En un contexto donde la educación en diseño de interfaces y experiencia de usuario (UI/UX) enfrenta un desacople con las prácticas reales, surge la necesidad de replantear las metodologías educativas aplicadas en este campo. Mientras la realidad actual del diseño de interacción abarca complejidades como la carga cognitiva, los sistemas agentes y los bucles de retroalimentación neuroadaptativa, las instituciones académicas persisten en abordar aspectos básicos como el diseño de layout o la tipografía. Esta discrepancia obedece no solo a planes de estudio obsoletos, sino también a estructuras institucionales que perpetúan una visión superficial del diseño.
Las aulas de diseño operan bajo el perfil de un estudiante neurotípico y occidental, ignorando la diversidad real de los alumnos. Este desajuste se ha ampliado con la evolución de la inteligencia artificial (IA), que ahora no solo forma parte de las interfaces sino que condiciona su comportamiento y respuesta. Sin embargo, en muchos programas educativos, la IA ocupa un lugar secundario, relegada a asignaturas optativas o temas de eventos especiales.
La falta de formación adecuada en IA afecta el rendimiento en diseño, tal como lo evidencia un metaanálisis publicado en Nature Human Behaviour. Este estudio revela que los equipos compuestos por humanos e IA a menudo rinden menos que el mejor individuo, ya sea humano o IA. Este es un problema significativo en un campo donde creatividad y toma de decisiones son esenciales.
Para abordar estos retos, se propone que la educación en diseño asuma un enfoque más inclusivo y centrado en la IA. Los programas deben reorganizarse en torno a tres pilares: la cognición neuroincluyente, que valore la diversidad cognitiva y el acceso global; la percepción de la IA como infraestructura, considerando la incertidumbre y la falla como elementos clave del diseño; y una gobernanza informada de la incertidumbre que incluya la IA responsable y restricciones regulatorias en el currículo principal.
Asimismo, se recomienda que las clases de estudio traten la generación creativa y la toma de decisiones de alto riesgo como fases separadas, evitando sobrecargar a los estudiantes con un exceso de contenido y redefiniendo qué significa “hacer diseño” en un entorno saturado por IA. Esta transformación en la educación del diseño no solo prepara a los futuros profesionales para los complejos desafíos que enfrentarán, sino que también optimiza su integración en un mundo donde las relaciones con la tecnología son cada vez más adaptativas y dinámicas. Esto es fundamental para formar diseñadores que puedan modelar efectivamente su entorno de trabajo y sus interacciones tecnológicas. vía: AI Accelerator Institute.