Durante los últimos años hemos utilizado la inteligencia artificial sobre todo para producir más. Quizá su aplicación más valiosa no sea ayudarnos a generar, sino ayudarnos a recuperar el tiempo y la atención necesarios para comprender mejor a las personas.
No es la primera vez que ves una imagen, un vídeo o una campaña y, antes de entender qué intenta explicarte, piensas: «Esto es IA».
Hace unos años, detectarlo formaba parte de la novedad. Nos fijábamos en las manos imposibles, los movimientos extraños o aquella perfección que, precisamente por ser demasiado perfecta, dejaba de parecer real. Lo compartíamos, nos reíamos e intentábamos descubrir cómo se había hecho.
Ahora la sensación es diferente. La inteligencia artificial ya no es una sorpresa puntual ni un trend. Se ha convertido en una constante del sector. Y cuando la reconocemos en una campaña, la reacción no siempre es curiosidad. A veces es distancia, cansancio o la sensación de que la herramienta ha acabado ocupando el lugar de la idea.
Cuando la IA se convierte en el mensaje
En diciembre de 2025, McDonald’s retiró en los Países Bajos un anuncio de Navidad producido con IA generativa tras la respuesta negativa que había provocado. La campaña mostraba las fiestas como una sucesión de situaciones caóticas e invitaba al público a refugiarse en un restaurante hasta enero.
Las críticas no se dirigieron únicamente a las incoherencias visuales de las imágenes generadas. También cuestionaban el tono, la falta de calidez y la distancia entre el mensaje y aquello que muchas personas asocian con la Navidad.
Un tiempo antes, Google había retirado de la rotación televisiva de los Juegos Olímpicos la campaña Dear Sydney. El anuncio mostraba a un padre utilizando Gemini para ayudar a su hija a escribir una carta a la atleta Sydney McLaughlin-Levrone.
En este caso, la polémica no se debía a una mala imagen ni a un movimiento imposible. La pregunta era más profunda: ¿por qué delegar en una IA precisamente la parte más personal de la experiencia?
Son dos casos diferentes. En el primero, la tecnología acabó tapando la historia y la identidad de la marca. En el segundo, se colocó en un espacio donde el esfuerzo, la imperfección y la forma personal de expresarse eran una parte esencial del mensaje.
Ninguno de los dos casos demuestra que una campaña tenga que funcionar mal por el simple hecho de utilizar inteligencia artificial. Pero ambos nos obligan a hacernos una pregunta:
¿El problema es que se note la IA o que no hayamos decidido suficientemente bien qué lugar debía ocupar?
Las pruebas realizadas por NielsenIQ con anuncios generados con IA apuntan en esta dirección. Los participantes identificaban espontáneamente muchas de las piezas generadas y las valoraban como más aburridas, molestas o confusas que los anuncios convencionales.
La misma investigación, sin embargo, señalaba que estas herramientas pueden resultar útiles en fases iniciales del proceso creativo, por ejemplo para preparar storyboards, explorar ideas o trabajar activos de marca antes de la producción definitiva.
La diferencia, por tanto, no es simplemente utilizar o no utilizar IA. Es saber para qué, en qué momento y con qué intención.
Mi trabajo ha cambiado de lugar
Trabajo como diseñadora full stack en DeMomentSomTres, especializada en diseño web y experiencia de usuario. Esto significa que buena parte de mi trabajo consiste en comprender qué necesitan las personas, transformarlo en una experiencia digital y comprobar que las decisiones de diseño funcionan más allá de la pantalla de Figma.
Siempre me he sentido cómoda experimentando con la inteligencia artificial. No la he vivido como una herramienta externa al diseño ni como una amenaza que haya que mantener alejada del proceso creativo.
Pero, si comparo cómo trabajaba hace tres o cuatro años con cómo trabajo ahora, es evidente que mi trabajo ha cambiado.
Hoy podemos llegar antes a una primera maqueta que se pueda probar. Podemos trabajar con textos provisionales más verosímiles que el típico lorem ipsum. Podemos generar materiales visuales temporales cuando las fotografías o los recursos definitivos todavía no existen. Podemos explorar más alternativas, filtrar opciones y poner a prueba una hipótesis antes de invertir en la producción final.
