Insights

Más allá del chat.
Agentic interfaces dentro del producto

Las agentic interfaces buscan que la IA trabaje a tu lado, dentro de tu flujo. En esencia, esa aspiración se parece mucho a la del buen diseño: claridad, control y resultados. Aquí hablamos de cómo llevar esa capa de agentes al producto con patrones de interfaz, psicología aplicada y cumplimiento normativo (AI Act, RGPD, DSA…). Ejemplos de Notion, OpenAI, Intercom, Microsoft, Google, Figma, Adobe y Canva.

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Por qué el futuro de los agentes vive dentro del producto

Abrir una pestaña nueva para pedirle algo a la IA es como cambiar de habitación para encender la luz.

En nuestras aplicaciones, la capa de agentes (agentic interfaces) correcta no te mueve de sitio: viene a ti. A veces como panel lateral con contexto y aprobaciones. Otras como señales contextuales que proponen la siguiente mejor acción en el lugar exacto.

Cuando esto está bien diseñado, la persona siente que el producto le devuelve tiempo. Ese es el más allá del chat: una capa de agentes que no te saca del flujo y trabaja contigo en contexto, con transparencia y control.

La industria lleva tiempo moviéndose en esa dirección. Notion 3.0 no solo escribe: sus Agents actúan sobre tu espacio para planificar lanzamientos, descomponer tareas y generar documentación. Todo dentro del producto, no en una conversación aparte. La lección de diseño es clara: estado visible, aprobaciones por rol y resultados auditables sin saltos mentales.

OpenAI impulsa construir agentes como flujos de trabajo en un lienzo visual (Agent Builder y AgentKit). Ver entradas, salidas, versiones y trazas vuelve la IA legible y gobernable para producto, legal y tecnología. Esa “sala de máquinas” facilita una interfaz correcta: por qué propone algo, qué va a ejecutar y cómo revertirlo si no convence.

En soporte, Intercom integra su agente Fin dentro del centro de ayuda: el copiloto propone una respuesta basada en tu base de conocimiento; la persona edita, aprueba y envía. Nada de cajas negras: el origen de cada sugerencia se ve. Es el patrón agente con UI real, no otro chat.

Y en suites horizontales, Microsoft 365 (con Agent Store) y Google Workspace (con Gemini Gems) llevan la capa inteligente al panel lateral y a las acciones de contexto en Outlook, Teams, Docs, Sheets o Gmail. El mensaje es coherente: no abras otra app para hablar con la IA; deja que la IA se siente a tu lado y trabaje dentro de tu flujo.

Señales del sector diseño: Figma, Adobe, Canva y demás grandes plataformas

Figma empuja dos frentes: Figma AI para buscar y generar dentro del archivo y la apertura a agentes mediante MCP y Make. Los agentes acceden al contexto del documento y proponen cambios sin salir del flujo: acciones en el lienzo y desde panel lateral.

Adobe lleva IA al día a día con Acrobat AI Assistant para resúmenes, Q&A y formateo en Reader y Acrobat. En marketing, AI Agents en Experience Cloud orquestan agentes, Firefly y datos de cliente con foco en gobernanza y trazabilidad.

Canva acelera con Magic Studio y conectores para crear piezas desde el editor sin romper contexto. Generas, ves el impacto, ajustas: la IA trabaja a tu lado en el mismo lienzo.

Tendencias 2025 y 2026 que ya se están aplicando

Agentes multimodales y en contexto
Los agentes entienden texto, imagen, audio e incluso vídeo y actúan donde trabajas, sin sacarte del flujo. Notion 3.0 introduce Agents que ejecutan tareas de principio a fin dentro del espacio de trabajo. OpenAI lanza AgentKit para diseñar, versionar y auditar agentes como flujos gobernables. Google lleva sus Gems al panel lateral de Workspace. Microsoft despliega un Agent Store para descubrir y usar agentes dentro de 365 y Teams.

Personalización dinámica y colaboración
Los agentes aprenden de preferencias y telemetría para ajustar sus sugerencias a cada equipo. En Intercom, Fin propone y la persona edita y aprueba. En Figma, AI y Make abren acciones guiadas sobre el archivo. Adobe integra agentes en Experience Cloud y un asistente en Acrobat para trabajo documental. Canva acerca la IA al editor con Magic Studio.

