La experiencia de usuario de los datos: diseño para la toma de decisiones

Los datos por sí solos no impulsan las decisiones. La experiencia del usuario (UX) por sí sola no proporciona información valiosa. Pero juntos, ambos pueden transformar la información en claridad, confianza y acción.  

Esta es la esencia de la «experiencia de usuario de los datos»: aplicar principios de diseño centrados en el usuario a todo el ciclo de vida de los datos, desde su recopilación y estructuración hasta su visualización y la toma de decisiones. Profundicemos en este concepto y en por qué es el tema central de nuestra presentación en la Tech Week 2025. 

Definición de datos y experiencia de usuario (UX)  

Para nuestros propósitos, utilizaremos las siguientes definiciones: 

Los datos son los hechos, métricas y observaciones sin procesar. En las organizaciones, suelen proceder de transacciones, interacciones con los clientes, registros de sistemas o estudios de investigación. 

La experiencia de usuario (UX) es la práctica de diseñar sistemas, interfaces e interacciones que ayudan a las personas a alcanzar sus objetivos de forma intuitiva, eficiente y agradable. 

Cuando hablamos de la experiencia de usuario de los datos, nos centramos en tres objetivos principales: 

• Hacer que los datos sean accesibles 

• Hacer que los datos sean comprensibles 

• Hacer que los datos sean utilizables  

La experiencia de usuario optimizada de los datos mantiene la información sin silos, claramente estructurada, fácilmente visualizable y dentro de una interfaz que empodera a los responsables de la toma de decisiones en lugar de abrumarlos. 

¿Cómo se manifiesta la experiencia de usuario de los datos en el lugar de trabajo? 

Por supuesto, los datos pueden utilizarse para diversos fines dentro de cualquier organización. La forma en que se presenta y utiliza esa información puede influir en gran medida en su eficacia para alcanzar esos fines. 

Algunas manifestaciones de los datos en el lugar de trabajo incluyen: 

• Informes financieros. Gestión de presupuestos, rentabilidad, variaciones en los gastos e ingresos que impulsan el negocio y ayudan a identificar problemas y éxitos. 

• Medición de los KPI de marketing. Las estrategias de marketing eficaces son intrínsecamente medibles, y el uso de la visualización de datos ayuda a las organizaciones a identificar cuándo deben insistir y cuándo deben cambiar de rumbo, tanto a nivel estratégico como táctico.  

• Investigación de usuarios con datos. Los mapas de calor, los análisis y las encuestas proporcionan pruebas sobre cómo se comportan las personas. La forma en que se muestran esos datos puede influir en las decisiones de diseño. 

• Apoyo en la toma de decisiones. Los líderes confían a diario en los paneles de control y los informes. El diseño determina si esas herramientas aportan claridad o confusión. 

• Visualizaciones y paneles de control. Los principios de UX aplicados a las visualizaciones de datos facilitan su interpretación y permiten actuar en consecuencia, tanto a los responsables de la toma de decisiones como a los clientes. 

¿Qué es lo primero: la experiencia del usuario o los datos?  

¿Debería la experiencia de usuario impulsar los datos, o deberían los datos impulsar la experiencia de usuario?  

Es fácil caer en la mentalidad del «huevo o la gallina», pero la realidad es que ninguno de los dos es más importante que el otro. Ambos elementos deben considerarse conjuntamente, ya que una mala experiencia de usuario arruina los buenos datos y los malos datos socavan una buena experiencia de usuario. 

Los datos siguen siendo importantes en proyectos muy centrados en la experiencia del usuario. Aunque el enfoque sea el diseño de la interacción, es importante basarse en el análisis del comportamiento de los usuarios y diseñar teniendo en cuenta métricas futuras.  

Los datos proporcionan a los equipos de UX pruebas y contexto. En lugar de diseñar basándose en suposiciones, diseñan basándose en patrones de uso y resultados reales. 

Y en proyectos con gran volumen de datos, aunque el enfoque sea las canalizaciones ETL y la visualización, la experiencia de usuario sigue siendo importante. Las interfaces que presentan los datos de forma significativa y útil son esenciales. 

Los equipos de datos deben confiar en la experiencia de usuario (UX) para garantizar que sus modelos y visualizaciones sean interpretables, fiables y aplicables. Un panel de control técnicamente brillante seguirá siendo un fracaso si nadie quiere o sabe cómo utilizarlo. 

Colaboración en materia de datos y experiencia de usuario en el lugar de trabajo  

Cuando los equipos de UX y datos colaboran bien, ellos: 

• Definir conjuntamente los requisitos con las partes interesadas. 

• Identificar lo que los líderes necesitan ver y las preguntas clave que deben responder. 

• Asegúrese de que los procesos subyacentes puedan proporcionar respuestas precisas y oportunas. 

Juntos, los equipos de UX y de datos pueden diseñar conjuntamente paneles de control e interfaces que aporten un valor real. Pero eso no quiere decir que el trabajo en equipo sea siempre fácil. Puede haber retos que superar: 

• Vocabularios diferentes. La experiencia de usuario piensa en «usuarios». Los datos piensan en «modelos» y «consultas». 

• Diferentes plazos. Los proyectos de infraestructura de datos pueden llevar meses. Los sprints de UX suelen ser más cortos. 

• Diferentes métricas de éxito. La experiencia de usuario equivale a usabilidad y satisfacción. Los datos equivalen a precisión y rendimiento. 

Pero con el enfoque y las expectativas adecuadas, los equipos de datos y UX pueden llevar a cabo proyectos colaborativos eficaces. Veamos los paneles de control como ejemplo. 

