Guía paso a paso para planear, redactar y diseñar un sitio web que explique claramente las capacidades de la IA a personas no expertas, con ejemplos, consejos de UX y señales de confianza.
Antes de escribir una sola página, decide exactamente quiénes son las “personas no expertas” para tu sitio. Una “audiencia general” rara vez es una audiencia real, y la IA se malinterpreta con facilidad cuando los visitantes llegan con expectativas distintas.
Elige un grupo primario y (opcionalmente) uno secundario. Por ejemplo:
Haz un perfil breve de cada grupo: qué saben ya, qué les preocupa y qué decisión intentan tomar. Esto te ayuda a elegir el nivel de detalle y los ejemplos adecuados.
Los no expertos suelen buscar respuestas prácticas primero. Empieza tu plan de contenidos con las preguntas que aparecen en llamadas de ventas, tickets de soporte, sesiones de formación y comentarios:
Si no puedes responder esto con claridad, tu sitio parecerá marketing aunque tenga buen diseño.
Elige un número pequeño de resultados importantes. Objetivos comunes incluyen:
Tus objetivos deben orientar en qué enfatizas: claridad, tranquilidad, apoyo a la decisión o guía práctica.
Relaciona métricas con objetivos para poder mejorar el sitio con el tiempo. Ejemplos:
Establece una cadencia de revisión (mensual o trimestral) y ajusta el contenido según lo que la gente aún no entienda.
La gente entiende la IA más rápido cuando la organizas en pocos “trabajos” que puede hacer, en lugar de una larga lista de herramientas. Apunta a 3–6 categorías que resulten familiares y cubran la mayor parte de tu contenido.
Selecciona categorías que los visitantes reconozcan por su trabajo diario. Opciones comunes:
Nombra cada categoría con un sustantivo simple (“Texto”, “Imágenes”) o una frase verbal clara (“Encontrar respuestas en documentos”). Evita etiquetas ingeniosas que requieran explicación.
La consistencia reduce la confusión. Para cada categoría de capacidad, escribe cuatro partes cortas:
Esta estructura ayuda a los lectores a comparar capacidades rápidamente y fija expectativas sin abrumar con detalles.
Los no expertos por lo general no necesitan nombres de modelos, benchmarks, recuentos de parámetros ni rankings. Sustitúyelos por orientación dirigida al usuario:
Si debes mencionar términos técnicos, mantenlos opcionales (una nota breve o un tooltip) para que la página principal siga siendo accesible.
Un buen sitio explicador de IA resulta predecible: los visitantes siempre saben dónde están, qué leer después y qué profundidad alcanzar. El objetivo no es mostrar todo de una vez, sino guiar a la gente desde “tengo curiosidad” hasta “entiendo lo suficiente para decidir”.
Mantén la navegación superior pequeña y significativa. Un mapa de sitio práctico puede verse así:
Esta estructura da puntos de entrada fáciles a los visitantes primerizos y también soporta visitas repetidas cuando alguien necesita una respuesta específica.
Si vas con prisa, puede ayudar prototipar esta estructura como un sitio funcional en lugar de un documento estático. Por ejemplo, equipos usan Koder.ai para generar un sitio explicador en React a partir de un brief en chat, y luego iteran con “planning mode”, snapshots y rollback mientras el contenido y la navegación evolucionan.
Muchos no expertos no saben qué significan “capacidades” o “modelos”. Añade una ruta visible “Empieza aquí” (desde la página de inicio y el menú principal) que guíe por 3–5 pasos cortos, por ejemplo:
Diseña cada página en capas: una vista general corta primero y luego detalles opcionales. Por ejemplo, una página de capacidades puede empezar con un resumen de un párrafo y después expandirse en secciones como “Entradas típicas”, “Salidas típicas”, “Ideal para” y “Puntos a vigilar”. Los visitantes que quieran lo básico pueden parar sin sentirse perdidos.
En lugar de páginas largas y abrumadoras, conecta conceptos relacionados. Cuando alguien lea sobre “alucinaciones”, debería poder ir al glosario y a una entrada de FAQ relevante. Esto convierte tu sitio en una experiencia de aprendizaje guiada y no en una acumulación de páginas.
El lenguaje llano no es “simplificar de más”. Es eliminar fricción evitable para que los lectores entiendan qué hace un sistema de IA, qué no hace y qué deben hacer a continuación.
Apunta a oraciones cortas, voz activa y una idea por párrafo. Esto hace que temas complejos sean manejables sin quitar detalles importantes.
Si notas que pierdes precisión, añade una frase adicional de contexto en vez de recurrir a jerga. Por ejemplo, en vez de decir “el modelo generaliza”, di: “Aprende patrones a partir de ejemplos pasados y usa esos patrones para hacer nuevas conjeturas”.
