Este documento explora cómo la inteligencia artificial afectará el futuro del diseño y los diseñadores. Discuten cómo los diseñadores necesitarán nuevas habilidades para trabajar con sistemas automatizados y diseñar interfaces de usuario inteligentes. También analizan cómo la IA puede ayudar al diseño mediante el uso de herramientas como el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural.

1. Inteligencia artificial
el factor humano

2. "Vamos a ser automatizados – es cuestión de tiempo!"
“Diseñadores gráficos van a estar
significativamente más seguros que los UX"
¿Los diseñadores vamos a tener trabajo en los próximos años?
¿Vamos a ser irrelevantes?
¿Necesito entender cómo funciona la i.a?
¿Si los ingenieros pueden hacer entrevistas y
test con usuarios estamos condenados?
Si cualquiera puede diseñar con esta imitación
de instagram ¿no estamos realmente jodidos?“

3. EL ROL EVOLUTIVO DE
LOS DISEÑADORES
DISEÑADORES
ESPECIALIZADOS
DISEÑADORES DE
PRODUCTOS
Gráficos
Industrial
Web
Diseñadores “T-shaped" con
conocimiento en estrategia de producto,
diseño visual e interacción
?

4. como herramienta aplicada al diseño
Inteligencia artificial

5. Stephen Hawking advirtió que la IA podría
constituir el "peor evento en la historia de
nuestra civilización" a menos que la
humanidad esté preparada para sus
posibles riesgos.

6. [Paréntesis]
Sobre qué no va
la charla

7. Tasa de automatización
División de horas empleadas

8. Human-centered AI
Ethically
aligned
design
Human
Factors
Design
Technology
Enhancement
Poner al humano de
primero
Diseño transparente
"Explicabilidad"
Posibilidad de control y
de dar feedback
La Inteligencia artificial prontamente estará
en todo lado - para soportar a los humanos
no para reemplazarlos

9. https://qz.com/1916388/the-jobs-most-threatened-by-
automation-because-of-covid-19/

10. Temas por resolver
Quién y cómo se entrena a la
inteligencia artificial

11. Un auto Tesla autónomo
"asesinó" a un robot Promobot
que se presentaría en el CES
2019,
Diseño del sistema de
inteligencia artificial

12. I.A - SESGOS
AI NO ES UNA PERSONA PERO
ESTÁ DISEÑADO POR UNA
PERSONA
Lo sesgos congestivos son errores
sistemáticos en nuestro
pensamiento que nos desvían o
alejan de una decisión más racional
https://www.statnews.com/2020/09/15/bias-ai-health-care/

14. AMAZON
Inconsciencia de los datos
Experiencia hacia la predicción de que
va hacer cada persona, mediante la
adopción de herramientas de inteligencia
artificial para ayudarles a ejecutar su
elección.
¿cual de los dos resultados elegirías?
ESR Air Armor Designed for iPhone 11 Case [Shock-Absorbing]
[Scratch-Resistant] [Military Grade Protection] Hard PC + Flexible TPU
Mkeke Compatible with iPhone 11 Case, Clear iPhone 11 [Shock-
Absorbing] [Scratch-Resistant] [Military Grade Protection] Hard PC +
Flexible TPU

15. Definición de personas
Competitive
NT (iNtuitive/Thinking) type. These people prefer to decide quickly, their choice is mostly based on facts.
Solution: A design solution for this type of person would be a lister page with short summaries
Spontaneous
SP (Sensing/Perceiving) type. They act quickly and their acts are based on feelings.
Solution: A design solution for this person could be highlighting one product from the list as a special discount.
Humanistic
NF (iNtuitive/Feeling) type. The humanistic type takes a lot more time to make a decision. In order to gain this
person’s trust we need to do a little more effort.
Solution: An idea for the humanistic type could be a testimonial or a client quote. Also a reviews section would help this
person decide.
Methodical
SJ (Sensing/Judging) person, a slow decision maker who keeps looking for factual information. He wants to read
and compare every detail before deciding
Solution: A solution for this type of person could be a comparison function.

