Cómo la ciencia de datos y el aprendizaje automático pueden ayudar a impulsar el diseño de sitios web

Yash Mehta

La inteligencia artificial (IA), la ciencia de datos, el diseño y el desarrollo web son los tres dominios principales que dan forma colectiva al mundo de Internet en este momento. Sin embargo, es posible que no se le ocurra nada de inmediato que establezca una correlación entre los tres, dice Yash Mehta.

Pero si nos sentimos motivados a pensar en algunos ejemplos, gradualmente queda claro si pensamos en cómo aparecen los anuncios relevantes para nosotros mientras navegamos por la web o cómo Amazon utiliza nuestros datos de búsqueda anteriores para mostrar automáticamente productos relevantes cada vez que los navegamos.

A medida que el comportamiento del consumidor y los mercados cambian con el tiempo, la tecnología y las aplicaciones basadas en datos se vuelven una necesidad para diseñar estrategias comerciales. Fundador de DomainMagnate Michael Bereslavsky dice que “actualmente estamos en un momento en el que la capacidad de tecnologías como la ciencia de datos y la inteligencia artificial mejora día a día y tal vez incluso sea posible cuando la inteligencia artificial proporcione ciertas soluciones comerciales estratégicas basadas en indicadores de datos financieros”. Por lo tanto, para comprender cómo la inteligencia artificial y la ciencia de datos pueden ayudar en el diseño web, se hace necesaria una breve descripción general de los dominios respectivos.

Descripción general del aprendizaje automático, el diseño web y la ciencia de datos

El aprendizaje automático (ML) es un tipo de IA en el que un sistema tiene la capacidad de realizar funciones automáticamente al reconocer patrones de los datos que recibe sin la necesidad de instrucciones de programación explícitas. El aprendizaje automático, junto con otras áreas de la inteligencia artificial como el aprendizaje profundo, es actualmente una de las tendencias más candentes en la investigación en ciencias de la computación en universidades y corporaciones como Facebook, Google, IBM . , etc., las herramientas utilizadas para ML incluyen principalmente paquetes R y Python.

El diseño y el desarrollo web son como las dos caras de la misma moneda en la que un diseñador web diseña un sitio web, especifica el diseño, el color, la tipografía, etc. También son responsables de delinear un buen diseño de UX similar al papel de un arquitecto en la construcción. . Mientras que un desarrollador web le da vida a ese diseño porque desarrolla la funcionalidad de las páginas web, haciéndola receptiva e interactiva para los usuarios similar al rol de los ingenieros en la construcción.

Los diseñadores web a menudo usan Photoshop, Illustrator y software similar. También se benefician de conocer lenguajes como HTML, CSS3, JavaScript, etc., los desarrolladores web, por otro lado, deben conocer una amplia gama de lenguajes que incluyen, entre otros, HTML, CSS, PHP, JavaScript, jQuery, MySQL etc., dependiendo de si son desarrolladores front-end o back-end.

La ciencia de datos, en palabras crudas, es la ciencia (o como algunos dicen, la pseudociencia) de dar sentido a los datos que están disponibles para varios propósitos que se relacionan principalmente con la optimización. Se emplean varias herramientas para lograr esto y requiere conocimiento en una variedad de campos, a saber, estadística, Python, informática, etc.

Entonces, ¿de qué manera exactamente el aprendizaje automático y la ciencia de datos ayudan al diseño web?

El proceso esencial mediante el cual el aprendizaje automático y la ciencia de datos se integran y operan juntos se resume de manera simple en la siguiente imagen.

Para tener una idea intuitiva de cómo se pueden combinar estos dominios en el diseño web, echemos un vistazo a cómo una empresa los emplea para sus servicios.

Marcador es una start-up que se especializa en brindar servicios de diseño web. Se hace empleando lo que ellos llaman "Asistente de diseño de inteligencia artificial" o "AiDA". Está destinado principalmente a quienes no tienen las habilidades de codificación necesarias y desean invertir menos en la construcción de un sitio web en poco tiempo. AiDA básicamente utiliza ML y minería de datos para crear un diseño de sitio web móvil en unos minutos, para lo cual un desarrollador web humano actualmente toma al menos una semana, tomando información relevante de un usuario.

