De la colina a la montaña

Hace unos años, cuando empecé a trabajar en consultoría de usabilidad, era difícil convencer al neófito de la utilidad de las evaluaciones empíricas, es decir, todas aquellas técnicas de testing basadas en la experimentación y la observación, como el test tradicional de usabilidad o el “moderno” test A/B.

Hoy en día, probablemente gracias a (o por culpa de) la popularización de enfoques lean y sus famosos MVP (mal entendidos), empezamos a observar lo contrario: algunos equipos de diseño han integrado tanto estas técnicas de evaluación que toman más protagonismo que la propia generación o construcción de soluciones. Son entornos donde se dedica muy poco esfuerzo a la investigación generativa (entrevistas con usuarios, etnografía, etc.) y se intenta sacar algo lo más rápido posible para luego optimizar mediante tests.

Este enfoque creo que tiene varios problemas, entre ellos el que describía Alan Cooper recientemente:

Yo lo veo así: observad el siguiente dibujo e imaginad que se trata de un espacio de soluciones a un problema, siendo la altura la representación de la calidad de cada alternativa (entendida como consideréis: eficiencia, conversión, utilidad, usabilidad, etc.)

Una representación tridimensional muestra dos picos parecidos a montañas, uno más bajo a la izquierda y otro más alto a la derecha.

 

 

 

 

 

Si nuestro objetivo es llegar a lo más alto, nos interesa subir a la “montaña” de la derecha (óptimo global de la cordillera); pero si escogemos un punto de partida mediocre en la zona izquierda y nos limitamos a ascender ciegamente mediante pequeñas mejoras dirigidas por tests, lo único que conseguimos es subir poco a poco una colina (nuestro óptimo local actual).

El salto de la colina a la montaña no procederá nunca de la evaluación empírica por si sola. Se requiere lo que en genética se llamaría una mutación, un salto más grande y peligroso, cuyo riesgo podemos reducir (¡sorpresa!) mediante la tan denostada y poco “científica” investigación generativa.

Publicado por

Dani Armengol

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