¿Es la capa de app donde la IA demuestra su valor?
El próximo avance en IA no vendrá solo de nuevos modelos: la capa de app será lo que haga que la nueva tecnología se consolide.
Compartir ¿Es la capa de app donde la IA demuestra su valor?
Ilustración principal de Zoé Maghamès Peters
"En este momento nos encontramos en la era MS-DOS de la IA, donde el indicador es la interfaz", escribió recientemente Dylan Field, director ejecutivo de Figma. En otras palabras, es una tecnología que solo es potente si se sabe cómo manejarla. La percepción de que aún estamos en una etapa temprana del uso de la IA generativa parece generalizada: Ethan Mollick, profesor asistente de Wharton y experto en IA, afirma que existe un "exceso de capacidades", es decir, posibilidades aún sin explotar dentro de los modelos actuales. A principios de este año, The Economist declaró un"valle de la 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 dificultaba su uso para los usuarios no técnicos.
Esto lo hemos visto antes. El cambio real no se produce hasta que los desarrolladores diseñan interacciones humanas clave e invierten en la capa de app, la capa que convierte la infraestructura tecnológica, como los grandes modelos de lenguaje (LLM), en herramientas útiles para los consumidores cotidianos. Las computadoras personales no llegaron al público general gracias a MS-DOS, sino a lo que vino después: las interfaces gráficas de usuario (GUI), que permitieron hacer clic, arrastrar y navegar sin memorizar comandos, hicieron la computación accesible para todos y con el tiempo se convirtieron en el estándar. Lo mismo ocurrió con Internet, que solo se volvió ampliamente útil cuando los navegadores, los motores de búsqueda y las apps web cotidianas lo convirtieron de una herramienta académica en algo que cualquiera podía utilizar. La capa de app transformó los teléfonos de un medio para llamar y enviar mensajes de texto en una herramienta omnipresente. Los smartphones no venían con Uber, DoorDash, Facebook o Instagram: todas estas apps fueron creadas por equipos dedicados que convirtieron las nuevas tecnologías en herramientas que ayudan a las personas a prosperar.
Apple Macintosh, lanzada en 1984, fue la primera computadora de amplia disponibilidad con una interfaz gráfica de usuario (GUI), y Microsoft Windows incorporó una interfaz similar sobre MS-DOS, lo que hizo la computación accesible para todos y, con el tiempo, convirtió la interfaz gráfica en el estándar.
Pero no basta con crear una capa de app. A medida que la tecnología evoluciona, la calidad de los detalles de diseño que definen cómo las personas utilizan un producto determina si se adopta ampliamente o queda en segundo plano. El auge de Internet supuso la aparición de docenas de navegadores y motores de búsqueda, pero los que definieron la web lo hicieron combinando nuevas funcionalidades con un diseño limpio e intuitivo que fomentaba su uso diario. La era de los smartphones s surgió a partir de aplicaciones que desbloquearon nuevas posibilidades, pero fueron los patrones de interacción los que las hicieron sentirse naturales: gestos como pellizcar para ampliar, el desplazamiento inercial con efecto de impulso y el mapa en vivo de Uber dieron a las aplicaciones más exitosas su capacidad de perdurar.
Una capa de app para la IA hará lo mismo. La mayoría de las personas no aprovechará los modelos en sí, sino que recurrirá a productos que traduzcan esa capacidad bruta en acciones útiles. No se tratará solo de envoltorios de LLM, sino de formas completamente nuevas de interactuar con la tecnología. Y, al igual que los gestos de los smartphones hicieron que las apps fueran intuitivas, surgirán nuevos patrones de interacción en la capa de app que harán que trabajar con la IA sea más natural y agradable.
La mayoría de las personas no aprovechará los modelos en sí, sino que recurrirá a productos que traduzcan esa capacidad bruta en acciones útiles.
