Ilustración de Jessica Durkin.

Diseñando con IA

Lo que aprendí al diseñar una experiencia habilitada con inteligencia artificial

En Facebook, la IA está en todas partes.

Detrás de escena, AI ayuda a hacer que Facebook sea más inteligente y fácil de usar. Lo usamos para ayudar a traducir texto para que las personas puedan entenderse mejor, para reconocer lo que hay en las imágenes para que las personas con discapacidad visual puedan "ver" las fotos que publican sus amigos, y para filtrar contenido no deseado como el spam. También usamos IA para comprender la intención detrás de lo que publican las personas para que podamos mejorar su experiencia en Facebook.
 
Cuando comencé como diseñador en Facebook, no había pensado mucho en la IA o en cómo podría usarse como herramienta en el diseño de productos. Pero luego terminé diseñando Recomendaciones de Facebook, que usa IA para detectar cuándo las personas piden recomendaciones locales, y luego hacer coincidir los lugares que sus amigos recomiendan a las páginas de Facebook. Es una forma de ayudar a conectar a las personas y las empresas locales.

Todo comenzó con un problema

Noté muchas publicaciones en mi Feed en las que las personas recurrían a Facebook para encontrar recomendaciones sobre lugares a los que ir y cosas que hacer. Estas publicaciones tuvieron mucho compromiso, pero no fueron muy útiles. Debías desplazarte por todos los comentarios, luego copiar y pegar los nombres en Yelp o Google para obtener más información sobre los lugares que recomendaban tus amigos, a pesar de que más de 60 millones de empresas tienen páginas en Facebook. La peor parte fue que era realmente fácil perder estas publicaciones en su feed, por lo que solo fueron útiles durante el tiempo que pudo encontrarlas en su línea de tiempo.
 
Quería facilitar y agilizar la recopilación y consumo de las recomendaciones que las personas reciben de sus amigos, y ayudarles a obtener más recomendaciones de personas en las que confían.

Cómo llegamos a AI

La gente ya pedía recomendaciones en Facebook, y no queríamos interponernos en el comportamiento que ya estaba sucediendo. En última instancia, la IA resultó ser el mejor enfoque porque nos permitió mejorar sus publicaciones al convertir sus conversaciones no estructuradas en una útil lista breve o guía de viaje. Sin embargo, no llegamos a esta solución de inmediato. Primero, exploré una serie de posibles soluciones a nuestro problema, que validamos a través de investigaciones de usuarios y experimentos en vivo.

Uno de los primeros conceptos que probamos fue un enfoque en el que tendría que decir por adelantado lo que estaba buscando y dónde. Pero descubrimos que las personas realmente no entendían por qué harían esto. No vieron el valor de agregar estos metadatos adicionales a su publicación, y fue difícil para nosotros demostrar el valor que podríamos darles cuando en realidad no podían ver la experiencia por sí mismos. También estábamos luchando contra el comportamiento existente, que era simplemente escribir una actualización de estado con su pregunta.

Otro concepto que probamos fue un enfoque más educativo. Pensamos que al guiar a las personas a través de un tutorial que explicaba lo que iba a pasar, podríamos ayudar a las personas a sentirse más cómodas con el producto. Descubrimos, nuevamente, que era difícil explicar en palabras o ilustraciones cómo íbamos a proporcionar valor antes de dejar que lo experimentaran por sí mismos. Una vez que las personas usaron el producto por sí mismas, les encantó, pero no es sorprendente que vimos una disminución en el uso cuando agregamos pasos adicionales antes de publicar.

Al probar estos enfoques más estructurados, aprendimos que cuanto menos fricción añadiéramos a la experiencia, mejor sería para las personas. Decidimos que el mejor enfoque era algo "automágico" que aumentaría el comportamiento que ya estaba sucediendo, sin ser demasiado intrusivo. Para desencadenar la experiencia de una manera sin fricciones, confiamos en la inteligencia artificial para comprender cuándo las personas pedían recomendaciones y qué lugares recomendaban sus amigos cuando respondían.

Cómo funcionan las recomendaciones

Con Recomendaciones, puede publicar su pregunta en Facebook como lo haría normalmente, y cuando un amigo comenta con una recomendación, vinculamos a la página de Facebook correspondiente y mostramos detalles como calificaciones, rango de precios, horarios de atención y direcciones. También ponemos todos los lugares que recomiendan en un mapa para que pueda encontrar todo fácilmente. Hemos visto a personas usar Recomendaciones para encontrar de todo, desde agua durante un huracán en Florida hasta las mejores cervecerías artesanales en Australia. Incluso hay grupos de Facebook, como el Tri-State Restaurant Club, donde casi todas las publicaciones son una solicitud u oferta de recomendaciones.

La IA detrás del producto

El producto Recomendaciones parece bastante simple. Hacer que funcione es mucho más complejo. Para activar una actualización de estado como "¡Amigos! ¿Dónde está el mejor lugar para cortarse el pelo en Chicago? ”En una publicación de Recomendaciones, primero tenemos que entender: (1) que estás pidiendo recomendaciones, (2) qué tipo de lugares estás pidiendo y (3) ) donde estás mirando. Esto es más fácil decirlo que hacerlo, especialmente teniendo en cuenta la forma en que las personas usan la jerga y el lenguaje informal en Facebook.
 
Nos asociamos estrechamente con el equipo de Comprensión conversacional en Facebook para utilizar la Comprensión del lenguaje natural (NLU) para potenciar nuestra experiencia. Este equipo creó una tecnología de inteligencia artificial que puede comprender las publicaciones de texto para detectar con precisión cuándo alguien solicita una recomendación local, lo que nos permite activar automáticamente la experiencia de Recomendaciones.
 
