Cómo diseñar la interfaz de un plugin que integra inteligencia artificial

¿Te ha pasado alguna vez que le has pedido algo a una IA y te ha dado una respuesta que no tenía nada que ver con lo que necesitabas?

Ahora imagina que eso mismo le ocurre a un usuario de tu plugin de WordPress. Por ejemplo, diseñas un plugin que genera descripciones SEO automáticamente. El usuario pulsa un botón, la IA genera un texto… y el resultado es genérico, impersonal y no se parece en nada a su marca.

En estos casos, el problema casi nunca es la inteligencia artificial. Y tampoco es el usuario. El problema es el diseño del plugin.

La interfaz no le preguntó al usuario por el tono de voz, ni por ejemplos previos, ni por el contexto de su negocio. Tampoco le explicó qué tipo de información necesitaba proporcionar para obtener un buen resultado. El usuario hizo «lo que pudo» y la IA respondió «como pudo».

Las interfaces que integran inteligencia artificial no funcionan como las tradicionales. Además de ser fáciles de usar, tienen que enseñar al usuario claramente cómo obtener buenos resultados, cómo interpretar respuestas inciertas y cómo confiar en un sistema que, a veces, se equivoca.

Esto es especialmente crítico en plugins de WordPress, porque no están aislados: conviven con el editor de bloques, con otros plugins y con flujos de trabajo ya consolidados. Si el usuario no entiende desde el primer momento qué puede pedirle a un plugin con IA y qué no, lo más probable es que se frustre… y lo desactive.

En este artículo encontrarás una guía práctica y detallada para diseñar la interfaz de un plugin de WordPress que integra inteligencia artificial. Veremos cómo guiar al usuario, cómo diseñar buenos inputs, cómo comunicar límites, gestionar errores y cumplir con los requisitos legales en Europa.

Al final, además, te dejo una checklist para revisar si tu plugin cumple con los principios básicos de experiencia de usuario, transparencia y confianza.

• 1. Guía al usuario desde el primer momento
• 2. Diseña inputs claros 
• 3. Personaliza la experiencia 
• 4. Pide feedback al usuario 
• 5. Comunica con transparencia
• 6. Diseña pensando en el error 
• 7. Equilibra predictibilidad y descubrimiento
• 8. No automatices todo
• 9. Diseña con carácter 
• 10. Construye la confianza poco a poco
• 11. Diseñar interfaces con IA no es un trabajo en solitario
• Diseñar interfaces con IA es una responsabilidad
• Checklist para diseñar la interfaz de un plugin con IA

Esta guía nace de mi experiencia diseñando interfaces con inteligencia artificial en el ecosistema WordPress, tanto en proyectos propios como en herramientas reales en producción, como Ploogins, un recomendador de plugins con IA. 

A ese trabajo práctico se suma el estudio y aplicación de marcos de diseño consolidados como las Guidelines for Human–AI Interaction de Microsoft Research, el People + AI Guidebook de Google PAIR y los Design Principles for Generative AI Applications de IBM Research.

A partir de aquí, vamos a recorrer los principios clave que te ayudarán a diseñar interfaces con IA más comprensibles, útiles y confiables dentro de WordPress.

1. Guía al usuario desde el primer momento

Cuando una interfaz incorpora inteligencia artificial, no podemos dar por hecho que el usuario va a saber qué tiene que hacer.

Aunque el usuario esté acostumbrado a usar ChatGPT u otras herramientas similares, cada producto tiene su propio contexto, sus propios límites y su propia forma de interactuar con la IA.

En un plugin de WordPress, además, la IA no vive aislada: convive con el editor, con otros plugins y con flujos de trabajo ya conocidos.

Si no explicamos bien cómo interactuar con ella desde el principio, lo más probable es que el usuario se frustre, no entienda los resultados o directamente desactive el plugin.

Pero ojo, guiar al usuario no significa explicar demasiado ni interrumpir su trabajo. 