La mayoría de la jerga de IA tiene una traducción más simple. Usa la versión cotidiana por defecto y solo introduce términos técnicos cuando realmente sean necesarios.
Ejemplos:
Cuando debas usar un término técnico (porque los usuarios lo verán en otro sitio), defínelo de inmediato en una sola frase. Luego sigue usando ese mismo término.
La consistencia reduce la confusión más que explicaciones adicionales. Elige una etiqueta para cada concepto clave y úsala en todo el sitio.
Por ejemplo, decide si dirás “sistema de IA”, “modelo de IA” o “algoritmo”. Elige uno como término principal (p. ej., “sistema de IA”) y menciona los otros solo una vez como nombres alternativos que el lector pueda encontrar.
También mantiene consistencia en los verbos: si llamas a la salida una “sugerencia”, no la llames luego “respuesta” a menos que cambie intencionalmente la expectativa.
Empieza cada página con un breve “qué obtendrás aquí” en 3–5 viñetas. Esto ayuda a las personas no expertas a orientarse rápido y reduce malas interpretaciones.
Un buen resumen suele incluir:
Este enfoque mantiene el texto principal legible y a la vez preserva la precisión que la gente necesita para usar la IA con seguridad.
La gente entiende la IA más rápido cuando la presentas como un sistema sencillo: qué entra, qué ocurre, qué sale y qué debe hacer la persona después. Un diagrama pequeño puede evitar explicaciones largas y reducir la idea de “caja mágica”.
Sé explícito sobre lo que el visitante debe proporcionar. Tipos comunes de entrada:
Un patrón útil: “Si le das X, puede hacer Y; si no, lo adivinará.”
Nombra la salida en términos sencillos y muestra cómo se ve:
También indica qué NO es la salida: una garantía, una decisión final o una fuente de verdad perfecta.
Un diagrama simple puede caber en una pantalla:
Input Processing Output
(prompt / files / data) (AI finds patterns + predicts) (draft / label / suggestion)
│ │ │
└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
Review
(human checks, edits, verifies)
Mantén el cuadro de “Procesamiento” a alto nivel. No necesitas detalles internos del modelo; la meta es claridad, no ingeniería.
Justo junto al diagrama, incluye una nota corta “antes de usar esto”:
Esto convierte el diagrama en un flujo práctico que los visitantes pueden seguir de inmediato.
Los ejemplos son donde la IA deja de ser abstracta. Apunta a 5–10 ejemplos reales por capacidad (una página o panel por capacidad), escritos como escenarios cortos y reconocibles.
Mantén cada ejemplo consistente para que los lectores puedan escanear:
Usa estos como modelos y crea conjuntos similares para resumir, generar ideas, ayuda con datos, borradores de soporte al cliente, etc.
Antes: “I need this by end of day. If you can’t do it, tell me now.”
Después (asistido por IA): “Could you share an update by 5pm today? If that timing won’t work, let me know and we’ll adjust.”
Qué debes revisar: que el tono coincida con tu relación; que no se añadan promesas; eliminar datos sensibles.
Antes: “Talked about launch. Some risks. Sam mentioned vendors.”
Después (asistido por IA): “Actions: (1) Sam to confirm vendor lead times by Wed. (2) Priya to draft launch checklist by Fri. Risks: vendor delays; unclear approval owner.”
Qué debes revisar: que los nombres/propietarios sean correctos; que las fechas sean exactas; que las decisiones faltantes no sean inventadas.
Antes: “Looking for a rockstar who can handle anything under pressure.”
Después (asistido por IA): “Seeking a coordinator who can manage deadlines, communicate clearly, and prioritize tasks across teams.”
Qué debes revisar: que se haya eliminado lenguaje sesgado; que los requisitos sean reales; accesibilidad e inclusión.
Antes: “Not our fault. You used it wrong.”
Después (asistido por IA): “I’m sorry this was frustrating. Let’s figure out what happened—can you share the steps you took and the error message?”
Qué debes revisar: que esté alineado con la política; que no incluya admisiones de culpa; privacidad (no pedir datos innecesarios).
Antes: “Your request is pending due to insufficient documentation.”
Después (asistido por IA): “We can’t finish your request yet because we’re missing a document. Please send: proof of address (dated within 90 days).”
Qué debes revisar: exactitud de los requisitos; claridad para lectores no nativos; evitar recopilar información personal extra.
Los prompts descargables pueden ayudar, pero publícalos solo si puedes mantenerlos actualizados. Si lo haces, márcalos con una fecha de última actualización, indica con qué modelo/herramienta se probaron y proporciona una forma simple de reportar cuando dejen de funcionar.
