¿Te has preguntado alguna vez por qué Amazon sabe exactamente cómo tentarte con la recomendación de producto perfecta? Machine learning puede ayudar a crear productos que giran en torno al usuario al personalizar sus experiencias. Esto ha permitido que los ordenadores comprendan las cosas que decimos y vemos: desde Google Photos creando un álbum para nuestro gato a Facebook que nos aporta contenidos relevantes. Pero, ¿cómo se personaliza de modo que sea bien recibido y que le atribuya a las máquinas empatía de usuario? Conectar el factor humano al machine learning es complejo. Para que salga bien, UX y la investigación juegan un papel muy importante en la recepción del usuario.

El diseño de UX fue considerado en su día un arte más que una ciencia exacta. Ahora hay una transformación del proceso creativo que equilibra el diseño para el humano mientras que los algoritmos y datos nos permiten crear experiencias digitales personalizadas. Incluso en el ámbito de los viajes, Booking.com está utilizando machine learning para hacer que las personas experimenten el mundo de un modo personalizado. Pero a veces, las reacciones de los usuarios ante estas predicciones no son las previstas.

Los diseñadores de UX deben cubrir la brecha que existe entre la Inteligencia Artificial y el comportamiento real humano y la emoción. Esta ponencia explora la necesidad de reformular el enfoque tradicional añadiendo contexto, creatividad y testeo para llegar al éxito y a su vez poder ahondar en las trampas que existen cuando la ciencia de datos y UX impactan de modo negativo al usuario. En esta ponencia, Allie compartirá ejemplos de buenas prácticas en el uso de machine learning con un enfoque centrado en el humano.