El documento describe cómo la inteligencia artificial y los objetos conectados están transformando el diseño de productos. Señala que los productos ya no se diseñan de forma aislada sino como sistemas interconectados, y que el trabajo requiere un enfoque interdisciplinario. También explora oportunidades como la digitalización del individuo, los datos a gran escala, las ciudades inteligentes y diferentes formas en que la inteligencia artificial puede usarse para reemplazar, mejorar o innovar tareas.

1. DESIGN’S NEW FRONTIER:
CONNECTED OBJECTS AND
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Digital House
29 Septiembre 2016

2. Hello Ideas
Hola!
• 15+ años Product Manager
de productos digitales
(Argentina, Australia, USA)
• Directora de Estrategia de
Producto en Kambrica

3. Sol Mesz
We stand today on
the edge of a New
Frontier

4. New Frontier, 1960

5. New Frontier, 2016

6. Sol Mesz https://www.youtube.com/watch?v=Wx7RCJvoCMc
Ciencia ficción?

7. Sol Mesz https://www.youtube.com/watch?v=Wx7RCJvoCMc
Sólo en las películas?

8. Ese futuro ya llegó
https://atap.google.com/soli/

9. https://techcrunch.com/2016/09/01/this-trailer-made-by-ibms-watson-proves-ai-knows-how-to-
creep-you-out/
La inteligencia artificial es un hecho

10. El nuevo contexto
1. Cómo trabajamos
2. Desarrollo de productos
3. Oportunidades para crear valor

11. 1. Cómo trabajamos
• Productos como sistemas
• Cross-polinización
• El efecto Ricitos de Oro
• La X en UX
• La I en AI

12. No diseñamos productos.
Diseñamos sistemas.

13. Sol Mesz
Experiencias distribuidas

14. Sol Mesz
Inter-operabilidad & Inter-usabilidad

15. 1. Cómo trabajamos
• Productos como sistemas
• Cross-polinización
• El efecto Ricitos de Oro
• La X en UX
• La I en AI

16. Cross polinización

17. El rol del Product Manager se va a extender.
• Cambiar los silos por la empatía
• Certezas de dominio por flexibilidad
interdisciplinaria
• Facilitación
• Co-diseñar
Cross polinización

18. 1. Cómo trabajamos
• Productos como sistemas
• Cross-polinización
• El efecto Ricitos de Oro
• La X en UX
• La I en AI

19. El efecto Ricitos de Oro

20. La paradoja de la innovación:
Si es muy nuevo la gente no lo entiende, si es muy parecido no
es percibido como innovación
El efecto Ricitos de Oro: Lo
importante es encontrar el equilibrio

21. California Roll:
lo conocido hecho diferente

22. La contradicción del diseño en la
innovación
• Cuando se introducen mejoras incrementales el
énfasis está puesto en la diferencia.
• Cuando se introduce innovación es importante
enfatizar la familiaridad.

23. 1. Cómo trabajamos
• Productos como sistemas
• Cross-polinización
• El efecto Ricitos de Oro
• La X en UX
• La I en AI

24. La X en UX
Sol Mesz
Valor/utilidad
• Cuánto valor agrega la
conectividad? Vale la
pena?
• Hay formas más
convenientes de hacer
lo mismo?
• Cuánto esfuerzo
adicional va a requerir
interactuar con la
heladera?

25. La X en UX
Sol Mesz
Viabilidad
• Diseño como puente
entre tecnología y
usuarios

26. La X en UX
Sol Mesz
Diferenciación
• HW fácil de copiar. La
experiencia no.
• Ayuda a la construcción
de BX. no es lo mismo
Huawei que Samsung o
iPhone

27. 1. Cómo trabajamos
• Productos como sistemas
• Cross-polinización
• El efecto Ricitos de Oro
• La X en UX
• La I en AI

28. Los productos
que automatizan
rutinas aprenden
de nuestros
hábitos.
Pero y si nuestros
hábitos no son
buenos?
Hello Ideas
Automatización
Inteligente

29. DESARROLLO DE
PRODUCTOS
2.

30. Fragmentación y Open source:
nuevos tipos de producto

31. Sharing economy

32. Productos modulares

33. Productos DIY

34. Productos DIY

35. Optimizar recursos

36. OPORTUNIDADES PARA
CREAR VALOR
3.

37. 3. Oportunidades para crear valor
• Digitalización del individuo (quantified
self)
• Digitalización del entorno (big data)
• Digitalización de las ciudades (open data)
• Inteligencia Artificial

38. Es una nueva categoría
de producto
Sol Mesz
• Cuánto tiempo viajo,
leo, duermo, estoy en la
oficina, uso el teléfono;
performance física,
cantidad de ejercicio,
niveles de stress,
insulina, pulsaciones.
• Auto-realización:
mejorar performance,
crear hábitos
• Salud: prevención,
medicina personalizada

