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Galileo AI - ¿Los diseñadores de UI/UX son cosa del pasado?por@mosesconcha
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Galileo AI - ¿Los diseñadores de UI/UX son cosa del pasado?

por Moses Concha3m2023/03/08
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Demasiado Largo; Para Leer

Galileo AI permite a los usuarios generar diseños totalmente editables utilizando la entrada de texto basada en indicaciones. Si bien esto podría significar buenas noticias para las empresas que buscan iniciar un negocio con un presupuesto limitado, las implicaciones de esta tecnología emergente en los trabajos de los diseñadores humanos de UI/UX parecen ser sombrías.
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Con reminiscencias de la tecnología utilizada para impulsar el innovador chatbot de Open AI, ChatGPT, IA de Galileo busca agilizar el proceso de diseño de la interfaz de usuario al permitir que los usuarios generen diseños totalmente editables utilizando la entrada de texto basada en indicaciones.


Disponible ahora para acceso temprano , esta herramienta de IA ha sido entrenada extensamente, incorporando miles de los mejores ejemplos en diseño de UI para ayudar a los usuarios a construir la UI que mejor se adapte a sus necesidades individuales. Y junto con Figma, una herramienta de diseño de interfaz dinámica, los diseños generados por Galileo AI también se pueden editar, lo que aumenta aún más su alcance y versatilidad dentro del espacio de diseño de UI/UX.


En otras palabras: todo lo que necesita para diseñar su próxima gran aplicación es una buena idea y un puñado de palabras selectas para, literalmente, darle vida.


Si bien esto podría ser una buena noticia para las empresas que buscan iniciar un negocio con un presupuesto limitado, las implicaciones de esta tecnología emergente en los trabajos de los diseñadores humanos de UI/UX parecen ser sombrías.


¿Ayudará a los diseñadores o simplemente los reemplazará?

Por ahora, parece haber una división bastante pareja en las dos realidades que esta tecnología puede traer.


Por un lado, Galileo AI tiene el potencial de convertirse en un componente esencial del conjunto de herramientas de un diseñador, respaldando y simplificando las partes del proceso de diseño que consumen más tiempo, tanto para los diseñadores de interfaz de usuario nuevos como para los experimentados. Después de todo, uno de los principales objetivos de la empresa es dejar a los usuarios "más tiempo para un mayor impacto", lo que les permite delegar más de ese valioso tiempo y recursos para diseñar soluciones creativas en lugar de "tareas más tediosas", como desarrollar patrones de interfaz de usuario. y ajustes visuales menores.

Por el contrario, su comodidad y facilidad de acceso podrían eliminar por completo la necesidad de diseñadores de UI humanos, eliminando el intermediario entre la ideación y el lanzamiento del producto si se vuelve lo suficientemente sofisticado. Y mientras la industria de la tecnología intenta sortear su primera gran recesión, la lista de despidos sigue creciendo , y aquellos que dudan en adaptarse a esta tecnología emergente pueden estar en una desventaja significativa en comparación con los diseñadores que aceptan esta nueva realidad.

Otros, como el diseñador y desarrollador de Webflow Youssef Sarhan, creen que esta tecnología no tiene la capacidad de invadir los elementos centrales del diseño de la interfaz de usuario, ya que los humanos aún deben ser los que respondan las preguntas logísticas sobre el proceso de diseño que la IA necesariamente no puede. .

IA generativa y sus limitaciones potenciales

Galileo AI es una forma de IA generativa, un tipo de inteligencia artificial capaz de generar contenido basado en los datos suministrados, y por todas las ventajas y oportunidades de innovación que esta tecnología avanzada puede traer, tampoco está exenta de deficiencias.

En primer lugar, el grado de calidad producido por la IA dista mucho de ser perfecto, y los resultados generados pueden tener varios errores que no se pueden repetir directamente como se podría hacer con el software y las técnicas de diseño tradicionales. Por lo tanto, los diseñadores tienen menos control directo sobre cómo pueden resultar sus productos.

Además, los conjuntos de datos de entrenamiento a los que se refieren estos sistemas de IA son en gran medida determinantes del resultado general que producen. Esto significa que si el cuerpo de datos utilizado para enseñar estos modelos no es abundante ni diverso, el resultado reflejará inadvertidamente cualquier agujero o sesgo presente en ese conjunto de datos. Al igual que los datos utilizados para alimentar tecnología de reconocimiento facial , los datos de capacitación débiles pueden generar resultados no deseados que, a veces, pueden hacer mucho más que producir un mal producto.


Aunque el futuro de las tecnologías de IA se ve brillante, los próximos años parecen inciertos para quienes trabajan en el espacio de diseño de UI/UX. Ya sea que se convierta en otra arma en el arsenal de un diseñador o se convierta en la munición que elimina por completo la necesidad de usarlas, la respuesta de Galileo AI a los problemas más apremiantes de UI es algo a lo que hay que prestar atención.