"No somos ChatGPT". Esa fue la conclusión a la que llegaron los equipos de TheFork al explorar el uso de la inteligencia artificial generativa en su experiencia de búsqueda. Lejos de lanzar un chatbot conversacional, optaron por una solución mucho más directa y eficaz: una búsqueda impulsada por IA, pensada para responder en un solo intento a la intención del usuario.
El resultado no tardó en llegar. Apostar por una búsqueda single shot en lugar de una interfaz conversacional empezó a mostrar señales positivas tanto en engagement como en conversión. Un giro estratégico que demuestra que, en producto, no siempre gana lo más espectacular, sino lo que mejor resuelve el problema.
Esta es la historia de una renuncia inteligente: cuando experiencia de usuario y eficacia de negocio pesan más que el hype tecnológico.
Cuando la IA se sienta a la mesa en TheFork
Mayo de 2024. Como cada año, TheFork organiza su tradicional hackathon, una semana durante la cual los equipos tienen la oportunidad de explorar ideas innovadoras y presentarlas al resto de la compañía. La inteligencia artificial estaba en boca de todos, con una pregunta común sobre la mesa: ¿cómo poner esta tecnología al servicio real de los objetivos del negocio?
Tras siete días intensos, el proyecto ganador es un prototipo de búsqueda de restaurantes basada en IA generativa: AskTheFork, como lo bautizaron internamente.
La funcionalidad cumplía todos los requisitos. Además de introducir un uso innovador en términos de IA en TheFork, también responde a un pain point histórico. Hasta entonces, la búsqueda clásica se apoyaba en un sistema de etiquetado manual, alimentado por equipos comerciales o por los propios restauradores. Un sistema que, por su propia naturaleza, genera resultados poco precisos: un restaurante podía aparecer como “vegetariano” simplemente por servir patatas fritas.
Ahí es donde entran AskTheFork y la inteligencia artificial. La idea era aprovechar la capacidad de comprensión semántica de los LLM para analizar todo el contenido disponible, desde los menús hasta los UGC (contenidos generados por los usuarios), y devolver resultados mucho más alineados con la intención real de búsqueda del usuario.
Y los resultados saltan a la vista. En palabras de Laura Sohier, Group Product Manager a cargo de la experiencia de descubrimiento de restaurantes: "Hasta ahora, por ejemplo, era imposible buscar los mejores restaurantes con pasta trufada. Elegías "pasta" o "trufa" y luego revisabas los menús uno a uno. Ahora no solo podemos combinar etiquetas, sino también buscar conceptos mucho más abstractos, ¡como una cena romántica! AskTheFork combina fotos y reseñas para indicar al usuario, basándose en un scoring genrado por IA, por qué un restaurante es perfecto para su cita."
El potencial técnico estaba claro. La cuestión era otra: ¿cómo poner esta funcionalidad en manos del usuario? Si el formato "chatbot" parecía el candidato natural, los equipos de TheFork se toparon con una pregunta clave: ¿es realmente la mejor forma de reservar una mesa?
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"No somos ChatGPT"
Según admiten los propios “Forkies” (como se conoce internamente a los empleados), al principio pensaron que sí. Una cuestión de hábito, cuenta Alberto Conti, Head of Design a cargo del proyecto: "Los usuarios están cada vez más cómodos con los LLM. Nuestra primera idea fue ofrecer una experiencia cercana a lo que ya conocían. La primera versión era una interfaz conversacional, muy similar a productos como ChatGPT o Gemini, para facilitar la adopción".
Pero, del mismo modo que no hay que empezar la casa por el tejado, tampoco tiene sentido anteponer la UI a la UX. A medida que avanzaban las entrevistas con usuarios, cada vez resultaba menos coherente plantear AskTheFork como un asistente con el que conversar. "La razón de ser de TheFork no es charlar con el usuario, sino ayudarle a reservar el restaurante que mejor encaja con lo que busca. No somos ChatGPT. El valor está en la recomendación, no en la conversación".
La decisión permitió matar dos pájaros de un tiro: responder mejor a la necesidad del usuario y simplificar el reto técnico. Como explica Quentin Ménard, Group Product Manager: "Gestionar una conversación iterativa, por ejemplo, cambiar de idea varias veces durante la búsqueda, implica pasar de simples flujos de LLM a una lógica mucho más agentiva, con un coste de desarrollo considerable. En nuestro caso, no era la mejor inversión".
¿El resultado? Una búsqueda single shot en la que el usuario obtiene una lista de establecimientos especialmente relevantes según su consulta: "Hemos demostrado que somos capaces de responder a casi cualquier tipo de consulta. Obviamente, hay límites. Si buscas ropa, no la vas a encontrar." Advierte Quentin con humor. "Pero el 95% de las búsquedas dan resultados. Donde antes solo podíamos satisfacer consultas simples, ahora cubrimos necesidades humanas complejas y multicriterio".