39. Sol Mesz
Medicina personalizada

40. La performance individual, en
forma agregada, genera nuevos
negocios
Sol Mesz

41. 3. Oportunidades para crear valor
• Digitalización del individuo (quantified
self)
• Digitalización del entorno (big data)
• Digitalización de las ciudades (open data)
• Inteligencia Artificial

42. Conseguir información es fácil.
Lo difícil es analizarla.
Una empresa Fortune 500 promedio
tiene 235 TB de datos, que se duplica
cada 2 años.
Sólo el 0.5% de esa información
es analizada.
http://www.slideshare.net/RobWinters1/architecting-for-realtime-big-data-analytics

43. Sol Mesz
Datos Información
SwackettWeather.com
Datos vs Información

44. Los usuarios no necesitan datos.
Necesitan información para tomar
decisiones

45. Los usuarios no necesitan datos.
Necesitan información para tomar
decisiones

46. Los usuarios no necesitan datos.
Necesitan información para tomar
decisiones

47. Oportunidades para crear valor

48. Oportunidades para crear valor
Hello Ideas

49. 3. Oportunidades para crear valor
• Digitalización del individuo (quantified
self)
• Digitalización del entorno (big data)
• Digitalización de las ciudades (open data)
• Inteligencia Artificial

50. Citizen-centered design
Transparencia
(contrataciones,
presupuesto)
Mejorar el uso y
distribución de los
recursos
Crear responsabilidad
Optimizar el gasto
Mejorar la toma de
decisiones

51. Proyecto Tábula

52. WasteOS uses sensors and software
to lower your cost of service. Every
day, WasteOS makes you more
money by building, delivering and
analyzing the most efficient routes
for your fleet.
Optimización de los recursos

53. Human Genome Project

54. Oportunidades y desafíos
Los grandes desafíos en big data son:
• Visualización de los datos
• Diseño de la información
Oportunidades:
• No es común encontrar diseñadores o
gente de “negocio” en open data. Pero
el valor que puede aportar estos
perfiles es único.
Hello Ideas

55. https://www.gov.uk/design-principles

56. 3. Oportunidades para crear valor
• Digitalización del individuo (quantified
self)
• Digitalización del entorno (big data)
• Digitalización de las ciudades (open data)
• Inteligencia Artificial

57. Inteligencia artificial:
reemplazar, potenciar o innovar?

58. Inteligencia artificial: reemplazar
https://techcrunch.com/2016/09/01/this-trailer-made-by-ibms-watson-proves-ai-knows-how-to-
creep-you-out/

59. Inteligencia artificial: aumentar

60. Inteligencia artificial: generar

61. Tipos de compañías de AI
Orientadas a
datos
Orientadas a
tareas
Exploradores
• Panopticons
• Lasers
• Alchemists
• Gateways
• Agentes
• Magic wands
• Navigators
• Pioneros
https://techcrunch.com/2015/11/26/machine-intelligence-in-the-real-world/

62. Image credits
• Ironman stills: https://www.youtube.com/watch?v=Wx7RCJvoCMc
• Pluto image: http://www.wired.com/wp-content/uploads/2015/10/nh-pluto-charon-v2-10-1-15-
FA.jpg
• Earth rising image: https://en.wikipedia.org/wiki/Earthrise
• Bee pollination: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Hoverfly_on_Gazania_(Macro).jpg
• Goldilocks illustration: https://www.flickr.com/photos/25297401@N08/4340666761
• Neo Smart Pen: http://www.neosmartpen.com/en/products/smartpen
• Sushi: https://www.flickr.com/photos/nogood/14285193818/
• Samsung family hub refrigerator: http://www.samsung.com/us/explore/family-hub-refrigerator/
• Heat map macys: http://www.mallmaverick.com/pages/home-blog
• Cow field: http://thegrasswhisperer.com/its-hard-to-say-goodbye/
• Vineyard:
https://en.wikipedia.org/wiki/Syrah#/media/File:Original_1986_Syrah_planting_at_Red_Willow.j
pg
• Genome: http://www.npr.org/tags/160599550/genome
• Proyecto Tábula: https://www.youtube.com/watch?v=bSBh6Cm2Hpg
• Smart city: http://www.asiagreenbuildings.com/12594/india-smart-city-plans-firmed-up/
• Artificial intelligence: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Artificial-intelligence-elon-musk-
hawking.jpg
• Cognitive Cooking: http://newatlas.com/ibm-watson-sxsw-food-truck/31173/
Sol Mesz

63. MUCHAS GRACIAS!
Sol Mesz
Sol@solmesz.com