¿Estás creando una app o servicio que usa inteligencia artificial?
¡Cuidado! Integrar IA puede hacer que tu producto sea más poderoso, pero también más confuso, más impredecible y más difícil de usar si no se diseña con intención.
En este artículo te compartimos los 10 errores más comunes que cometen equipos de innovación, startups y empresas cuando crean productos impulsados por IA, según estudios de Norman Nielsen Group, Google PAIR y experiencias reales con usuarios.
Y, sobre todo, te contamos cómo puedes evitarlos desde el diseño de experiencia de usuario para que tu producto genere valor y no frustración.
• Por qué el diseño de experiencia (UX) es clave en productos con IA
Cuando hablamos de productos con IA, no basta con que “funcione bien el modelo”.
Si el usuario no entiende qué está pasando, no puede confiar en lo que ve o no puede intervenir cuando algo sale mal, la experiencia se rompe.
1 • No explicar claramente qué hace la IA (ni cuándo está activa)
¿Qué hizo la IA y qué hizo el sistema? ¿Está funcionando ahora o ya terminó?
Muchos usuarios no entienden cuándo la inteligencia artificial está actuando, ni qué parte del contenido fue generada automáticamente. Esta incertidumbre genera desconfianza.
Ejemplo: Una app de diagnósticos médicos basada en IA no deja claro si el análisis fue generado por un algoritmo o por un médico. Resultado: el usuario no sabe si confiar o pedir una segunda opinión.
💡 Solución UX:
- Usa etiquetas como “generado por IA”, “sugerencia automática” o “resultado basado en tus datos”.
- Sé claro y evita el lenguaje técnico innecesario.
- Explica qué está haciendo la IA y qué no.
2 • Prometer demasiado
“Nuestra IA es 100% precisa” suena genial… hasta que falla.
Muchos productos prometen capacidades que su IA simplemente no puede cumplir de forma consistente. El resultado: expectativas infladas y frustración asegurada.
Ejemplo: Un chatbot de atención al cliente que dice “pregúntame lo que sea” y luego no puede responder preguntas básicas como “¿puedo cambiar mi plan?”
💡 Solución UX:
- Usa lenguaje realista: “Te ayudamos con…” en lugar de “Sabemos todo sobre…”
- Acepta y comunica las limitaciones de forma honesta.
- Una IA confiable no es la que siempre acierta, es la que gestiona bien las expectativas y ademas ofrece caminos fáciles de seguir.
3 • No permitir correcciones o intervención humana
Cuando la IA se equivoca y no puedes cambiar nada… el usuario se siente atrapado.
Ejemplo: Una app de edición de fotos que aplica automáticamente filtros usando IA, pero no permite ajustar manualmente el contraste o la exposición.
💡 Solución UX:
- Deja que el usuario edite, rehaga o corrija el resultado sugerido.
- Diseña interfaces que combinen autonomía + control humano.
- “La IA propone, el humano dispone.”
4 • Ignorar los sesgos del modelo
Los modelos de IA se entrenan con datos. Si los datos están sesgados, los resultados también lo estarán. Esto puede generar experiencias discriminatorias, injustas o limitadas.
Ejemplo: Un sistema de contratación con IA que sugiere candidatos, pero tiende a favorecer hombres sobre mujeres por los datos históricos con los que fue entrenado.
💡 Solución UX:
- Testea tu IA con diversidad de usuarios reales.
- Evalúa si hay resultados sistemáticamente desfavorables para ciertos grupos.
- Incluye alertas o controles para monitorear sesgos en el tiempo.
5 • No diseñar para el error
La IA va a fallar. Siempre. Pero el problema no es que falle… sino que el usuario no sepa qué hacer después.
Ejemplo: Una app de generación de imágenes que lanza un mensaje genérico como “algo salió mal” sin dar opción de rehacer ni explicar por qué.
💡 Solución UX:
- Diseña flujos de recuperación: “¿Quieres intentarlo de nuevo?” / “Prueba con otra frase.”
- Usa mensajes empáticos, no técnicos (“¡Ups! Esto no funcionó como esperábamos…”).
- Permite retroalimentación para mejorar el sistema.
6 • Presentar una experiencia tipo “caja negra”
Si el usuario no entiende cómo la IA llegó al resultado, no confiará en él.
Ejemplo: Una app de recomendación de música que sugiere canciones sin explicar si se basa en tu historial, en tendencias o en lo que escuchan otros.
💡 Solución UX:
- Muestra pistas como “Basado en lo que escuchaste esta semana” o “Elegido por personas con gustos similares”.
- Ofrece explicaciones simples, accesibles o incluso opcionales.
- Transparencia = confianza.
7 • No testear con usuarios reales
Diseñar todo en Figma no basta. Lo que parece lógico para el equipo puede ser confuso o inútil para el usuario real.
Ejemplo: Una interfaz que permite generar reportes con IA, pero los botones clave están escondidos en menús colapsables que nadie encuentra.
💡 Solución UX:
- Haz tests con usuarios reales desde prototipos tempranos.
- Observa cómo usan tu IA: ¿la entienden? ¿la ignoran? ¿la odian?
- Itera el diseño antes de lanzar.
8 • No educar al usuario
No todos saben cómo interactuar con una IA, escribir un prompt o dar una buena instrucción.
Ejemplo: Una app de IA generativa que abre con un campo vacío esperando un mensaje, pero no da pistas sobre qué puedes pedir.
💡 Solución UX:
- Incluye ejemplos, sugerencias y mensajes guía.
- Usa onboarding visual, microtutoriales o tips integrados en la interfaz.
- Ayuda en el momento justo. Sin saturar.
9 • Dar opciones limitadas sin alternativa real
Uno de los errores que más odian los usuarios: cuando la IA ofrece 2 o 3 opciones… y ninguna sirve. Y no hay forma de decir lo que realmente necesitas.
Ejemplo: Una IA que te sugiere 3 respuestas automáticas a un correo, pero ninguna aplica a lo que quieres decir.
💡 Solución UX:
- Añade una opción como “ninguna de estas” o “escribir mi respuesta”.
- Diseña salidas libres. La IA no siempre acierta, y eso está bien.
10 • No mostrar niveles de certeza o confianza
Mostrar los resultados como si fueran verdades absolutas es peligroso, especialmente si la IA puede equivocarse.
Ejemplo: Una app de salud que dice “Tienes gripe” en lugar de “Probablemente sea gripe según tus síntomas”.
💡 Solución UX:
- Usa lenguaje probabilístico: “Esto podría ser…”, “Hay un 80% de probabilidad…”
- Si tu IA ofrece recomendaciones, también muestra la certeza o permite explorar otras opciones.
Conclusión: El diseño de experiencia puede hacer que tu IA sea útil, confiable… o un fracaso.
Diseñar productos con IA no es solo conectar un modelo: es entender al usuario, guiarlo, acompañarlo y construir confianza.
Una buena UX puede amplificar el valor de tu IA.
Una mala UX puede hacer que nadie quiera usarla.
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Este artículo fue escrito con base en nuestra experiencia y ayudado a redactar con de sistemas de IA.
