Cuando buscas en Google las palabras “diseño computacional” lo que encuentras es un montón de entradas relacionadas con el diseño aplicado a la Arquitectura. Para la mayoría se trata de usar tecnología para ayudar al diseño de casas, espacios y edificios. Pero no para John Maeda. Para este diseñador e informático teórico que fue profesor del MIT Media Lab durante doce años, el diseño computacional es otra cosa muy diferente.
Maeda promueve la idea de un diseño computacional como una nueva forma de diseño más allá del diseño clásico que nace de la revolución industrial, y del Design Thinking centrado en innovar en la relación con el cliente individual. De esta manera, esta nueva forma de diseño digital responde a las necesidades actuales de dar respuesta al diseño a la misma velocidad a la que se mueven los nuevos paradigmas tecnológicos o, simplemente, la ley de Moore. Estoy hablando de la necesidad de diseñar para billones de personas individuales en tiempo real, en vez del proceso tradicional en el que el testeo de nuevas funcionalidades, aunque pequeñas, para dejar el producto perfecto son necesarias para llegar al mercado.
Para poder conseguir esa velocidad, es necesario mezclar diferentes conceptos, herramientas y metodologías en roles específicos que deben liderar de manera ágil el proceso: los diseñadores computacionales. Pero desgraciadamente no todo eso lo vamos a encontrar en un mismo lugar. Se trata entonces de combinar inteligentemente capacidades de diseño, tecnología y negocio en esas personas clave.
DISEÑO
Los diferentes tipos de diseños deben permitir crear igualmente a partir del descubrimiento, la empatía, la ideación, el prototipado y el testeo. La búsqueda de la coherencia y la harmonía del más puro diseño de la Experiencia de Usuario deben conservarse intactas. Pero no a la misma velocidad.
En contraposición con el auge del Design Thinking actual, el diseño computacional permite separar el grano de la paja muy rápidamente. El conocimiento de la tecnología nos debe hacer ser capaces de conocer lo que es fácil, difícil o imposible ¿Cuantas veces hemos obtenido grandes planteamientos al final del proceso que no han podido ser desarrollados como se han pensado? Muchas. Pese a que las metodologías más potentes de Product Management advierten de la necesidad de implicar a la parte de Ingeniería desde el principio, entendido siempre como aquellos que van a acabar desarrollando el producto, pocas veces eso sucede de manera natural. El resultado se traduce en ideas poco factibles tecnológicamente. O, por el contrario, cuantas veces han llegado propuestas que no han integrado convenientemente los nuevos paradigmas tecnológicos. Entonces el resultado ha sido otro: productos poco deseables o, al menos, con muchas menos opciones de romper el mercado y explotar para llegar a billones de usuarios.
El diseño en este punto debe practicarse de manera humanística. Debemos rehuir de la eliminación de la interacción humana y el predominio de la tecnología. Por qué, por encima de todo, deberán prevalecer las preguntas referidas al que, al quien y al porqué. No debemos simplificar y allanar el camino simplemente por qué la tecnología lo permite. La tentación es grande pero los resultados pueden ser desastrosos.
TECNOLOGÍA
La velocidad necesaria para alcanzar el objetivo del diseño computacional se consigue paralelizando el poder probar las cosas con el poder hacerlas realidad. Un paso importante en el proceso es conseguir que las mismas personas que están prototipando y testeando diferentes posibilidades, generen los algoritmos y el código necesario para avanzar rápidamente hacia el mínimo producto viable. El concepto de agilidad del desarrollo de software cobra aquí un nuevo significado. Es la combinación del desing thinking, las metodologías ágiles y el DevOps llevada al extremo.
Así, en la medida de lo posible, los diseñadores computacionales deben ser capaces de leer y generar código. Pero además deben estar en continuo aprendizaje de todo aquello relacionado con la tecnología que pueda suponer una ventaja sobre nuestros posibles competidores en el mercado. En la actualidad y de manera especifica, es importante aprender todo lo posible sobre la Inteligencia Artificial y el Data Analytics, sin olvidar otros paradigmas tecnológicos cómo el Internet de las Cosas, la interacción humano-máquina (chatbots, realidad aumentada, realidad virtual…) o el Blockchain.
