¿Es la capa de la aplicación donde la IA demuestra su valor?
El próximo salto en la IA no vendrá solo de nuevos modelos: la capa de aplicación será lo que haga que la nueva tecnología se mantenga.
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Ilustración principal de Zoé Maghamès Peters
“Ahora mismo estamos en la era de MS-DOS para la IA, donde el aviso es la interfaz,” escribió recientemente Dylan Field, CEO de Figma. En otras palabras, es una tecnología que solo es poderosa si sabes cómo comandarla. La idea de que es temprano en el uso de la IA generativa parece ser generalizada: Ethan Mollick, profesor asistente en Wharton y experto en IA, dice que hay un “exceso de capacidades”: posibilidades no aprovechadas en los modelos actuales. A principios de este año, The Economist declaró un “bache de desilusión de la IA” argumentando que, “Para muchas empresas, el entusiasmo por la promesa de la inteligencia artificial generativa (IA) ha dado paso a la frustración por la dificultad de hacer un uso productivo de la tecnología”.
Lanzado en 1981, MS-DOS era un sistema operativo basado en texto de Microsoft que requería que los usuarios escribieran comandos para ejecutar programas y gestionar archivos, lo que lo hacía difícil de operar para usuarios no técnicos.
Esto lo hemos visto antes. El cambio real no ocurre hasta que los creadores diseñan interacciones humanas clave e invierten en la capa de aplicación, la capa que convierte la infraestructura tecnológica como los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) en herramientas utilizables para los consumidores cotidianos. Lo que llevó a los ordenadores personales a la corriente principal no fue MS-DOS en sí, sino lo que vino después: las interfaces gráficas de usuario (GUIs), que permitieron a las personas hacer clic, arrastrar y navegar sin tener que memorizar comandos, abriendo la informática a todos y convirtiendo la interfaz gráfica en el estándar. El mismo patrón se repitió con Internet, que solo se volvió ampliamente útil una vez que los navegadores, los motores de búsqueda y las aplicaciones web diarias lo transformaron de una herramienta académica en algo que cualquiera podía usar. Una capa de aplicaciones llevó a los teléfonos de ser una forma de llamar y enviar mensajes de texto a una herramienta ubicua. El smartphone no se envió con Uber, DoorDash, Facebook o Instagram; todas estas aplicaciones fueron creadas por equipos dedicados que convirtieron la nueva tecnología en herramientas que ayudan a las personas a prosperar.
El Apple Macintosh, lanzado en 1984, fue el primer ordenador ampliamente disponible con una interfaz gráfica de usuario, y Microsoft Windows implementó una interfaz similar sobre MS-DOS, abriendo la informática a todos y eventualmente convirtiendo la interfaz gráfica en el estándar.
Pero no es suficiente simplemente crear una capa de aplicación. A medida que la tecnología evoluciona, la calidad de los detalles del diseño que dan forma a cómo las personas usan un producto determina si es ampliamente adoptado o se desvanece en el fondo. El auge de Internet vio emerger docenas de navegadores y motores de búsqueda, pero los que definieron la web lo hicieron combinando nueva funcionalidad con un diseño limpio e intuitivo que fomentaba el uso diario. La era de los teléfonos inteligentes surgió de aplicaciones que desbloquearon posibilidades completamente nuevas, pero fueron los patrones de interacción los que hicieron que se sintieran naturales: gestos como pellizcar para acercar, desplazamiento inercial que se desliza con impulso y el mapa en vivo de Uber que dieron a las aplicaciones más exitosas su poder de permanencia.
Una capa de aplicación para la IA hará lo mismo. La mayoría de las personas no aprovecharán los modelos por sí mismos; recurrirán a productos que traduzcan la capacidad bruta en acciones útiles. No solo serán envolturas de LLM, sino formas completamente nuevas de interactuar con la tecnología. Y, al igual que esos gestos de smartphone hicieron que las aplicaciones fueran intuitivas, surgirán nuevos patrones de interacción en la capa de la aplicación que harán que trabajar con IA sea más natural y agradable.
La mayoría de las personas no aprovecharán los modelos en sí, sino que recurrirán a productos que traducen la capacidad bruta en acciones útiles.