La gente no necesita una lección de matemáticas para entender la incertidumbre: solo que lo digas de forma llana y consistente. Un marco útil es: un sistema de IA predice salidas probables a partir de patrones en datos; no “sabe” hechos como una persona. Esa idea evita mucha confusión, sobre todo cuando el modelo suena seguro.
Sé específico sobre cómo puede fallar la IA, con lenguaje cotidiano:
Un buen sitio no oculta estos problemas en letra pequeña. Ponlos junto a la función que los afecta (por ejemplo, menciona las alucinaciones en cualquier página sobre “resumir” o “responder preguntas”).
Usa frases como: “El sistema elige las siguientes palabras más probables según patrones que aprendió.” Luego añade lo que eso implica: “Eso significa que puede estar seguro y aun así estar equivocado.” Si muestras puntuaciones de confianza o etiquetas de “puede ser inexacto”, explica qué debe hacer el usuario después (verificar, pedir fuentes, comparar con referencias confiables).
Si tu sitio promueve IA para decisiones, incluye un bloque de advertencia claro para usos médicos, legales y financieros: la salida de IA no es asesoramiento profesional, puede omitir detalles críticos y debe revisarla un experto cualificado. Evita advertencias vagas—nombra los riesgos (diagnóstico erróneo, incumplimiento normativo, asesoría fiscal incorrecta).
| Ideal para | No ideal para |
|---|---|
| Redactar versiones iniciales de correos, resúmenes y esquemas | Diagnosticar condiciones médicas o cambiar planes de tratamiento |
| Generar ideas y preguntas para explorar | Interpretaciones legales, aprobación de contratos o normas de cumplimiento |
| Explicar conceptos a nivel principiante | Tomar decisiones financieras finales o recomendaciones de inversión |
| Organizar notas y generar listas de verificación | Cualquier tarea que requiera exactitud garantizada sin verificación |
La gente no necesita entender cada detalle técnico para confiar en tu IA. Sí necesita respuestas claras y concretas a “¿qué pasa con mis datos?” y “¿qué protege esto?”. Haz de la confianza una parte central del sitio, no una nota al pie.
Crea una página dedicada que explique qué recopilas, qué no recopilas y por qué. Mantén el texto legible y concreto, con ejemplos de entradas comunes.
Incluye elementos como:
Los no expertos suelen asumir que la salida de IA está “verificada”. Ten cuidado con el lenguaje. Describe las salvaguardas a alto nivel—sin implicar protección perfecta.
Ejemplos de notas de seguridad para incluir:
Da a los usuarios una sección corta “Usa esto bien” que explique escenarios apropiados y señales de alerta. Acompáñala con una vía clara de escalado:
La confianza aumenta cuando la gente ve quién está detrás del producto y cómo se mantiene. Añade:
Cuando la transparencia es consistente y específica, tus explicaciones de IA serán menos marketing y más orientación fiable.
Un glosario y una FAQ actúan como “ruedas de entrenamiento” para lectores que no conocen la terminología. También ayudan a que los expertos mantengan definiciones alineadas, para que el sitio no use la misma palabra con distintos significados.
Mantén las entradas cortas, concretas y escritas para alguien que no ha tomado una clase de informática. Empieza con los términos que los lectores se encuentran más a menudo:
Añade una línea pequeña bajo cada entrada: “También puedes verlo como…” y lista sinónimos comunes para prevenir confusiones, por ejemplo:
En las páginas de capacidades, añade tooltips sutiles para los términos del glosario la primera vez que aparecen. Mantenlos en una frase y evita la jerga dentro de la definición. Los tooltips funcionan mejor si:
Tu FAQ debe responder lo que la gente ya se pregunta (o teme). Buenas preguntas para incluir:
Cuando glosario + FAQ sean fáciles de encontrar y consistentes, los lectores dedicarán menos tiempo a descifrar términos y más a aprender qué puede hacer la IA.
Un sitio que explica IA bien debe resultar fácil de leer. Cuando la gente aprende conceptos desconocidos, el diseño debe reducir la fatiga, no aumentarla.
Empieza por tipografía y espaciado que apoyen la comprensión:
Divide ideas densas en párrafos cortos y usa encabezados claros para señalar cada sección. Si necesitas introducir un término, considera un recuadro que lo defina en una frase antes de continuar.
Los no expertos a menudo hojean primero y luego deciden qué leer.
Usa patrones de página consistentes: un titular claro, un párrafo “qué aprenderás” y secciones estructuradas con subtítulos descriptivos. Haz la navegación predecible (menú superior + migas de pan o un “Volver al resumen”) y evita esconder páginas clave bajo etiquetas ingeniosas.
Los recuadros ayudan, pero úsalos con propósito—para “Conclusión clave”, “Idea errónea común” o “Prueba este prompt”, no para repetir lo mismo.
Las mejoras de accesibilidad benefician a todos, incluso a quienes usan móviles o están en entornos ruidosos.
