La inteligencia artificial está logrando avances notables en su integración al diseño de sitios web modernos, incorporando herramientas como la accesibilidad e interacción web, el procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento facial y otras tecnologías de similar impacto en el empleo cotidiano del web.

Introducción

El desarrollo web ha experimentado transformaciones significativas desde su aparición en 1993, año en el que se hizo disponible al público en general. Inicialmente, los desarrolladores usaban solo HTML para crear sitios web estáticos. La aparición de la web moderna, también conocida como Web 2.0, hizo que Internet fuera más interactivo. Los usuarios ya no se limitaban a leer contenido en línea; también podían contribuir e interactuar entre sí. Aplicaciones populares como Facebook y YouTube desempeñaron un papel fundamental en el surgimiento de la Web 2.0.

Entre las últimas tendencias en desarrollo web, la inteligencia artificial (IA) está logrando avances notables. La IA utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para permitir que las computadoras comprendan el lenguaje y se comuniquen como humanos. Un ejemplo es ChatGPT, un chatbot de IA presentado por OpenAI en 2020. ChatGPT ganó gran popularidad por su capacidad para entablar conversaciones similares a las humanas. En su primera semana, atrajo a más de un millón de usuarios.

Este artículo busca explorar el surgimiento de la IA en el desarrollo web, destacar casos de uso de herramientas de IA y brindar información sobre su aplicación.

IA en la accesibilidad web

La accesibilidad web garantiza que todos los usuarios puedan acceder al contenido web, independientemente de sus capacidades. La accesibilidad web es esencial en el desarrollo web porque garantiza la inclusión de todos los usuarios.

Un sitio web no es accesible si una gran parte de sus usuarios potenciales no puede interactuar con su contenido ni explorarlo. La creciente integración de la IA en las tecnologías web ha demostrado su potencial para superar las barreras a la accesibilidad web.

Tecnologías de asistencia para la accesibilidad web

Las tecnologías de asistencia es software que ayuda a las personas con discapacidad a interactuar con el contenido digital en las páginas web. Al integrar la IA con las tecnologías de asistencia, los desarrolladores tienen mayores posibilidades de mejorar la inclusión de todos los usuarios.

Para mejorar la accesibilidad web, la tecnología de asistencia basada en IA realiza las siguientes funciones:

Transcripción y subtitulado de texto: La tecnología de asistencia puede ayudar a los usuarios a acceder y comunicarse en la web mediante la transcripción de material multimedia a texto.

Verificadores de accesibilidad web: Los verificadores de accesibilidad basados ​​en esta tecnología utilizan IA para escanear y modificar sitios web para que cumplan con las directrices de accesibilidad web.

Reconocimiento de imágenes: El software de reconocimiento de imágenes puede describir imágenes para usuarios con discapacidad visual mediante texto alternativo automático (alt text). Utiliza algoritmos para comparar imágenes con datos almacenados y generar descripciones para lectores de pantalla.

Reconocimiento facial: Los sistemas de reconocimiento facial comparan los datos recopilados de fotos con los rasgos faciales de una persona. Proporciona un método de autenticación más seguro y práctico. Tiene el potencial de reemplazar completamente el CAPTCHA.

Asistentes de voz: Los asistentes de voz permiten a los usuarios usar comandos de voz para interactuar con un sitio web. Pueden ayudar a las personas con dificultades para navegar por un sitio web a acceder a su contenido.

Beneficios de la IA en la accesibilidad web

La IA en la accesibilidad web ofrece numerosos beneficios para los usuarios con discapacidad. Estas son algunas de sus ventajas:

Asequibilidad y disponibilidad: Las soluciones de IA son más accesibles y asequibles para los usuarios. Empresas y particulares pueden acceder a recursos de IA que suelen ser costosos o requieren muchos recursos.

Experiencias personalizadas: La IA permite experiencias personalizadas según las necesidades de accesibilidad individuales. Los usuarios pueden cambiar el color, el tamaño de fuente o el idioma del contenido de un sitio.

