Qué tiene que ser cierto antes de añadir IA a una app

Tu iPhone está lleno de cosas que tú pusiste ahí. Recetas que capturaste de una página web. Listas a medias en Notas. Un PDF que alguien te mandó por correo. Una foto de un entrenamiento escrito en una pizarra. Una nota de voz en la que te explicas a ti mismo cómo le facturas a un cliente. Ya está ahí. Lo pusiste ahí porque ese es su sitio.

Así que cuando aparece una nueva app que en teoría podría usar cualquier cosa de eso, la pregunta no es si la app es buena. La pregunta es si puede ir a buscarte donde tus cosas ya viven, o si espera que lo reescribas todo desde cero. Una app que te hace volver a escribir una receta que ya capturaste, o volver a listar los pasos que ya escribiste en Notas, te está pidiendo un trabajo que no tiene nada que ver con lo que de verdad estás intentando hacer. Los datos están ahí. La barrera es la app.

Para eso son, en realidad, las funciones de IA, cuando son para algo. No para impresionar a nadie. No para el texto de marketing. Para cerrar el hueco entre lo que la persona ya tiene y lo que la nueva app necesita que sea.

No faltan funciones de IA metiéndose en apps ahora mismo. Muchas son buenas. Muchas están ahí porque los inversores las quieren ver, o porque el equipo tenía una cuota, o porque todos los demás lo hacen y no tenerla empezó a parecer un problema. Somos un estudio pequeño. No tenemos esas presiones, y no tenemos el ancho de banda para construir funciones por ninguna otra razón que la de que ayuden. Así que pusimos por escrito lo que una función de IA tiene que ser, para entrar siquiera en una app de Gums & Bones.

Hay tres cosas, y todas son un no rotundo si fallan.

La primera es que tiene que ayudar a la persona a hacer aquello para lo que la app está hecha. Patter existe para ayudar a la gente a construir rutinas y dejar que esas rutinas se conviertan en hábitos. Una función de IA dentro de Patter tiene que empujar en esa dirección — facilitar empezar una rutina, refinarla, o desatascarte ante la pantalla en blanco. Que alguien le pase a Patter una página web, una nota o una foto de una lista, y reciba un borrador de rutina que pueda editar, encaja. Un generador que hiciera un icono mono para cada rutina no encajaría. No porque sea malo. Está bien. Es solo que no tiene nada que ver con la razón por la que nadie abre Patter. Cada app que hacemos tiene un propósito, lo bastante estrecho para escribirlo en una postal, y una función de IA o sirve a ese propósito o no entra.

La segunda es que tiene que encajar en cómo ya construimos. Nuestras apps son una compra única, sin suscripción, sin anuncios, sin cuenta, sin analítica, sin nube. Atornillarle encima una función de IA que en silencio rompiera cualquiera de esas cosas habría deshecho el resto del estudio. Así que la función tiene que funcionar dentro de esas restricciones: en el dispositivo de la persona, pagada por nosotros y no por ella, sin telemetría de vuelta.

La tercera es que la persona tiene que estar en control completo. La IA no se ejecuta nunca en segundo plano. No lee nunca nada que la persona no le haya entregado de manera explícita. No procesa nunca en silencio el contenido de la persona para ser “útil”. Se ejecuta cuando la persona le pide que se ejecute, sobre el contenido que la persona le da, y el resultado se le enseña a la persona antes de que se guarde nada. No hay una versión a medias de esto. O la persona está al volante cada vez, o no construimos la función. Un resumidor que leyera en silencio tus notas en segundo plano para sacar “ideas” no pasaría, por muy útiles que esas ideas resultaran ser. Nunca te vas a preguntar si nuestras apps han ejecutado un modelo sobre tus datos sin decírtelo. La respuesta es no.

Y lo que sea que la IA produzca es un borrador para que la persona lo mire, no un cambio sobre nada que ya tuviera. No reescribimos el contenido de la persona. La foto, la nota, la captura de pantalla, el PDF — lo que le hayas entregado a la app se queda exactamente como estaba. Lo que saca la IA es una cosa aparte, al lado del original, para que te lo quedes o lo tires.

Esas son las tres. Propósito, encaje, control. La mayoría de las ideas de funciones de IA — la mayoría de las nuestras incluidas — no pasan las tres, y ese es el sentido entero de haberlas escrito. La lista existe para decir que no.

Hay una cuarta cosa que no es un criterio pero importa tanto como los criterios. Qué IA usa una función es ya en sí una decisión de diseño. Ahora mismo, el modelo en el dispositivo de Apple es la única opción que conocemos que nos permite cumplir las tres reglas de arriba sin una larga lista de concesiones. Se ejecuta en el dispositivo de la persona, no nos cuesta nada usarlo, no ve lo que procesa, y Apple no está intentando colocarle a nadie un nivel de suscripción encima. Tiene además acceso directo — con el permiso de la persona — a las cosas que ya están en el teléfono, que es la razón entera por la que cualquier cosa de esto merece la pena. Si eso cambia algún día, o si aparece una opción mejor que cumpla el mismo listón, lo reconsideraremos. No somos leales a un modelo. Somos leales a las reglas.

Una pregunta razonable a estas alturas es: ¿por qué molestarse en escribir esto? La mayoría de los estudios de nuestro tamaño no publican una postura sobre la IA. La respuesta honesta es que vamos a estar tomando estas decisiones por nuestra cuenta, a menudo, rápido, durante mucho tiempo. Poner las reglas sobre el papel es sobre todo para nosotros. Significa que la próxima vez que estemos tentados de construir algo porque se demostraría bien o porque todos los demás lo han lanzado, hay un texto que tenemos que mirar primero. Los criterios dicen que no por nosotros, así que no tenemos que hacerlo de cero cada vez.

Tienes todo el derecho a hacérnoslas cumplir.