Los adultos jóvenes que crecen en la economía de la atención (preparándose para la vida adulta, con las redes sociales y los chatbots compitiendo por su atención) pueden caer fácilmente en relaciones poco saludables con las plataformas digitales. Pero ¿y si los chatbots no fueran meras distracciones de la vida real? ¿Podrían diseñarse de manera humana, como socios morales cuyo objetivo digital sea ser una guía social en lugar de un escape adictivo?
En el MIT, una amistad entre dos profesores (uno antropólogo y el otro informático) llevó a la creación de una clase universitaria que se propuso encontrar la respuesta a esas preguntas. Combinando dos disciplinas aparentemente dispares, la clase anima a los estudiantes a diseñar chatbots de inteligencia artificial de forma humana que ayuden a los usuarios a mejorar.
La clase, 6.S061/21A.S02 (Diseño de experiencia de usuario humano, también conocido como Humane UXD), es una clase de informática de nivel superior que se incluye en la lista cruzada con antropología. Esta lista cruzada única permite a los estudiantes de ciencias de la computación cumplir con un requisito de humanidades y al mismo tiempo perseguir sus objetivos profesionales. Los dos profesores utilizan métodos de la antropología lingüística para enseñar a los estudiantes cómo integrar las necesidades interaccionales e interpersonales de los humanos en la programación.
El profesor Arvind Satyanarayan, un científico informático cuya investigación desarrolla herramientas para la visualización interactiva de datos e interfaces de usuario, y el profesor Graham Jones, un antropólogo cuya investigación se centra en la comunicación, crearon Humane UXD el verano pasado con una subvención de la Academia de Diseño Morningside del MIT (MAD). El programa curricular de diseño MAD del MIT proporciona financiación para que los profesores desarrollen nuevas clases o mejoren las clases existentes utilizando enfoques pedagógicos innovadores que trascienden los límites departamentales.
El Programa Curricular de Diseño actualmente está aceptando solicitudes para el año académico 2026-27; la fecha límite es el viernes 20 de marzo.
Jones y Satyanarayan se conocieron hace varios años cuando asesoraron conjuntamente la investigación de un estudiante de doctorado sobre visualización de datos para personas con discapacidad visual. Desde entonces se han convertido en amigos cercanos que prácticamente pueden terminar las oraciones del otro.
“Hay una manera en la que realmente no exteriorizas completamente lo que sabes o lo que piensas hasta que estás enseñando”, dice Jones. “Por eso, ha sido muy divertido para mí ver a Arvind desplegar su experiencia como profesor de una manera que me permite ver cómo encajan las piezas y descubrir puntos en común subyacentes entre nuestras disciplinas y nuestras formas de pensar”.
Satyanarayan continúa con ese pensamiento: “Una de las cosas que realmente disfruté es la versión recíproca de lo que dijo Graham, que es que mi campo -la interacción persona-computadora- heredó muchos métodos de la antropología, como entrevistas, estudios de usuarios y estudios de observación. Y a lo largo de las décadas, esos métodos se han diluido cada vez más. Como resultado, se han perdido muchas cosas.
“Por ejemplo, fue muy emocionante para mí ver cómo un antropólogo enseña a los estudiantes a entrevistar a las personas. Es completamente diferente a cómo lo haría yo. A mi manera, perdemos la relación y la conexión que necesitas construir con el participante de la entrevista. En lugar de eso, simplemente extraemos datos de ellos”.
Por su parte, Jones enseñar con un informático tiene otro tipo de atractivo: el diseño. Dice que el habla y la interacción humanas están organizadas en géneros subyacentes con conjuntos de reglas estables que diferencian una entrevista en un cóctel de una conversación en un funeral.
“ChatGPT y otros grandes modelos de lenguaje están entrenados en la comunicación humana que ocurre naturalmente, por lo que tienen todos esos géneros dentro de ellos en un estado latente, esperando ser activados”, dice.
“Como científico social, enseño métodos para analizar la conversación humana y doy a los estudiantes herramientas muy poderosas para hacerlo. Pero generalmente termina siendo un ejercicio de investigación pura, mientras que esta es una clase de diseño, donde los estudiantes construyen sistemas del mundo real”.
El plan de estudios parece estar encaminado a preparar a los estudiantes para trabajos después de graduarse. Un estudiante pidió permiso para faltar a clases durante una semana porque tenía una pasantía de prueba en una startup de chatbot; Cuando regresó, dijo que su trabajo en la startup era exactamente igual a lo que estaba aprendiendo en clase. Consiguió el trabajo.
La muestra de proyectos grupales a continuación, construida con Gemini de Google, demuestra algo de lo que es posible cuando, como dice Jones, “hay un entrelazamiento realmente profundo de la parte tecnológica con la parte humana”. El trabajo de diseño de los estudiantes muestra que se pueden conceptualizar formas completamente nuevas de programación cuando lo humano se convierte en una prioridad.
Los bots demuestran claramente que se puede diseñar una clase interdisciplinaria de tal manera que todos se beneficien: los estudiantes aprenden más y de manera diferente; pueden cumplir con un requisito de un curso no especializado tomando una clase que sea directamente beneficiosa para sus carreras; y se pueden forjar o fortalecer asociaciones docentes a largo plazo.