Por supuesto, aún no es perfecto. Los LLM son tecnologías caprichosas y difíciles de domar por completo. Capucine Tiberghien, Product Manager y compañera de Quentin, lo reconoce: "Una gran parte del proyecto consiste en hacer prompt engineering para obtener resultados cada vez más pertinentes. Por ejemplo, como funcionamos por proximidad semántica, la negación es extremadamente difícil de gestionar. Si escribes que estás dispuesto a comer cualquier cosa excepto sushi, te vamos a proponer... sushi. En cualquier caso, un proyecto de IA es un eterno refinamiento. Hay que entender qué tiene impacto de verdad, porque no puedes dedicar todo tu capacidad a mejorar prompts para casos de uso que afectan a poca gente. Si no, nunca se acaba. En este caso, las pruebas mostraron que el problema solo afectaba a una minoría y que AskTheFork era totalmente viable ten su estado actual".
Salir de la caja negra de la IA
Que la funcionalidad rinda bien es solo una parte del desafío. Queda el elefante en la habitación: ¿cómo generar confianza en una tecnología que, por definición, no es determinista?. Uno de los primeros principios fue proteger la experiencia existente. AskTheFork se lanzó como una experiencia independiente, sin reemplazar la búsqueda clásica. "Es una buena práctica para funcionalidades experimentales”, explica Alberto Conti. “Permite observar el impacto real, refinar la propuesta y decidir después si merece la pena integrarla más profundamente".
Pero incluso dentro de este entorno controlado, surge un reto habitual en productos basados en LLM: la explicabilidad. Para una misma consulta, los resultados pueden variar. Esa sensación de "caja negra" puede dañar la confianza de los usuarios...
Simran Singh, consultora de Thiga especializada en diseño de productos de IA y parte del equipo del proyecto, ha hecho de este tipo de desafíos su especialidad. "Como la IA generativa es probabilística, no siempre va a funcionar como tú quieres. Es vital pensar cómo guiar al usuario, cómo comunicarle con claridad la propuesta de valor y explicarle por qué obtiene un resultado concreto. En los tests del MVP, todos los usuarios nos hicieron la misma pregunta: ‘¿Por qué me han propuesto este resultado?’. Si no entienden la lógica, desconfían". La respuesta fue trabajar el diseño como palanca clave de adopción. Hoy, los resultados de AskTheFork incluyen elementos concretos que justifican la recomendación: fotos relevantes, fragmentos de reseñas alineados con la búsqueda, señales visibles que conectan la consulta con el resultado.
Para la Product Designer, este trabajo está lejos de ser un detalle: “Creo que el diseño a menudo se infravalora en los productos de IA. Los PM de IA florecen en las empresas, mientras que los Product Designers de IA son más raros. ¡Y eso lo cambia todo! El gran reto con la IA es la adopción. ¿Y cómo mejoras la adopción? Con diseño. No hablo solo de crear una interfaz, sino de pensar en la integración de la inteligencia artificial dentro de la experiencia de usuario y en su explicabilidad, su capacidad de ser comprendida”, insiste Simran. “Sin una experiencia bien pensada y explicable, la mejor funcionalidad no se usa. Y entonces no aporta valor ni al usuario ni al negocio”, concluye.
El ingrediente secreto
Los primeros resultados avalan la decisión. AskTheFork registra una conversión un 5% superior a la media de la aplicación, lo que confirma que los usuarios perciben sus resultados como más relevantes.
Queda, eso sí, un reto pendiente: la adopción. Algo que no sorprende a Laura Sohier: "La funcionalidad acaba de lanzarse e introduce un cambio fundamental en la forma de buscar un restaurante. Y no se transforma un comportamiento de usuario tan arraigado de la noche a la mañana", señala la Group PM. Sobre todo porque la búsqueda tradicional sigue siendo el punto de entrada natural: "Los usuarios no abren TheFork para probar una funcionalidad de IA, sino para encontrar un restaurante".
Aun así, lo esencial está ahí: "La funcionalidad ha cumplido plenamente su función de demostrar el potencial de la inteligencia artificial en nuestro ecosistema." El siguiente paso es claro: unir lo mejor de ambos mundos. El objetivo es converger hacia una experiencia de búsqueda unificada, capaz de aprovechar el potencial de la IA sin romper los patrones de uso existentes.
¿Hace falta subrayar visualmente la presencia de la IA? ¿Morado y estrellas por todas partes para enfatizar su omnipotencia? Alberto Conti no lo cree: "La IA está de moda y muchas empresas la usan como argumento de marketing. Pero al usuario le da igual lo que haya bajo el capó si el resultado es bueno. La IA no tiene por qué ser una marca; puede y quizá debe funcionar en segundo plano". En resumen: un ingrediente secreto. Invisible, pero decisivo. Mientras tanto, si leer este artículo te ha ha abierto el apetito y no sabes dónde comer... ¡Ya sabes qué hacer!
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