Para funcionar de manera eficaz, los algoritmos necesitan datos del usuario, por lo general de forma continua, para ayudar a refinar y mejorar la experiencia. Para obtener datos de usuario, necesita usuarios. Y para conseguir usuarios, especialmente usuarios duraderos que le confían sus datos, debe proporcionar opciones que se adapten a sus niveles de comodidad ahora y al mismo tiempo permitirles cambiarlos en el futuro. En esencia, para lograr la aceptación de los usuarios, necesita un enfoque de dos pasos: dejar que los usuarios sepan qué datos desea recopilar y por qué, y darles control sobre la recopilación.
Paso 1: proporcionar transparencia continua
El primer paso para encontrar el equilibrio es dotar a los usuarios de conocimientos. Los usuarios deben saber qué datos se recopilan y cómo se utilizan antes de decidir participar en una aplicación. La creciente presión sobre la industria ya está dirigiendo el barco en esta dirección: Apple anunció recientemente una etiqueta de privacidad para todas sus aplicaciones que promoverá una mayor conciencia de los usuarios sobre qué datos se recopilan cuando usan sus aplicaciones. El CaptionBot de Microsoft, a continuación, es un buen ejemplo de cómo brindar a los usuarios una descripción general fácil de entender de lo que está sucediendo con sus datos detrás de escena.
CaptionBot de Microsoft ofrece información clara sobre el almacenamiento, la publicación y el uso de datos, así como una descripción general fácil de entender de los tipos de sistemas que funcionan detrás de escena para que la herramienta de subtítulos de IA funcione.
Arriba: CaptionBot de Microsoft ofrece información clara sobre el almacenamiento, la publicación y el uso de datos, así como una descripción general fácil de entender de los tipos de sistemas que funcionan detrás de escena para que la herramienta de subtítulos de IA funcione.
La aplicación de salud Ada, a continuación, es un ejemplo de cómo evitar la confusión del usuario sobre las opciones de recopilación de datos.
Arriba: La aplicación de salud ada explica la lógica detrás de sus selecciones de entrada desde el principio, para que los usuarios puedan comprender cómo sus entradas afectan la aplicación y su capacidad para realizar las acciones deseadas.
Compartir esta información por adelantado no solo brinda a los usuarios una sensación de empoderamiento y ayuda a generar confianza con su experiencia a lo largo del tiempo, sino que también le brinda la oportunidad de ayudarlos a comprender cómo compartir sus datos puede mejorar su experiencia y cómo su experiencia se verá disminuida sin esos datos. Al proporcionar a los usuarios información que les ayuda a comprender qué sucede cuando comparten sus datos, también los armamos con las herramientas para comprender cómo este intercambio puede beneficiarlos, reforzando su entusiasmo por usar la aplicación.
Además de estos detalles por adelantado, es importante presentar información a los usuarios a medida que usan la aplicación. Compartir información sobre la efectividad del algoritmo (qué tan probable es que el algoritmo tenga éxito en la tarea) y la confianza del algoritmo (qué tan seguro está el algoritmo en los resultados que produjo) puede marcar una gran diferencia cuando se trata de la comodidad del usuario al interactuar con estas tecnologías. Y como sabemos, la comodidad juega un papel importante en la adopción y el compromiso.
Considere las calificaciones de confianza que ofrece Microsoft en algunos de sus productos, a continuación.
Arriba: cuando un algoritmo está haciendo una “mejor suposición”, mostrar una calificación de confianza (en la primera imagen usando Bing Image Search de Microsoft, una calificación entre 0 y 1, y en la segunda de Microsoft Celebs Like Me, una calificación porcentual) los usuarios comprenden cuánta confianza deben depositar en los resultados del algoritmo.
Los usuarios también deben conocer algunas de las operaciones y la mecánica. Por lo tanto, es importante reconocer cuándo los mecanismos están funcionando o “pensando”, o cuando ha habido una transferencia del algoritmo a un humano, o cuando los datos se comparten con sistemas de terceros o se almacenan para posibles aplicaciones posteriores. Ofrecer continuamente oportunidades para crear conciencia y comprensión sobre su aplicación conducirá a niveles más altos de confianza al usarla. Y cuantos más usuarios confíen en él, más probabilidades habrá de que sigan interactuando con él a lo largo del tiempo.
Paso 2: Entrega del control
Incluso cuando los beneficios de una aplicación son lo suficientemente convincentes como para que los usuarios opten por participar, los usuarios no necesariamente quieren usar la IA todo el tiempo. Puede haber circunstancias en las que quieran retirarse de la tecnología o limitarla. ¿Cómo podemos capacitarlos para que elijan la cantidad de IA con la que interactúan en los momentos que más importan? Nuevamente, una combinación de check-ins por adelantado y semi-regulares funciona bien aquí.
Cuando informe a los usuarios sobre qué datos está recopilando y cómo se utilizan, bríndeles la oportunidad de optar por no compartir ciertos tipos de datos si el caso de uso no satisface sus necesidades. Siempre que sea posible, presénteles una serie graduada de opciones, lo que obtiene cuando habilita el uso compartido de todos los datos en lugar de algunos versus ninguno, para permitirles elegir la opción que tenga más sentido para ellos.
Considere el siguiente ejemplo de la aplicación de pedidos de alimentos Ritual.
Arriba: la popular aplicación de pedidos de alimentos Ritual permite a los usuarios optar por compartir ciertos datos y también informa a los usuarios de cómo la exclusión afectará la funcionalidad de la aplicación.
Siempre que agregue una nueva función de producto o un usuario interactúe con una función por primera vez, solicítele que mire o cambie su nivel de intercambio de datos. Lo que puede que no les haya parecido relevante antes podría ser muy convincente con un nuevo caso de uso presentado. Y si se está recopilando un nuevo tipo de datos, vuelva a solicitarlos.
Una última forma de ofrecer control: dé a los usuarios la oportunidad de dirigir la aplicación. Esto puede significar simplemente verificar con sus usuarios de vez en cuando qué funciones les gustan, cuáles no y qué quieren de su aplicación. O, lo que es más importante, puede ser parte de la propia aplicación. ¿Pueden los usuarios ajustar el nivel de ciertas entradas para producir resultados diferentes (por ejemplo, ponderar una entrada sobre otra para un algoritmo de recomendación)? ¿Pueden retroceder un paso o anular ciertos aspectos manualmente? La entrega de los controles en el sentido más literal posible ayuda a los usuarios a sentirse empoderados por la aplicación en lugar de intimidados por ella.
La aplicación de terapia de IA de Youper ofrece un buen ejemplo de cómo ofrecer control a los usuarios.
Arriba: la aplicación de terapia de IA de Youper no requiere que los usuarios establezcan todos los parámetros desde el principio, sino que ofrece oportunidades regulares para que refinen su experiencia a medida que continúan interactuando con la aplicación (y explica por qué puede ayudarlos a hacerlo) .
Cada aplicación es diferente y, como resultado, cada enfoque para empoderar a los usuarios será un poco diferente. Pero cuando ofrece transparencia sobre cómo y por qué su sistema está recibiendo la información que es, y les da a los consumidores la oportunidad de optar por no compartir ciertos datos, crea un espacio para la confianza. Y cuando sus usuarios confíen en usted, estarán más dispuestos a compartir los datos que necesita para que sus productos y servicios cobren vida.
Jason Cottrell es fundador y director ejecutivo de Myplanet.
Erik von Stackelburg es CDO en Myplanet.
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