Por qué, seamos claros, las diez principales tendencias de futuro en tecnología cubren aspectos claves del diseño tales como el comportamiento de las personas, la interacción con el medio mediante voz, visión o tacto, la relación social del humano o su lugar de trabajo ¿No es momento entonces que el diseñador sepa cómo hacer realidad las nuevas experiencias más allá de proponer la mejor alternativa posible?
NEGOCIO
Conocer el valor potencial de cualquier decisión de diseño es crítica para una compañía. El coste de cagarla en una decisión en el proceso de diseño de un producto o servicio es proporcional al avance en su ciclo de vida. El coste de subsanar los errores tecnológicos en fase de soporte de un producto supone multiplicar por 500 lo que te habrías gastado en la fase de conceptualización. El coste de una mala decisión de diseño supone no poder adquirir valor por una proporción similar.
Es crucial entonces acortar los ciclos de llegada al mercado con nuevas e innovadoras propuestas. El diseño del viaje debe converger entonces con las fuentes diferenciales de valor tecnológico, como la analítica avanzada, para poder iterar rápidamente sobre la base de valoraciones cuantitativas y cualitativas de las soluciones que vamos obteniendo. El diseñador computacional debe tener la experiencia y las habilidades necesarias para aportar en este punto y tomar siempre las mejores decisiones posibles en todo momento para maximizar las posibilidades de impacto sobre el mercado. Solo de esta manera se puede alcanzar la agilidad y velocidad necesarias para poder cambiar sobre la marcha sin incurrir en costes enormes.
Es difícil que a estas alturas de la lectura no se hayan dado cuenta del cambio radical en el diseño de productos y servicios digitales que supone el diseño computacional digital. De llegar a millones de usuarios con el diseño clásico ahora somos capaces de llegar a billones. Y lo que antes se conseguía en semanas o meses combinando canales, se consigue ahora de manera inmediata a través de la red. Esto provoca que los productos no se cierren nunca y que evolucionen continuamente con micro mejoras. El diseñador entonces asume un mayor nivel de incertidumbre que antes, lo que hace estar más receptivo a pruebas e investigaciones. Y lo hace inmerso en un mundo mucho más virtual que antes en el que predominan los datos o los modelos por delante del papel, los post-its o otras cosas físicas.
Un aspecto clave para entender el valor intrínseco de esta nueva forma de diseño para muchas compañías tecnológicas y startups digitales, es la relación íntima entre el diseño computacional y la idea de cliente y producto. Es entonces cuando el eCommerce toma una nueva dimensión en la que la agilidad, la omnicanalidad y la personalización de la experiencia son claves. Y las compañías lo saben. Durante los años 2016, 2017 y 2018 se han acelerado la adquisición de empresas de diseño por parte de grandes compañías tecnológicas y grupos consultores. Empresas cómo Google, Amazon, Microsoft y el resto de grandes están invirtiendo grandes sumas en contratar talento de diseño y comprar capacidades de diseño computacional. Todas éstas están obsesionadas en aplicar este tipo de diseño para conocer mejor a sus clientes y conseguir así clientes más felices que compren y recomienden su producto. Y la verdad es que lo están consiguiendo, obteniendo incrementos espectaculares en la conversión y en la vida útil de sus clientes mediante la creación de productos y experiencias digitales de éxito.
Todo lo que os he comentado arriba está provocando que las empresas y los nuevos emprendendores estén ávidos de incorporar esa velocidad de generación de valor en su ADN. Por ello, la caza del diseñador computacional ha comenzado hace tiempo. Aparentemente un lobo solitario del diseño, la tecnología y el negocio que usa la mente y la informática para conocer mejor las ciencias sociales, lo que le permitirán acercarse mucho más al usuario de una manera mucho más rápida. Todos buscan eso ahora ¿Y vosotros?
