Una interfaz más limpia, simple, y completa con IA

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Una interfaz más limpia, simple, y completa con Inteligencia Artificial

A menudo nos cruzamos con toneladas de gráficos, reportes y tableros de control. A menudo, estos son sumamente confusos y complejos. Nos muestran mucha cantidad de información innecesaria en el momento en que más necesitamos síntesis y claridad.

Imaginemos, por un segundo, a un astronauta o a un piloto. Si en momentos cruciales son bombardeados por toneladas de información irrelevante, les sería imposible operar. Aprender a interpretar una interfaz con claridad es clave. Si la curva de aprendizaje es demasiado larga, la sucesión de un operador sería casi imposible.

interfaz en panel de control físico

Una interfaz define cómo recibimos la información

Ahora, lo que pretenden las interfases de IA es traer información compleja de una forma simple. ¿Para que ver tanta información en simultáneo, si solo necesitas monitorear un gráfico a la vez, o desviaciones de la data para profundizar y tomar acciones de inmediato? La IA busca optimizar la Interfaz para personalizarla y mostrar cada vez información más relevante, simple y de forma prolija.

interfaz en pantalla

La claridad y el orden facilitan la interacción con la interfaz

La confusión gráfica en la interfaz

La confusión gráfica, el desorden y  la sobrecarga no son atributos inherentes de la información. A menudo son simplemente fallas de diseño de la interfaz o fallas en la forma de expresar la ideas. De esto hablaremos en este artículo.

Debemos considerar la presentación de una interfaz desde dos perspectivas; la producción de la interfaz y el consumo o interpretación de lo que presenta. Para esto debemos considerar cómo hacerlas de manera inteligente, efectiva y creíble. Un factor a tener siempre en cuenta es cómo aprenden los consumidores a entender y juzgar la calidad de una presentación. Por este motivo, hacer una presentación de información es un acto ético moral, además de intelectual. Así, es importante mantener estándares de calidad, pertinencia e integridad para los consumidores de estas  presentaciones informativas. 

Debemos insistir en que los presentadores seamos más considerados, tanto intelectual como éticamente, responsables de lo que mostramos y contamos. El consumidor o espectador, por su parte, también realiza una actividad ética ya que interpretar la información requiere de emitir juicios sobre la integridad y honestidad de una presentación y su presentador.

Su presentación, su plataforma, su interfase se trata de dos cosas; su contenido y su credibilidad. Cuando asistes a una presentación o lees un informe, se trata de nuevo del contenido y la sustancia. Y la pregunta que te haces es: ¿Puedo creerle al presentador?

Cómo podemos mejorar una interfaz con IA

La estrategia hoy es mirar hacia afuera, observar el entorno, ver lo que necesita el cliente, qué espera, qué queremos comunicar, qué conocimiento deseamos transmitir. Por ejemplo, miren la interfaz de Google Maps, probablemente sean dos mil millones de personas mirando en Maps. Es la aplicación más vista de toda la historia de la humanidad y tiene cinco capas de información en una sola interfase. ¿Por qué no puedo mostrar varias capas de información de forma más sencilla y directa? Lo hacen en Google Maps. Así que tenemos estándares como ese enorme éxito en el mundo que nos permite saber lo que podemos hacer.

 

interfaz de navegación google maps

interfaz de navegación google maps

Quien contrata tu plataforma, ha llegado allí por tu contenido. Esa es tu única ventaja comparativa vs otras alternativas en el mercado como los tableros de control. Es por ello que debe ser única y sencilla de consumir, directa al grano y evitar complejidades por gusto. 

No confíe en las personas que le muestran datos truncados y resumidos, es igual de fácil mostrar el conjunto de datos completo y así se tiene la oportunidad de ver qué significan realmente los datos. Cuando se muestran datos truncados, normalmente se esconden datos detrás de esa omisión. Con IA no tenemos ese problema porque podemos acceder a todo ese conjunto de data en tiempo real, y resaltar lo que es relevante e importante para tomar decisiones en el momento. 

Mayor resolución de pantalla, más detalle y claridad

La gran Revolución que se está dando en los últimos 20 años, en datos y la visualización de estos, a través de puestas en resolución en big data. No ha sido tanto el software sino las enormes ganancias en la resolución de nuestras discapacidades a nivel de calidad y capacidad de procesamiento de los seres humanos. Entonces, el iPhone actual tiene una resolución 38 veces mayor que la del primer iPhone. Eso es increíble.

Las pantallas actuales tienen habitualmente alrededor del 70-75% de la resolución del papel. De hecho, algunas exceden la resolución del papel, tal vez este sea un juego enorme de obtener información adyacente en el espacio y ahora la gente puede usar su propia forma de ver su propio sentido de lo que es relevante.

Ahora pasemos al pensamiento analítico dentro del diseño de interfaces: El pensamiento analítico es la forma en que evaluamos la credibilidad de la información. Las presentaciones en interfases se tratan tanto de contenido como de credibilidad. Hay algunos principios fundamentales del pensamiento analítico y uno de ellos es hacer comparaciones. Comparamos la teoría con la que se fundamenta la analítica de cálculo con los datos. No importa cuántos sean los datos o cuán sofisticadas las matemáticas, en el fondo. La cuestión es que el análisis de datos se compara con lo que está bien y que conduce a un espectáculo de diseño, comparaciones y contrastes y diferencias.

pensamiento analítico en interpretación de interfaz

El pensamiento analítico es crucial en la interpretación de ua interfaz

Se debe buscar un razonamiento sobre causa y efecto y no solo informar. Las correlaciones son sólo asociaciones, pero hay que tratar de tener algunas relaciones causales porque cualquier tipo de pensamiento de intervención, cualquier tipo de pensamiento de política, requiere un pensamiento de causalidad de lo que produciría. Por qué algunas causas con las que podemos trabajar son para producir los efectos deseados. Así que eso es lo que deberíamos pensar sobre nuestros datos. Otro principio del pensamiento analítico es investigar La credibilidad de la fuente de los datos que lo suministran y los visores de los datos. 

Ver los datos también, por lo que el pensamiento analítico nos ayuda fundamentalmente sobre la relación entre la información y las conclusiones. ¿Qué podría ser mejor?

Una buena resolución de pantalla afecta cómo podemos presentar los datos

Entonces no se trata de una sola dimensión, es consistencia, conocimiento y simplicidad. ¿Acaso no nos maravillamos con estas interfases de Apple o Tesla o los nuevos desarrollos de los paneles de control de las naves espaciales de la actualidad?

¿Qué reto de negocios estás enfrentando?


¡Cuéntanos aquí!


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