16. Definición de personas

18. Pero ¿qué es IA?
y cómo funciona

19. I.A
algoritmos y árboles de decisión

20. I.A
algoritmos y árboles de decisión

21. del machine learning
a la inteligencia artificial

25. Quienes estan detrás de IA

26. i.a
DEEP
LEARNING
FEEL THE DIFFERENCEMACHINE
LEARNING
ARTIFICIAL
INTELLIGENCE
Generative
Augmented
NARROW
ARTIFICIAL
INTELLIGENCE
GENERAL
ARTIFICIAL
INTELLIGENCE
SUPER
ARTIFICIAL
INTELLIGENCE

27. UX SOLUCIÓN AI
Adrian Zumbrunnen

28. UX-
RECOLECTANDO
DATOS
SESGOS
SESGOS SESGOS SESGOS
ENTRENANDOETIQUETANDO INTERPRETANDO SOLUCION AI

29. AI CENTRADO EN LA SALUD - PROCESO PROTOTIPO

30. Observation
/ Research
Personas and
Scenarios
Putting the human first Design for trust and transparency ExplainabilityAbility to give feedback and control
IBM AI/Human Context Mod
knowledge.wharton.upenn.edul
WireFrames Prototype
UXtradicional
Validate
The User Experience: Why Data – Not Just
Design – Hits the Sweet Spot
i.a. -El factor humano

31. i.a. -El factor humano
IBM AI/Human Context Mod
knowledge.wharton.upenn.edul
The User Experience: Why Data – Not Just
Design – Hits the Sweet Spot
Observation
/ Research
Personas and
Scenarios
Putting the human first Design for trust and transparency ExplainabilityAbility to give feedback and control
WireFrames Prototype
UXtradicional
Validate
AI AND BEHAVIOR DATA/ANALYTICT
UX-AI
Desired
Outcome
Comportamiento
Behavioral
Segmentati
ON MODEL
Interaction
Model
Adaptive UI
Mock-up
Launch
Validate

32. Inteligencia artificial y diseño

33. El proceso de diseño de productos en la era de la IA
ESTAMOS DISEÑANDO
HERRAMIENTAS DEL FUTURO CON
HERRAMIENTAS DEL PASADO

35. cómo se usa la IA para
mejorar la experiencia
del usuario:
Recommendation
Engines
Deep Learning
Evidence Based
Systems
Machine Learning
Prescriptive Analytics
Natural Language
Generation
NLP/ Text Mining
Predictive Analytics
algoritmos

36. cómo se usa la IA para
mejorar la experiencia
del usuario:
algoritmos /backend

37. cómo se usa la IA para
mejorar la experiencia
del usuario:

38. • Gestural Data. The way we would identify
conversational tone via face and hand motions.
• Physiological Data. The way we would
measure heart rate, blood pressure, and skin
temperature.
• Facial Recognition. The way we would verify a
person, and interpret their emotions and
expressions.
• Deep Learning. The way we would understand
speech, and how language is used.
seis formas en las que
podemos usar la IA para
mejorar la experiencia de
usuario.

39. Uso de herramientas IA

40. Machine learning
Google Forms puede predecir tipos de
preguntas y hacer sugerencias

41. Etiquetado
automatizado
Creación de Imágenes
Modelos Personalizado
Modelos / Poses / Tamaños / Fondos
vue.ai

42. IA E INTERPRETACIÓN DE INTERFACES
htps://sketch2code.azurewebsites.net/

43. IA E INTERPRETACIÓN DE INTERFACES

44. GPT-3 + FIGMA

45. GROWTH HACKING + I.A.

46. GROWTH HACKING + I.A.
•Más escalable
•Automatización es la clave
•Ahorra tiempo y dinero
•Más rápida y con resultados más eficientes

