Categoría: UX

Si lees esto ya sabes que me dedico, entre otras cosas, a ayudar a organizaciones a incorporar IA a su forma de trabajar, y antes que eso he estado muchos años trabajando en diseño de experiencia de usuario. Así que cuando he leído que Noruega acaba de imponer un veto casi total a la IA generativa en la escuela primaria, mi primer reflejo no ha sido el que cabría esperar ante una noticia así. No me ha parecido un arrebato tecnófobo. Al contrario, me ha parecido, con matices, bastante sensato.

Lo que ha decidido Noruega

El primer ministro noruego, Jonas Gahr Støre, ha anunciado este viernes que los alumnos de primaria (de 6 a 13 años) no podrán, como norma general, usar herramientas de IA generativa. En secundaria inferior (14 a 16 años) se permitirá un uso prudente y siempre supervisado por el profesorado, y solo en secundaria superior (17 a 19 años) se busca que los estudiantes aprendan a manejarla bien, pensando ya en la universidad y el trabajo. Las nuevas normas entrarán en vigor con el curso que arranca a finales de agosto.

El argumento de Støre es de los que cuesta rebatir, las cosas como son: usar IA aumenta el riesgo de que los más pequeños se salten pasos importantes de su aprendizaje. Lo prioritario, ha dicho, es que aprendan a leer, a escribir y a hacer cuentas. Y poco más.

Vamos a lo concreto con rigor. Esto no sale de la nada. Noruega lleva un par de años recogiendo cable de su propia digitalización temprana. Primero, en 2024 prohibió los móviles en los colegios, después de que la investigación apuntara a mejoras en concentración, notas y convivencia. Luego, en abril de este año planteó prohibir las redes sociales a los menores de 16, siguiendo la estela de la pionera Australia, que en diciembre se convirtió en el primer país del mundo en hacerlo. Y ahora, en el mismo paquete que el veto a la IA, el Gobierno va a proponer una ley para financiar más libros en papel, dando marcha atrás a la tendencia hacia las tabletas que el país abrazó desde la llegada del iPad en 2010.

O sea: móviles fuera, redes en cuarentena, papel de vuelta y la IA reservada casi en exclusiva para quienes están a punto de salir del sistema educativo. No parece (no lo es) una decisión aislada o sin contexto. Es un cambio de rumbo.

Esto no va de tecnofobia

¿Por qué me cuadra esto a mí, que vivo, entre otras disciplinas, de la IA? La respuesta es sencilla: porque el debate de fondo no es «IA sí o IA no«. El debate es de secuencia. Hay una diferencia enorme entre usar una herramienta para acelerar algo que ya sabes hacer y usarla para saltarte el aprenderlo. Un profesional con criterio lo que va a hacer es delegar la ejecución en la máquina, pero el criterio, el saber qué construir y por qué, no se delega. Esto lo he comentado muchas veces por aquí hablando específicamente de diseño. Y ese criterio no viene de fábrica sino que se construye picando piedra, leyendo, escribiendo y equivocándose durante mucho tiempo. También se le conoce como oficio. Si a un niño de ocho años le quitamos esa piedra, no le estaremos dando una ventaja sino todo lo contrario: le estaremos quitando los cimientos de su formación.

Esto lo veo todos los días con equipos profesionales de adultos. La IA multiplica a quien ya domina su oficio y deja en evidencia a quien no. En la escuela ese efecto es todavía más sensible, porque ahí no estamos optimizando a un profesional sino que lo estamos formando. El orden de los factores, en este caso, sí altera el producto. Y mucho.

La mirada de la experiencia de usuario

Todo esto lo miro, obviamente, con las gafas que me he puesto durante tantísimos años. La experiencia de usuario es, en el fondo, una disciplina humanista. No va de pantallas ni de tecnología, va de personas: de su contexto, de sus límites, de cómo aprenden y de cómo se relacionan con las herramientas que les ponemos delante.

Una de las primeras cosas que interiorizas en este oficio es que el objetivo nunca es «que usen más la herramienta«. El objetivo es que la persona esté mejor servida, que sus necesidades estén satisfechas debidamente. Pero claro para ser un/a champion en esta disciplina hay que saber que a veces, servir mejor a alguien significa meter fricción y no quitarla. Hay una fricción que es deuda y otra que es aprendizaje, el esfuerzo que hace que algo se asiente de verdad. Buena parte de la educación es precisamente eso: fricción deliberada. Quitarla con una IA en primaria es optimizar la métrica equivocada. O lo que es lo mismo, un error.