Los primeros indicios de esta transformación ya son visibles. En campos que van desde el trabajo creativo hasta la salud mental y la crianza de los hijos, están surgiendo apps de IA que se parecen menos a chatear con una computadora y más a utilizar herramientas específicas para los problemas que resuelven. Ya he visto cómo se desarrolla esto en mi propia vida. La app Good Inside, que entrena a su chatbot de consejos sobre crianza de los hijos con base en el trabajo de la terapeuta y coach parental Dra. Becky, me convenció tanto por su orientación rápida y accesible como por su diseño sencillo y fácil de utilizar. Aunque al principio era escéptico sobre utilizar la IA para la crianza de mis hijos, estaba dispuesto a utilizarla para ayudarme a la hora de dormir de mi hijo, un momento especialmente complicado para cualquier padre de un niño pequeño. Mis vagas indicaciones, como "la hora de dormir es muy difícil, necesito ayuda", recibieron una respuesta empática, seguida de consejos claros y específicos presentados en tarjetas sencillas. La tipografía limpia, la interfaz en amarillo pálido e incluso la sutil animación de escritura se combinaron para crear una experiencia que se sentía calmante, reconfortante y pensada para mí como padre.
Podría tener las mismas conversaciones con un chatbot estándar, pero no tendría el mismo impacto. La app Good Inside se diseñó intencionalmente para combinar el contenido, el tono y el diseño de la interacción de una manera que resulte útil y se adapte al contexto de cada usuario. Ese mismo tipo de adaptación será importante en todas las apps de IA: las interfaces deben ajustarse para reflejar las necesidades de las personas a las que sirven, y el diseño de las interacciones deberá variar según el usuario, ya sean padres, abogados, médicos o diseñadores.
Más allá de mi propia experiencia, hay otras señales claras de que la capa de app está tomando forma. Cuando se lanzó GPT-5 a mediados de agosto, el cambio más llamativo no fue la expansión de sus capacidades, sino la simplificación del selector de modelos en ChatGPT, una decisión de diseño de interacción que provocó una fuerte respuesta emocional entre los usuarios. Estas reacciones dejan claro que, a los ojos de los usuarios habituales, las decisiones de diseño en la capa de app suelen tener más peso que los avances en los modelos. Esto no significa que los modelos que proporcionan capacidades básicas no sean fundamentales, pero sí que la forma en que se empaquetan y se ofrecen esas capacidades es lo primero que la mayoría de las personas nota.
La reciente adquisición de The Browser Company por parte de Atlassian pone de relieve cómo incluso herramientas tan familiares como el navegador pueden reimaginarse como parte de la capa de app de IA, pasando de ser un contenedor pasivo de pestañas a una interfaz activa que ayuda a las apps a funcionar juntas.
Eso es justo lo que hace que este momento sea tan emocionante para los equipos: los avances no surgen solo de los modelos, sino de la manera en que diseñadores, desarrolladores y gerentes de producto los transforman en apps que a las personas les importan. Lo más importante es la experiencia que crean estas apps y los sentimientos que despiertan. ¿Se siente el usuario respaldado como padre? ¿Se siente inspirado como artista? ¿Seguro como abogado? La calidad del diseño proviene de comprender esas necesidades en el momento y satisfacerlas a través de los detalles de la interacción.
Hoy en día, el éxito depende menos de las funciones y más de cómo los productos hacen sentir a las personas. Descubre por qué la resonancia emocional es la nueva ventaja competitiva.
Para quienes desarrollan con esta tecnología, el auge de la capa de app debería ser emocionante, ya que ofrece la oportunidad de dar forma a la experiencia de uso de la IA. Los creadores de producto tendrán que elegir y crear interacciones que muestren los resultados de la IA de una manera fluida y satisfactoria, al tiempo que se aseguran de que esas elecciones estén respaldadas por sistemas confiables y escalables. Probablemente veremos una avalancha de nuevos participantes en todos los sectores, todos ellos con el objetivo de transformar la forma en que interactuamos con la IA en nuestra vida cotidiana. Algunos destacarán por su diseño, otros se mezclarán con el resto y quizá unos pocos lleguen a ser tan transformadores como lo fue la interfaz gráfica de usuario para la computación.
Encuestamos a 2500 diseñadores y desarrolladores de Figma para conocer su opinión sobre cómo la IA está cambiando su forma de trabajar y en qué trabajan. Obtén más información en el informe de 2025 de Figma sobre IA.