Significa acompañarle dentro del propio flujo, justo en el momento en el que lo necesita.

Algunas formas de hacerlo bien:

• Introducir ejemplos reales de uso dentro de la interfaz, no en una documentación externa.
• Utilizar mensajes contextuales o tooltips que expliquen qué se espera del usuario en cada paso.
• Ofrecer ayuda accesible y discreta, que no rompa la experiencia ni obligue a salir de la tarea que se está realizando.

Una buena guía inicial reduce la fricción, mejora la adopción del plugin y, sobre todo, alinea las expectativas del usuario con lo que la IA puede y no puede hacer.

Esta práctica se alinea con la Directriz G1 del Microsoft HAX Toolkit: «Make clear what the system can do» y con el capítulo «Mental Models» del Google PAIR Guidebook, que enfatiza la importancia de establecer expectativas claras desde el primer contacto.

2. Diseña inputs claros 

Los resultados de una IA dependen directamente de lo que el usuario introduce.

Como ya vimos en el artículo sobre cómo pedirle a la IA que diseñe contigo, los inputs ambiguos generan respuestas ambiguas y los inputs pobres generan resultados irrelevantes. 

En la mayoría de los casos, el problema no es por limitaciones propias de la IA. Ni siquiera es un problema del usuario. El problema es que la interfaz no ayuda al usuario a formular bien la petición.

En plugins que integran IA, el campo de entrada de datos no es un simple formulario: es donde ocurre la traducción entre la intención humana y la lógica del sistema. La intención del usuario se transforma en una instrucción para el sistema. Por eso, diseñarlo bien es fundamental.

Algunas decisiones de diseño que marcan la diferencia:

• Usar textos de ayuda y placeholders con ejemplos concretos, no genéricos.
• Explicar, por ejemplo, si el usuario puede describir no solo una acción puntual, sino todo el contexto o necesidad.
• Guiar activamente al usuario cuando el input es demasiado vago, incompleto o contradictorio.
• Si se permiten descripciones abiertas, tenemos que enseñar cómo mejorar la precisión de las respuestas.

Cuanto más claro es el input, mejores son los resultados y menor es la sensación de que la herramienta no funciona. Si el usuario sabe a qué atenerse, su experiencia será mejor, ya que su frustración será menor. 

Dedicar tiempo a que la interfaz sea lo más clara posible sobre lo que se espera que haga el usuario es invertir en mejorar la experiencia de usuario.

Este principio está documentado en el concepto de «Intent-based outcome specification» (Nielsen, 2023) y en el principio de IBM «Design for Co-Creation», que reconoce que en IA generativa el usuario especifica intenciones en lugar de ejecutar comandos precisos.

3. Personaliza la experiencia 

No todos los usuarios esperan lo mismo de una IA. Algunos quieren respuestas breves, otros más detalladas. Algunos prefieren sugerencias, otros recomendaciones muy directas.

Permitir cierto grado de personalización hace que la experiencia sea más relevante y más satisfactoria.

En el contexto de un plugin de WordPress, la personalización puede adoptar muchas formas. Por ejemplo:

• Elegir idioma, tono o nivel de detalle en las respuestas.
• Ajustar el formato del resultado según el tipo de tarea.
• Modificar el comportamiento de la IA a lo largo del tiempo, sin tener que volver a configurar todo cada vez.

Para que el usuario no sienta que la personalización es intrusiva, es fundamental:

• Explicar claramente qué se guarda y para qué.
• Respetar la privacidad del usuario en todo momento.
• Dar control real sobre estas preferencias, incluyendo la posibilidad de cambiarlas o eliminarlas.

Una IA que se adapta al usuario genera la sensación de que la herramienta es más útil, porque no es un sistema opaco, sino que lo podemos adaptar a lo que nosotros necesitamos.

4. Pide feedback al usuario 

Cuando una interfaz incorpora inteligencia artificial, el feedback del usuario es imprescindible. 

