Atlas de interacción con IA

Afinar

Edición por selección

Marcar una parte y pedir el cambio solo ahí.

La persona lo vive como herramienta: "Yo hago el trabajo, esto me acelera."

Maqueta de ejemplo. Los nombres y productos son ficticios.

Qué es

El resultado global ya está bien; la persona selecciona una zona (una frase, una región de la imagen, un componente) y pide un cambio acotado. El sistema respeta el resto. Es el patrón del control fino: evita volver a empezar por un detalle.

Lo ves en

  • Relleno generativo de PhotoshopAcepta cualquier selección de las herramientas habituales, devuelve tres variaciones del parche y las coloca en una capa aparte con el original intacto debajo.
  • Magic Edit de CanvaSe pinta con un pincel lo que se quiere reemplazar, se describe el reemplazo y se elige entre varias opciones de esa área sin salir del editor.
  • Seleccionar texto en el lienzo de Claude o ChatGPTAl seleccionar un fragmento del documento aparece la opción de pedir un cambio solo ahí, y el resto del texto queda como estaba.
  • Figma reescribiendo solo el texto seleccionadoCon una capa de texto seleccionada, las acciones de IA reescriben solo ese texto (acortar, cambiar el tono) y el resto del diseño queda igual.

Funciona cuando

  • El resultado global es correcto y solo una parte necesita cambio.
  • La selección delimita bien el alcance.
  • Se ve el antes y el después de la zona tocada.

Falla cuando

  • El cambio se propaga fuera de la selección.
  • Seleccionar es difícil: la zona no coincide con lo que la persona quiere tocar.
  • Cada edición regenera todo y cambia lo que ya estaba bien.

Cómo diseñarlo

  • Acepta selecciones imprecisasSi la persona marca media palabra o un trozo de objeto, el sistema completa la unidad (la palabra, la frase, la figura entera) y muestra qué entendió antes de actuar. Exigir precisión de píxel convierte una edición de diez segundos en una tarea.
  • Muestra el contexto que leeMarca con un tono suave el párrafo o la zona alrededor de la selección que el sistema va a leer para integrar el cambio, distinta de la zona que va a modificar. Dos áreas visibles: una se consulta, la otra se toca.
  • Pide junto a la selecciónEl campo para describir qué hacer aparece pegado a la zona marcada. La persona conserva la vista de lo que va a cambiar mientras escribe.
  • Compara con un gestoMantener presionado sobre la zona editada muestra el original mientras dura el gesto, y un resalte breve señala el parche los primeros segundos. Sin eso, la persona revisa todo el resultado para encontrar un cambio pequeño.
  • Conserva la selecciónDespués del resultado, la selección sigue activa para pedir otro intento o una instrucción distinta sobre la misma zona. Volver a marcar lo mismo es el costo que más veces se paga en este patrón.
  • Mide lo que cambió fueraCompara el resultado con el original fuera de la selección y registra cuántas ediciones tocan algo más. Es el dato que detecta el error más caro de este patrón antes de que la persona lo reporte.

Comportamiento de la persona para que este patrón funcione

¿Qué tan definido tiene lo que quiere?
Sabe bastante bien qué quiere.(4 de 5)
¿El sistema ya tiene el contexto o hay que dárselo?
Está dentro de la tarea y el sistema ya lo ve.(5 de 5)
¿Cuánto quiere dirigir el resultado?
Quiere dirigir cada detalle.(5 de 5)
¿Qué cuesta un error?
Pierde poco si se equivoca.(2 de 5)
¿Cada cuánto lo hace?
Lo hace cada semana.(3 de 5)

Confianza que exige

Cuanto más alto el riesgo, más de estos patrones y más cerca de la acción.

  • Previsualización antes de aplicarEl parche tiene que verse sobre el original antes de confirmarse, porque juzgar si se integra es imposible sin verlo en su lugar.Ver el patrón
  • Deshacer en un pasoUna edición pequeña invita a probar muchas, y cada una necesita un deshacer inmediato para que probar siga siendo barato.Ver el patrón