Mayor eficiencia: Automatizar tareas como la generación de texto alternativo, subtítulos o transcripciones ahorra tiempo y esfuerzo a los desarrolladores web.

Inclusión y participación social: La IA en la accesibilidad web fomenta la inclusión social al brindar igualdad de oportunidades a las personas con discapacidad.

Limitaciones de la IA en la accesibilidad web

A pesar de estos beneficios, la IA en la accesibilidad web también presenta limitaciones, algunas de las cuales incluyen las siguientes:

Barreras de accesibilidad: Las herramientas de IA dependen de datos de alta calidad y conexiones a internet fiables, lo que puede crear barreras para las personas con acceso limitado a internet.

Preocupaciones éticas y de privacidad: Los sistemas de autenticación basados ​​en IA plantean inquietudes sobre la privacidad de los datos. Es crucial abordar estas consideraciones éticas para proteger la privacidad de los usuarios.

Posibles sesgos y errores: Los algoritmos de IA pueden heredar sesgos de los datos recopilados (data bias), lo que da lugar a resultados discriminatorios. Es necesaria una evaluación continua para evitar posibles errores.

Alto mantenimiento: Las soluciones basadas en IA para la accesibilidad web no son perfectas. Requieren una evaluación constante para garantizar su eficacia.

Mejora de la accesibilidad web y la IA para el futuro

La integración de la IA en la accesibilidad web aún se encuentra en sus primeras etapas. Garantizar su adopción continua en el desarrollo web requiere mucho trabajo. Las mejoras en la IA para la accesibilidad web se pueden lograr mediante diversos métodos, como:

Medidas de privacidad de datos: Los desarrolladores pueden mejorar la privacidad de los datos estableciendo estándares de datos más sólidos. Además, es esencial identificar los dilemas morales que pueden causar vulneraciones de la privacidad. Por ejemplo, analizar los datos de los usuarios para mejorar la tecnología de IA sin solicitar su consentimiento viola los derechos de privacidad.

Aumento de la adopción y la concienciación: Es necesario incluir a las personas con discapacidad en el proceso de toma de decisiones, ya que conocen mejor sus preferencias. Educar a desarrolladores y usuarios sobre los beneficios de la IA puede resultar en una mayor adopción e integración de las herramientas de IA.

Ofrecer opciones alternativas: Los desarrolladores pueden usar la IA para crear diferentes versiones de contenido web. Estas versiones cumplirán los diferentes requisitos de accesibilidad de los usuarios. Es similar a cómo los desarrolladores usan las consultas de medios para adaptar el contenido a diferentes tamaños de pantalla. Las diferentes opciones de contenido pueden incluir subtítulos y descripciones de audio, traducción de idiomas y descripción de imágenes.

Pruebas y soluciones automatizadas: Al automatizar los procedimientos de accesibilidad web, los sitios web creados con código heredado pueden garantizar el cumplimiento de las directrices de accesibilidad web. Este enfoque no se limita a incluir la accesibilidad en sitios web nuevos, sino que también se aplica a sitios web existentes con código heredado.

Garantía de fiabilidad y seguridad: La seguridad es un aspecto esencial del desarrollo web. Una de las razones de la falta de un uso generalizado de las soluciones de IA para la accesibilidad es su poca credibilidad. Existe mucho escepticismo en torno al uso oculto de datos de usuario en herramientas de IA, especialmente durante la autenticación.

IA en la interacción web

Interactuamos con la web cuando llenamos formularios, nos conectamos en redes sociales o colaboramos en proyectos. En los últimos años, la IA se ha integrado más con la interacción web. Gracias a la acumulación de bases de datos extremadamente grandes y diversas de información estructurada y no estructurada de los usuarios (big data), la IA ahora puede proporcionar información personalizada adaptada a las preferencias de cada usuario.

En el corazón de la IA y la interacción web se encuentra el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). La IA utiliza el PLN para analizar y comprender el significado del texto humano superficialmente. Los datos introducidos en el PLN se utilizan para generar respuestas y comunicarse. En seguida, analizaremos el PLN a profundidad para comprender su importancia en la interacción web.

Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en la comunicación web

El PLN es una rama de la IA que se centra en la comprensión del lenguaje humano. El PLN permite a la IA imitar la forma en que los humanos se comunican y realizan diversas tareas relacionadas con el lenguaje. A continuación, se presentan algunas maneras en que los desarrolladores utilizan el PLN en la interacción web:

Asistentes virtuales y chatbots: El PLN permite a los asistentes virtuales y chatbots analizar texto humano, comprender la intención subyacente y responder de forma relevante. Muchas empresas están integrando chatbots con IA en sus sitios web para aumentar el volumen de operaciones.

Reconocimiento y búsqueda por voz: Los sitios web están empezando a integrar la búsqueda por voz. Los comandos de voz permiten a los usuarios navegar por las páginas y realizar búsquedas. El algoritmo de PLN convierte el lenguaje hablado en texto, lo que permite a los sitios web comprender y responder a las entradas de voz.

Análisis de sentimientos y minería de opiniones: El análisis de sentimientos, o minería de opiniones, es una técnica de PLN que analiza cualquier tipo de texto que exprese una opinión o emoción. El análisis puede realizarse en publicaciones en redes sociales, reseñas o comentarios de clientes. El análisis de sentimientos mejora la interfaz web al identificar y aprovechar los puntos débiles de un sitio web para optimizar la experiencia del usuario.

Resumen y extracción de texto: Las herramientas del PLN pueden resumir párrafos extensos y contenido web, permitiendo a los usuarios captar las ideas principales sin tener que revisar todo el contenido. El resumen de texto es especialmente útil para personas con trastorno por déficit de atención e hiperactividad , que se distraen fácilmente al leer. Textos largos, como los "términos y condiciones", pueden resumirse mediante este método para personas como yo que nunca los leen.

Consentimiento y control del usuario: Dado que los algoritmos de PLN requieren una gran cantidad de datos de usuario, es fundamental mantener un proceso transparente durante la recopilación de datos de usuario. Los usuarios deben tener control sobre cómo se recopila su información personal.

Información errónea y manipulación: El posible uso del software de PLN para difundir mentiras e información errónea exige que los desarrolladores actúen con la debida diligencia para evitarlo.

Sesgo y estereotipos: El software de PLN puede reflejar los estereotipos percibidos por la sociedad. Interactuar con una IA sesgada puede tener el efecto contrario, que busca mejorar la experiencia del usuario en línea.

Interacción humana: Existe la preocupación de que, a medida que el software de PLN se vuelve más sofisticado, nos volvamos más dependientes de la interacción con IA. Como resultado, las personas podrían comunicarse entre sí con menor eficacia.

El futuro de la IA en la interacción web

La tecnología de IA evoluciona a un ritmo que supera nuestra capacidad de adaptación. Con cada vez más empresas invirtiendo en IA, es previsible que se produzcan muchos cambios en los próximos años. Algunas de las pocas maneras en que la IA cambiará la interacción web incluyen:

Dominio del lenguaje: Una de las limitaciones de la IA es su incapacidad para comprender e interpretar el lenguaje humano. La IA utiliza PLN (Comprensión del Lenguaje Natural) para analizar texto e interpretar el lenguaje superficialmente. El potencial de la IA para comprender el lenguaje significaría que podría pensar de forma creativa y formarse opiniones por sí misma. Esta mejora tendrá un impacto general en todas las interfaces conversacionales.

Interacciones basadas en gestos y movimiento: La navegación web podría evolucionar hacia interacciones sensoriales donde los usuarios puedan usar gestos con las manos y el cuerpo para navegar e interactuar en la web.

Integración de RA y RV: Es probable que los propietarios de sitios web integren la realidad aumentada (RA) y la realidad virtual (RV) impulsadas por IA en sus aplicaciones. Estas tecnologías ampliarán las experiencias de visualización y narrativa, y proporcionarán una experiencia más inmersiva en la web.