Diseñar para la persona real, no para la métrica

La otra lección de fondo tiene que ver con que en la mayoría de las ocasiones diseñamos para la persona real, no para el usuario avanzado que muchas veces tenemos en la cabeza. Un crío de seis años no es un adulto pequeño con una API de razonamiento sin terminar. Es un usuario con unas necesidades de desarrollo muy concretas, y el buen diseño tiene que conocer y respetar dónde está cada persona en su recorrido, en su contexto particular. Visto así, Noruega ha hecho diseño centrado en el usuario aplicado a una política pública. Ha ido a buscar a quien aprende donde de verdad está y no donde a la industria le viene bien que esté. Y dejarme que les diga que me genera una envidia que no sé si es sana, y ha dicho de que me lo plantee ya me hace pensar que muy sana no es.

En todo caso, ese es el conflicto que llevamos años ignorando en buena media. Por momentos hemos confundido engagement con valor y adopción con beneficio inmediato. Noruega ha puesto el desarrollo de la persona por encima de la métrica de uso. Y eso, casualmente, es lo que cualquier diseñador de experiencia de usuario competente debería defender siempre, dentro y fuera del aula. La tecnología tiene que amplificar a la persona y no vaciarla.

La pregunta correcta

No defiendo que esto sea la respuesta perfecta ni que no tenga zonas grises. De hecho seguro que me falta contexto. La frontera del uso prudente y supervisado en secundaria va a dar para mucho, estoy seguro de ello. Pero me parece que Noruega ha hecho la pregunta correcta: no si la IA es buena o mala, sino cuándo conviene que entre, y al servicio de quién.

Lo curioso es que el país que antes llenó las aulas de pantallas sea ahora el que mejor está midiendo cuándo apagarlas. Eso ya nos debería estar dando una pista que haríamos bien en seguir.

No exagero si digo que desde hace meses la conversación profesional en mi terreno, el tecnológico y de producto, parece haberse reducido a un único asunto. Casi solo hablamos de modelos de inteligencia artificial, de las pugnas entre fabricantes, del último anuncio, de quién saca qué y de cuándo.

El episodio más reciente ha sido el de Anthropic: el gobierno de Estados Unidos ha ordenado, por motivos de seguridad nacional, restringir el acceso a sus modelos más avanzados, y la compañía se ha visto obligada a desactivarlos. El detalle concreto importa poco aquí. Lo relevante para lo que quiero contar es que un asunto así ocupa, durante días, buena parte de la atención del sector.

Y a mí me parece bien. Disfruto con ello, trato de estar al día (aunque estar al día de todo es imposible), me documento y procuro escapar de las opiniones aleatorias y sin fundamento, que abundan. No tengo ningún complejo en reconocer que he abrazado la evolución de la inteligencia artificial generativa de manera absoluta, y que en alguna ocasión he tenido que defender esa posición ante colegas o ante tendencias que no llamaría negacionistas, pero sí reticentes.

Lo que piden los clientes no ha cambiado tanto

Dicho esto, llega el momento de mirar la lista de tareas. Y ahí ocurre algo que no termina de encajar con el ruido del ambiente.

Cuando hablo con clientes, los clientes siguen queriendo cosas muy parecidas a las que querían hace un año, hace tres, hace cinco y hace ocho. Quieren optimizar sus negocios. Están preocupados por vender más. Buscan nuevos horizontes, nuevos mercados, llegar a usuarios distintos. Pretenden que la innovación deje de ser una intención y se convierta en un hecho.

Nada de eso se parece demasiado a la conversación que el sector recorre estos días.

La voz del mercado no siempre es la de los clientes

Esta observación, lejos de ser una negación de las novedades, me lleva a una idea sencilla: está muy bien todo lo que está pasando, pero conviene no perder el foco sobre lo que pide el mercado, o sobre lo que piden los clientes.

Y aquí aparece mi primera duda seria, porque no estoy seguro de que la voz del mercado y la voz de los clientes sean exactamente lo mismo. Me temo que puede haber un punto de opinión publicada operando como si fuera opinión pública. La conversación que se publica, la que circula por los canales profesionales, no tiene por qué coincidir con lo que de verdad demanda quien paga la factura. Distinguir una de otra exige ser fino en el diagnóstico, y no dar por sentado que lo que más se dice es lo que más se necesita.

Volver a los básicos

Cuando me ocurre esto, la receta que mejor me funciona es la de siempre: volver a los básicos. Ese back to basics del que hablo tanto. Poner el foco donde de verdad importa. En mi caso, que gestiono una empresa de servicios, eso tiene un nombre bastante concreto: atención al cliente. Atención rápida, atención flexible, atención que busca niveles de excelencia, orientación a resultados y orientación a servicio. No sé cómo será en otros ámbitos. En el mío lo tengo claro.

