Los patrones de UX que hacen usable una función con IA: qué mostrar mientras piensa, cómo comunicar incertidumbre, cómo permitir corregir y qué hacer cuando la respuesta es mala.
Cuándo usarlo: Diseñar la experiencia de una función con IA: estados de espera, comunicación de incertidumbre, recuperación de errores y control del usuario
Herramienta recomendada: Claude
Actúa como diseñador de producto con experiencia en interfaces que integran modelos de lenguaje. Voy a diseñar (o rediseñar) una función con IA y quiero resolver los cuatro problemas que arruinan estas interfaces. ## Contexto que necesito 1. Qué hace la función y qué entrega al usuario. 2. Cuánto tarda en responder, en el mejor y en el peor caso. 3. Con qué frecuencia se equivoca y qué tipo de error comete. 4. Coste de un error para el usuario: molestia, trabajo perdido o daño real. 5. ¿El usuario puede verificar el resultado por sí mismo? ## Problema 1 — La espera Diseña el estado de espera según la duración: | Duración | Patrón | |---|---| | < 1 s | Nada, o cambio inmediato | | 1-5 s | Indicador con la acción concreta («buscando en tus documentos») | | 5-30 s | Progreso por pasos, con resultado parcial en cuanto haya | | > 30 s | Trabajo en segundo plano y aviso al terminar; el usuario se va a otra cosa | Nada de mensajes graciosos rotando: entretienen el primer día y molestan el tercero. Streaming siempre que la salida sea texto. ## Problema 2 — La confianza - Cómo comunicar el origen del resultado: fuentes, fragmentos citados, «basado en estos 3 documentos». - Cómo mostrar incertidumbre sin porcentajes falsos. Un «revisa esto» concreto en el punto dudoso vale más que un 87% inventado. - Qué no prometer nunca en el copy: exactitud absoluta, comprensión, intención. - Dónde poner la responsabilidad: el usuario revisa y aprueba lo que sale con su nombre. ## Problema 3 — El error Diseña el camino de recuperación: 1. Cómo se rechaza un resultado en un clic. 2. Cómo se corrige sin repetir todo el trabajo (edición directa del resultado, ajuste de la instrucción, reintento con más contexto). 3. Qué se hace cuando el modelo no puede: mensaje honesto y alternativa manual, nunca un resultado inventado ni un error genérico. 4. Cómo se recoge el motivo del rechazo, para que sirva de señal al equipo. ## Problema 4 — El control - El usuario decide cuándo se ejecuta: nada de acciones automáticas con efectos visibles sin permiso. - Las acciones irreversibles pasan por confirmación con lo que va a ocurrir descrito en concreto. - Historial y vuelta atrás: poder ver qué cambió la IA y deshacerlo. - Salida clara: cómo se desactiva la función. ## Entregables 1. Especificación de los cuatro estados (espera, resultado, incertidumbre, error) con el copy exacto. 2. Recorrido completo del flujo, paso a paso, incluyendo los caminos de recuperación. 3. Microcopy de las confirmaciones de acciones irreversibles. 4. Qué señales recoger del comportamiento del usuario para mejorar la función. 5. Los tres riesgos de diseño de mi caso y cómo mitigarlos.