49. Donde hablamos de lo general a lo
particular de ejemplos donde la IA ha
ayudado en el diseño de soluciones no solo
para obtener mejores productos sino de
paso ayudar a la humanidad
Interfaces con aprendizaje colectivo
Baidu Research http://zhoujingbo.github.io/
kdd2020_intelligent_zhou
Diseño de módulos
de interfaz de usuario
con un aprendizaje
automático colectivo
Etiquetar
módulos importantes
- Superior
- Interior
MODELAR
Valoración de usuario
Aprendizaje
Automático iterativo

50. Trabajando con I.A
Nuestras experiencias

51. Magenta es un experimento creado por los creadores
de Ableton utilizando la IA de Google para crear
música
IA Y EXPERIMENTACION VISUAL

52. https://www.instagram.com/p/B2zgxnin1dK/ https://www.instagram.com/p/B6Mk_6ipseC/?utm_source=ig_web_copy_link
IA Y EXPERIMENTACION VISUAL

53. “Con la AI. se está trabajando en nuevos
procesos para construir software y se están
mirando los procesos para diseñar y ahora se
hace en 1 dia”
Andrew Ng
INSPIRACIÓN EN LA VELOCIDAD
AI AGILE

54. HACKATON GLOBANT 2019
2 DIAS
Asistente virtual para personas con discapacidad motriz
Aprende autónomamente con con señales motoras
personalizadas para cada paciente.
AI CENTRADO
EN LA SALUD

55. Desired
Outcome
Comportamiento
Behavioral
Segmentati
ON MODEL
Interaction
Model
Adaptive UI
Mock-up
Launch
Validate

56. Visualización de
comportamiento de modelos de
aprendizaje automático
entrenados , con una
codificación mínima.
https://pair-code.github.io/what-if-tool/
What-If Tool
People + AI Research

57. Análisis de sentimientos /
UX research
monkeylearn.com

58. Demo Photoshop neural filters
https://medium.com/tensorflow/

59. Conclusiones

60. Tasa de automatización
División de horas empleadas Con este crecimiento laboral neto, se espera que haya un cambio importante en la
calidad, ubicación y permanencia de los nuevos roles. Y se espera que las empresas
amplíen el uso de contratistas que realicen trabajos especializados y utilicen
personal remoto.
el 54% de los empleados de las grandes empresas necesitarían mejorar sus
habilidades para aprovechar al máximo estas oportunidades de
crecimiento. Más de la mitad de las empresas encuestadas dijeron que
planean capacitar solo a los empleados en roles clave y solo un tercio
planea capacitar a los trabajadores en riesgo y permanencia de los nuevos roles.
Pero aquí está la cuestión: la IA no solo quitará trabajos, también los creará. De
hecho, para el año 2022, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
habrán desplazado 75 millones de puestos de trabajo, pero también habrán
creado 133 millones.

61. EL ROL EVOLUTIVO DE LOS
DISEÑADORES
DISEÑADORES
ESPECIALIZADOS
DISEÑADORES DE
PRODUCTOS
DISEÑADORES DE
SISTEMAS
Gráficos
Industrial
Web
Diseñadores “T-shaped" con
conocimiento en estrategia
de producto, diseño visual e
interacción
DISEÑANDO CON IA
Capaces de diseñar, parametrizar,
entender restricciones y determinar el
comportamiento de esto sistemas
automatizados

62. ALEXANDER E MORENO
Diseñador UX
@kilex
CESAR LEON
Diseñador UX
@cleonx

63. Recursos
MIT Artificial Intelligence - 6-Week MIT Online AI Course
https://iedbarcelona.es/cursos-info/master-en-design-for-artificial-intelligence-es/
https://professional.uchicago.edu/programs/artificial-intelligence-and-data-science-for-leaders
https://magenta.tensorflow.org/
https://es.coursera.org/learn/machine-learning

64. algorithms.design/

65. Básicos Sobre futuro