En cualquier interfaz el feedback es fundamental, pero es que en el caso de las interfaces que integran IA, pedir feedback forma parte del propio sistema. 

Pedir feedback correctamente nos va a permitir mejorar las respuestas de la IA, ya que detectamos errores o sesgos y podemos arreglarlos o corregirlos.

Además, pedir feedback refuerza la confianza del usuario en el plugin, porque se siente partícipe del proceso.

En muchos plugins, el feedback se limita a reportar errores o directamente no existe. El resultado es doblemente negativo: el usuario se frustra y el sistema no aprende.

Pedir feedback de forma eficaz implica:

• Incluir acciones simples y claras, como «¿Fue útil esta respuesta?» o «¿Te ayudó esta recomendación?».
• Ofrecer, de manera opcional, un campo para que el usuario pueda explicar qué ha fallado o qué esperaba.
• Agradecer explícitamente ese feedback y explicar cómo se utiliza para mejorar el sistema.

Cuando el usuario entiende que su opinión sirve para algo, la percepción cambia.

Lo importante es que el usuario no sienta que está reportando errores en una herramienta que falla, sino que sienta que está colaborando con una herramienta que evoluciona gracias a sus aportaciones.

Microsoft HAX Guidelines 9 y 10 establecen la importancia del feedback: «Support efficient invocation» y «Support efficient correction».

El Google PAIR Guidebook dedica un capítulo completo a «Feedback & Control» como mecanismo esencial para mejorar sistemas de IA.

5. Comunica con transparencia

En una interfaz con IA, la confianza del usuario se gana mostrando cómo funciona el sistema.

Los usuarios confían más cuando entienden qué hace la IA, con qué información trabaja y cuáles son sus límites.

En un plugin de WordPress, la transparencia es especialmente importante, porque los resultados de la IA suelen influir en decisiones reales: crear contenidos, establecer configuraciones, obtener recomendaciones o ejecutar acciones automáticas.

Algunas buenas prácticas para comunicar con transparencia:

• Explicar, de forma comprensible, qué datos se tienen en cuenta para generar una respuesta.
• Mostrar niveles de confianza o fiabilidad cuando sea posible, usando recursos visuales claros.
• Indicar de manera honesta cuándo la IA no tiene suficiente información o cuándo el resultado puede no ser fiable.
• Ofrecer alternativas o permitir que el usuario explore otras opciones.

Para ser transparente no es necesario que abrumemos al usuario con información técnica. Ser transparente significa no crear falsas expectativas y dar al usuario el contexto necesario para interpretar correctamente lo que está viendo.

En Europa, la normativa que regula los sistemas de IA obliga a que cuando un usuario interactúe con un sistema automatizado como un chatbot, quede claro que está hablando con inteligencia artificial. 

El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act – Regulation EU 2024/1689) establece obligaciones específicas de transparencia en su Artículo 50.

A partir de agosto de 2026, los proveedores de sistemas de IA deben garantizar que «las personas sean informadas de que están interactuando con un sistema de IA, a menos que esto sea obvio desde el punto de vista de una persona razonablemente informada, observadora y prudente».

Esto incluye indicar de forma explícita en la interfaz cuando un chatbot está respondiendo con IA y no con una persona real. Las multas por incumplimiento pueden alcanzar hasta 35 millones de euros o el 7 % de la facturación global anual.

Define claramente el alcance de la IA

En plugins de WordPress que integran inteligencia artificial, la transparencia no consiste solo en explicar cómo funciona el sistema, sino en dejar claro qué va a hacer la IA y hasta dónde llega su capacidad de actuación.

Necesitamos saber en todo momento qué va a hacer la IA, hasta qué punto nos va a cambiar cosas, y en qué grado podría llegar a liarla parda en nuestro WordPress.