Esto no significa entregar un borrador como si fuera una solución definitiva. Tampoco significa dejar que una herramienta decida la experiencia, la identidad o la dirección del proyecto.
Significa algo mucho más útil: no tener que esperar a que todo sea definitivo para empezar a aprender.
En lugar de invertir muchas horas en pulir una versión que todavía no sabemos si resuelve correctamente el problema, podemos llegar antes a una maqueta suficientemente coherente para observar qué entienden las personas, dónde dudan, qué no encuentran y qué debemos cambiar.
No se trata necesariamente de terminar antes. Se trata de llegar antes al momento de contrastar.
Y esto permite dedicar más tiempo a aquello que sigue determinando la calidad del resultado:
Entender qué está pidiendo realmente el cliente. Formular mejor el problema. Preparar reuniones con más contexto. Hacer pruebas con personas usuarias. Analizar sus reacciones. Detectar contradicciones. Revisar la accesibilidad. Decidir qué sobra. Y, sobre todo, saber qué opciones no se deben seguir desarrollando.
Cuando generar una primera versión es más fácil, el criterio no pierde valor. Lo gana.
La IA puede generar más respuestas. Mi trabajo sigue siendo saber qué preguntas merece la pena hacer.
¿Qué hacemos con el tiempo que recuperamos?
En 2024 se popularizó una reflexión de la escritora Joanna Maciejewska que decía, en esencia, que queríamos que la IA se ocupara de la colada y de los platos para que nosotros pudiéramos crear, no que creara para que nosotros siguiéramos ocupándonos de la colada y los platos.
La frase condensaba muy bien la sensación de aquel momento. Parecía que habíamos empezado a automatizar precisamente las actividades que asociamos con la expresión, la identidad o el placer, mientras que las tareas repetitivas seguían exactamente en el mismo sitio.
Ahora, sin embargo, el discurso se puede matizar.
La inteligencia artificial también puede participar en los procesos creativos. Puede ayudarnos a explorar una dirección, desbloquear una primera versión, probar una estructura o construir material provisional.
La frontera no es tan sencilla como separar las actividades creativas de las mecánicas.
Quizá la diferencia sea otra:
¿Qué podemos delegar sin perder valor y qué, cuando lo delegamos, pierde precisamente su sentido?
Una IA puede ayudar a preparar un primer borrador. Pero no por ello debería escribir necesariamente la carta de una niña a su referente deportiva.
Puede generar alternativas para una interfaz. Pero no puede asumir la responsabilidad de decidir cuál respeta mejor las necesidades, los límites y el contexto de las personas que la utilizarán.
Puede acelerar una parte del proceso. Pero nosotros seguimos teniendo que decidir qué hacemos con el tiempo que recuperamos.
Quitar la pantalla de en medio
Pensemos en una consulta médica.
Durante años, una parte importante de la conversación se ha producido con una pantalla de por medio. El profesional escucha al paciente, pero al mismo tiempo tiene que escribir, revisar campos, ordenar la información y asegurarse de que todo queda documentado.
Algunos sistemas de IA ambiental pueden escuchar la consulta y preparar una primera versión de las notas para que el profesional la revise posteriormente.
La aplicación puede parecer poco espectacular en comparación con la generación de una campaña, una fotografía o un vídeo. Pero su efecto puede ser mucho más profundo.
Un estudio con 46 profesionales sanitarios asoció el uso de estos asistentes con un 20,4 % menos de tiempo dedicado a las notas por consulta y un 30 % menos de documentación fuera del horario laboral. Los profesionales también percibieron una mejora de su implicación con los pacientes.
Una investigación posterior con 263 profesionales de seis sistemas sanitarios también observó mejoras en el tiempo de documentación, la carga cognitiva, la atención dedicada a los pacientes y el desgaste profesional.
El profesional puede mirar a la persona. Detectar un silencio. Observar cómo explica lo que le ocurre. Hacer una pregunta que no estaba prevista.
