Fundamentos de interacción

Principios de una buena experiencia

Reglas que debemos aplicar para garantizar una buena experiencia de usuario utilizando soluciones basadas en IA generativa.

Establecer expectativas

Ayudar al usuario a comprender las capacidades y limitaciones del modelo de IA generativa para evitar malentendidos y frustraciones.

Para garantizar una experiencia de usuario positiva con las soluciones de IA generativa, es esencial que los usuarios comprendan claramente lo que el sistema es capaz de hacer y lo que no. Esto se puede conseguir a través de una comunicación transparente y efectiva sobre las capacidades y limitaciones del sistema desde el primer contacto. Cuando los usuarios saben exactamente qué esperar, pueden utilizar la IA de manera más eficiente y efectiva.

Generar confianza

Proporcionar información relevante y contextualizada, explicando las decisiones de la IA generativa y asegurando respuestas consistentes para fomentar la confianza.

Para que los usuarios utilicen eficazmente las soluciones de IA generativa, es crucial que confíen en el sistema. La confianza se construye a través de la transparencia, la coherencia y la relevancia de la información proporcionada.

Identificar errores

Facilitar la identificación y reporte de errores del modelo de IA generativa, y notificar al usuario cuando la información puede ser incierta o incompleta.

En cualquier sistema de IA generativa, es fundamental que los usuarios comprendan que pueden ocurrir errores y cómo manejarlos. Este principio se enfoca en la transparencia sobre las limitaciones del sistema y en proporcionar mecanismos para que los usuarios identifiquen y reporten errores. Reconocer y abordar errores no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también contribuye al perfeccionamiento continuo del sistema.

Asegurar privacidad

Comunicar claramente las políticas de privacidad y seguridad, detallando qué datos se comparten y visibilizando los repositorios de datos utilizados por el LLM.

La seguridad y privacidad de los datos son aspectos vitales para cualquier solución de IA generativa. Este principio se enfoca en comunicar de manera clara y transparente cómo se manejan los datos del usuario, qué medidas de seguridad están implementadas y qué datos se comparten o no. Brindar transparencia sobre las bases de datos accesibles a la IA es esencial para generar confianza y garantizar el cumplimiento de las normativas de privacidad.

Buenas prácticas

Cómo podemos acompañar a los usuarios en el uso de una solución basada en IA generativa y mejorar la experiencia de usuario.

Onboarding

Ayudar el usuario a familiarizarse con la interfaz, las funcionalidades y los componentes.

Información contextual

Mostrar ayuda contextual, cuando sea necesario, para evitar la sobrecarga de datos.

Actualizaciones

Informar a lo usuarios de novedades y nuevas funcionalidades.

Esta fase implica comunicar de manera clara y concisa los cambios recientes, las nuevas características y sus beneficios para el usuario. Es importante mostrar como estos cambios pueden afectar la experiencia del usuario o su percepción de la solución (por ejemplo, cambios en la política de privacidad) y, al mismo tiempo, demostrar mayor transparencia. Mantener a los usuarios informados no solo mejora su experiencia, sino que también promueve una mayor adopción de las nuevas funcionalidades, asegurando que saquen el máximo provecho del sistema

Feedback y Evaluación

Feedback y métricas para la mejora continua de la solución, en términos de interfaz, respuestas y funcionalidades.

La fase de feedback y evaluación se centra en recopilar feedback de los usuarios y medir métricas clave para la mejora continua de la solución. Esto incluye solicitar opiniones sobre la interfaz, la precisión de las respuestas y las funcionalidades del sistema, así como implementar mecanismos para reportar errores y sugerir mejoras. El feedback de los usuarios es fundamental para identificar áreas de mejora y asegurar que la solución evolucione de acuerdo con sus necesidades y expectativas.