Es una reflexión muy de domingo, con muchas derivadas, y no pretende cerrar nada ni sentar cátedra. La inteligencia artificial no desaparece de la ecuación, ni quiero que desaparezca. Lo que intento es no confundir el plano de la conversación con el plano de la demanda, y recordar que la novedad tecnológica es un medio, no el encargo.

Me quedan, como casi siempre, más preguntas que respuestas. Pero la orientación, la dirección, la tengo bastante clara.

He aceptado una invitación de Miguel Florido para participar en DSM IA 2026, un congreso online y gratuito que se celebra del 28 al 30 de abril, y que está dedicado íntegramente a la aplicación de la inteligencia artificial en empresa, marketing y herramientas. Me toca el primer día, el dedicado a IA para empresas, y voy a hablar de algo que me parece urgente y que casi nadie está poniendo encima de la mesa con la honestidad que desde mi punto de vista merece. El título de la charla es contundente a propósito: Por qué el 70% de los proyectos de IA fracasan y qué tiene que ver la experiencia de usuario.

Los datos no engañan, aunque incomoden

Entre el 70% y el 85% de las iniciativas de IA en empresa no alcanzan los resultados esperados. El 42% de las organizaciones ha abandonado la mayoría de sus proyectos de IA en 2025. Estas cifras circulan por informes de S&P Global, Gartner, RAND y otros tantos, y se han vuelto habituales. Y sin embargo, la conversación pública sigue instalada en el modo «esto lo cambia todo«.

Y lo cambia, sí. Pero no necesariamente para bien si no hacemos las preguntas correctas.

He pasado los últimos meses hablando de IA con direcciones de compañías de muy distinto tamaño. Y siempre, sin excepción, la conversación empieza con la misma frase:

Daniel, ¿qué hacemos con la IA?

No con un problema específico ni con una hipótesis. Más bien con confusión. Y eso ya es un dato.

Una parte del fracaso es tecnológica

La parte tecnológica del fracaso se diagnostica con relativa facilidad: integraciones que no funcionan, datos sucios, modelos que no se mantienen o costes operativos que se disparan. Hay literatura abundante y consultoras especializadas en eso.

La otra parte del fracaso, la que sale menos en LinkedIn 😈, es que nadie ha validado si eso funciona para las personas que lo van a usar.

Y aquí es donde la experiencia de usuario deja de ser un asunto de pantallitas y se convierte en una cuestión estratégica de primer orden. Porque puedes tener el mejor modelo del mundo, la mejor infraestructura y el mejor equipo de datos. Pero si las personas que tienen que usarlo no entienden qué hace, no confían en lo que devuelve, no saben cuándo desconfiar o no saben integrarlo en su trabajo, el proyecto está muerto antes de empezar.

Lo que voy a contar en DSM IA 2026

En la charla voy a defender una idea que llevamos tiempo trabajando en Torresburriel Estudio y que hemos sistematizado en seis estadios. No es un framework cerrado ni una metodología patentada. Es la consecuencia de aplicar lo que sabemos hacer (investigar con usuarios, diseñar producto, definir principios) al territorio específico de la IA en empresa. Lo llamamos AI Experience Suite y lo menciono porque es el armazón de todo lo que voy a explicar.

Hay algo importante que conviene aclarar antes de seguir: estos seis estadios no son una secuencia obligatoria. Cada organización entra por donde tiene el problema más urgente. Algunas necesitan empezar por el diagnóstico, otras tienen claro lo que quieren auditar, otras llegan con un problema de percepción que les están devolviendo sus propios usuarios y otras no lo saben. La modularidad no es una característica del producto, es una consecuencia de cómo aparecen los problemas en la realidad.

Las seis preguntas que toda dirección debería hacerse

1. ¿Está la organización preparada para esto? Se trata de una evaluación honesta del punto de partida. No de la tecnología, sino de la madurez organizativa, los procesos, la cultura y los datos. La mayoría de fracasos empieza aquí, en la asunción optimista de que estamos listos cuando no lo estamos. Esto tiene un punto catártico.

2. ¿Qué experiencia están teniendo las personas con la IA que ya hemos desplegado? Auditar lo que hay. Lo que existe. Lo que se está usando o, más frecuentemente, lo que no se está usando y por qué. Aquí aparecen sorpresas siempre.

