Sí, AI reemplazará a los diseñadores

Pero aquí hay 3 formas en que podemos trabajar con IA para el éxito futuro

La IA suena intimidante, mucho más de lo que realmente es. En su definición más amplia, la IA es "una máquina que puede actuar utilizando el razonamiento o la percepción de estilo humano". Y existe una ansiedad subyacente de lo que eso podría implicar para los diseñadores: que la IA ideará, diseñará y presentará creatividad.

Sin embargo, eso no es necesariamente cierto. Los humanos han trabajado durante mucho tiempo para crear máquinas y tecnología que revolucionen la forma en que hacemos las cosas. Desde ruedas redondas hasta autos eléctricos, hemos evolucionado para crear tecnología que facilita un poco el trabajo y la vida, y hemos evolucionado no solo nosotros mismos sino también nuestros trabajos como resultado de eso.

Eso no es diferente que con la IA y el diseño. Entonces, si bien la IA reemplazará a los diseñadores, reemplazará a los diseñadores de hoy, no a los diseñadores del mañana. AI se convertirá en un socio y herramienta de diseño que los diseñadores pueden usar para satisfacer las demandas en constante evolución del lugar de trabajo. Y al fomentar cualquier relación, aprendamos lo que nuestro socio puede y no puede ofrecer.

Primero, veamos las limitaciones de la IA.

1. Comprender los matices

A lo largo de la historia humana, hemos utilizado las emociones como mecanismo de supervivencia. Estamos entrenados para usar emociones como el miedo para salvaguardarnos de los estímulos externos. Detectamos y decodificamos las emociones de las personas en función del lenguaje corporal, el tono de voz, el contexto y las señales sociales, todo lo cual se basa en normas culturales y aprendidas. Por lo tanto, comprender las sutilezas emocionales es uno de los mayores desafíos para la IA.

En un experimento, la científica investigadora Janelle Shane alimentó miles de líneas de captación a una red neuronal en un intento de enseñar halagos. Aquí hay algunas líneas notables:

“¿Eres una vela? Porque te encanta la apariencia contigo ".
"Quiero llevar mi corazón contigo".
"Pareces una cosa y te amo".

Es cierto que hablar con coquetería es difícil incluso para los humanos más elocuentes. Pero está claro por su experimento que entrenar máquinas inteligentes para discernir o expresar sutiles matices emocionales es un desafío.

2. Crear contenido original

Retratos creados por AI (entrenado por Mario Klingemann)

Arriba hay una serie de retratos pintados por AI. Realizado por Mario Klingemann, un artista de aprendizaje automático, utilizó un algoritmo de reconocimiento facial para pintar caras a partir de su modelo basado en patrones. Si esta pieza tiene poder emocional y valor artístico es cuestionable. Sabemos que la creación de estas piezas requirió conjuntos de datos extremadamente grandes de imágenes de empresas tecnológicas, museos y otras instituciones, y ese es un nivel de esfuerzo para el que muchas empresas pueden no estar equipadas.

3. Sesgos de filtro

Ejemplo de algoritmo de reconocimiento de imagen defectuoso que etiqueta a los negros como gorilas

AI aprende de lo que se alimenta al sistema. Jacky Alcine aprendió esto de la manera difícil cuando notó que su aplicación de fotos lo etiquetaba a él y a su amigo como "gorilas". Enseñar la moralidad a las máquinas es difícil porque los humanos no pueden transmitir objetivamente la moralidad en métricas medibles que facilitan el procesamiento de una computadora . Sin su propia conciencia moral y social, la IA solo puede aceptar ciegamente conjuntos de datos sin filtrar sesgos.

Ahora, veamos en qué es mejor la IA.

1. Personalización dinámica

Recomendaciones de contenido dinámicamente personalizadas en Instagram

Piensa en la última vez que te presentaron a un extraño por primera vez. Probablemente, sin saberlo (y a sabiendas) hizo suposiciones sobre la persona en función de su apariencia y modales. AI hace lo mismo pero tiene en cuenta las elecciones subliminales de la persona. Por ejemplo, mi feed de Instagram se personaliza dinámicamente según la hora del día, las publicaciones que me gustaron, el tiempo de permanencia, lo que mis amigos están mirando, los eventos de tendencias, la ubicación y el tipo de dispositivo que estoy usando.

