sin embargo, este fenómeno introduce un efecto secundario:

Cuando el costo de pensar baja, el exceso de pensamiento aumenta.

Como UX Designer te puedo decir que esto se traduce en más variantes de diseño, más micro decisiones o incluso más dificultad para cerrar una propuesta, porque siempre puedo seguir pensando ¿Qué pasaría si..? resolverlo en menos de 1 minuto con un LLM o un agente.

El loop de sobre-optimización asistida

Ahora, ahondando un poco más en el famoso way-of-working de los equipos de diseño, un patrón bastante común podría ser:

1. Genero opciones con IA
2. Ninguna me convence del todo
3. Pido más variaciones
4. Comparo en exceso
5. Dudo de todas
6. No decido

Este es problema cognitivo amplificado por la herramienta.

️Cuando analizar demasiado empeora la decisión

Desde la teoría de la racionalidad limitada de Herbert Simon sabemos que:

Los humanos no optimizamos decisiones, satisfacemos (satisficing).

Básicamente lo que quiere decir es que no pasamos infinitas unidades de tiempo buscando la solución perfecta a nuestro problema (esto no tendría sentido en el mundo real), lo que hacemos es buscar la solución más satisfactoria en el menor tiempo posible.

Por ejemplo, si voy a buscar un departamento para mudarme, no paso años visitando departamentos hasta dar con el perfecto (capaz era el número 850). Al contrario, lo que hacemos es hacer una lista de “criterios de aceptación” y nos quedamos con el primero que las cumpla.

Si lo llevamos al mundo del UX el entorno también tiene capacidades limitadas, usualmente la decisión que tomemos está atada a un roadmap de producto o negocio y depende de un límite esperable de tiempo de trabajo, no podríamos estar dos años enteros decidiendo si los botones son cuadrados o redondeados, las empresas perderían cantidades astronómicas de dinero si así fuese.

A su vez difícilmente podremos tener la información rigurosamente completa, es por esto que el mundo de IT o UX solemos trabajar con frameworks como el Design Thinking o el Lean UX, en los que buscamos salir con la solución más satisfactoria y probar en el mundo real o una simulación representativa de éste, y así poder corregir sobre la marcha.

Aun así, muchos equipos operan como si la decisión perfecta fuera alcanzable.

Y en ese intento, se paralizan.

UX no es maximizar certeza

Al diseñar experiencias de usuario buscamos trabajar con la incertidumbre e ir encontrando certezas en el camino. Muchas veces estas certezas nos la termina dando el mundo real o alguna prueba simulada del mundo real (por ejemplo experimentos y/o pruebas de usuarios, entre otros métodos de research).

A pesar de todo esto, es común ver equipos que pasan semanas refinando una solución sin testearla o pensar testearla, investigaciones que se enfocan en la solución y no en el problema, falta de toma de decisiones esperando más data. ¿Te suena?

En este caso hay un límite claro, puedes pensar durante semanas la solución perfecta y aún así estar completamente equivocada. Porque estás trabajando sobre un entorno controlado y no la realidad. Al final tu producto tiene que ser usando por sus usuarios esperados para saber si funciona o no.

Pensar menos, probar antes

Aquí es donde UX se acerca más al método científico que a la reflexión teórica: una hipótesis se valida probando, no pensando.

Si no imagínate lo fácil que hubiese sido descubrir los últimos avances científicos de la humanidad.

Desde la psicología sabemos que somos malos prediciendo comportamiento real. Nuestros modelos mentales están sesgados y nuestra capacidad de anticipación es limitada.

Por eso, en diseño:

• Prototipar es mejor que debatir indefinidamente.
• Testear con usuarios reales es mejor que asumir.
• Iterar luego de pruebas con usuarios es mejor iterar en abstracto.

El costo real del sobrepensamiento

Evitar testear y quedarse en análisis tiene consecuencias:

• Retrasa el aprendizaje real.
• Aumenta la inversión en ideas no validadas.
• Genera una falsa sensación de certeza.

Y hay algo más: cuanto más tiempo pasas pensando una solución, más difícil es soltarla. Esto es peligroso en nuestra disciplina, lo primero que aprendemos como diseñadores es a no casarnos con una solución concreta. Sobre todo porque en este caso este comportamiento está relacionado con el sesgo de costo hundido: cuanto más inviertes, más te aferras.

Un buen proceso de UX te permite equivocarte y aprender. Pero siempre y cuando esto suceda rápido, barato y con información útil. Si no es simplemente un proceso ineficiente con costos a largo plazo.

El problema nace al equivocarse tarde.

Señales de sobrepensamiento en UX

Algunas señales concretas:

• Demasiadas versiones de una misma pantalla sin rondas de feedback o testeo en el medio.
• Dificultad para explicar decisiones de forma simple.
• Investigación sin nuevos insights. Dar vueltas en círculos.
• Dependencia constante de validación externa (IA, stakeholders, benchmarks).
• Incapacidad de cerrar decisiones.

El verdadero rol de la IA

Ahora ¿Qué hacemos con todos estos avances de IA?.

Lo primero es entender que la IA no está reemplazando el pensamiento humano, es una herramienta que nos debería ayudar a agilizar el trabajo y a reducir la incertidumbre en el caso del UX.

Es decir, deberías poder pensar más rápido, tomar decisiones más rápido, salir a testear más rápido, e incluso analizar los resultados del testeo más rápido.

La conclusión a la que quiero llegar es a no perder el foco como diseñadores. Aún necesitamos tener el pensamiento crítico para saber cuándo parar. Y sin duda el foco de la disciplina es diseñar mejores experiencias para las personas usuarias. Con estas ideas en mente creo que puedo cerrar diciendo que pensar ya no es un recurso escaso, pero decidir sí lo es. Y definitivamente en UX (IT y entornos ágiles) la diferencia es crítica.