Paneles de control: de la sobrecarga a la usabilidad  

Los paneles de control son sin duda un arte y una ciencia. Cuando su diseño no está bien equilibrado, las quejas más habituales sobre los paneles de control incluyen: 

• Demasiadas métricas que abruman al usuario. 

• Demasiado desorden visual que impide la claridad. 

• Demasiada carga de datos, lo que provoca un rendimiento lento. 

La creación de un panel de control útil comienza con principios básicos tanto en lo que respecta a la experiencia del usuario como a los datos. El diseño siempre debe comenzar con entrevistas a las partes interesadas. ¿Qué es lo que los usuarios realmente necesitan saber para realizar su trabajo? 

La dirección del diseño debería quedar más clara una vez que se hayan establecido las necesidades y expectativas de las partes interesadas. Considere lo siguiente: 

• Priorización de datos. Coloque solo los KPI más importantes en la pantalla de inicio, con opciones de desglose para obtener más detalles. 

• Jerarquía visual. Utiliza fuentes más grandes y colores más llamativos para las métricas más importantes. 

• Esquemas de colores accesibles. Asegúrate de que las opciones de color funcionen para todos los usuarios, incluyendo opciones de contraste y paletas aptas para daltónicos. 

• Controles interactivos. Proporcione filtros y botones que permitan a los usuarios dividir los datos en partes que puedan procesar más fácilmente. 

• Sostenibilidad. Crea interfaces que los clientes puedan mantener sin necesidad de un desarrollador. Tanto los datos como la experiencia de usuario deben tener en cuenta la propiedad a largo plazo. 

La IA y el futuro de los datos y la experiencia de usuario  

La IA está transformando el uso de los datos de muchas formas interesantes: 

• Las consultas en lenguaje natural permiten a los líderes formular preguntas en inglés sencillo. 

• Las visualizaciones automatizadas permiten a la IA sugerir tipos de gráficos o resaltar anomalías. 

• Los paneles predictivos no solo muestran el rendimiento pasado, sino que también pronostican el futuro. 

Sin embargo, eso no significa que la IA pueda crear su propia claridad. La experiencia del usuario es más importante que nunca cuando se trata de la confianza del usuario y el cumplimiento general. Los conocimientos de la IA deben ser transparentes para evitar los riesgos de la caja negra. Los paneles de control deben explicar cómo se utiliza la IA y por qué ha hecho una sugerencia. Y si los seres humanos necesitan cuestionar y validar los resultados de la IA, la experiencia del usuario debe proporcionar medios claros y accesibles para hacerlo. 

Interacciones agenciales: la próxima frontera  

La IA está pasando de ser un asistente pasivo a interactuar de forma activa. Estos sistemas se comportan más como colaboradores que como herramientas. En lugar de esperar a recibir consultas, ofrecen información de forma proactiva, guían la exploración y dan forma al proceso de análisis. 

Algunos ejemplos de interacciones agénticas incluyen preguntas de la IA como: 

«Las ventas en la región A cayeron un 15 % el último trimestre. ¿Le gustaría investigar por qué?». 

«La pérdida de clientes está aumentando. ¿Quieres ver las correlaciones con el gasto en marketing?». 

«Has estado revisando los datos del Medio Oeste. ¿Debería mostrarte los puntos de referencia de la competencia para compararlos?». 

Y lo que es más importante, las interacciones agenciales serán iniciadas por el usuario. Consultas como «Veo una tendencia a la baja en el tráfico web, ¿cuál es el principal impulsor de esta tendencia?» deberían devolver una respuesta que muestre claramente los canales que se han ralentizado. Anteriormente, esto requeriría profundizar en Google Analytics y saber lo que se está buscando, lo que puede estar fuera del ámbito de competencias del ejecutivo o director responsable de este KPI.  

Esto hace que el análisis sea dinámico y conversacional, lo que reduce las barreras para los usuarios sin conocimientos técnicos y garantiza que los directivos nunca se pierdan las tendencias emergentes. 

¿Cuál es el papel de la experiencia de usuario en los sistemas agenticos?  

Una vez más, aunque los sistemas agenticos sugieren una naturaleza similar a la humana detrás de ellos, deben contar con una orientación humana real para evitar complicaciones. Los equipos de UX para sistemas agenticos deben hacer hincapié en: 

• Confianza. Los usuarios deben comprender por qué un agente ha revelado una información. 

• Control. El sistema da un empujoncito, pero los humanos dirigen el análisis. 

• Claridad. Las sugerencias deben añadir enfoque, no abrumar con ruido. 

Plataformas como ThoughtSpot están liderando este cambio, demostrando cómo los paneles de control pueden pasar de ser portales de datos estáticos a colaboradores proactivos en la toma de decisiones. Para los líderes, esto significa menos tiempo investigando y más tiempo decidiendo. 

¿Cómo diseñas para tomar decisiones?  

Los datos sin UX corren el riesgo de ser ignorados. La UX sin datos corre el riesgo de carecer de fundamento. Pero juntos, ambos permiten a los líderes y equipos actuar con claridad y confianza. 

La experiencia de usuario de los datos no es un producto único. Se trata de una colaboración continua entre el diseño, la tecnología y el criterio humano. El reto para los equipos de experiencia de usuario y datos no es solo crear sistemas que funcionen, sino crear sistemas que ayuden a las personas a decidir y actuar en los momentos importantes. 

Únase a nosotros en la Tech Week 2025 para asistir a «La experiencia de usuario de los datos: diseño para la toma de decisiones», donde continuaremos esta conversación sobre cómo el diseño, los datos y la inteligencia artificial se entrecruzan para impulsar la claridad y la innovación.