Las sinergias entre el Design Thinking y la Inteligencia Artificial

07/10/2020 43

El Design Thinking (DT) se ha convertido en los últimos años en uno de los métodos más populares dentro del proceso de la innovación. El DT usa los métodos de los diseñadores para satisfacer las necesidades de las personas considerando la factibilidad tecnológica y viabilidad comercial. Este concepto tiene su origen en los métodos de diseño de los años 60.

Posteriormente, distintos autores como Herbert A. Simon, Robert McKim, Bryan Lawson y Peter Rowe publicaron trabajos evolucionando el concepto. Rolf Faste integró el pensamiento de diseño en el curriculum de la Universidad de Stanford y fue adaptado al mundo de la consultoría de diseño por David M. Kelley en IDEO. El pensamiento de diseño consta de 5 pasos: (1) empatizar, (2) definir, (3) idear, (4) prototipar y (5) evaluar.

El DT es un buen ejemplo de una metodología que exprime al máximo el “Small Data” que suele ofrecer datos que tienen que ver con lo cualitativo. El uso “Small Data” suele aportar pequeñas pistas “Insights” que las empresas utilizan para descubrir oportunidades y convertirlas en productos o servicios innovadores. Recordemos que el Big Data es diferente ya que suele analizar comportamientos y patrones predictivos a gran escala.

La autora Jeanne Liedtka explicaba en un artículo de 2018 «Why design thinking works» para HBR que en un estudio de siete años en el que analizó en profundidad cincuenta proyectos de distintos sectores encontró que el DT tiene el potencial de innovar aflorando las energías creativas de las personas, ganando su compromiso y mejorando radicalmente los procesos.

El DT usa los métodos de los diseñadores para satisfacer las necesidades de las personas considerando la factibilidad tecnológica y viabilidad comercial.

Jeanne considera que la estructura del DT crea un flujo natural desde la exploración hasta la explotación. La inmersión en la experiencia del cliente genera datos valiosísimos que se transforman en ideas. Estas irán guiando a los equipos a encauzar los criterios de diseño que utilizarán para generar soluciones.

Las suposiciones sobre lo que es crítico para el éxito de esas soluciones se examinan y luego se testean con “pruebas de concepto” y “prototipos mínimos viables” que irán proporcionando de forma iterativa nuevos datos. Esta nueva información ayudará a los equipos a desarrollar aún más las innovaciones que cada vez encajarán mejor en el mundo real.

El proceso del DT funciona de tal manera que contrarresta los prejuicios humanos que frustran la creatividad. Por otra parte, al mismo tiempo que resuelve los desafíos objetivo, lo hace con soluciones superiores y con costos/riesgos reducidos.

El pensamiento de diseño es un proceso que reconoce a las organizaciones como grupos de seres humanos motivados por diferentes perspectivas y emociones. De esta forma enfatiza el compromiso, el diálogo y el aprendizaje. Al involucrar a los clientes y usuarios en la definición del problema y el desarrollo de soluciones, el pensamiento de diseño genera un amplio compromiso y consenso.

El DT tiene el potencial de innovar aflorando las energías creativas de las personas, ganando su compromiso y mejorando radicalmente los procesos.

Finalmente, al proporcionar una estructura clara al proceso de innovación, este método ayuda a los innovadores a colaborar y ponerse de acuerdo sobre lo que es esencial. El estudio de Jeanne confirma que en la actualidad el método de DT funciona para desarrollar productos y servicios innovadores. Pero la pregunta que está surgiendo es cómo combinar este método que se nutre de áreas del conocimiento como la psicología o la etnografía con tecnologías exponenciales como la IA.

En los dos últimos años estamos empezando a ver cómo algunos autores están empezando a conectar ambos mundos. En un artículo de Deloitte del 2017 para The Wall Street Journal titulado «Why AI needs a dose of design thinking» se explora la combinación del pensamiento de diseño con la inteligencia artificial.

El pensamiento de diseño centrado en el ser humano puede ayudar a las organizaciones a aprovechar al máximo las tecnologías cognitivas. Las tecnologías de Inteligencia Artificial no producen automáticamente los mejores resultados empresariales o sociales.

Si bien los algoritmos pueden automatizar muchas tareas rutinarias, la naturaleza limitada de la IA basada en datos implica que muchas otras tareas requerirán la participación humana. En tales casos, los algoritmos deben verse como herramientas cognitivas capaces de aumentar las capacidades humanas e integrarse en sistemas diseñados para seguir la corriente de la psicología humana y organizacional.

El pensamiento de diseño centrado en el ser humano puede ayudar a las organizaciones a aprovechar al máximo las tecnologías cognitivas.

Deloitte denominaba a esta disciplina emergente como «pensamiento de diseño cognitivo». El autor Alan Jacobson publicaba un artículo el año pasado para TechTalks explicando que el DT mantiene a los humanos en el centro del proceso de la resolución de problemas en la era de la Inteligencia Artificial. Cada vez veremos más sinergias entre el DT y la IA.