Explicabilidad y feedback visual
Los productos que mejor funcionan muestran entradas, salidas, versiones y trazas. Esto reduce fricción y facilita cumplimiento. AgentKit y los paneles laterales de Workspace van en esa línea.

Psicología aplicada. Confianza, carga y control

La confianza con sistemas inteligentes es rítmica, no dogmática. Cuando un algoritmo falla a la vista, muchas personas tienden a abandonarlo antes que a un humano. En el extremo contrario aparece el sesgo de automatización: nos fiamos demasiado y dejamos de verificar. El trabajo de diseño consiste en calibrar esa confianza, no en empujarla al máximo.

Calibrar comienza por hacer legible la intención del agente. Funciona mejor una explicación breve y accionable que un párrafo críptico: “Propongo pausar estas 3 campañas por caída de ROAS en 30 días. Puedo preparar un plan B”. Si además mostramos un indicador de confianza y ofrecemos alternativas comparables con impacto estimado, la persona decide sin abandonar su flujo. Esto cabe en un panel lateral ordenado o en una microinteracción inline que aparece donde ocurre la tarea.

La carga cognitiva baja con pasos claros y divulgación progresiva. El patrón Revisa → Ajusta → Aprueba evita modales encadenados: primero la recomendación y su impacto; después, al desplegar, los detalles. Cuando la persona entiende el porqué, puede intervenir y tiene red de seguridad, el agente deja de ser promesa y se convierte en herramienta. Aquí brillan los mission control (paneles de control del agente): cronologías legibles de qué, cuándo, por qué y con qué datos actuó el agente.

También importa el ritmo de la atención. Se avanza mejor con una meta tangible: la barra de progreso y el mensaje de “último paso” ayudan a cerrar. Si el usuario se va a mitad de un ajuste, al volver necesita una ancla: “Retomar donde lo dejaste”. Estos recursos funcionan en panel y en línea (chips de progreso o pasos visibles).

[Imagen sugerida. Tarjeta compacta con “Confianza alta”, mini “porque…”, botones “Ajustar” y “Ver alternativa”. Debajo, barra de progreso con “Último paso” y un banner suave “Retomar donde lo dejaste”.]

Para que el patrón sea consistente conviene acordar microreglas de interacción aplicables en todo el producto:

• Antes de ejecutar, siempre previsualización de impacto y opción de editar.
• Si la persona ignora una sugerencia, la UI se silencia durante un tiempo razonable para no erosionar la atención.
• Tras aplicar una acción, ofrecer deshacer real y acceso rápido a detalles y origen de datos.

Las Grandes plataformas de IA y el dilema del contexto perdido

En The Interactive Studio venimos viendo desde hace tiempo cómo las grandes plataformas de IA aceleran la integración de apps externas para que las personas no salgan de su entorno. ChatGPT, Claude, Copilot o Gemini ya permiten ejecutar tareas, conectar servicios y usar herramientas de terceros sin abandonar la interfaz principal.

La fluidez y la productividad son evidentes, pero aparece un dilema que quienes diseñamos producto no podemos ignorar:

¿qué ocurre con el contexto, la identidad y la experiencia propia de tu aplicación y tu marca?
Cuando las recomendaciones y decisiones suceden dentro de una interfaz genérica, parte del carácter del producto se diluye. La persona gana eficiencia, sí, pero puede perder señales de identidad:

• La continuidad del flujo original se fragmenta.
• El “pegamento” entre sistemas se convierte en trabajo invisible (copiar, reexplicar, mover datos).
• La percepción de marca se debilita si el contexto principal ya no es el tuyo.

Cómo lo vemos desde el diseño
En The Interactive Studio creemos que el reto está en diseñar agentes que extiendan nuestros productos, no que lo sustituyan. Integrar IA no debería desplazar la identidad, sino reforzarla: protocolos abiertos, contextos compartidos y una capa de UI que mantenga el tono, la estética y la lógica de tu marca, incluso cuando te conectas a sistemas externos.

La oportunidad real está en combinar lo mejor de ambos mundos:

• La fluidez y la potencia de las grandes plataformas.
• La coherencia y el valor diferencial de tu propio producto.

El futuro no será solo de los agentes universales, sino de los agentes con identidad, diseñados para entender dónde están y con un propósito claro.

Europa, Agentes, el AI Act y más allá

El AI Act pide supervisión humana efectiva, trazabilidad y controles claros. Tradúcelo a patrones visibles: rangos de autonomía por rol, avisos comprensibles antes de acciones sensibles, y un botón de parada segura (kill switch) accesible. Todo, tanto en panel como en microinteracción.