La IA no convierte automáticamente la consulta en una experiencia más humana. Estas herramientas necesitan supervisión profesional, protocolos adecuados y revisión de los resultados. De hecho, los propios profesionales también han identificado limitaciones relacionadas con la precisión, la extensión de las notas o la necesidad de editarlas.
Pero, bien situada, la IA puede retirar una parte mecánica de la conversación para que la persona que atiende pueda estar más presente.
La IA no había acelerado la conversación. Había retirado una parte mecánica para que la interacción pudiera ser mejor.
La tecnología también debe saber retirarse
En diseño, hay una idea que me interesa especialmente: no todo aquello que aporta valor necesita reclamar la atención de las personas.
A veces, un sistema está mejor resuelto precisamente porque no obliga a pensar constantemente en la herramienta. Ordena la información, facilita una decisión, reduce una fricción y se retira cuando ya ha cumplido su función.
Con la inteligencia artificial puede ocurrir exactamente lo mismo.
Algunas de sus aplicaciones más valiosas no son necesariamente las que ve el cliente final. Pueden trabajar en segundo plano:
- Ordenando información.
- Recuperando conocimiento interno.
- Conectando herramientas.
- Preparando documentación.
- Facilitando un primer análisis.
- Reduciendo traspasos manuales.
- O ayudándonos a llegar antes a una versión que podamos contrastar con personas reales.
El Center for Humane Technology defiende que la conversación sobre IA debe superar la división simplista entre promesas y peligros y centrarse en la manera en que el diseño y los incentivos condicionan su impacto sobre la sociedad. Su proyecto actual pone el foco en una pregunta especialmente relevante: qué hay que preservar para que la tecnología refuerce, en lugar de debilitar, aquello que da sentido a la vida humana.
Poner a las personas en el centro no significa rechazar la inteligencia artificial. Significa decidir qué papel le damos y con qué criterios evaluamos sus resultados.
No solo cuántas piezas genera.
No solo cuántas horas ahorra.
También qué nos permite escuchar mejor, comprender mejor, decidir mejor o volver a hacer con más atención.
Quizá una buena IA se parece a un buen diseño: facilita el recorrido, reduce la fricción y sabe retirarse cuando ya ha cumplido su función.
Quizá no sabes dónde aplicarla
Es posible que sepas que la inteligencia artificial puede ayudar a tu empresa, pero que no tengas claro dónde implementarla.
Las herramientas de generación de textos, imágenes o vídeos suelen ser la primera puerta de entrada porque son visibles, accesibles y fáciles de probar. Pero no siempre son el lugar donde la IA puede aportar más valor.
Quizá la oportunidad se encuentre en una documentación interna que cuesta recuperar. En un proceso que obliga a copiar información entre distintos sistemas. En consultas que se repiten cada semana. En una primera fase de prototipado. En la preparación de reuniones. En el seguimiento comercial. En la conexión entre el CRM, el ERP, el correo electrónico y las herramientas que ya utiliza el equipo.
También puede ser que la empresa todavía no necesite una nueva herramienta.
Quizá el primer paso sea ordenar la información, revisar los procesos e identificar dónde se pierde tiempo, contexto o capacidad de decisión.
En DeMomentSomTres trabajamos la inteligencia artificial desde esta perspectiva: primero analizamos los procesos y las necesidades reales; después identificamos si la respuesta es un asistente interno, una automatización, una integración, un sistema de gestión del conocimiento u otra solución adaptada a la empresa.
Porque no se trata de incorporar IA porque sí. Se trata de encontrar los espacios donde puede reducir fricciones sin eliminar precisamente aquello que queremos preservar: el criterio, la autonomía, la creatividad y la relación entre personas.
Durante los últimos años hemos utilizado la IA sobre todo para producir más. Quizá su aplicación más valiosa no sea ayudarnos a generar, sino ayudarnos a recuperar el tiempo y la atención necesarios para comprender mejor a las personas.
La mejor IA no es necesariamente la que más se ve, sino la que nos devuelve tiempo, atención y capacidad de conectar.
