Cómo hacer que la IA eleve tu valor (y no te vuelva reemplazable)
El marco del paper "Expertise" aplicado al diseño de experiencias
Ed 78
En nuestra edición anterior exploramos el framework de Expertise del MIT que revela cómo la automatización puede simultáneamente elevar o degradar el valor profesional, dependiendo de qué tareas decidamos automatizar.
Vimos cómo contadores y empleados de inventario tuvieron destinos opuestos con la misma tecnología, y cómo esto se aplica directamente a nuestra industria. Hoy vamos a lo práctico: ¿Cómo aplicar este framework estratégicamente para posicionarnos del lado correcto de la transformación?.
La Revelación de la Convergencia Forzada
Aquí es donde el framework revela algo contraintuitivo. Muchos profesionales de UX aspiramos a un futuro donde nos enfoquemos "solo en estrategia" mientras la IA maneja la "ejecución técnica".
Pero este escenario encierra una trampa.
Para tomar decisiones estratégicas efectivas sobre outputs generados por IA, necesitamos poder evaluarlos competentemente. Esto requiere expertise profundo en los conocimientos tácticos y de implementación, no para ejecutarlo, sino para evaluar que la IA está tocando.
No puedes evaluar si el diseño de una pantalla generado automáticamente es estratégicamente correcto sin entender profundamente tanto principios de diseño visual como limitaciones técnicas de implementación. No puedes supervisar un agente creando flujos sin dominar arquitectura de información y psicología cognitiva.
Lo mismo puede pasar para el UX Research, si vamos crear User Personas con la ayuda de IA, necesitamos entender el contexto, saber de tendencias principios de antropología, etc.
Estos son apenas ejemplos, pero ilustran un patrón claro: para supervisar la IA necesitamos dominar los fundamentos que sustentan sus outputs.
Las tareas repetitivas, tenderán a desaparecer, los roles que hacen en gran medida este tipo de tareas desaparecerán o en su defecto se transformarán. Los roles enfocados en tareas delegadas que necesitan supervisión humana no estarán a salvo. El tener solo el criterio para decidir probablemente no puede justificar un rol; la solución es: que este rol adquiera además tareas estratégicas o, por otro lado, la tarea de supervisar IAs será absorbida por roles estratégicos.
Esto es lo que el paper de Expertise llama "convergencia forzada", la automatización elimina la posibilidad de ser competitivo dominando un solo dominio, obligando a desarrollar competencia profunda en múltiples dominios simultáneamente. La complejidad cognitiva crece exponencialmente porque necesitas hacer evaluaciones que requieren la intersección de múltiples dominios.
Siendo más Intencionales al automatizar.
Entender esto permite ser mucho más estratégicos sobre cómo integramos IA en nuestro trabajo. En lugar de automatizar aleatoriamente tareas que parecen "automatizables", podemos ser intencionales sobre qué delegar para posicionarnos en la dirección correcta.
La clave está en mantener siempre nuestra presencia como el ingrediente que toma decisiones divergentes, evalúa calidad sistémica, y conecta múltiples dominios de conocimiento.
Analiza en tu contexto, ¿Cuáles son las competencias que complementarían la ecuación? Si tu rol el día de hoy tiende a estar más en la parte de implementación, necesitas incorporar en tu toolkit herramientas estratégicas que te permitan ir mas allá de tu rol actual; si tu rol ahora mismo es estratégico, quizás necesites incorporar conocimiento táctico y técnico (no me refiero a operación de software), que te permita evaluar las opciones que la IA te ofrecerás y detectar anomalías y/o alucinaciones.
Aunque en mi ejemplo juego con roles estratégico y/u operativos, este convergencia puede aplicar hacia roles complementarios: un PM que saben entender reportes de research, Desarrolladores que hagan UX, o Diseñadores que puedan entregar prototipos en código.
Para las organizaciones, estrategias de elevación
Las organizaciones tienen la oportunidad de modelar conscientemente dónde y cómo integran herramientas automatizadas para influir en la dirección de expertise de sus equipos. Si eres un director de diseño, un manager, o un tomador de decisión en tu organización no puedes solo dejarte fluir, necesitas ser intencional en como tu equipo u organización integra la IA y tener una estrategia clara.
Pregunta estratégica clave: ¿Queremos que la integración de IA lleve a nuestro equipo hacia mayor expertise o hacia comoditización?
Si el objetivo es elevación de expertise, necesitan:
Inversión en formación convergente: No basta usar en herramientas de IA, que nos ofrezcan artefactos de forma en tiempos más eficientes. Necesitan desarrollar expertise en temas complementarios que la supervisión de modelos de IA requiere.
Reestructuración de roles: Crear posiciones que recompensen explícitamente la expertise convergente en lugar de mantener roles de especialización
Cultura de experimentación informada: Fomentar que los equipos prueben integraciones de IA con el objetivo específico de elevar el nivel de habilidades, por ejemplo, estratégicas, no solo de acelerar procesos existentes.
La otra cara de la moneda
Ya revisamos un escenario donde los diseñadores desarrollan expertise convergente profundo, se convierten en supervisores estratégicos, ven aumentos significativos en salarios y responsabilidad. Las mismas herramientas pueden llevar también a comoditización, dependiendo de cómo se implementen.
Escenario B - Comoditización: Los diseñadores se convierten en operadores de herramientas, seleccionan entre opciones pre-generadas sin capacidad de evaluación profunda, ven estancamiento salarial.
La diferencia no está en las herramientas disponibles, sino en cómo elegimos integrarlas y qué tipos de habilidades decidimos desarrollar en respuesta.
Lo que esto significa para nosotros
El framework de expertise nos ofrece algo invaluable: una manera de anticipar e influir en cómo la automatización transformará nuestro trabajo, en lugar de simplemente reaccionar.
Para los profesionales de UX, la pregunta estratégica no es "¿me va a reemplazar la IA?" sino "¿cómo puedo integrar IA de manera que eleve mi expertise en lugar de degradarla?"
Para las organizaciones, tienen más control del que pensaban sobre cómo la automatización afecta la estructura de sus equipos.
La automatización no es una fuerza externa que nos sucede. Es una herramienta que podemos usar intencionalmente para reorganizar el trabajo hacia direcciones que preferimos. Pero solo si entendemos los mecanismos profundos de cómo la tecnología reorganiza la expertise.
El futuro del diseño de experiencias no será determinado por las capacidades de la IA, sino por qué tan inteligentemente integremos esas capacidades para amplificar nuestras habilidades humanas.
Y esa elección, en gran medida, sigue estando en nuestras manos.
Nos vemos en la siguiente edición.
Para leer
Outcomes Over Output: Design Systems and AI
Ben Callahan nos tare este interesante articulo como parte de su programa de investigación bimensual, The Question, donde se reunió con un grupo de profesionales de Sistemas de Diseño muy reflexivos para hablar sobre el papel de la IA.