Cuando una IA puede crear contenidos, modificar configuraciones o ejecutar acciones automáticas, el usuario necesita saber:

• qué cambios va a realizar exactamente,
• en qué partes de WordPress va a intervenir,
• y qué cosas no va a tocar bajo ningún concepto.

No es lo mismo una IA que propone recomendaciones que una IA que aplica cambios directamente.

Tampoco es lo mismo una sugerencia reversible que una acción que puede afectar a la configuración del sitio, al SEO o al contenido publicado.

Si la interfaz no comunica bien ese alcance, el usuario desconfía… o directamente desactiva el plugin.

Para evitar esto, la interfaz debe:

• Explicar de forma explícita si la IA actúa automáticamente o solo bajo confirmación del usuario.
• Indicar claramente qué acciones son sugerencias y cuáles son ejecuciones reales.
• Comunicar si los cambios son reversibles, previsualizables o editables antes de aplicarse.
• Dejar claro qué partes del sistema quedan siempre fuera del alcance de la IA.

Cuando el usuario entiende no solo lo que la IA puede hacer, sino también lo que no puede hacer, la percepción del plugin es mucho más positiva.

Comunica dependencias externas y costes asociados

Cuando un plugin con IA depende de servicios externos de pago, como por ejemplo, una API como OpenAI, DeepL o similar, la transparencia también pasa por explicar claramente esa dependencia y su impacto económico.

Para el usuario de WordPress, no es evidente que cada traducción, generación de texto o análisis implique llamadas a una API con un coste por uso. Si la interfaz no lo comunica, el usuario puede encontrarse con gastos inesperados sin haber entendido cuándo, cómo o por qué se producen.

Diseñar con transparencia implica:

• Indicar qué servicios externos utiliza el plugin y por qué.
• Explicar que el coste del uso de la IA no lo cobra el plugin, sino el proveedor de la API.
• Dar una referencia aproximada del coste, aunque no sea exacta.
• Aclarar qué acciones consumen más recursos y en qué casos el coste puede aumentar.

Se trata de establecer expectativas realistas. Cuando el usuario entiende que hay un coste asociado y tiene una idea aproximada de su impacto, se reduce la sensación de riesgo y aumenta la confianza en la herramienta.

En entornos como WordPress, donde muchos usuarios esperan precios cerrados o plugins gratuitos, esta claridad es clave para evitar frustración y abandono.

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6. Diseña pensando en el error 

La inteligencia artificial no siempre acierta. Habrá respuestas incompletas, irrelevantes o directamente erróneas. El problema no es que esto ocurra, sino cómo lo gestiona la interfaz cuando pasa.

Un diseño que no contempla el error genera frustración. Uno que lo anticipa y lo comunica bien convierte un fallo en una experiencia asumible, e incluso comprensible.

Para manejar los errores con elegancia:

• Indica claramente cuándo no hay una respuesta válida o cuando la IA no puede completar la tarea.
• Diferencia visualmente los resultados fiables de los inciertos.
• Ofrece alternativas: reformular la consulta, aportar más contexto o realizar la acción de forma manual.
• Evita mensajes genéricos o culpabilizadores del tipo «algo ha salido mal».

Diseñar para el error es una forma de respeto hacia el usuario. Le demuestra que el sistema no pretende ser infalible y que está preparado para acompañarle incluso cuando la IA no responde como se esperaba.

El Google PAIR Guidebook dedica un capítulo completo a «Errors + Graceful Failure», enfatizando que los errores son inevitables en IA.

Las Guidelines 11-14 del Microsoft HAX Toolkit cubren específicamente cómo «gestionar cuando el sistema falla» y «permitir corrección eficiente».

Para IA generativa, IBM Research identifica riesgos específicos como alucinaciones, lenguaje tóxico y fugas de información personal, que requieren estrategias de mitigación específicas (Weisz et al., 2024).

7. Equilibra predictibilidad y descubrimiento

Una buena interfaz con IA debe ofrecer resultados que el usuario espera, pero también abrir la puerta a descubrimientos que no había previsto: serendipia.

