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AI-DEC: Conectando Usuarios y Sistemas de IA

Una herramienta que ayuda a los usuarios a crear mejores explicaciones para la toma de decisiones de la IA.

― 9 minilectura


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Los sistemas de IA se están volviendo comunes en varios campos, como la salud, las finanzas y la educación. Sin embargo, muchos de estos sistemas no cumplen efectivamente con las necesidades de sus usuarios. Los usuarios necesitan explicaciones claras sobre cómo los sistemas de IA toman decisiones para poder usarlos bien. Este artículo se centra en una nueva herramienta llamada AI-DEC, que ayuda a los usuarios a crear mejores explicaciones para los sistemas de IA.

El Problema con los Sistemas de IA Actuales

Muchos sistemas de IA carecen de la capacidad de comunicarse efectivamente con sus usuarios. Esto puede llevar a confusión y frustración, ya que los usuarios pueden no entender cómo se toman las decisiones. Cuando los usuarios están involucrados en el proceso de diseño de los sistemas de IA, se pueden abordar mejor sus necesidades. Desafortunadamente, la mayoría de los métodos no involucran a los usuarios en la creación de explicaciones para los sistemas de IA.

Introduciendo AI-DEC

AI-DEC es una herramienta diseñada para involucrar a los usuarios en la creación de explicaciones para los sistemas de IA. Se centra en cuatro aspectos importantes: contenido (lo que dice la explicación), modalidad (cómo se presenta), frecuencia (con qué frecuencia se proporciona) y dirección (cómo fluye la información). Estos cuatro aspectos ayudan a los usuarios a diseñar explicaciones adaptadas a sus necesidades.

Sesiones de Co-Diseño

La efectividad de AI-DEC se probó a través de sesiones de co-diseño con trabajadores en diferentes industrias, incluyendo salud, finanzas y gestión. Durante estas sesiones, los participantes usaron AI-DEC para crear explicaciones que se alinearan con sus necesidades y tareas específicas. Los resultados mostraron que los usuarios podían diseñar explicaciones que mejoraban su rendimiento laboral y les hacían sentir más en control.

Beneficios de AI-DEC

Diseño centrado en el usuario

AI-DEC permite a los usuarios participar activamente en el diseño de las explicaciones de IA, lo que lleva a un mejor ajuste para sus requisitos únicos. Los trabajadores podían crear diseños que tenían sentido dentro de sus contextos laborales específicos. Este enfoque participativo asegura que las explicaciones sean no solo precisas, sino también útiles.

Fomentando la Colaboración

El proceso de diseño promueve el trabajo en equipo entre usuarios y diseñadores de IA. Al usar AI-DEC, los trabajadores pueden comunicar mejor sus necesidades y expectativas a los desarrolladores de IA. Esta colaboración lleva a diseños mejorados que pueden ajustarse mejor a las prácticas organizacionales y preferencias de los usuarios.

Flexibilidad y Adaptabilidad

AI-DEC es una herramienta flexible que permite a los usuarios experimentar con diferentes formas de presentar información. Los usuarios pueden combinar y ajustar los elementos de las explicaciones según sus entornos laborales, preferencias personales y las tareas específicas que están manejando.

Entendiendo las Necesidades del Usuario

Para sacar el máximo provecho de AI-DEC, los usuarios primero necesitan entender sus propias necesidades de información. Durante las sesiones de co-diseño, los participantes identificaron temas comunes basados en sus experiencias con sistemas de IA. Se centraron en sus objetivos y en los tipos de información que querían de los sistemas de IA.

Rendimiento y Autonomía

Los usuarios reportaron diferentes necesidades dependiendo de sus roles en el lugar de trabajo. Algunos necesitaban explicaciones para mejorar su rendimiento, mientras que otros querían más autonomía en la toma de decisiones. Por ejemplo, los trabajadores de salud necesitaban explicaciones detalladas para tomar decisiones informadas sobre la atención al paciente. En contraste, los trabajadores de finanzas buscaban un equilibrio entre orientación e independencia en su trabajo.

