Durante dos décadas, el diseño de productos se ha girado en torno a una premisa estable: los usuarios inician, el software responde.Aunque la IA se adentra en productos como motores de recomendación, texto predictivo y detección de fraudes, la interfaz todavía enmarca la inteligencia como reactiva. Los agentes de IA rompen ese contrato. Un agente no espera instrucciones. Monitora el contexto, forma intenciones, toma acciones y adapta su estrategia con el tiempo. Delega a las APIs, coordina a través de sistemas, y a veces ejecuta decisiones sin preguntar primero. A finales de 2025, McKinsey informó que más de dos tercios de las organizaciones encuestadas utilizan la IA en más de una función empresarial, y el 23% dice que ya están escalando un “sistema de IA agente” en algún lugar de la empresa. Los diseñadores ya no están formando herramientas, están formando actores artificiales. La pregunta central de UX cambia de Dos ¿Cómo funciona un usuario de este sistema? ¿Cómo supervisa, colabora y limita un ser humano autónomo? Designing for Delegation, Not Interaction Diseñar para la delegación, no la interacción UX tradicional optimiza la fricción en la ejecución de tareas. Agent UX optimiza la claridad en la delegación. Por ejemplo, una operación de ingresos que conduce a una empresa de SaaS podría exportar informes y ajustar las previsiones manualmente. Cuando asigna un objetivo en pie a un agente para monitorear la salud de la tubería e intervenir cuando la conversión cae por debajo de un umbral, el agente revisa los datos de CRM, identifica los segmentos débiles, propone experimentos de precios y diseña correos electrónicos a los gerentes de cuentas. No se hizo clic en ningún botón para iniciar cada acción. El problema de diseño aquí no es la colocación de botones. Es la arquitectura de delegación: ¿Qué alcance de autoridad tiene el agente? ¿En qué condiciones actúa de forma autónoma versus busca la aprobación? ¿Cómo se definen los límites? Esto significa diseñar las configuraciones de autoridad como objetos de primera clase, no como trampas enterradas.Un agente podría operar en modos claramente nivelados: Sólo observación Recomendaciones con preview Autoexecución condicional Autonomía total dentro de límites definidos** La delegación se convierte en configurable, inspectable y ajustable.Si los usuarios no pueden ver los límites del poder de un agente, no confiarán en él. 2. Making Autonomy Observable 2.- Hacer visible la autonomía La propiedad más desestabilizadora de los agentes de IA es la invisibilidad. actúan en filamentos de fondo, a través de integraciones, fuera de la pantalla visible.Cuando los humanos no entienden lo que está haciendo la automatización, se desconectan, hasta que algo va mal. Por lo tanto, UX para agentes debe priorizar la observabilidad: Logs de actividad en tiempo real escritos en lenguaje simple Articulación clara de los triggers Una cadena visible de decisiones y fuentes de datos En los sistemas orientados a agentes, la pista de auditoría es la interfaz de usuario. 4. Calibrating Trust in Uncertain Systems Calibrar la confianza en los sistemas inseguros Los agentes autónomos no producen exactamente el mismo resultado cada vez. hacen juicios basados en patrones, señales y probabilidades. Si las personas confían en ellos demasiado, dejan de prestar atención. Si confían en ellos demasiado poco, intervienen y bloquean la automatización útil. El diseño UX necesita calibrar la confianza. Esto implica: Indicar niveles de confianza al presentar recomendaciones Diferenciar entre las acciones de alta seguridad y las acciones exploratorias Exponer la incertidumbre de forma transparente (“Baseado en datos de clientes incompletos”) 6. Orchestrating Across Ecosystems Orquestación a través de ecosistemas Los agentes de IA rara vez viven dentro de una única interfaz. Coordinan a través de herramientas: CRM, sistemas de facturación, aplicaciones de mensajería, plataformas de análisis. Esto introduce un desafío de diseño a nivel de sistemas: la experiencia del usuario abarca múltiples superficies. Por ejemplo, un agente de operaciones puede: Detectar una fecha de renovación de contrato en una base de datos Elaboración de una propuesta de renovación Enviar una notificación en Slack Actualización de las previsiones Flujos de trabajo Trigger Billing La conciencia del usuario de esta cadena debe persistir a través de los entornos. UX no puede asumir un dashboard centralizado como el único locus de interacción. Continuidad de la identidad cross-platform (el agente se siente como una entidad en todas partes) Controles de intervención consistentes independientemente del punto de entrada Notificaciones conscientes del contexto que explican por qué el agente está actuando La interfaz ya no es una pantalla; es un ecosistema de puntos de contacto coordinados. Behavioral Infrastructure Design Diseño de infraestructuras comportamentales Las compañías que liderarán en esta próxima ola serán las que se acerquen a la autonomía con disciplina, definiendo límites claros y construyendo sistemas que pueden ser auditados y ajustados con el tiempo.Cuando el software comienza a actuar de forma independiente, la usabilidad ya no es el único punto de referencia. La pregunta más profunda es comportamental y psicológica: ¿son las personas cómodas al permitir que un sistema actúe en su nombre?El futuro de los productos de IA será determinado menos por la capacidad técnica y más por si la autonomía se siente comprensible, controlable y digna de confianza. Esta historia fue publicada bajo el Programa de Blogging de Negocios de HackerNoon. Esta historia fue publicada bajo el Programa de Blogging de Negocios de HackerNoon. Esta noticia fue publicada en HackerNoon's . Programa de Blogging de Negocios Programa de Blogging de Negocios
