Hace poco pensaba en Mi Retiro Seguro, la herramienta de la Caja de Seguro Social de Panamá para consultar aportes y calcular una proyección de jubilación.
Es un caso interesante porque, detrás de algo que técnicamente podríamos describir como “una calculadora”, hay una persona tratando de responder una pregunta muchísimo más sencilla:
¿Con cuánto dinero voy a poder vivir cuando me jubile?
#.Lo que el sistema sabe y lo que la persona pregunta
Probablemente esa persona no conoce las reglas del sistema de pensiones. No sabe cómo se llaman los distintos regímenes, cómo se calculan las cuotas o qué variables intervienen en la fórmula.
Y, francamente, tampoco debería tener que saberlo.
Ahí está una de las diferencias entre construir software que funciona y construir software pensado para humanos.
El sistema ya sabe mucho más de lo que el usuario debería necesitar entender. Conoce nuestras cuotas, salarios reportados, años trabajados y el régimen al que pertenecemos.
Podría pedirnos que pensemos en esos términos: régimen, densidad de cuotas, salario base, supuestos de proyección, reglas de elegibilidad. Todo eso le importa a la institución. Pero probablemente la persona no llegó con ese modelo mental. Llegó preguntándose si su jubilación le va a alcanzar para vivir con dignidad.
Una interfaz centrada en el sistema pregunta a qué régimen de pensión perteneces. Una centrada en la persona ya lo sabe, o lo explica solo cuando importa.
El usuario solo quiere una respuesta y, quizás, entender qué puede hacer al respecto.
El problema es que muchas veces exponemos directamente el modelo del sistema al usuario. Organizamos pantallas alrededor de campos de base de datos, reglas de negocio, terminología interna y procesos porque así entendemos nosotros el sistema. Pero nada de eso es necesariamente la forma en que la persona entiende el problema.
#.Del lenguaje humano hacia el sistema
Idealmente, la experiencia debería partir de ahí:
“Esto es aproximadamente lo que recibirías.”
Después:
“Esto es por qué.”
Y finalmente:
“Estas son las cosas que todavía puedes hacer para cambiarlo.”
Ese último paso importa. El software útil no debería limitarse a mostrar información; debería ayudar a la persona a entender qué decisiones siguen estando bajo su control.
La complejidad puede seguir estando ahí. Simplemente no tiene que ser lo primero que ve el usuario.
Del lenguaje humano hacia la complejidad del sistema, y no al revés.
#.Y entonces llega la IA
Esto se vuelve todavía más importante ahora que tenemos IA alrededor de prácticamente todo lo que construimos.
Hoy podemos generar una pantalla en minutos, agregar otro formulario, crear un chatbot o poner un asistente de IA encima de un proceso complicado.
Pero agregar inteligencia a una experiencia que ya es difícil de entender no necesariamente la hace mejor.
A veces solo estamos haciendo más sofisticada la complejidad.
Un chatbot que todavía obliga a la persona a conocer la terminología institucional correcta no se convierte de pronto en una buena experiencia porque usa un LLM. Es la misma carga, envuelta en una interfaz más impresionante.
La oportunidad de la IA debería ser precisamente la contraria: permitir que el software entienda más para que el usuario tenga que entender menos.
#.Empezar por la pregunta
Quizás crear software centrado en el humano empiece por algo bastante sencillo:
dejar de diseñar alrededor de cómo funciona nuestro sistema y empezar a diseñar alrededor de la pregunta que la persona vino a resolver.
Antes de agregar la próxima pantalla, formulario o asistente de IA, la pregunta debería ser: ¿qué vino realmente a responder esta persona?