3. ¿Cómo se nos ve y cómo se nos entiende? Visibilidad y percepción. Qué entienden los usuarios, los clientes y los empleados sobre nuestro uso de IA. Cuáles son sus expectativas. Qué temen. Esto no es marketing. Es el sustrato sobre el que se construye la confianza, que es el activo más caro y más frágil que tiene una empresa cuando habla de inteligencia artificial.

4. ¿Con qué principios diseñamos las experiencias con IA? Definir las guías. Cómo se comunica una IA en nuestros productos. De qué manera informa de su incertidumbre. Cómo permite el control humano. Cómo evita los patrones oscuros que la propia tecnología hace tan fáciles. Sin principios explícitos, cada equipo improvisa.

5. ¿Saben los equipos diseñar con IA? Hablo de los equipos de diseño, sí, pero también de producto, de negocio y de los perfiles que tienen que tomar decisiones sobre IA sin ser ingenieros de IA. Si no saben hacerse las preguntas correctas, no van a obtener respuestas útiles.

6. ¿Está la organización diseñada para esto? Es la capa final (la que más ampollas levanta). Cómo se gobiernan las decisiones, cómo se ubica la responsabilidad, qué roles aparecen, cuáles desaparecen y qué procesos cambian. La IA no es un plug-in que enchufas. Es una redefinición más o menos silenciosa de cómo trabaja la empresa.

Por qué esto importa más que el modelo de turno

Hay una conversación pública que se obsesiona con el modelo o la herramienta. Que si GPT, que si Claude, que si Gemini, que si el siguiente. Es una conversación legítima, pero es una conversación secundaria.

La conversación que de verdad mueve la aguja en empresa es otra: cómo conseguimos que esta tecnología sea útil para las personas concretas que la van a usar, en los contextos concretos en los que trabajan, con las restricciones reales que tienen. Y esa pregunta no la responde la ingeniería. La responde el diseño centrado en el usuario aplicado con rigor a este territorio nuevo.

Que no es nuevo del todo, por cierto. Es nuevo en lo tecnológico, sí. Pero las preguntas son las de siempre: ¿qué problema resolvemos? ¿Para quién? ¿Cómo sabemos que funciona? ¿Cómo iteramos? Lo que pasa es que cuando la tecnología parece magia, da pereza hacerlas. Y ahí es donde se cae el 70% de los proyectos.

Qué se va a llevar quien me escuche

Si todo va como espero, quien asista a la charla saldrá con tres cosas.

Primera, una mirada distinta sobre por qué fracasan los proyectos de IA, una que no se queda en lo técnico.

Segunda, un mapa mental con seis preguntas concretas que aplicar en su organización a partir del lunes siguiente.

Y tercera, la convicción de que aplicar metodología UX a la IA no es una sofisticación de consultor, es una decisión de supervivencia.

Si todo va peor, al menos habrán pasado 25 minutos sin oír otra vez que la IA va a cambiarlo todo, sin que nadie matice qué quiere decir eso. Que ya es algo.

Detalles prácticos

DSM IA 2026 es online y gratuito, así que no hay excusa para no asomarse. Mi intervención es el martes 28 de abril a las 16:00 CEST, dentro del bloque dedicado a IA para empresas.

Si trabajas en una organización que tiene proyectos de IA en marcha, o pensando en arrancarlos, te recomiendo asistir. Y si después quieres seguir la conversación, ya sabes dónde encontrarme. De estas conversaciones es de donde sale lo bueno.

Lo acabo de leer en Twitter gracias a Christian Van Der Herst y vengo por aquí a dejar una reseña de urgencia. Lovable Payments irrumpe en el ecosistema de aplicaciones de construcción de producto con inteligencia artificial y esto empieza a dejar de parecer una broma.

Bajo la promesa “describe lo que quieres vender. Pruebas con seguridad. Una conversación y puesta en producción”, hacen una apuesta brutal a casi cualquier plataforma que hoy en día esté asentada y consolidada como referente en comercio electrónico.

Por si no queda claro, lo describen paso a paso pero de forma extremadamente sencilla:

• Set up a payments connection in one minute
• Securely test changes and publish when ready
• Ask Lovable questions about your payments data
• VAT / sales tax and currency conversion handled for 200+ countries

Ya estoy deseando ver cómo funciona y probarlo, porque sobre la mesa resulta prometedor. Sobre todo porque el salto anunciado me parece cualitativo.

