Introducción
Como hemos comentado en artículos anteriores, estamos abordando un enfoque sofisticado para el descubrimiento de información científica con SearchSense. Cambiar los paradigmas de búsqueda tiene un gran impacto en los usuarios, por lo que es fundamental obtener comentarios y validación a lo largo del proceso.
Al comienzo de nuestro proceso para reinventar la búsqueda científica, planteamos la hipótesis de que los usuarios desean una mayor flexibilidad, entradas de búsqueda en lenguaje natural y una «inteligencia» mejorada en el sistema de búsqueda. Para validar esta hipótesis, hemos invitado a los usuarios a unirse a nosotros en el proceso de desarrollo.
Proceso actual
Contamos con muchos canales para recopilar comentarios y aplicarlos en nuestra hoja de ruta de productos, entre ellos:
- Comunicación directa con los usuarios a través de ventas, atención al cliente y sesiones de investigación de usuarios.
- Mecanismos de comentarios dentro de la aplicación (correos electrónicos y encuestas).
- Análisis del uso y el comportamiento del producto.
Nuestros equipos de éxito del cliente, ventas y centro de atención al cliente son fundamentales para escuchar las opiniones de los usuarios: están en constante comunicación con nuestros usuarios y transmiten los aspectos más destacados, los puntos débiles y las ideas de mejora al equipo de producto. También nos ponemos en contacto con los clientes de forma individual para sesiones de investigación de usuarios. Ambas vías proporcionan comentarios cualitativos, de gran valor y alta calidad sobre las funciones que hemos lanzado o las nuevas ideas que estamos considerando. La voz directa del cliente nos permite profundizar en un tema, formular preguntas de seguimiento y comprender cómo podemos mejorar su experiencia.
Otra forma en que nuestros usuarios interactúan directamente con nosotros es a través de encuestas sobre el producto en la aplicación o por correo electrónico. De este modo, pueden compartir sus comentarios a través de un canal práctico y discreto.
También analizamos el comportamiento en la propia plataforma para comprender mejor la interacción con las funciones y el contenido, cómo cambian estos patrones con el tiempo y las áreas de fricción. Este análisis nos ayuda a validar que los usuarios perciben valor en lo que creamos y en los resultados que ofrecemos.
¿Por qué efectuar pruebas beta?
SearchSense evolucionó a partir de los importantes comentarios de los usuarios, las sesiones de investigación y la necesidad cada vez mayor de proporcionar soluciones intuitivas que ahorren tiempo a los usuarios. Esta evolución parecía estar mejor respaldada por actualizaciones más estructurales que mediante la entrega incremental de funciones. Sin embargo, la creación de una nueva infraestructura de búsqueda lleva tiempo, y queríamos una forma de validar que lo que creábamos era correcto. Para ello, invitamos a los usuarios a «entrar en la fábrica» y les dimos acceso anticipado para que probasen estas funciones mientras se desarrollaban. De este modo, pudimos obtener comentarios específicos con rapidez para validar que las nuevas funciones respaldaban los casos de uso de los clientes, que estos veían los beneficios de dichas funciones, y recibir sugerencias de mejoras o perfeccionamientos.
Resultados de las pruebas
¿Qué hemos aprendido? Desde simples ajustes en la interfaz de usuario hasta el reentrenamiento de nuestros modelos, las pruebas beta nos han proporcionado información importante y resultados prácticos. Los temas clave de los comentarios son:
- Los usuarios quieren datos fiables y de calidad en sus resultados.
- Los usuarios quieren transparencia en las interpretaciones de las búsquedas.
- Los usuarios quieren rutas alternativas para diferentes escenarios de búsqueda.
Aprendimos que los usuarios aceptan el uso de la IA para mejorar la eficiencia, pero les preocupan las alucinaciones y las modificaciones opacas de las consultas. Para aliviar estas preocupaciones, el equipo de CAS SciFinder indica con claridad cuándo se utiliza la IA, muestra cómo se interpretó o modificó la consulta y ofrece la opción de volver a ejecutar la consulta sin modificaciones de la IA. Nos dimos cuenta de que la interfaz de usuario de CASDraw mejoraría con una selección predeterminada del tipo de búsqueda, en lugar de que los usuarios tuvieran que seleccionarla cada vez que iniciaran una nueva búsqueda de estructura. En general, los usuarios se adaptaron sin problemas a la nueva barra de búsqueda y consideraron que las nuevas pestañas de tipos de resultados eran eficientes tras ejecutar una búsqueda. Lo más importante es que nos tranquilizó comprobar que los usuarios valoraban la fiabilidad reconocida del contenido de CAS y que la IA solo servía para mejorarla, con el fin de facilitar y agilizar los descubrimientos. Al crear SearchSense, adoptamos de forma deliberada un enfoque que combinaba «lo mejor de ambos mundos» para garantizar una experiencia de búsqueda intuitiva y sofisticada con el contenido fiable y autorizado de CAS.