Qué es el diseño anticipatorio

El diseño anticipatorio (Anticipatory Design – AD) es un campo de la experiencia de usuario predictiva y podría llegar a ser el siguiente paso del diseño de experiencia de usuario (UX). El diseño anticipatorio  (AD) Consiste en reducir la carga cognitiva del usuario, tomando decisiones que se adelanten a lo que este va a desear hacer para dar una respuesta coherente a sus necesidades, siendo la idea poder llegar a responder incluso antes que el usuario sepa que desea hacer. Es decir, hay pensar cada vez más en términos de usabilidad y accesibilidad.

En otros términos, la idea con este tipo de diseño es que el usuario tenga que pensar menos en la toma de decisiones simples, para darle más espacio de pensar en temas que requieren mayor concentración o creatividad.

Un ejemplo de diseño anticipatorio puede ser el listado que va creando YouTube de recomendados cuando hacemos búsquedas o reproducimos videos. Estos listados se van nutriendo de los resultados de la información pública que entregamos a Youtube, a Google y el registro de nuestra navegación, todo esto siempre y cuando demos permiso para que nuestra información pueda ser recuperada y/o analizada.

Por ejemplo:

Además de nuestra información, y para el ejemplo de YouTube, también se vale de los datos anónimos que en conjunto todos producimos y son recuperados para poder tener un entendimiento de lo que te podría gustarnos o no.

Siri y Cortana las asistentes digitales de Apple y Microsoft, son otros dos ejemplos de diseño anticipatorio. Tu le dices que necesitas y ellos tratan de encontrar la mejor solución de acuerdo al conocimiento que tienen de ti, a partir de los datos a los que les permites acceder y darte una respuesta, en lo posible satisfactoria.

De una forma muuuy amplia, esto es lo que ya se está estudiando y haciendo en internet para poder acercarse cada vez más a las necesidades y gustos reales de las personas.

Para que el diseño anticipatorio funcione es necesario crear una relación consistente entre el internet de las cosas, el aprendizaje de la máquina y la implementación de diseño de experiencia de usuario, la combinación de estos sistemas permite que cada usuario pueda acceder a la información que es más relevante para él y poder tener una idea de lo que ocurre con la información pública de sus círculos de contactos.

Afectación del diseño anticipatorio en la vida de los usuarios

En estos mundos súper-perzonalizados o burbujas de información, creados por y para cada usuario,  en combinación con burbujas de personas cercanas, producen información de forma comunitaria que puede ser desconocida pero interesante para otros y ampliar así el mundo de posibilidades de cada usuario.

Pero también pueden encerrar en sistemas de creencias validados por bubujas cercanas, que no representan a la realidad reconocida por la mayoría, debido al nivel de especificidad que se puede alcanzar, al definir la información que se desea recibir. Entonces contenido viable desaparece de entre las búsquedas por que no queda clasificado como relevante para ti, perdiendo la posibilidad de acceder a contenidos interesantes.

También puede pasar que termines recibiendo demasiado contenido sobre un tema que apenas tocaste una vez, hiciste un par de acciones y por el par de acciones el contenido quedó marcado como relevante para ti y te perseguirá por algunos meses, si no vuelves a interactuar con estas publicaciones.

ya que por más que se quiera los robots de búsqueda aún no han aprendido a diferenciar qué nos gusta de lo que no nos gusta cuando accedemos a un contenido.

Por el momento y en lo que se refiere al internet de las cosas, la falta de personalidad es evidente y esto quita valor a la interacción usuario – máquina. La personalidad de una inteligencia artificial IA no podrá desarrollarse realmente, mientras los acercamientos a estas no sean más similares a la forma de aprendizaje del humano o cualquier otro animal: Sobre la experiencia y el recuerdo.

El diseñador UX debe pensar en términos de conexiones entre usuarios y sistemas de presentación de contenido, como parte de sus acciones para que realmente se pueda anticipar a las necesidades de sus usuarios.

Ética UX

La otra variable de la función es la cantidad de datos recogidos. El decir «Big Data» no alcanza para tratar de entender la cantidad de información con la que se transacciona constantemente en internet. Cuánta información personal, cuántos datos anonimizados, cómo hacer para que nuestros propios datos no nos encierren en nuestras propias burbujas de información y cómo se protegen estos datos para que no caigan en manos equivocadas.

Por ejemplo una entidad podría por cuestiones jurídicas o penales, solicitar a un servicio de hosting los datos de personas relacionadas con actuaciones ilegales. Con los datos de estas personas, también se van las relaciones digitales que tiene con terceros que podrían o no estar relacionados con estas actuaciones.

Estos datos serán manipulados por varias manos lo que podría generar que en la línea de manejo alguien entregue estos a otras manos que no tienen permiso ni siquiera de tenerlos, palabras más palabras menos, se corre el riesgo de que se vendan los datos de estas personas en el mercado negro, debido a la cantidad de personas que podrían en tal caso acceder a ellos.

Y así se podría vulnerar la privacidad de millones de personas en todo el mundo pues las fronteras en internet no son las mismas de los países en el mundo físico.

Esto hace que el diseñador UX cada vez adquiera más responsabilidades, tenga que ser muy verzátil y deba manejar altos estándares de ética, pues debe responder igualmente por altos niveles de confidencialidad, privacidad y transparencia.

Conclusión

El diseño anticipatorio ya está haciendo nuestras vidas más fáciles, nuestra diversión más directa y pronto podría hacer nuestra vida más segura, pero hay que saber cuales son los retos a los que este sistema se va a enfrentar ahora y en el futuro, para tener claro que demasiada automatización puede terminar sometiéndonos en vez de colaborándonos, por lo que es necesario lograr un equilibrio entre el aprendizaje estadístico de las IA, su generación de personalidad con relación a sus usuarios, los niveles de seguridad y privacidad en internet y qué tanto necesitamos que alguien anticipe por nosotros lo que deseamos hacer.