Los primeros signos de esta transformación ya son visibles. En campos como el trabajo creativo, la salud mental y la crianza, están surgiendo aplicaciones de IA que se sienten menos como si estuvieras hablando con un ordenador y más como si estuvieras usando herramientas nativas para los problemas que resuelven. Ya he visto esto en mi propia vida. La aplicación Good Inside, que entrena el chatbot de consejos para la crianza en el trabajo de la terapeuta y entrenadora parental Dra. Becky, me ganó tanto por su orientación rápida y accesible como por su diseño simple y fácil de usar. Aunque era escéptico sobre pedir ayuda a la IA para la crianza, estaba dispuesto a usarla para ayudar con la hora de dormir de mi segundo hijo, un momento realmente complicado para cualquier padre de un niño pequeño. Mis sugerencias vagas como "la hora de dormir es muy difícil, necesito ayuda" fueron recibidas con una respuesta empática, seguida de consejos claros y específicos presentados en tarjetas simples. La fuente limpia, la interfaz de color amarillo pálido e incluso la pequeña animación de escritura contribuyeron a una experiencia que se sintió tranquilizadora, reconfortante y adaptada a mí como padre.
Podría tener las mismas discusiones con un chatbot estándar, pero no sería tan impactante. La aplicación Good Inside fue creada intencionalmente para combinar contenido, tono y diseño de interacción de una manera que se sienta de apoyo y se adapte al contexto de cada usuario. Ese mismo tipo de adaptación será importante en todas las aplicaciones de IA: las interfaces necesitan ser ajustadas para reflejar las necesidades de las personas a las que sirven, y las interacciones de diseño deberán variar según el usuario, ya sea que se trate de padres, abogados, médicos o diseñadores.
Más allá de mi propia experiencia, hay otras señales claras de que la capa de aplicaciones está tomando forma. Cuando GPT-5 se lanzó a mediados de agosto, el cambio más sorprendente no fueron sus capacidades ampliadas, sino la simplificación del selector de modelos en ChatGPT, una elección de diseño de interacción que provocó una fuerte respuesta emocional de los usuarios. Estas reacciones dejan claro que las decisiones de diseño en la capa de aplicación a menudo pesan más que los avances del modelo a los ojos de los usuarios cotidianos. Esto no significa que los modelos que proporcionan capacidades básicas no sean cruciales, pero sí significa que la forma en que esas capacidades se integran y se entregan es lo que la mayoría de la gente notará primero.
La reciente adquisición de The Browser Company por parte de Atlassian apunta a cómo incluso herramientas familiares como el navegador podrían ser reinventadas como parte de la capa de aplicaciones de IA, moviéndose de ser un contenedor pasivo de pestañas a una interfaz activa que ayuda a las aplicaciones a trabajar juntas.
Eso es precisamente lo que hace que este momento sea tan emocionante para los equipos: los avances no proceden solo de los modelos, sino de cómo los diseñadores, desarrolladores y gerentes de producto los convierten en aplicaciones que importan a las personas. Lo que más importa es la experiencia que crean estas aplicaciones y las emociones que evocan: ¿El usuario se siente apoyado como padre? ¿Se siente inspirado como artista? ¿Seguro como abogado? La calidad del diseño procede de comprender esas necesidades en el momento y entregarlas a través de los detalles de la interacción.
El éxito hoy en día viene menos de las características y más de cómo los productos hacen sentir a las personas. Aprende más sobre por qué la resonancia emocional es el nuevo foso competitivo.
Para aquellos que construyen con esta tecnología, el auge de la capa de aplicaciones debería ser emocionante, ofreciendo una oportunidad para dar forma a cómo se siente usar la IA. Los creadores de productos necesitarán elegir y crear interacciones que presenten los resultados de la IA de una manera que se sienta fluida y satisfactoria de usar, al tiempo que aseguran que esas opciones estén respaldadas por sistemas fiables que se puedan adaptar. Probablemente verás un aluvión de nuevos participantes en diferentes industrias, todos con el objetivo de transformar la forma en que interactuamos con la IA en nuestra vida diaria. Algunos destacarán por el diseño, algunos se mezclarán con el grupo, y tal vez unos pocos se volverán tan transformadores como lo fue la GUI para la informática.
Encuestamos a 2500 diseñadores y desarrolladores de Figma para conocer su perspectiva sobre cómo la IA está cambiando la forma en que trabajan y en qué trabajan. Lee más en el informe de inteligencia artificial de Figma 2025.