Asegura:
Las explicaciones de IA suelen apoyarse en flujos y comparaciones—estos pueden romperse en pantallas pequeñas.
Usa tarjetas apiladas para pipelines paso a paso, acordiones para definiciones y FAQ, y comparaciones lado a lado que colapsen a “Antes” y luego “Después”. Mantén objetivos táctiles grandes y evita interacciones que requieran precisión (como tooltips minúsculos activados solo por hover).
Un buen explicador de IA no acaba en “ahora ya sabes”. Ayuda a la gente a decidir qué hacer después, sin empujar a todos a la misma acción.
Ofrece un conjunto pequeño de llamadas a la acción claras, cada una ligada a un objetivo distinto:
Mantén el texto concreto: qué obtendrán, cuánto tiempo toma y qué necesitan proporcionar.
Si ofreces una ruta práctica, considera un CTA “Construye una app de ejemplo” para lectores que aprenden haciendo. Plataformas como Koder.ai pueden convertir un breve briefing en chat en una experiencia web funcional (front end en React con backend en Go/PostgreSQL), útil para validar la IA, demos y flujos de contenido—y luego exportar el código fuente cuando estés listo para operacionalizar.
No obligues a usuarios expertos a pasar por contenido básico—ni a principiantes a meterse en madrigueras técnicas. Usa “rutas” ligeras, por ejemplo:
Esto puede ser tan simple como dos botones arriba de las páginas clave (“Estoy aprendiendo” vs “Estoy evaluando”).
Si incluyes un formulario, di qué necesitas (archivos de ejemplo, industria, objetivo, restricciones) y qué ocurre después. Si puedes, añade:
La información sobre IA envejece rápido. Asigna un responsable, define una cadencia de revisión (mensual o trimestral) y añade notas de versión simples (p. ej., “Última revisión: Mes YYYY” y “Qué cambió”) para que los lectores confíen en que el contenido se mantiene al día.
Si tu explicador está ligado a una demo interactiva o a una herramienta, trata las actualizaciones como lanzamientos de software: sigue cambios, guarda opciones de rollback y documenta qué se modificó. (Esto también es donde herramientas como snapshots y rollback—disponibles en plataformas como Koder.ai—pueden reducir el riesgo al iterar rápido.)
Comienza eligiendo un grupo principal de personas no expertas (y, opcionalmente, uno secundario). Escribe un perfil breve para cada uno:
Esto mantiene las explicaciones en el nivel adecuado y evita la vaguedad de “audiencia general”.
Extrae preguntas de fuentes reales: llamadas de ventas, tickets de soporte, sesiones de incorporación y comentarios. Prioriza las que afectan la confianza y la decisión, por ejemplo:
Si no puedes responderlas con claridad, el sitio parecerá marketing.
Elige 1–3 objetivos vinculados a resultados concretos. Ejemplos comunes:
Alinea cada página principal con al menos un objetivo para que el sitio se mantenga enfocado.
Relaciona métricas con tus objetivos y revísalas con regularidad (mensual o trimestral). Métricas útiles:
Usa los resultados para actualizar el contenido donde la gente todavía se confunde.
Agrupa las funciones en 3–6 “trabajos” reconocibles (por ejemplo: Texto, Imágenes, Audio, Búsqueda y Preguntas, Hojas de cálculo). Esto ayuda a que los visitantes entiendan más rápido que una larga lista de herramientas.
Mantén los nombres de las categorías simples y literales (evita etiquetas ingeniosas que requieran explicación).
Usa la misma mini‑plantilla en todas las páginas de capacidad:
La consistencia facilita comparar capacidades sin lecturas profundas.
Normalmente evita nombres de modelos, benchmarks, recuentos de parámetros o rankings. Sustitúyelos por orientación para usuarios como:
Si debes incluir términos técnicos, hazlos opcionales (tooltips o notas breves).
Mantén la navegación superior pequeña y predecible. Un mapa de sitio práctico:
Añade un camino visible que guíe a los principiantes por una secuencia corta: qué es, en qué es bueno, dónde falla, ejemplos y siguientes pasos.
Escribe oraciones cortas, voz activa y una idea por párrafo. Sustituye jerga por equivalentes cotidianos (y define los términos inevitables inmediatamente).
Además, elige una palabra consistente por concepto (por ejemplo, siempre “sistema de IA” en vez de alternar con “modelo”, “motor” o “algoritmo”). La consistencia evita confusiones más que explicaciones extensas.
Coloca las limitaciones junto a las características que afectan (no ocultes en la letra pequeña). Explica la incertidumbre de forma sencilla:
Añade advertencias claras para usos de alto riesgo (médico, legal, financiero) y di qué hacer: revisar, editar, verificar y escalar cuando haga falta.