IA en el flujo de trabajo de desarrollo web

El desarrollo web es un proceso que requiere una atención meticulosa al detalle y un conjunto completo de habilidades. La tecnología de IA actual no puede reemplazar a los desarrolladores web, ya que la IA destaca más cuando proporcionamos instrucciones sobre cómo realizar una tarea. La IA no puede pensar de forma innovadora. Solo puede proporcionar soluciones a problemas que ya se han resuelto.

No obstante, las herramientas de IA son muy útiles para acelerar el proceso de desarrollo. Permiten a los desarrolladores automatizar tareas repetitivas, ofrecer sugerencias de código y detectar errores, entre otras cosas.

A medida que la tecnología continúa evolucionando, es fundamental reconocer las herramientas de IA que facilitan el desarrollo web. En los próximos años, aprender desarrollo web será completamente diferente. La capacidad de trabajar con herramientas de IA para mejorar el desarrollo web será una habilidad en sí misma.

En la siguiente sección, analizaremos algunos ejemplos de asistentes de programación y cómo se utilizan durante el desarrollo web.

Asistentes de programación

Los asistentes de programación son herramientas que utilizan IA para ayudar a los programadores a escribir código con mayor rapidez y precisión. Ofrecen sugerencias, autocompletado, detección de errores y generación de código.

Veamos algunos ejemplos de herramientas de asistente de programación:

GitHub Copilot: Es una extensión de Visual Studio Code desarrollada por GitHub. Actúa como un programador en parejas de IA que sugiere código basándose en la base de código existente. Utiliza OpenAI Codex, un sistema de aprendizaje profundo entrenado con miles de millones de líneas de código para sugerir código.

MutableAI: Esta herramienta va más allá de proporcionar sugerencias de autocompletado para bases de código. Ayuda a los usuarios a refactorizar y actualizar completamente su código base.

Codiga: Este asistente de codificación ofrece una vista general del código base para garantizar que los desarrolladores produzcan un código más limpio. Analiza el código estático para detectar errores, problemas de seguridad y credenciales filtradas.

Tabnine: Asistente de codificación que ayuda a los desarrolladores a mejorar su productividad mediante sugerencias de código. Tabnine cuenta con una función de privacidad de código que elimina los riesgos de seguridad, privacidad y cumplimiento normativo.

GPT Engineer: Es un nuevo software de código abierto que genera un código base completo a partir de indicaciones. Requiere la colaboración continua entre el desarrollador y la IA para la iteración del código.

Ventajas de usar asistentes de codificación

Velocidad y productividad: Mejoran la eficiencia de los desarrolladores al automatizar tareas repetitivas, lo que permite una codificación más rápida.

Mejora de la calidad del código: Los asistentes de codificación ayudan a refactorizar el código y proporcionan correcciones de errores para mejorar su calidad.

Prácticas de aprendizaje: Recomiendan las mejores prácticas y sugieren maneras de escribir mejor código para fomentar el aprendizaje y la mejora de los desarrolladores.

Asistencia para la documentación: Los asistentes de codificación facilitan el proceso de documentación al generar automáticamente comentarios para cada bloque de código.

Colaboración entre desarrolladores: Mejoran la colaboración entre desarrolladores al explicar el código escrito por otros desarrolladores. Esto también agiliza el proceso de revisión del código.

Desarrollo de código comprobable: Los asistentes de codificación promueven el desarrollo guiado por pruebas (TDD) al ayudar a los desarrolladores a escribir código más fácil de probar.

Limitaciones del uso de asistentes de codificación

Generación de código inconsistente: El código generado podría ser inconsistente con la arquitectura del código base existente.

Desinterés por el estudio: Una gran dependencia de las herramientas de IA podría reducir la motivación de los desarrolladores para aprender nuevos conceptos y técnicas.

Vulnerabilidad a errores: El código generado por IA puede ser propenso a errores y difícil de depurar. Se requiere una revisión adicional del código para evitar posibles errores.

Ausencia de intuición humana: Los asistentes de programación carecen de intuición y criterio humanos, lo cual puede ser crucial en escenarios específicos que requieren la toma de decisiones fuera del alcance de la IA.