Ellos mismos cuentan que se puede integrar con Shopify, Paddle y Stripe.

https://twitter.com/Lovable/status/2043708202676568491/video/1

Confieso que por momentos me da un poco de vértigo y seguir estas novedades y me planteo si debería hacerlo. Hay una parte de mí que se lo pasa en grande revisando este contenido y viniendo aquí a contarlo para darle un poco de forma y analizarlo de manera que me sirva para comprender lo mejor, pero también para compartirlo. Pero por otro lado, a veces me pone un poco nervioso saber que tendría que dedicar muchísimo tiempo para poder hacer un trabajo sistematizado con todo este contenido y todo este material, que nunca deja de aparecer.

En enero arranqué un experimento con software europeo. Quería probar si podía construir mi infraestructura digital personal sobre herramientas europeas: Vivaldi como navegador, Proton para correo y almacenamiento, Qwant como buscador. Lo planteé como un experimento acotado a mi vida personal, con la conciencia de que en lo profesional trabajo a diario con ecosistemas de Google, Meta y Amazon y no tiene sentido mezclar esas dos realidades. Cuatro meses después tengo cosas que contar. Algunas buenas. Otras menos. Y alguna sorpresa.

Lo primero: el experimento se extendió solo

Lo que iba a ser estrictamente personal acabó cruzando la frontera hacia lo profesional casi sin que me diera cuenta. El motivo fue Vivaldi.

Vivaldi está construido sobre Chromium, el mismo motor que usa Google Chrome. Eso significa que es compatible al 99% con cualquier herramienta del ecosistema Google que uso en el trabajo. Sin fricciones, sin incompatibilidades raras, sin tener que volver a Chrome para nada concreto. Y a cambio, ganas privacidad real y una performance notablemente mejor, tanto en móvil como en tablet como en escritorio. El salto es evidente y medible.

Así que lo que empezó como un experimento personal se dobló en alcance. Vivaldi ya no es mi navegador personal. Es mi navegador, a secas.

Herramientas, usos y valoración

Antes de entrar en el análisis, aquí está el resumen de lo que he probado y cómo lo valoro desde la perspectiva de la experiencia de usuario. La escala es del 1 al 10, y es completamente subjetiva: refleja lo que yo he vivido usando estas herramientas de forma continuada.

Lo que ha funcionado bien

Vivaldi es la herramienta del experimento. La gestión de pestañas por grupos es mejor que cualquier navegador que haya usado antes. Las notas integradas, la barra lateral personalizable, la velocidad. Todo funciona. El único pero que le puedo poner es que en alguna ocasión, de forma inexplicable, me ha perdido todos los grupos de pestañas. Un rollo. Pero compensa con creces.

Proton VPN hace lo que tiene que hacer sin que tengas que pensar mucho en ello. Transparente, estable, y da la tranquilidad que se le pide.

Proton Pass, el gestor de contraseñas, me ha sorprendido muy positivamente. La integración con el navegador es muy fluida y el uso en el día a día es casi invisible, que es exactamente lo que quiero de un gestor de contraseñas. Tiene sus limitaciones cuando la cantidad de elementos crece mucho y la organización no es la más sofisticada, pero para el uso habitual funciona bien.

Lo que no ha funcionado como esperaba

Aquí tengo que ser honesto, y eso implica reconocer cosas que no me gusta reconocer.

Proton Mail es una decepción desde la perspectiva de la experiencia. La filosofía detrás es impecable: cifrado de extremo a extremo por defecto, modelo de negocio transparente, sin monetización de tus datos. Todo eso está bien y lo sigo valorando. Pero el uso continuado pone de manifiesto fricciones que se acumulan y eso mina la experiencia. Configurarlo fuera de dispositivos móviles requiere un Bridge, que es una solución técnica que funciona pero que no es la más elegante del mundo. El cliente de correo no ofrece la mejor experiencia de usuario. Y la falta de integración fluida con contactos, calendario y almacenamiento en la nube es un problema que se hace un poco cuesta arriba cuando llevas meses usándolo.

El ecosistema importa, siempre. Apple Mail no es ninguna maravilla como aplicación de correo, pero la integración nativa con el calendario, los contactos y el almacenamiento de iCloud en todos mis dispositivos devuelve una consistencia que Proton no ha conseguido replicar. Y esa consistencia, cuando la pierdes, la echas de menos mucho más de lo que esperabas.

Proton Drive tampoco está a la altura. Para tareas básicas es cierto que cumple. Pero la experiencia no es consistente entre dispositivos, las funcionalidades son limitadas y la performance como aplicación es muy mejorable. Cualquier herramienta de almacenamiento con la que lo he comparado lo supera en experiencia de usuario.