Ese equilibrio entre lo predecible y lo inesperado es clave para que la experiencia sea útil sin resultar plana.

Si todo es predecible, la IA se percibe como una simple automatización. Si todo es sorpresa, el usuario pierde referencias y confianza. El reto está en combinar ambos enfoques dentro de la misma interfaz.

En herramientas como buscadores o asistentes inteligentes, este equilibrio es especialmente relevante. El usuario puede llegar con una necesidad clara, pero también beneficiarse de soluciones que no conocía o no sabía formular.

Algunas formas de trabajar este equilibrio desde el diseño:

• Priorizar los resultados más relevantes y esperados con una presentación clara y uniforme.
• Introducir elementos de descubrimiento en zonas secundarias de la interfaz, bien diferenciadas.
• Explicar por qué se sugiere algo inesperado, para que el usuario entienda su valor.
• Usar recursos visuales distintos para invitar a explorar sin generar confusión.

Cuando la predictibilidad y la serendipia conviven de forma consciente, la interacción deja de ser meramente funcional y se convierte en una experiencia más rica y memorable.

8. No automatices todo

El hecho de que una tarea pueda automatizarse con inteligencia artificial no significa que deba hacerse sin intervención humana.

En WordPress, un plugin con IA puede intervenir en muchos niveles distintos: generar contenidos, modificar configuraciones, ajustar opciones de SEO, crear reglas, activar funcionalidades o ejecutar acciones automáticas. Estas decisiones no deberían delegarse por completo en un sistema automatizado.

La IA es especialmente útil como sistema de apoyo: analiza, propone, detecta patrones y sugiere mejoras. El problema puede aparecer si pasa de sugerir a ejecutar sin que el usuario tenga claro qué va a ocurrir y cómo afecta eso a su sitio.

Diseñar una automatización responsable implica asumir que:

• No todas las acciones tienen el mismo impacto.
• Algunas decisiones requieren validación humana por su complejidad o consecuencias.
• El usuario debe mantener siempre el control sobre los cambios relevantes.

En la práctica, esto se traduce en decisiones de diseño como:

• Diferenciar claramente entre sugerencias de la IA y acciones que se aplican realmente.
• Requerir confirmación explícita antes de ejecutar cambios que afecten a configuraciones, contenido, SEO o comportamiento del sitio.
• Ofrecer previsualización o revisión previa cuando el impacto no es trivial.
• Facilitar la reversión o ajuste de los cambios siempre que sea posible.

Cuando la automatización está bien delimitada, el usuario percibe la IA como una ayuda fiable, no como un sistema que actúa por su cuenta. El valor de la IA no está en sustituir decisiones humanas, sino en reducir fricción sin eliminar el control, algo especialmente importante en un entorno tan flexible y diverso como WordPress.

9. Diseña con carácter 

Las interfaces con IA también comunican a través de su tono. El lenguaje que utiliza el sistema, la forma en la que responde o cómo comunica errores construyen una personalidad que el usuario percibe, aunque no sea explícita.

Alinear esa personalidad con los valores y el estilo de la marca hace que la interacción resulte más coherente y memorable. Sin embargo, hay una línea clara que no conviene cruzar: humanizar en exceso a la IA.

Algunas pautas para diseñar esta capa de carácter con criterio:

• Definir un tono consistente con la marca y mantenerlo en todas las respuestas.
• Evitar mensajes que sugieran capacidades humanas irreales o comportamientos «mágicos».
• Comunicar con cercanía sin ocultar que se trata de un sistema automatizado.

Una IA con carácter es más coherente y reconocible y mejora mucho la experiencia.

10. Construye la confianza poco a poco

La confianza en una interfaz con inteligencia artificial no aparece de golpe. Se construye con el uso, con el tiempo.

Es importante no forzar al usuario a creer en el sistema antes de estar preparado. Esto es especialmente importante cuando el plugin solicita información personal, propone automatizaciones o toma decisiones que pueden tener impacto real. Pedir demasiado, demasiado pronto, genera rechazo.