Diseño orientado a auditoría
Panel de control del agente con cronología legible; previsualización de impacto antes de ejecutar; deshacer real y comparación A/B con estimaciones. Estos elementos no solo cumplen: también aumentan confianza y adopción.

Normas que también condicionan el diseño

TL;DR Diseñar un agente no va solo de UI. En Europa, pedir permisos con honestidad, dejar rastro de lo que hace, ser accesible y resistir incidentes forma parte del diseño. Estas normas afectan copys, flujos, componentes y telemetría.

RGPD (GDPR) — principios y decisiones automatizadas

• Qué es clave: licitud, minimización, limitación de finalidad, responsabilidad demostrable. Si hay decisiones con efectos jurídicos o similares basadas solo en automatización, exige transparencia reforzada y vías de intervención humana (art. 22).
• Qué implica en diseño: resúmenes claros de propósito y base jurídica; controles de edición de datos en contexto; explicar cuándo una recomendación proviene de modelos y cómo pedir revisión humana.

ePrivacy (cookies/trackers) — consentimiento real, sin patrones oscuros

• Qué es clave: consentimiento previo, informado y granular para todo lo no estrictamente necesario; posibilidad de retirarlo con la misma facilidad; prueba del consentimiento.
• Qué implica en diseño: panel de preferencias por finalidad (no “Aceptar todo” prominente y “Rechazar” oculto); acceso persistente para cambiar la elección; evitar dark patterns (ver también DSA).

DSA (Digital Services Act) — dark patterns y transparencia

• Qué es clave: prohibición de dark patterns que distorsionen decisiones; transparencia de sistemas de recomendación y anuncios.
• Qué implica en diseño: textos neutrales y opciones simétricas; sin fricción extra al rechazar; “por qué ves esto” en recomendaciones y ajustes visibles del sistema.

NIS2 — seguridad y notificación de incidentes

• Qué es clave: gestión de riesgos y notificación ágil de incidentes significativos a autoridades y a usuarios afectados.
• Qué implica en diseño: banners o centro de estado para incidentes; registro visible de cambios de seguridad; trayectorias de remediación si el agente queda limitado por seguridad.

Data Act — acceso/portabilidad de datos de producto y servicio

• Qué es clave: facilitar a usuarios y empresas el acceso en formatos estructurados y legibles por máquina; compartir datos personales y no personales bajo condiciones claras.
• Qué implica en diseño: exportaciones autoexplicativas; webhooks/tareas de exportación desde el panel de control del agente; etiquetas de procedencia de datos usados para decidir.

European Accessibility Act (EAA) — accesibilidad por ley (en España ya)

• Qué es clave: requisitos de accesibilidad para webs/apps, comercio electrónico, banca, transporte, etc. En España aplica desde el 28 de junio de 2025 (Ley 11/2023), con transición hasta 2030 para servicios existentes.
• Qué implica en diseño: contrastes adecuados, foco visible, navegación por teclado; estados del agente anunciados con ARIA live regions; descripciones de confianza/impacto no solo cromáticas; documentación de conformidad.

Cyber Resilience Act (CRA) — secure by design también para software

• Qué es clave: requisitos de ciberseguridad a lo largo del ciclo de vida para productos con componentes digitales (incluido software), gestión de vulnerabilidades y actualizaciones.
• Qué implica en diseño: canales visibles de reporte; historial de versiones del agente con notas de seguridad; avisos cuando una acción queda bloqueada por política.

Cómo integrar agentes de IA sin rehacer tu producto (y cómo diseñarlos desde cero)

La clave no es elegir un único patrón, sino aplicar cada recurso donde más rinde. En productos en marcha conviene empezar pequeño y medible. En productos nuevos, esa misma lógica se convierte en patrones que puedes repetir.

En productos existentes: intervenir sin fricción

Elegimos una rutina de bajo riesgo (preparar un informe, sanear un dataset, reagrupar incidencias). Decidimos cómo presentarla según el tipo de decisión:

• Microinteracción inline
  Para decisiones cortas y frecuentes. Ficha contextual con recomendación, un porqué en una línea y una acción clara (aceptar/ajustar). Se oculta tras confirmar o se silencia si se ignora.

• Panel lateral con panel de control del agente
  Para flujos con varios pasos, permisos o auditoría. Estado, razones, bandeja de aprobaciones por rol e historial.