Con Qwant algo fue mal desde el principio. Empecé a usarlo y me bloqueó el acceso. Supongo que algún sistema de seguridad me confundió con algo que no soy. Pero en realidad no importa mucho el motivo: si una herramienta te bloquea en las primeras semanas de uso, la relación arranca con mal pie. Me pasé a Startpage, que viene por defecto con Vivaldi y también es europeo. Funciona razonablemente bien. Pero tengo que reconocer que veinte años usando Google como buscador dejan una huella que no se borra con facilidad. La inercia es tremenda. Y en algunas búsquedas profesionales específicas, la relevancia de Google sigue siendo superior.

En la parte profesional he acabado usando Google como buscador porque la experiencia es mejor para lo que necesito. Con Vivaldi como navegador, al menos tengo la capa de protección en el cliente que me hace sentir razonablemente cómodo.

Qué queda del experimento después de cuatro meses

En la parte profesional, el balance es muy positivo. Vivaldi más Proton VPN más Proton Pass es una combinación sólida, compatible con el ecosistema Google y con una capa de privacidad que marca una diferencia real.

En la parte personal, tengo que reconocer que no he conseguido el nivel de experiencia que buscaba. La combinación de Safari y Apple Mail, con toda la integración del ecosistema Apple, me devuelve algo más fluido y consistente de lo que he logrado con el stack de Proton. Y eso me da un poco de bajón, porque no era lo que esperaba encontrarme al cabo de cuatro meses.

Pero bueno, esto es un experimento, y me comprometí conmigo mismo a dejar constancia de los avances. Este es uno de esos avances incómodos: a veces la realidad no confirma las hipótesis de partida. Y cuando eso pasa, lo más honesto es decirlo.

El experimento continúa. Este es un milestone, no el final. Veremos qué pasa en los próximos meses.

Llevo toda la semana sin escribir nada en este blog. Pero absolutamente nada. Lo cierto es que he estado tan a gusto y lo he pasado también en los días de Semana Santa que la vuelta al trabajo ha sido un poquito dura y un poquito cuesta arriba.

Pero está claro, clarísimo, que hay que retomar las costumbres que nos hacen mejores. En mi caso, escribir es una de esas actividades que me proporciona a veces dolores de cabeza, pero en la mayoría de las ocasiones supone un momento de pausa, de tranquilidad, de relajo, de mirar por el retrovisor, de tomar perspectiva, de decirle al síndrome del impostor que me deje en paz un rato, y de ponerme con el folio en blanco. O con la página en blanco.

Lo cierto es que en silencio merecido la pena, porque además de sufrir en la vuelta de vacaciones, he estado muy ocupado trabajando en un tema que me hace mucha ilusión contar y que además ha supuesto un chute de motivación espectacular. Motivación profesional, quiero decir.

Esto es sólo un anticipo

No me quiero extender mucho porque técnicamente lo haré en el blog de Torresburriel Estudio. Hoy simplemente dejo por aquí la landing de uno de los productos del Estudio que más ilusión me hace comentar: AI Experience Suite. O lo que es lo mismo, la receta para asegurar que la inversión en inteligencia artificial que todo el mundo está haciendo o está planificando, sea eficiente especialmente en términos de experiencia de usuario.

Insisto, los detalles técnicos los dejaré para la semana que viene en el blog del Estudio. Aquí solamente vengo a presumir de un proceso de trabajo con el equipo que ha sido intenso y muy reconfortante.

Ahora queda la parte de contarlo. Tengo cuatro conferencias en cuatro sitios distintos en los meses de abril y mayo. Y estamos ya a día nueve de abril.

Está la cosa muy entretenida, os lo aseguro.

He hecho un ejercicio y tengo la sensación de que lo tenía que haber hecho hace tiempo. No como experimento académico, sino como práctica de honestidad profesional. Hay mucho titular sobre el uso de IA en el trabajo, mucho porcentaje citado sin contexto y mucha opinión sin datos propios. Así que he decidido medirlo.

Durante 7 días he registrado mis tareas, he identificado en cuáles he usado inteligencia artificial y he estimado, de la forma más honesta que he podido, qué porcentaje de cada tarea ha ocurrido con ayuda de IA. No es una medición exacta. Es una estimación razonada, que creo que vale más que no medir nada.

Estos son los resultados.

El método, porque importa

Cada día he anotado las tareas que he hecho: reuniones, trabajo de gestión, producción de contenido, desarrollo de negocio o formación. Para cada una he identificado si he usado IA (Claude, principalmente, aunque también Gemini en algún momento) y he estimado el porcentaje de esa tarea que ha ocurrido con asistencia de la herramienta.