Diseñar confianza de forma progresiva implica:

• Empezar con sugerencias simples en lugar de acciones automáticas.
• Permitir que el usuario observe cómo funciona la IA antes de delegar más tareas.
• Aumentar el grado de automatización de forma gradual, a medida que la herramienta demuestra su utilidad.
• Evitar recopilar datos innecesarios y dar siempre control sobre la información proporcionada.

Cuando el usuario siente que mantiene el control en todo momento, la relación con la IA cambia. Ya no se percibe como una caja negra, sino como una herramienta que acompaña y se gana su confianza paso a paso.

El concepto de «confianza calibrada» es central en el Google PAIR Guidebook, que dedica el capítulo «Trust + Explanations» a este tema.

Microsoft incluye entre sus Responsible AI Principles la «Reliability & Safety» y la «Transparency» como pilares fundamentales.

11. Diseñar interfaces con IA no es un trabajo en solitario

El diseño de interfaces que integran inteligencia artificial no puede abordarse desde una única disciplina. Intervienen decisiones técnicas, éticas, de experiencia de usuario y de negocio que requieren miradas distintas.

Limitar este proceso a un solo perfil aumenta el riesgo de sesgos, errores de planteamiento o soluciones que funcionan técnicamente, pero fallan en la práctica.

Por eso es fundamental:

• Trabajar de forma colaborativa entre diseño, desarrollo, datos y negocio.
• Incluir la voz de usuarios reales desde el principio del proyecto.
• Abrir conversaciones sobre los valores que transmite la IA y las implicaciones de sus decisiones.

Las interfaces con IA reflejan, de forma directa, las decisiones de quienes las diseñan. 

Cuantas más perspectivas se integren en ese proceso, más responsables y útiles serán las herramientas resultantes.

Diseñar interfaces con IA es una responsabilidad

Diseñar la interfaz de un plugin que integra inteligencia artificial no consiste solo en «añadir IA» a una funcionalidad existente. 

Implica tomar decisiones conscientes sobre cómo guiar al usuario, cómo comunicar límites, cómo gestionar errores y cómo construir confianza.

Cada elección de diseño influye en cómo las personas entienden la tecnología, en el grado de control que sienten y en la relación que establecen con ella.

Por eso, este tipo de interfaces no solo se diseñan para funcionar, sino para generar experiencias comprensibles, honestas y alineadas con valores humanos.

Antes de dar por cerrada una interfaz con IA, conviene revisar con calma si realmente estamos ayudando al usuario… o si solo estamos trasladando la complejidad al otro lado de la pantalla.

A continuación te dejo una checklist práctica para revisar si tu plugin de WordPress cumple con los principios básicos de experiencia de usuario, transparencia y confianza que hemos visto a lo largo del artículo.

Checklist para diseñar la interfaz de un plugin con IA

Utiliza esta lista antes de dar por cerrada la interfaz de tu plugin o como herramienta de auditoría si ya está en producción.

1. Guía al usuario

• ¿La interfaz explica claramente cómo interactuar con la IA desde el primer uso?
• ¿Existen ejemplos visibles dentro del propio flujo, no solo en documentación externa?
• ¿La ayuda aparece en el momento adecuado, sin interrumpir la tarea?
• ¿Un usuario nuevo entiende qué puede pedirle a la IA y qué no?

2. Inputs claros

• ¿El campo de entrada incluye ejemplos concretos y útiles?
• ¿Se anima al usuario a describir contexto, no solo una acción puntual?
• ¿La interfaz guía cuando el input es demasiado vago o incompleto?
• ¿El usuario entiende cómo mejorar los resultados antes de culpar a la IA?