Temas de Diseño de Explicaciones

Los participantes identificaron varios temas clave en el diseño de sus explicaciones, que se centraron en mejorar ya sea el rendimiento, la autonomía o ambos. Aquí están los principales temas que surgieron de las sesiones de co-diseño:

1. Adaptación Basada en la Retroalimentación del Usuario

Los usuarios querían que las explicaciones de IA evolucionaran según sus comentarios. Esto significa crear explicaciones que pueden cambiar a medida que los usuarios interactúan más con el sistema de IA. Por ejemplo, un trabajador de salud podría diseñar una explicación que se adapte a sus necesidades al proporcionar más detalles en profundidad cuando se enfrenta a casos complejos.

2. Mejora del Rendimiento en las Tareas del Trabajador

Los participantes diseñaron explicaciones de IA para ayudarles a ejecutar sus tareas de manera más efectiva. Por ejemplo, un trabajador de finanzas podría crear explicaciones que describan los pasos necesarios para aprobar una solicitud de préstamo, resultando en una comprensión más clara de las acciones necesarias y reduciendo errores.

3. Flujos de Trabajo Colaborativos entre el Trabajador y la IA

Los usuarios también se centraron en crear explicaciones que fomenten la colaboración entre el trabajador y el sistema de IA. Las explicaciones buscaban promover la interacción, permitiendo a los usuarios hacer preguntas y aclarar dudas mientras trabajan junto al sistema de IA.

4. Aceptación de los Sistemas de IA

Los trabajadores querían explicaciones que les ayudaran a entender y confiar mejor en los sistemas de IA. Por ejemplo, un trabajador de gestión notó que las explicaciones deben evolucionar con el tiempo, construyendo confianza al revelar gradualmente más detalles sobre cómo opera el sistema de IA.

5. Accesibilidad de las Explicaciones

Los participantes enfatizaron la importancia de usar un lenguaje claro y sencillo en sus diseños. El objetivo era crear explicaciones que pudieran ser fácilmente entendidas por cualquiera, incluyendo aquellos sin antecedentes técnicos.

6. Apoyo a la Comunicación y Colaboración en el Trabajo

Finalmente, los usuarios crearon explicaciones que facilitaron una mejor comunicación dentro de sus equipos. Las explicaciones estaban diseñadas para compartir progreso, identificar problemas y sugerir ajustes, promoviendo la colaboración entre los miembros del equipo.

Perspectivas de las Sesiones de Co-Diseño

A través de las sesiones de co-diseño con los participantes, se recopilaron información valiosa sobre el uso de AI-DEC en aplicaciones del mundo real. Los participantes expresaron comentarios positivos sobre cómo AI-DEC mejoró su comprensión de los sistemas de IA y les permitió crear explicaciones útiles adaptadas a sus tareas específicas.

Fomentando la Participación Activa

Los participantes encontraron que la participación activa que brinda AI-DEC fue beneficiosa para traducir ideas abstractas en explicaciones prácticas. Las tarjetas físicas permitieron a los usuarios visualizar sus diseños fácilmente, lo que llevó a una comunicación más efectiva de sus ideas.

Estructura Modular para Personalización

El diseño modular de AI-DEC fue apreciado, ya que permitió a los usuarios mezclar y combinar elementos fácilmente. Esta característica les ayudó a explorar diferentes opciones y encontrar la mejor solución para sus necesidades específicas.

Comentarios para Mejorar

A pesar de los comentarios positivos, los participantes brindaron sugerencias para mejorar AI-DEC. Algunos desafíos incluyeron la dificultad para diseñar explicaciones para sistemas de IA desconocidos y la necesidad de ejemplos más claros en las tarjetas de diseño.

Necesidad de Claridad en las Descripciones de Elementos de Diseño

Algunos usuarios mencionaron que ciertas descripciones de elementos de diseño eran demasiado complejas y podrían beneficiarse de un lenguaje más simple. Sugerieron proporcionar ejemplos más concretos para mejorar la usabilidad y aplicación de las tarjetas.