Hay una distinción que me parece importante y que no suele hacerse cuando se habla de esto. Una cosa es cuántas tareas llevan IA, y otra distinta es cuánto tiempo de cada tarea transcurre usando IA. Las dos métricas cuentan historias diferentes.

Lo que ha salido

De 27 tareas registradas en 7 días, 23 han llevado algún grado de uso de IA. Eso es el 85%. Un número que, sacado de contexto, puede sonar exagerado. Pero el matiz está en la segunda métrica: el porcentaje de tiempo trabajando con IA ha sido de media el 27%.

Es decir: en casi todo lo que hago ha entrado la IA en algún momento, pero en la mayoría de los casos ha ocupado una parte pequeña del tiempo total de la tarea. Ha acelerado una fase, ha ayudado a estructurar, ha sintetizado, ha redactado un primer borrador. No ha conducido. No ha decidido.

La distribución por tipo de tarea es también reveladora. En gestión y dirección, que es donde más tiempo paso y donde la IA ha entrado con más frecuencia, el porcentaje de tiempo con IA ronda el 28%. En producción de contenido, que incluye artículos, informes y materiales de cliente, sube al 55%. En desarrollo de negocio se ha quedado en torno al 30%. Y en formación y mentoría, donde la presencia humana y el criterio propio son más difíciles de delegar, ha bajado al 15%.

Lo que me ha llamado la atención de estos datos

Primero: el uso de IA ha estado distribuido por todas las tipologías de tarea, no concentrado sólo en las creativas o de escritura. Reuniones, seguimiento de proyectos, comunicaciones internas o actualización del CRM. La IA ha entrado en el tejido operativo del trabajo, no sólo en la producción de contenido visible.

Segundo: el porcentaje de tiempo ha sido relativamente bajo a pesar de la alta frecuencia de uso. Eso dice algo muy interesante sobre cómo se integra en la práctica real. No como sustituto de la jornada, sino como acelerador de partes concretas de cada tarea.

Tercero: donde la IA ha ocupado más tiempo porcentual ha sido en producción de contenido. Tiene sentido. La generación de texto es donde la herramienta tiene más tracción. Pero incluso ahí, el 55% significa que el 45% restante ha sido trabajo humano: criterio editorial, decisión sobre qué decir y qué no, revisión, ajuste de tono, contexto que la herramienta no tiene.

Una advertencia metodológica que conviene leer

Estos datos son los míos. En una semana concreta, con las tareas concretas que he tenido. No son extrapolables a otras profesiones, ni tan siquiera a otras semanas de mi trabajo. La variación es alta: un día con mucha gestión de equipo y el porcentaje cae; una jornada de producción de informes y sube.

Lo que sí creo que es generalizable es el enfoque. Medir el uso de IA en el trabajo propio, con datos propios, produce información mucho más útil que consumir estadísticas de terceros sobre cómo la IA está transformando el trabajo. Esas estadísticas tienen su lugar. Los datos propios tienen otro. Y lógicamente me quedo con ese. 

La conclusión provisional

He usado la IA en casi todo lo que he hecho. Pero la he usado poco tiempo en cada cosa. Eso, leído con cautela, sugiere que la integración es real pero complementaria. La IA no ha reemplazado ninguna tarea. Ha entrado en partes de muchas tareas, acelerando la ejecución de lo que ya sabía que quería hacer.

Lo que la IA no ha cambiado: qué reuniones tener, qué proyectos priorizar, qué decirle al equipo en un momento difícil, cómo leer una situación comercial, qué criterio aplicar al revisar un entregable. Eso sigue siendo territorio exclusivamente humano, al menos en mi caso y por ahora.

Y es probable que esto, más que cualquier porcentaje, sea lo que vale la pena seguir mirando.

Os aseguro que hoy está siendo en lo personal un día complicado. Pero no queda más remedio que entonar eso de que la vida sigue. Aquí vengo yo a contar algo en lo que he estado trabajando en los últimos meses. Muchos meses, que si son 12, ya los podemos contar como un año. La cosa es que en el blog de mi empresa, de Torresburriel Estudio, hemos publicado un post de esos largos y sesudos, hablando de un marco de trabajo de diseño UX con y para IA.

Y quería venir por aquí a contarlo, porque me he dejado las pestañas, los nervios, a veces un poco de salud también y, sobre todo, he generado grandes cantidades de ilusión mientras trabajaba en ello.

Básicamente, porque a veces cuando ves una cosa clara y te das cuenta que vas siendo capaz de hacer la tangible, entendible, comprensible, y en cierto modo, debes visos de realidad, la sensaciones acojonante e imparable.