Activamos en cohortes con feature flags y añadimos medición: tiempo ahorrado por tarea, tasa de corrección humana, adopción y satisfacción. Con evidencia a favor, ampliamos la autonomía por rol y umbrales. Lo rutinario puede ejecutarse tras confirmación; lo sensible pide aprobación y deshacer real. Este enfoque encaja con Notion Agents, Intercom y con las suites de Microsoft y Workspace: el agente vive en contexto, ejecuta acciones pequeñas y pide permiso cuando debe.

En productos nuevos: objetivos y patrones que se repiten

Desde el primer día trabajamos con objetivos (p. ej., “reducir el coste de campaña un 15%”), no solo tareas. Eso obliga a definir cómo decide el agente y cómo lo ve la persona:

• Patrones de UI reutilizables: comparador A/B con impacto estimado, tarjeta de confianza, “retomar donde lo dejaste”, bandeja de aprobaciones, panel de control del agente, biblioteca de microinteracciones.
• Capa de interfaz determinista que orquesta estado, datos y eventos. La IA asiste, no monopoliza. Cada acción deja traza. Se puede editar antes y deshacer después.
• Orquestación y herramientas: diseñar los agentes como flujos con entradas, salidas y versiones facilita su traducción a UI. Aquí encaja Agent Builder y, para la capa operativa, n8n, Make o Zapier. Pensar en runs, entradas, salidas y versiones desde el principio hace la interfaz más legible.

Caso rápido (4 líneas)
Consolidación de duplicados en catálogo. Una microinteracción inline sugiere agrupar 3 entradas con confianza media (−6% errores de stock). La persona revisa el diff en el panel de control del agente y aprueba. Resultado: −18% retrabajo en soporte en 3 semanas.

Microcopy para mantener la coherencia

• “Esto ha entendido el agente. Esto hará. Impacto esperado: X. Aquí lo ajustas. Aquí lo deshaces.”
• “¿Prefieres la ruta B? Estimación: +2 días / −8% coste. La dejo lista y te aviso para aprobar.”

Roadmap piloto de pocas semanas

Si suena transparente y se comporta transparente, la adopción llega. Si conviertes el AI Act en controles claros, el efecto doble es confianza y velocidad. Ese es el más allá del chat que hoy marca la diferencia: la IA a tu lado, dentro de tu producto.

1. Descubrimiento: elegir 1–2 rutinas reales y métricas.
2. Prototipado en Figma: panel lateral con resúmenes accionables y aprobaciones por rol.
3. Piloto: feature flags, cohortes, telemetría.
4. Evaluación: ampliar autonomía si los datos lo justifican.

Panel lateral frente a microinteracciones: guía rápida

Situación	Mejor patrón	Motivo	Métrica principal
Decisiones cortas y frecuentes	Microinteracción inline	Menos fricción y más foco	Tasa de aceptación y tiempo por acción
Flujos largos o auditables	Panel lateral con panel de control del agente	Contexto, permisos y trazabilidad	Incidencias corregidas y retrabajo
Acciones sensibles con AI Act	Panel con confirmación por rol	Supervisión y huella de auditoría	Alertas evitadas y auditorías limpias

Preguntas frecuentes

• Qué son las agentic interfaces
  Interfaces con agentes que actúan en contexto dentro del producto. No solo chat. Con transparencia, control y trazabilidad.

• Cómo empiezo sin rehacer mi app
  Elige una rutina de bajo riesgo. Compara microinteracción frente a panel lateral. Mide tiempo ahorrado y adopción. Escala si funciona.

• Cómo afecta el AI Act al diseño
  Define rangos de autonomía por rol. Añade avisos comprensibles. Registra trazabilidad. Permite deshacer real y un botón de parada segura accesible.

Al final del día, todos necesitamos que la tecnología nos devuelva tiempo. Una IA que entiende el contexto, propone acciones claras y mantiene el control en manos de la persona eleva la experiencia. Las agentic interfaces funcionan cuando vienen con transparencia, control y trazabilidad.

¿Quieres probarlo en tu propio producto?
En The Interactive Studio te ayudamos a lanzar un piloto a la velocidad que necesitas. Analizamos tus flujos reales, proponemos rutinas adecuadas, y diseñamos el panel de control del agente en Figma, respetando tus brand guidelines y design system. Si lo necesitas, nuestro equipo de FrontEnd puede integrarlo directamente en tu aplicación.

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