Por ejemplo, si un usuario especializado en fotografía quiere iniciar su propio sitio web para mostrar su portafolio, el usuario puede hacerlo proporcionando información relevante sobre el área a AiDA y automáticamente rastrea los sitios web de naturaleza similar, competidor carteras y, etc. Además, reconoce un patrón para determinar cómo se debe estructurar la página web del usuario y qué diseños, elementos y colores deben usarse, en unos pocos minutos.

Cuadrícula es otra empresa que utiliza IA para ayudar a los clientes a crear su propio sitio web además de Bookmark. Sin embargo, dado que la tecnología se encuentra en su fase de crecimiento, no sería razonable esperar que algoritmos como el de AiDA puedan proporcionar la funcionalidad profesional y sólida que un desarrollador web podría ofrecer en este momento. Teniendo en cuenta que el aprendizaje automático mejora la plataforma cada vez que reconoce un patrón de los datos, en el futuro, a medida que la tecnología de inteligencia artificial madure, es muy probable que las plataformas similares a AiDA puedan llegar a ser tan efectivas como los desarrolladores.

Ahora que vimos cómo el AA puede cambiar la forma en que el diseño web se realiza de manera convencional, veamos exactamente cómo ayuda:

1. Priorizar el contenido personalizado

Según Monetate 2017, de las empresas que superaron las expectativas de ingresos, el 79% tenía una estrategia de personalización documentada. Esto hace evidente que las estrategias de personalización ya están en la agenda de las empresas y, por lo tanto, la IA está destinada a desempeñar un papel importante en ella.

Así como necesitamos cierta familiaridad con los patrones de comportamiento de las personas para predecir sus reacciones ante ciertos eventos, la personalización también requiere la formación de patrones a partir de los datos del usuario. Por lo tanto, el aprendizaje automático requiere que la minería de datos, el análisis estadístico y otras herramientas y procesos de ciencia de datos se integren en un sistema necesario para personalizar el contenido basado en el reconocimiento de patrones.

Se hace de manera similar a cómo Youtube recomienda videos basados ​​en nuestro historial de Youtube pero de una manera relativamente mejor. En el diseño web, este nivel de complejidad puede permitir que una página personalice el contenido en sí misma o que los desarrolladores conozcan las preferencias del usuario en función de los datos de ubicación desde donde los usuarios acceden a la página.

2. Reconocer el comportamiento de navegación de los usuarios

Comprender el comportamiento del usuario, como el tiempo promedio que pasa en una página, el tipo de contenido que ven los usuarios, la página a la que posiblemente fueron redirigidos, etc., puede ser de inmensa importancia para mejorar los sitios web y para diseñar estrategias comerciales. Por ejemplo, si un usuario fuera redirigido desde un sitio que ofrecía una excelente experiencia de navegación y si el usuario pasara considerablemente menos tiempo en el sitio redirigido, el comportamiento observado podría reducirse a un puñado de razones y agregar tráfico, proporcionaría información. sobre varios elementos, incluido cómo se puede mejorar un sitio web.

Por lo tanto, un algoritmo complejo que se basa en ML y análisis de datos podría permitir una mayor interacción del usuario al mejorar la capacidad de respuesta y la experiencia del usuario del sitio web. También puede configurar una interfaz intuitiva para proporcionar una respuesta personalizada a las consultas basadas en el contenido que ven los usuarios y mejorar el algoritmo en sí en función de dichas entradas para dar respuestas dinámicas a lo largo del tiempo.

3. Aumento de la eficacia de las funciones de desarrollador

Emplear el aprendizaje automático y la ciencia de datos en el diseño o desarrollo web permite a los desarrolladores utilizar su tiempo para una mayor innovación en el diseño y el desarrollo. También les permite asumir roles estratégicos mientras que solo se les pide que modifiquen áreas en la plataforma web para mejorar su desempeño general.

Para terminar, las principales corporaciones de todo el mundo han adoptado plenamente el papel funcional que el aprendizaje automático puede proporcionar junto con las herramientas de ciencia de datos. El papel que desempeñan en el diseño y desarrollo web permite una mejor optimización que, en consecuencia, deja espacio para una mayor innovación para los desarrolladores a nivel del suelo. Teniendo en cuenta el rápido ritmo al que la tecnología se integra cada vez más en nuestra vida diaria y supera a las empresas, es necesario adaptarse a los cambios.

El autor de este blog es Yash Mehta, un experto en IoT y Big Data Science. Es un escritor galardonado que aparece en muchas publicaciones