Pues eso es esta movida. Ya lo he empezado a presentar por ahí y la verdad es que me faltan días en el calendario para seguir haciéndolo.

A quienes os interesen los detalles, id al post, que es largo y está muy bien explicado. Está feo que lo diga así porque lo he escrito yo, pero es lo que hay.

El diseño UX con y para IA genera mucho interés, y es un interés real. Yo no lo subestimaría.

Llevo al menos un par de años largos buscando la aplicación de notas perfecta. Y no la he encontrado. Pero sí que he llegado a una conclusión que, aunque no es brillante, es honesta: la mejor app de notas es la que ya tienes y la que usas de verdad. Pasa mucho en la vida que la solución para lo que andamos buscando con mucho ahínco la tenemos delante de los morros y no lo vemos.

El peregrinaje por todas las apps de notas

He de reconocer que he probado casi de todo. Notion, Craft, Ulysses, Obsidian, Anytype, Vim, la propia app de notas de Apple… Un festival. Cada una tenía algo que me atraía y algo que me hacía salir corriendo:

• Notion se convierte en un proyecto en sí mismo. Acabas diseñando el sistema en lugar de tomar notas.
• Craft me gustaba mucho, es bonita y versátil, pero va incorporando funcionalidades que ni quiero ni necesito. Y eso me tira para atrás.
• Obsidian es potente, pero requiere una dedicación que no tengo.
• Ulysses y Vim cumplen, pero no resuelven todo.

Al final me había quedado con Craft porque funciona razonablemente bien en el ecosistema Apple y tiene acceso web que también funcionaba bastante bien. Pero el rendimiento no me convencía del todo. Y no era solamente el tema de rendimiento, sino que era un tema de exceso de funcionalidades añadidas. Y que tiene de todo, que se puede hacer de todo y eso a veces me despista del objetivo inicial. Un día escribiré con más calma sobre Craft, porque merece mucho la pena.

La app que siempre estaba ahí

Y entonces, como siempre, lo que pasa es que vuelvo a las Notas de Apple. En otras razones, hay una muy poderosa y es que ahí está mi archivo histórico. Además de eso, porque funciona sin fricción en todos mis dispositivos. Y sobre todo, porque no me obliga a pensar en la herramienta, sino que me deja pensar en lo que estoy escribiendo.

¿Es perfecta? No. Me encantaría poder compartir una URL directa a una nota, por ejemplo. Pero si eso no puede ser, pues no puede ser.

La herramienta es lo de menos

La conclusión a la que casi siempre llego, es que a veces confundimos buscar la herramienta perfecta con evitar el trabajo real. Y al final, lo que necesitamos es tomar notas, no gestionar una app de notas. Con lo que Apple me da, es suficiente. Y cuando algo es suficiente, lo inteligente es quedarse.​​​​​​​​​​​​​​​​

Hasta que llegue otra súper novedad, que llame mi atención y quizá, esta vez sí, la deje pasar de largo para centrarme en lo que quiero escribir.

Hoy es 15 de marzo y no es un día laborable. De hecho es domingo.

La cuestión es que estaba trabajando en Madrid con un equipo viejo que tengo de esos que me niego a tirar porque funciona funcionan bien. La cosa es que he intentado ponerme a escribir con Ulysses y no he podido. No he podido porque la aplicación necesita la versión 14 de macOS X y en ese equipo que tengo, que es de 2016, solamente soporta la versión 12.

Y entonces ya estamos otra vez con la película de que los equipos viejos no tienen soporte para aplicaciones, que en principio no deberían tener una complejidad técnica excesiva, como es el caso de un bloc de notas o de una aplicación para escribir, como es el caso. Que puede ser más o menos sofisticada, pero que solamente sirve para escribir y no tiene soporte para cosas multimedia excesivas ni nada de eso.

Y aquí estoy, escribiendo esto en esa aplicación a la que siempre regreso cuando las cosas se ponen feas. Y me da que pensar. Me da que pensar porque pasa como en la vida: nos empeñamos en recorrer caminos que nos atraen, aunque sepamos que la apuesta asegura está en otro lugar.

Y cuando llueve, cuando hace frío, cuando la cosa se pone regular, siempre volvemos a ese sitio en el que tenemos las puertas abiertas, no hace frío, no nos mojamos, y aunque no podamos desplegar lo más sofisticado que queremos, sí que nos da para cumplir con el expediente sobradamente.

Creo que un día de esta semana voy a escribir un poco más pausadamente sobre esto.