Una tarea habitual que me impongo es ir recolectando ideas, conceptos, ejemplos y herramientas que en algún momento podré usar en mi trabajo y, además de eso, incluir en alguna clase que me invitan a hacer. Este tiempo, no obstante, ha estado lleno de información novedosa que me parece que están rediseñando el paisaje y cambiando aquello que hacemos.
Por eso, para esta ocasión, me puse a hacer una breve lista de los temas en los que deberíamos poner alguna atención, ya que modificarán la manera de entender lo que sigue.
Algoritmos: cada vez sabemos más acerca de cómo funcionan, en particular el de Twitter. Luego de que el código de cómo hace recomendaciones fuera dado a conocer públicamente, su fallido líder máximo decidió dejarlo a la vista de todos. Hay análisis completos acerca de cómo funciona y por lo mismo, es interesante mirar todas las señales que se toman en cuenta para tomar decisiones acerca de qué se le presenta a cada persona. Ya había algunas ideas de cómo lo hacía Instagram y TikTok. Con la nueva evidencia, hay espacio para entender que poco de lo que ocurre en una red social está determinado por los personas que lo usan y lo que publican; casi todo está en manos de un software que toma decisiones basado en provocar las acciones que impulsen el negocio que hay detrás.
IA: las diversas aplicaciones de la inteligencia artificial generativa que se desencadenaron tras la presentación de ChatGPT en noviembre pasado llevaron a la aparición simultánea de múltiples herramientas que hay que probar, esperar y comprobar, para ver si vale la pena utilizarlas o sólo mirarlas antes de meterlas en un flujo productivo. Desde mi perspectiva, la ruta lógica es la que anunció Bloomberg esta semana: entrenar una herramienta con tu propio conjunto de datos para luego usarla para tomar decisiones acerca de qué hacer con ella. Es decir, si no la entrenas, no puedes confiar en lo que va a hacer o responder. Si estás en el segundo caso, tener una IA en el equipo es útil, pero hay que tenerla con supervisión cercana y orientada a ciertas tareas que ayudan al flujo productivo, pero no reemplazan personas (ya hay datos cuantitativos al respecto). Si lo hacen, lo más probable es que el prestigio del negocio en el que participen se verá afectado tarde o temprano.
Comportamiento: en los últimos meses me dediqué a leer acerca de la economía del comportamiento y creo que allí hay un tema que se debe cruzar con lo que hacemos en diseño de experiencia de usuario. Cuando hay tanta información acerca de cómo y por qué toman decisiones las personas, se hace necesario complementarlo con temas como la forma, el despliegue y el contenido que se ofrece, de manera de generar espacios donde la conversión ya no dependa tanto del color, la ubicación o el tamaño. Es una tarea interesante y creo que allí hay algún espacio en el que debería haber más investigación aplicada que saque provecho de los avances que se van haciendo en ambos campos.
EEAT: bajo esa sigla se encuentra lo que Google define como el contenido que las personas necesitan y que por lo mismo, es aquello que conseguirá por sus propios méritos llegar hasta la primera página de los resultados del buscador. En inglés significa Experience, Expertise, Authoritativeness, and Trustworthiness, lo que traducido se entiende como contenido que es desarrollado por alguien que puede exhibir Experiencia, Experticia, Autoridad y gracias a lo anterior, generar Confianza. Vale la pena estudiar la guía que publicaron (PDF).
GA4: para el final, los cambios que está produciendo la plataforma de Google Analytics en su paso de la medición Universal a la versión 4, que comienza a mediados de año. Con un foco en los eventos que se producen en cada página, cambia la mirada desde la revisión masiva de visitas, páginas vistas y sesiones, a la granularidad de entender cómo en cada página ocurren las conversiones que transforman las visitas en acciones.
Es lunes, otra vez, sobre la ciudad. Y hay que comenzar las clases.