2. Manejo de múltiples variables

Según Huffington Post, los médicos humanos actualmente necesitan pasar alrededor de 160 horas por semana leyendo trabajosamente trabajos de investigación para mantener actualizados sus conocimientos médicos. Por otro lado, las máquinas son excelentes para analizar cientos de puntos de datos a la vez. Por ejemplo, la IBM Watson AI puede procesar la misma cantidad de conocimiento en una fracción del tiempo y diagnosticar con mayor precisión. Watson puede ingerir más de 600,000 piezas de evidencia médica, 2 millones de páginas de revistas médicas y buscar hasta 1.5 millones de registros de pacientes, una amplitud de conocimiento que ningún médico puede igualar. Como resultado, IBM Watson puede diagnosticar con precisión el cáncer de pulmón el 90% del tiempo en comparación con los médicos humanos con un 50% de precisión.

3. Crear variaciones

Embalaje de Nutella Unica

Una vez que AI reconoce un patrón, puede aplicar el patrón para generar múltiples variaciones en un instante. En un proyecto titulado "Nutella Unica", un algoritmo pudo extraer de una base de datos de patrones y colores para crear siete millones de versiones diferentes del empaque de Nutella.

Sabiendo lo que la IA puede y no puede hacer, ¿cómo podemos adaptarnos como diseñadores?

En cuanto a la tendencia de la industria, el papel del diseñador evolucionará de ser creadores a curadores. En el pasado, teníamos diseñadores gráficos especializados en signos y símbolos. Luego tuvimos diseñadores industriales que se centraron en objetos y artefactos. Ahora tenemos diseñadores de experiencia o interacción que miran más allá de los objetos a una experiencia holística.

En el futuro, el diseño será "el diseño de sistemas y entornos dentro de los cuales tienen lugar las otras tres órdenes". Los diseñadores se convertirán en diseñadores de comportamiento o de sistemas. Cuando el lado de la producción del diseño estará más o menos automatizado por AI, nuestro objetivo será establecer parámetros y objetivos para que los algoritmos determinen el comportamiento de los sistemas.

Aquí hay tres cosas que podemos hacer para adaptarnos al papel en evolución de los diseñadores.

1. Comprender las herramientas y capacidades existentes

El primer paso es comprender los tipos de IA y la amplitud de la aplicación. Hay recursos tan ricos y amigables para el diseñador para estudiar inteligencia artificial y aprendizaje automático. Si desea una descripción general, simplemente mirando las API existentes como la API de inteligencia de Amazon, los productos de Google Cloud AI, los servicios cognitivos de Microsoft y los productos IBM Watson podrían darle una idea sobre los tipos de entradas y lógicas utilizadas para entrenar los modelos.

2. Entrelaza la ética en tu proceso

La ética de la IA todavía está en la etapa naciente. Depende de nosotros establecer estándares éticos e incorporarlos a los sistemas que diseñamos. Similar a cómo nos adherimos a los principios de diseño, deberíamos crear principios éticos si no hay ninguno. Existen principios existentes como los principios de Microsoft AI o los principios de Google AI a los que puede hacer referencia.

3. Adaptabilidad como principio clave del diseño.

La IA puede ayudar a crear diseños que aprendan y cambien dependiendo de múltiples variables. Cuando diseñamos, no solo debemos pensar en cómo se experimentarán los productos en un entorno particular, sino también en cómo los productos se adaptan dinámicamente según el contexto cambiante y las diferentes decisiones de los usuarios.

Para volver a mi pregunta original de "¿La IA reemplazará a los diseñadores?" Sí, reemplazará a los diseñadores que conocemos ahora. No hay forma de evitar la evolución tecnológica, incluso para los creativos. Pero, hay un hecho innegable de que los humanos son una especie diseñada para evolucionar. A medida que la IA continúa cambiando y afectando la forma en que diseñamos, nuestros roles también evolucionarán. Ahora, se trata de ver la IA menos como una amenaza y abrazarla más como un socio que ayuda a ampliar nuestra capacidad para abordar los problemas.

¿Cómo planeas asociarte con AI? Háganos saber en los comentarios a continuación.

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