En el mundo de UX, uno de los grandes retos es analizar grandes volúmenes de data de manera rápida
y eficiente. ¿Cuántas veces nos hemos enfrentado a cientos de data cuantitativa, comentarios de
usuario o KPIs sin saber por dónde empezar? Ese problema, lo enfrenta una gran mayoría de equipos
de UX..
El tiempo que dedicamos a analizar grandes volúmenes de datos lo podríamos emplear en temas más
estratégicos que tienen muhco más impacto en la experiencia, verdad?. Entonces, ahí surge la pregunta:
¿puede la inteligencia artificial pudiera ayudarnos a resolver esto?
Cómo nació A.I.D.A.?
El viaje de A.I.D.A. comenzó con una idea simple: reducir el tiempo que se toma para analizar data y mejorar
la calidad de los insights de UXR. El objetivo nunca fue solo automatizar, sino también asegurar que la IA
trabajara de forma alineada con la empatía y el instinto que los diseñadores ponemos en cada una de nuestras
decisiones.
A.I.D.A. (Artificial Intelligence Data Analysis) es un CustomGPT basado en IA que procesa data cuantitativa como
CSAT, SUS, CES, time on task, tasa de errores, tasa de conversión, tasa de drop off y data cualitativa como
comentarios de usuario, entre muchos otros. No solo calcula estadísticas básicas como promedios y desviaciones
estándar, sino que también clasifica comentarios de usuarios en categorías útiles como seguridad, usabilidad
o problemas tecnológicos.
El desarrollo tuvo un nivel de complejidad alto. Desde ajustar algoritmos hasta garantizar que los datos fueran
interpretados con precisión. Cada paso se caracterisó por la prueba y el error, pero el resultado fue una herramienta
que puede, en cuestión de minutos, entregar un output de data analizada que antes nos tomaba días.
El funcionamiento de A.I.D.A. se puede resumir en tres pasos:
1. Entrada de datos
Todo comienza con los datos. A.I.D.A. trabaja con archivos Excel que contienen información clave como:
- Puntajes SUS/CSAT/Time on task/Tasa de errores/Tasa de conversiones/entre otros.
- Tipo de usuario, rangos de edad, ubicación, género, tipo de cliente, tipo de dispositivo, entre otros.
- Comentarios cualitativos de usuarios.
- Ponderado medición último mes y meta para el año en curso
- Detalles de las tareas evaluadas (tiempo en completar, tasa de éxito, etc.).
Estos datos se cargan en la herramienta para ser procesados.
2. Procesamiento con IA
A.I.D.A. analiza los datos de manera automatizada:
- Análisis cuantitativo:
- Calcula estadísticas clave como medias, desviaciones estándar y varianzas.
- Compara las métricas actuales con benchmarks y datos históricos.
- Análisis cualitativo:
- Clasifica automáticamente los comentarios de los usuarios en categorías predefinidas, como seguridad, usabilidad o velocidad.
- Usa palabras clave para identificar temas recurrentes y preocupaciones.
3. Salida de insights
Una vez procesados los datos, A.I.D.A. entrega resultados claros y accionables, incluyendo:
- Resúmenes cuantitativos: gráficos de barras, tablas de varianzas.
- Análisis cualitativos: porcentaje de comentarios por categoría, ejemplos clave.
Estos resultados pueden exportarse fácilmente o interpretarse directamente para la toma de decisiones.
Hoy, A.I.D.A. ha revolucionado nuestra forma de trabajar. Aquí algunos de sus logros más destacados:
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Reducción del tiempo de análisis en un 50%: Lo que antes nos tomaba horas, ahora se realiza en minutos.
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Insights más claros y accionables: Con A.I.D.A., podemos identificar tendencias clave en los comentarios de los usuarios, lo que facilita priorizar mejoras.
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Mejora en la colaboración del equipo: Gracias a los reportes de A.I.D.A., las discusiones del equipo de diseño están más enfocadas y productivas..
Por ejemplo, en un proyecto reciente, A.I.D.A. detectó rápidamente que los comentarios relacionados con la seguridad de la plataforma representaban el 15% de las preocupaciones de los usuarios. Esto nos permitió priorizar mejoras específicas en esa área, generando un aumento del 20% en la satisfacción del cliente.