Estanque del equipo
Un proyecto promete ser particularmente útil para los graduados del último año. Pond está diseñado para ayudar a los jóvenes graduados universitarios a adaptarse a los desafíos de la vida adulta independiente. Team Pond configuró el chatbot para no simplemente repetir como un loro al usuario o elogiar aduladoramente las respuestas incorrectas. En cambio, Pond brinda consejos para ayudar con la “edad adulta” (comportarse como un adulto responsable).
“Pond está diseñado para ser tu compañero desde la vida universitaria hasta la vida postuniversitaria, para ayudarte en tu transición de ser un pez pequeño en un estanque pequeño a ser un pez pequeño en un estanque muy grande”, dice la estudiante de segundo año Mary Feliz.
“La universidad es en gran medida un entorno de alta proximidad y alto contexto, en el sentido de que todos los que te rodean están pasando por lo mismo, y es fácil construir relaciones o encontrar oportunidades, porque hay caminos estructurados a los que tienes acceso”, explica el estudiante graduado Emaan Khan. “La vida de posgrado es de bajo contexto. No siempre estás rodeado de tus compañeros o profesores. También es de no proximidad, en el sentido de que no tienes oportunidades en tu puerta. Pond es una herramienta que te ayuda a empoderarte para acceder a ciertas oportunidades o aprender a navegar”.
Los desarrolladores de Pond son la estudiante de posgrado Claire Camacho, la estudiante de posgrado de la Universidad de Harvard Charlotte Cheah, Feliz y Khan. Capacitaron a Pond para ofrecer experiencia en tres áreas: vida social, vida profesional y habilidades para adultos.
Los estudiantes demostraron la comunicación social de Pond preguntándole cómo iniciar conversaciones en un grupo de pasatiempos. A continuación, exhibieron la comunicación adulta de Pond escribiendo una pregunta.
“Mi arrendador me ha hecho preguntas personales que me incomodan. ¿Qué debo hacer?”
En el cuadro de texto de Pond apareció esta respuesta: “Establezca límites cortésmente. No está obligado a responder preguntas personales. Puede redirigir suavemente la conversación a temas relacionados con la propiedad. Conozca sus derechos: familiarícese con los derechos de los inquilinos en su ciudad o estado con respecto a la privacidad y la conducta del propietario”.
Cuando se le preguntó cómo hacerlo, Pond ofreció instrucciones específicas: “Puedes intentar decir frases como: ‘Prefiero mantener nuestras conversaciones centradas en la propiedad’ y ‘centrémonos en temas relacionados con el apartamento, por favor’. Siempre redirija la conversación al apartamento o a un problema legítimo de mantenimiento. Mantenga su tono cortés pero firme. Documente cualquier conversación si es necesario”.
Pond también ofreció un escenario de juego de roles para ayudar al usuario a aprender qué lenguaje cortés pero firme podría ser en esa situación.
“El espíritu del modo de práctica es que estás desarrollando activamente una habilidad, de modo que después de usar Pond durante algún tiempo, te sientes seguro de que puedes nadar por tu cuenta”, dice Khan. El chatbot utiliza un sistema de puntos que permite a los usuarios graduarse de un tema y un cofre del tesoro para almacenar premios, elementos agregados para aumentar el atractivo del bot.
Nido de noticias del equipo
Otro de los proyectos, News Nest, proporciona un medio sofisticado para ayudar a los jóvenes a interactuar con fuentes de noticias creíbles de una manera que las haga divertidas. El nombre se deriva de los 10 atractivos y coloridos pájaros del programa, cada uno de los cuales se centra en un área particular de noticias. Si quieres los titulares, pregúntale a Polly the Parrot, la principal portadora de noticias; Si te interesa la ciencia, Gaia the Goose te guía. El rebaño también incluye a Flynn the Falcon, reportero deportivo; Credo the Crow, para noticias criminales y legales; Edwin the Eagle, una guía de noticias sobre economía y negocios; Pizzazz the Peacock para historias pop y de entretenimiento; y Pixel the Pigeon, especialista en noticias tecnológicas.
El equipo de desarrollo de News Nest está formado por las estudiantes de último año del MIT, Tiana Jiang y Krystal Montgomery, y la estudiante de tercer año, Natalie Tan. Construyeron intencionalmente News Nest para evitar el “doomscrolling”, brindar transparencia a los medios (siempre se muestran las fuentes y las inclinaciones políticas) y crearon un amortiguador inteligente y saludable contra la manipulación emocional y las trampas de participación al emplear pájaros en lugar de personajes humanos.
Equipo M^3 (Misterio de asesinato de múltiples agentes)
Un tercer equipo, M^3, decidió experimentar para hacer que la IA sea humana manteniéndola divertida. Rodis Aguilar, estudiante de último año del MIT, David De La Torre, estudiante de segundo año, y Deeraj Pothapragada, de segundo año, desarrollaron M^3, un misterio de asesinato de múltiples agentes de deducción social que incorpora cuatro chatbots con diferentes personalidades: Gemini, ChatGPT de OpenAI, Grok de xAI y Claude de Anthropic. El usuario es el quinto jugador.
Como en un asesinato misterioso normal, hay lugares, armas y mentiras. El usuario debe adivinar quién cometió el asesinato. Es muy similar a un juego de mesa o en línea jugado con jugadores reales, solo que estos son oponentes de IA mejorados que no puedes ver, que pueden o no decir la verdad en respuesta a las preguntas. Los usuarios no pueden involucrarse demasiado con un chatbot porque están jugando con los cuatro. Además, como en un juego de misterio y asesinatos de la vida real, el usuario a veces es culpable.