Uso Colaborativo con Diseñadores de IA

Los participantes indicaron que usar AI-DEC podría servir como un puente entre sus necesidades y los diseñadores de IA. Enfatizaron la importancia de involucrar a los usuarios a lo largo del proceso de diseño para asegurar que los sistemas de IA cumplan con las necesidades reales de los trabajadores.

Aplicaciones Prácticas de AI-DEC

AI-DEC se puede utilizar de manera efectiva en varios escenarios más allá del contexto del estudio inicial. A medida que los sistemas de IA se expanden a ciudades inteligentes y proyectos a nivel comunitario, la herramienta puede ayudar en el desarrollo de explicaciones para diversas audiencias.

Mejorar la Comprensión Pública

En proyectos de ciudades inteligentes, por ejemplo, diferentes interesados, desde funcionarios de la ciudad hasta residentes, pueden requerir distintos niveles de información. AI-DEC puede ayudar a los equipos a diseñar explicaciones que se adapten a estas diferentes audiencias, fomentando una mejor comprensión de cómo operan los sistemas de IA.

Generar Conocimiento en Investigación de Experiencia del Usuario

AI-DEC también puede ser valioso en la investigación de UX. Los diseñadores pueden usar la herramienta para realizar entrevistas y encuestas para obtener información sobre las necesidades de los usuarios finales. Esta información informa el diseño de sistemas de IA y ayuda a crear artefactos que aborden las preocupaciones de los usuarios.

Limitaciones y Direcciones Futuras

Si bien los hallazgos del estudio AI-DEC son prometedores, se necesita más investigación para validar la efectividad de la herramienta. El alcance actual de AI-DEC no es exhaustivo y debe ser probado con una variedad más amplia de participantes y contextos.

Expandiendo AI-DEC a Diversos Dominios

Los futuros estudios deberían involucrar aplicaciones más amplias en diferentes campos, como la educación y el gobierno, para entender el potencial completo de AI-DEC en diversos contextos. Un grupo de participantes más completo enriquecería los hallazgos y proporcionaría análisis más profundos.

Asegurando Generalizabilidad

La naturaleza cualitativa de la investigación actual limita la generalizabilidad. Los trabajos futuros deberían esforzarse por escalas más grandes y metodologías más variadas para mejorar la robustez de los resultados.

Conclusión

En conclusión, AI-DEC es una herramienta valiosa para involucrar a los usuarios en el diseño de explicaciones de sistemas de IA. Al centrarse en las necesidades del usuario y promover la colaboración, AI-DEC crea un camino para desarrollar sistemas de IA más efectivos. La herramienta ha mostrado promesas en mejorar la comprensión del usuario y apoyar sus roles en los procesos de toma de decisiones. A medida que los sistemas de IA se integren cada vez más en los lugares de trabajo y en las comunidades, aprovechar las perspectivas de los usuarios será crucial para un diseño e implementación exitosos.

Fuente original

Título: The AI-DEC: A Card-based Design Method for User-centered AI Explanations

Resumen: Increasing evidence suggests that many deployed AI systems do not sufficiently support end-user interaction and information needs. Engaging end-users in the design of these systems can reveal user needs and expectations, yet effective ways of engaging end-users in the AI explanation design remain under-explored. To address this gap, we developed a design method, called AI-DEC, that defines four dimensions of AI explanations that are critical for the integration of AI systems -- communication content, modality, frequency, and direction -- and offers design examples for end-users to design AI explanations that meet their needs. We evaluated this method through co-design sessions with workers in healthcare, finance, and management industries who regularly use AI systems in their daily work. Findings indicate that the AI-DEC effectively supported workers in designing explanations that accommodated diverse levels of performance and autonomy needs, which varied depending on the AI system's workplace role and worker values. We discuss the implications of using the AI-DEC for the user-centered design of AI explanations in real-world systems.

Autores: Christine P Lee, Min Kyung Lee, Bilge Mutlu

Última actualización: 2024-05-26 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2405.16711

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.16711

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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