IA en el diseño web

El diseño web, el aspecto artístico del desarrollo web, implica la creación de una interfaz web utilizando elementos de diseño como tipografía, color y fuente. El diseño web busca lograr una combinación adecuada de estética de diseño (UI) y experiencia de usuario (UX).

Empresas populares como Airbnb y Netflix utilizan ampliamente la IA en su interfaz de usuario (UI). Netflix utiliza big data para recomendar películas y determinar el banner de la película según las preferencias del usuario.

Airbnb también adopta un enfoque basado en datos al guardar cada interacción en su sitio web. Utilizan los datos guardados para crear experiencias de usuario únicas, adaptadas a las personas que buscan experiencias de viaje.

Las empresas ahora se centran en un enfoque de diseño centrado en el usuario para mantenerse a la vanguardia de sus sectores. Al aprovechar las herramientas de IA, los sitios web pueden integrar una interfaz centrada en el usuario para aumentar la interacción. Esta tendencia ha llevado a un número creciente de empresas a adoptar la IA en sus procesos de diseño.

Herramientas como la Inteligencia Artificial de Diseño (IAD) ayudan a los diseñadores a mantener un equilibrio entre la interfaz de usuario (UI) y la experiencia de usuario (UX). En la siguiente sección, analizaremos estas herramientas de IA en profundidad.

Inteligencia Artificial de Diseño (IAD)

La IAD es una IA que genera sitios web personalizados según las sugerencias de los usuarios. Aprovecha la analítica para generar sitios web personalizados que se ajustan a las necesidades específicas del usuario. Las herramientas de IAD extraen contenido de publicaciones, imágenes y texto de redes sociales para crear contenido adecuado en los sitios web generados. Un ejemplo de herramientas de IAD son los creadores de sitios web basados ​​en IA.

Ventajas de los creadores de sitios web

Los creadores de sitios web basados ​​en IA utilizan herramientas sin código para generar sitios web, dirigidos a usuarios sin conocimientos de programación. Crean el diseño de un sitio web, su contenido e imágenes en función de la solicitud del usuario. Algunas de las ventajas más importantes son:

Rendimiento y eficiencia: Los diseñadores pueden dedicar menos tiempo a realizar tareas repetitivas que las herramientas de IA pueden realizar en minutos. Esto también ahorra, sin darse cuenta, el costo de desarrollo de un proyecto a largo plazo.

Curva de aprendizaje fácil de usar: La mayoría de las herramientas de IA están diseñadas pensando en los usuarios. Son accesibles para todos, con diferentes niveles de habilidad.

Análisis del comportamiento del usuario: Las herramientas de IA pueden analizar el comportamiento del usuario, como los patrones de clic y las preferencias de los diseñadores. Las recomendaciones de IA derivadas de este análisis permiten a los diseñadores tomar decisiones basadas en datos.

Mejora de la accesibilidad y simplicidad web: Las herramientas de IA priorizan los diseños accesibles y fáciles de usar en la web, a la vez que ofrecen recomendaciones a los diseñadores. Los errores de diseño, como los problemas de contraste o los tamaños de fuente pequeños, se solucionan rápidamente.

Limitaciones de los creadores de sitios web

A menos que el desarrollador importe un diseño personalizado, los creadores de sitios web con IA pueden tener dificultades para capturar la visión y la personalidad que los usuarios desean.

Personalizaciones limitadas: Los creadores de sitios web con IA pueden enfrentar desafíos al crear proyectos con funciones nuevas y avanzadas que implican complejidad. Las plantillas utilizadas en los creadores web con IA no son lo suficientemente flexibles como para gestionar funcionalidades avanzadas.

Desafíos de integración: Es difícil integrar plugins de terceros con la mayoría de los creadores de IA. Los desarrolladores deben codificar esta función en sus proyectos manualmente.

Costo de suscripción o mantenimiento: Los creadores de IA suelen tener cuotas de suscripción mensuales. Los responsables del proyecto deben tener esto en cuenta al planificar un proyecto.

