La era de la IA vista desde el Dashboard: Perspectivas de Diseño

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Después de varios años de usar continuamente la IA en los flujos de trabajo y diseñar cada vez más funciones de IA en los productos, la IA ya está revolucionando el diseño. Creo que todos tendrán una comprensión más profunda en 2026.

Tomemos como ejemplo el Dashboard, el cual es el favorito de los diseñadores para mostrar en sus portafolios. Los diversos y elegantes gráficos que visualizan los datos parecen ser cosa de ayer, y también son bastante buenos para mostrar los resultados del sistema de diseño, pero la aparición de la IA ha cambiado todo esto.

(Un dashboard cuidadosamente elaborado por el diseñador Michal durante varios meses hace unos años)

Ahora, con solo unas pocas guías de estilo simples y reglas de diseño de fuentes, la IA puede generar Dashboards con código utilizable. Se puede predecir que los diseños monótonos harán que los usuarios se sientan fatigados visualmente, y debemos considerar soluciones de diseño más personalizadas.

(Dashboard generado por IA directamente utilizable)

El sistema de diseño de productos tipo herramienta no se puede decir que esté al borde del colapso, pero en proyectos reales, ¿alguna vez has sentido innumerables veces que un sistema de diseño demasiado detallado y un diseño fijo hacen que el diseño del producto sea aburrido, haciendo que muchas interfaces de productos tiendan a ser consistentes? Es esta consistencia la que se convierte en una plantilla estandarizada, por lo que, por supuesto, la IA puede aprender rápidamente y, por lo tanto, se puede aplicar en grandes cantidades. El sistema de diseño puede hacer que la interfaz sea consistente, pero el exceso es tan malo como la deficiencia, y un diseño que pierde vitalidad también se volverá aburrido.

(Diseño de dashboard generado por IA)

(Diseño de dashboard generado por IA)

He estado haciendo diseño de UI y ahora diseño de productos durante 15 años. Al principio, usaba PS para hacer interfaces, luego Sketch para hacer componentes, y luego Variant (variante) y Auto-layout de Figma, hasta ahora, las herramientas de IA pueden ingresar directamente los requisitos para hacer una buena Demo. Hacer diseño se está volviendo cada vez más conveniente y rápido, tan simple que parece que la IA puede reemplazarlo en cualquier momento.

Tal vez el diseño humanizado y personalizado desencadenará una nueva ola. Después de mejorar la eficiencia con la IA, podemos dedicar más tiempo a la innovación y la creatividad, mejorar la calidad del diseño, crear cuidadosamente para los usuarios y hacer que la gente lo disfrute.

Por otro lado, los usuarios ya no están satisfechos con ver los datos y gráficos seleccionados en el Dashboard, sino que quieren que la IA les diga directamente por qué es así, qué debo hacer, proponer sugerencias de "must have" o "nice to have", e incluso ir más allá, tener un Agent correspondiente para manejar los siguientes problemas, como si se puede vincular a Jira para crear un ticket, conectando sin problemas el flujo de trabajo, etc.

Un proyecto reciente en el que estoy trabajando se está impulsando en esta dirección. La situación actual, por supuesto, es que los datos están al frente, colocados en una posición destacada, con la ayuda de la IA. Por ejemplo, siempre hemos usado Pendo para rastrear el uso del producto y ver los datos del usuario. Recientemente, hay funciones de IA disponibles en la lista de Dashboard.

(Febrero de 2026, Pendo agrega análisis de IA "Por qué" al Dashboard)

Las empresas de vanguardia ya han desarrollado sus propios agentes inteligentes de IA. Los productos de nuestra empresa comenzaron a implementar funciones de IA hace tres años. Por ejemplo, Pendo Listen monitorea el comportamiento del usuario en cualquier momento y utiliza la IA para el análisis de datos, lo cual es un gran punto de venta del producto.

Y este punto de venta traerá un enorme valor comercial a la empresa. Ya están promocionando abrumadoramente lo buenas que son las funciones de IA. ¡En el futuro, quién no será un experto en análisis de datos! Entonces, como diseñadores, también debemos pensar más en el valor comercial.

Hace 20 años, muchos diseñadores también se encargaban de escribir código frontend. Ahora podemos generar demos y código directamente en Figma make, Cursor, GitHub. Y las personas que entienden un poco de código pueden ajustar rápidamente la demo modificando el código, en lugar de comunicarse repetidamente con la IA en lenguaje natural. Después de mejorar la eficiencia, la capacidad también debe mantenerse al día, de lo contrario, ¿qué hacer después de mejorar la eficiencia?

Google lanzó recientemente A2UI. Nuestro equipo lo está investigando. Hablaremos de ello en detalle más adelante. Los estudiantes interesados también pueden aprender sobre él primero. Enlace: https://developers.googleblog.com/introducing-a2ui-an-open-project-for-agent-driven-interfaces/

Los agentes de UI ya lo han hecho por nosotros, el diseño del Dashboard es aún más fácil.