3. Personalización con control

• ¿El usuario puede ajustar idioma, tono o nivel de detalle de las respuestas?
• ¿Las preferencias se pueden modificar o eliminar fácilmente?
• ¿Se explica qué datos se guardan y con qué finalidad?
• ¿La personalización mejora la experiencia sin invadir la privacidad?

4. Feedback integrado

• ¿El plugin permite valorar si una respuesta ha sido útil?
• ¿Existe un canal sencillo para aportar feedback cualitativo?
• ¿Se agradece el feedback y se explica su utilidad?
• ¿El usuario siente que su opinión sirve para mejorar el sistema?

5. Transparencia

• ¿Se indica claramente cuándo una respuesta la genera una IA?
• ¿Se comunican los límites del sistema de forma honesta?
• ¿Se evita generar expectativas irreales sobre lo que la IA puede hacer?
• ¿El usuario entiende qué acciones ejecuta realmente la IA y cuáles son solo sugerencias?
• ¿Está claro qué partes de WordPress puede modificar la IA y cuáles no?
• ¿Se informa si los cambios son reversibles, previsualizables o requieren confirmación?
• ¿La interfaz cumple con las obligaciones legales de transparencia en IA?

Dependencias externas y costes

• ¿Se informa de que el plugin depende de APIs externas de pago?
• ¿Se explica, aunque sea de forma aproximada, el coste asociado al uso de la IA?
• ¿El usuario entiende qué acciones pueden implicar un mayor consumo o coste?

6. Gestión de errores

• ¿La interfaz contempla que la IA falle?
• ¿Los mensajes de error son claros y comprensibles?
• ¿Se diferencian visualmente los resultados fiables de los inciertos?
• ¿Se ofrecen alternativas cuando la IA no puede completar una tarea?

7. Predictibilidad y descubrimiento

• ¿Los resultados principales son coherentes y predecibles?
• ¿Existen espacios para el descubrimiento sin generar confusión?
• ¿Se explica por qué se sugieren opciones inesperadas?
• ¿El diseño diferencia claramente ambos tipos de resultados?

8. Automatización responsable

• ¿Está claro qué partes del proceso dependen de la IA y cuáles no?
• ¿El usuario puede revisar, ajustar o rechazar las sugerencias de la IA antes de aplicarlas?
• ¿La IA actúa como apoyo y no como sustituto total?
• ¿Se evita automatizar tareas que requieren criterio humano?
• ¿Las acciones que afectan a contenido o configuraciones requieren confirmación explícita?
• ¿Existe una previsualización clara antes de aplicar cambios relevantes?
• ¿La IA trabaja sobre borradores y no publica ni aplica cambios críticos automáticamente?
• ¿Se pueden revertir o deshacer los cambios cuando sea posible?

9. Carácter y tono

• ¿El tono de la IA es coherente con la marca?
• ¿La personalidad es consistente en toda la interfaz?
• ¿Se evita humanizar en exceso o atribuir capacidades irreales?
• ¿El lenguaje transmite cercanía sin engañar al usuario?

10. Confianza progresiva

• ¿El plugin permite empezar con interacciones simples?
• ¿La automatización aumenta de forma gradual?
• ¿No se solicitan datos sensibles demasiado pronto?
• ¿El usuario mantiene el control en todo momento?

11. Diseño colaborativo

• ¿Han participado perfiles distintos en el diseño del sistema?
• ¿Se han tenido en cuenta perspectivas técnicas, éticas y de usuario?
• ¿Se han testeado las decisiones con usuarios reales?
• ¿Los valores del producto están reflejados en el comportamiento de la IA?

Diseñar bien es iterar para mejorar

Las interfaces con IA, como todas las interfaces bien diseñadas, no se afinan en una sola iteración. Se diseñan, se prueban, se ajustan y se vuelven a revisar.

Diseñar bien una interfaz con inteligencia artificial consiste en dar importancia a las personas, al contexto y a las consecuencias de cada decisión de diseño. Y eso, en plugins que se integran en el día a día de miles de webs, importa más de lo que parece.