Cuando tus amigos comentan tu publicación, sugiriendo todos los lugares interesantes que deberías visitar, usamos AI para comprender el texto y extraer los lugares más probables. AI también nos da un puntaje de confianza que indica la probabilidad de que sea el lugar correcto. Este puntaje configura la experiencia del usuario que recibe el comentarista. Si es alto, simplemente adjuntamos una tarjeta de lugar a su comentario (con la capacidad de eliminarlo). Si tenemos una confianza media, preguntamos si es el lugar correcto antes de adjuntarlo. Cuando el puntaje es bajo, les mostramos una tarjeta vacía que abre una barra de búsqueda que les permite buscar manualmente el lugar que desean agregar.

Lo que aprendí sobre el diseño con IA

El atractivo de la IA es que puede hacer que su producto funcione "mágicamente". Pero mi experiencia en Recomendaciones me hizo pensar que el poder de la IA no disminuye la necesidad de un diseño de producto bien pensado, sino todo lo contrario. De todas las lecciones del proyecto, aquí están las que vuelvo a seguir:

Busque el comportamiento existente

La IA abre muchas oportunidades para hacer que los comportamientos existentes sean más rápidos y fáciles para las personas. No intentamos inventar un comportamiento completamente nuevo; más bien, ¡encontramos uno existente y lo hicimos mucho mejor! La IA nos permitió ofrecer una experiencia mágica al tiempo que introdujimos la menor fricción posible para que las personas dieran o recibieran recomendaciones.

Si no notas la IA, lo estás haciendo bien

Cuando usas AI de una manera que mejora una experiencia, en lugar de definirla, en realidad puede sentirse casi invisible. AI te permite liberarte de una interfaz de usuario tradicional y resolver problemas para las personas de una manera fluida y casi mágica.

Decidimos deliberadamente no hacer que parezca que estabas hablando con un robot o que Facebook se estaba interponiendo en una conversación que estabas tratando de tener con tus amigos. En cambio, utilizamos un diseño que aumenta los comentarios que recibe de amigos con información útil. Este enfoque se siente más natural y mantiene su conversación con sus amigos a la vanguardia. De hecho, en la investigación de usuarios, cuando mostramos la experiencia a personas que dijeron que nunca la habían visto antes, algunos dijeron "¡Oh, sí, he usado esto antes! ¡Es genial!"

Prueba, prueba, prueba

Tan pronto como comienzas a introducir "magia" en la experiencia, la gente asume que debería funcionar todo el tiempo. Cuando comenzamos a probar nuestra experiencia, nuestra IA se equivocó. Mucho. No es una gran experiencia cuando sugerimos que se vincule a la página de un dentista cuando intente recomendar un restaurante. Las pruebas de usabilidad con personas reales fueron muy importantes, especialmente una vez que teníamos un producto que funcionaba. También miramos muchas publicaciones de Recomendaciones públicas para tener una idea de qué tan bien el producto realmente satisfacía las necesidades de las personas. Al observar a las personas a través de nuestra experiencia temprano, descubrimos muchos problemas con nuestra IA que no hubiéramos notado de otra manera.

No dependas de la perfección

Incluso si tu IA funciona la mayor parte del tiempo, habrá momentos en que falle por completo. Si las personas no pueden lograr su objetivo cuando esto sucede, terminarás con muchos usuarios muy descontentos. Una cosa que hace que las Recomendaciones funcionen es que, incluso si nuestra IA no reconoce su publicación, no le impidió publicar su pregunta y obtener recomendaciones de sus amigos: su publicación no sería tan útil.

Degradar con gracia

Al recurrir a una interfaz de usuario alternativa, se asegura de que puede proporcionar una buena experiencia para las personas, incluso cuando su IA falla. Aunque fue más difícil diseñar múltiples tratamientos para la IU, pudimos proporcionar un producto menos intrusivo al diferenciar la experiencia basada en la confianza de la IA. Para las recomendaciones, experimentamos con el aumento y la disminución de los niveles de confianza y con una serie de diferentes tratamientos de IU en cada nivel, hasta que encontramos la combinación que funcionó mejor.

La retroalimentación es un regalo.

Este es un dicho en Facebook, y es especialmente cierto cuando se diseña con IA. Es importante proporcionar formas para que las personas den su opinión sobre nuestras conjeturas y luego la usen para mejorar la experiencia. Al dejar que las personas ignoraran nuestras sugerencias cuando estábamos equivocados, no solo proporcionamos una escotilla de escape, sino que también creamos una forma de recopilar información valiosa sobre cómo está funcionando nuestra IA. Cada comentario que recibimos ayuda a mejorar nuestra IA y la experiencia general de Recomendaciones.

Influyendo en el futuro de la IA

Desde el lanzamiento de Recomendaciones, hemos seguido mejorando la experiencia y he seguido aprendiendo mucho sobre los desafíos de la IA y las oportunidades que puede desbloquear. Sobre todo, he aprendido que diseñar con IA es como diseñar cualquier otra cosa. Concéntrese en los problemas de las personas, pruebe sus suposiciones y proporcione posibilidades para cuando las cosas salgan mal.
 
A medida que la IA inevitablemente se integra profundamente con los productos que construimos, se vuelve cada vez más esencial que los diseñadores de productos participen en su evolución. Es un ajuste natural: hacer que la tecnología se sienta humana estaba obsesionando a los diseñadores de productos mucho antes de que apareciera la IA. Al aplicar el pensamiento de diseño a los productos habilitados para IA, podemos ayudar a garantizar que esas herramientas realmente sirvan a las personas que las usan.