La siguiente generación de IA, sostiene la compañía, debe aprender a interpretar el contexto que rodea una interacción e intervenir oportunamente. Además, tiene que actuar no solo a partir de lo que el usuario escribe, sino también de la manera en que lo comunica y de aquello que deja implícito. Cuando esa transformación ocurra, la IA dejará de comportarse como un asistente a la espera de órdenes y comenzará a hacerlo como un colaborador capaz de participar activamente en una tarea. AWS llama a esa filosofía de diseño “humorfismo”.
“Ahora hay nuevos agentes que introducen nuevas maneras de entender a la gente. Así empezó la idea del humorfismo. Es una filosofía de diseño basada en el humano, en sus dinámicas y sus relaciones. En todas esas acciones del día a día que para nosotros son intuitivas, pero que para los agentes actuales no son evidentes”, explicó Héctor Huillet, diseñador de agentes de AWS, en entrevista con WIRED en Español.
modelos comprenden instrucciones, pero todavía tienen dificultades para interpretar contexto.El humorfismo propone tratar esos momentos de duda como información contextual. Huillet pone como ejemplo a un usuario que debe elegir entre dos opciones en una pantalla y se detiene unos segundos antes de hacer clic.
Para una interfaz tradicional, durante ese intervalo no ocurre nada. Para un agente capaz de interpretar el comportamiento del usuario, la vacilación puede ser una señal de que necesita más información antes de tomar una decisión. El sistema podría entonces intervenir y ofrecer ayuda, aunque nadie se la haya pedido explícitamente.
“Esas dinámicas son fáciles para nosotros porque pertenecemos a una sociedad que nos enseñó a lidiar con esos problemas. Para nosotros es nativo. El humorfismo se basa en cómo podemos convertir esa manera de estar con otros humanos para que los agentes la entiendan.”
la IA dentro del trabajo cotidiano. Hasta ahora, la mayoría de los asistentes virtuales han funcionado como herramientas: esperan una instrucción, ejecutan una tarea y permanecen a la espera del siguiente prompt. Huillet cree que esa lógica comienza a quedarse corta conforme aparecen agentes capaces de recordar conversaciones, comprender proyectos completos y ejecutar tareas durante periodos prolongados.En ese escenario, sostiene, ya no tiene sentido pensar en la IA únicamente como un sistema que responde preguntas. La siguiente etapa consiste en convertirla en un colaborador que entienda el objetivo de una tarea y participe para alcanzarlo. “Una herramienta la usas. Con un colaborador trabajas”, dice Huillet.
hospitales. Cuando un paciente llama para programar una consulta, el sistema confirma la fecha de la cita y recuerda los estudios que deberá realizarse antes de acudir al hospital. Antes de despedirse, sin embargo, le pide repetir con sus propias palabras las indicaciones que acaba de recibir. Si detecta que no las comprendió correctamente, vuelve a explicarlas.Según Huillet, ese pequeño cambio redujo la cantidad de pacientes que llegaban a su cita sin los estudios necesarios para ser atendidos. El agente deja de limitarse a transmitir información y participa para que el objetivo de la conversación realmente se cumpla.
“No es cuestión de velocidad, sino de entender”, explica.
estos agentes.“La pregunta importante es: ¿cómo se sintió? ¿Sientes que te entiende? ¿Sientes que la relación evoluciona?”, dice.
Para el diseñador, la diferencia no aparece durante la primera conversación, sino después de semanas o incluso meses de trabajo compartido. Un agente humórfico debería recordar conversaciones anteriores, reconocer patrones que el usuario ya olvidó y utilizar ese contexto para convertirse en un colaborador cada vez más útil.
“Estas cosas encuentran conexiones que yo ya había olvidado. Trabajan todo el tiempo y ayudan a pensar de maneras que yo no había considerado”, explica Huillet.
AWS llama humorfismo a esta filosofía de diseño y la desarrolla alrededor de sus propios agentes, aunque las preguntas que intenta resolver van más allá de una plataforma específica: cuánto contexto debería interpretar una IA, cuándo debería intervenir y qué lugar ocupará cuando deje de limitarse a responder instrucciones.
Durante décadas aprendimos a comunicarnos de formas que las máquinas pudieran entender. Ahora quizá sean las máquinas las que tengan que aprender a interpretarnos: nuestras palabras, nuestros silencios, nuestras dudas y todas esas señales extrañas que utilizamos para entendernos entre nosotros.
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