Durante décadas, el diseño de interacción ha girado en torno a una premisa simple: el usuario debe adaptarse al sistema. Botones, menús desplegables, formularios con campos predefinidos. Cada acción traducida a un gesto discreto: un click, una selección, un valor en un campo. El sistema dicta la gramática, el usuario la aprende.
Los modelos de lenguaje cambian esta ecuación de raíz, para bien y en muchos casos para mal
El problema no es el lenguaje, es la estructura
Cuando alguien dice "quiero un libro sobre tecnología y activismo para regalar a mi madre", está comunicando mucho más que una búsqueda por palabras clave. Hay una intención (regalo), un contexto (alguien que probablemente no es experta en el tema), preferencias implícitas (formato físico, nivel accesible) y criterios de contenido (dos temas que deben cruzarse).
Un buscador tradicional ignora todo esto. Un chatbot lo procesa pero devuelve texto. Ninguno traduce esa riqueza expresiva en algo que el sistema pueda usar de forma estructurada.
Aquí está la paradoja: los LLMs son extraordinariamente buenos entendiendo lenguaje, pero las aplicaciones siguen necesitando datos estructurados para funcionar. El modelo entiende perfectamente qué quieres. El sistema no sabe qué hacer con ese entendimiento. Una pelea entre el determinismo que queremos y lo imprevisible de los modelos del lenguaje.
Interfaces intencionales: cerrando el gap
Con concepto de interfaz intencional proponemos un exploración para un cambio de enfoque. En lugar de diseñar para interacciones (qué botón pulsa el usuario), diseñamos para intenciones (qué quiere conseguir el usuario).
El flujo cambia:
- El usuario expresa su intención en lenguaje natural
- El sistema extrae entidades estructuradas con niveles de confianza
- La interfaz muestra lo "entendido" de forma editable
- Las ambigüedades se mantienen como opciones, no como errores
- El usuario refina progresivamente, no secuencialmente
Este patrón convierte al modelo de lenguaje en un traductor entre la expresión humana y la estructura de datos. No reemplaza la interfaz, la complementa.
La ambigüedad como información
Hay un descubrimiento clave en este enfoque: la ambigüedad no es ruido, es señal.
Cuando alguien dice "Roma o Florencia", el sistema tradicional fuerza una elección. La interfaz que busca la intención mantiene ambas opciones visibles, porque esa indecisión es información relevante sobre el estado mental del usuario.
Esto cambia la relación con los campos faltantes. En un formulario, un campo vacío es un error de validación. En una interfaz intencional, es simplemente algo que el usuario aún no ha decidido —o que no considera relevante—. El sistema puede inferir valores probables, sugerirlos, pero no exigirlos.
Por qué importa ahora
Los modelos de lenguaje actuales tienen limitaciones reales: alucinan, pierden contexto en conversaciones largas, no mantienen estado de forma fiable. Las interfaces orientadas a la intención no ignoran estas limitaciones, las mitigan.
Al estructurar la salida del modelo en entidades verificables, podemos validar si lo extraído coincide con el texto original. Al visualizar las extracciones, damos al usuario la capacidad de corregir errores. Al mantener la edición directa de campos, preservamos el control cuando el lenguaje natural falla.
Es un diseño que asume imperfección y la convierte en parte del flujo. Aun y todo el modelo ténologico cambiante nos determina esta capacidad, pero si de antemano intentamos enteder y poner mediso para saber la intención incluso podremos decir al modelo que no responda
Es un diseño que asume la imperfección y la incorpora al flujo. Aun así, el propio modelo tecnológico condiciona esta capacidad; pero si desde el inicio trabajamos en comprender la intención y en definir mecanismos para captarla, incluso podremos decirle al modelo cuándo no debe responder.
La pregunta ya no es si los usuarios pueden hablar con las máquinas. Es si las máquinas pueden entender lo que realmente quieren.