Diseño UI/UX basado en IA

El diseño UI/UX basado en IA se aplica a la tecnología de IA y a los datos del usuario para mejorar la experiencia del usuario. Permite a los diseñadores aprovechar los datos del usuario para tomar decisiones que conducen a la creación de una interfaz de usuario adaptada a sus preferencias.

Este método de diseño es útil en una amplia gama de sectores. Al aprovechar el poder de la IA para mejorar la usabilidad, la satisfacción y la experiencia del usuario, las empresas pueden mantenerse competitivas y satisfacer las expectativas cambiantes de sus clientes.

Ejemplos de herramientas de diseño basadas en IA

Adobe Sensei: Es una plataforma (framework) de IA integrado en las herramientas de Adobe Creative Cloud. Los diseñadores utilizan Adobe Sensei para obtener información y sugerencias de diseño del framework de IA. Esta herramienta puede analizar datos y proporcionar contenido actualizado para optimizar el proceso de diseño.

Canva Design AI o Magic Design: es una herramienta de IA que genera plantillas de diseño a partir de cualquier imagen subida. Canva también cuenta con otras herramientas de IA para generar contenido, música, vídeos e imágenes, lo que facilita la experiencia de diseño.

Uizard: Asistente de IA para diseñadores. Esta herramienta asiste a los diseñadores durante todo el proceso de diseño, desde la idea inicial hasta las etapas finales. Los diseñadores pueden acceder a inspiraciones de diseño generadas por IA introduciendo capturas de pantalla de la idea de una aplicación o proporcionando una instrucción de texto.

Beneficios del uso de IA en UI/UX

Experiencia personalizada: La IA analiza los datos del usuario para crear experiencias personalizadas. Las interfaces de usuario se adaptan a las preferencias individuales para una mayor satisfacción del usuario.

Eficiencia: La IA automatiza las tareas de diseño monótonas para que los diseñadores puedan concentrarse en aspectos más estratégicos y creativos del proceso.

Perspectivas de datos: La IA utiliza el análisis para proporcionar información y recomendaciones a los diseñadores, permitiéndoles tomar decisiones de diseño informadas.

Diseño predictivo: La IA permite a los diseñadores crear interfaces que satisfagan proactivamente las necesidades anticipadas de los usuarios.

Mejora continua: La IA aprende de los comentarios de los usuarios, itera sobre los diseños y se adapta a las tendencias cambiantes.

Limitaciones del uso de la IA en el diseño UI/UX

Dependencia de los datos: La IA se basa en los datos de los usuarios para realizar análisis y predicciones. Sin acceso a estos datos, la IA no podrá ser tan eficiente.

Limitaciones de la creatividad: Dado que la IA carece de inteligencia humana, puede tener dificultades para crear diseños innovadores.

Riesgos éticos y de sesgo: Durante la recopilación de datos, si un grupo de personas está subrepresentado, el modelo de IA carecerá de información suficiente para tomar decisiones imparciales para ese grupo. En lugar de un sistema de diseño personalizado, podría crearse un diseño discriminatorio.

Brecha de inteligencia emocional: Un diseñador utiliza la empatía para comprender las necesidades de los usuarios y crear un diseño completamente centrado en el usuario. Dado que la IA no ha evolucionado, depende de diseñadores humanos para cubrir esta necesidad.

Conclusión

La IA está avanzando, pero a largo plazo no puede reemplazar por completo a los desarrolladores. Es decir, las calculadoras aún no han reemplazado a los profesores de matemáticas. El toque humano de creatividad, intuición y resolución de problemas sigue siendo indispensable.

Este artículo exploró las ventajas y limitaciones del uso de la IA en todas las etapas importantes del desarrollo web, como el diseño, la codificación y el análisis de usuarios tras la implementación. Es evidente que la IA está ganando terreno en el desarrollo web, y podemos esperar más avances en los próximos años.

A medida que la IA se consolida como la próxima evolución significativa en el desarrollo web, su integración en proyectos web abre un mundo de posibilidades. En cualquier caso, los desarrolladores deben abordar las numerosas cuestiones éticas al utilizar herramientas de IA. El respeto a la privacidad y la transparencia siempre deben guiar el uso de la IA en el desarrollo web.