Análisis de la inteligencia artificial generativa en el diseño de pruebas de usabilidad para aplicaciones web/móvil
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Institución Universitaria Colegio Mayor del Cauca
Abstract
El estudio presenta una investigación aplicada para determinar el potencial de la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) en el diseño de evaluaciones de la calidad de uso en aplicaciones Web/Móvil. Se justifica el trabajo debido a que las pruebas de usabilidad tradicionales son laboriosas, subjetivas y limitadas en cobertura. El objetivo principal fue explorar si la IAGen reduce los tiempos de evaluación e incrementa la cobertura de pruebas.
El marco conceptual se apoya en tres pilares teóricos: la ISO 9241-11, el modelo heurístico de Nielsen y el proceso de pruebas de usabilidad de Florian. La metodología adoptada fue una adaptación propuesta por Viloria.
El caso de estudio fue el sistema “Reportes Unimayor”, diseñado para agilizar la comunicación de emergencias de salud entre reportadores y brigadistas.
Los resultados mostraron que la IAGen mejoró la cobertura de pruebas, generando una mayor variedad de escenarios. Se observó que ChatGPT logró un 100 % de precisión en la correctitud de los escenarios generados. Los instrumentos de medición asistidos por IA demostraron coherencia con el estándar System Usability Scale (SUS). Sin embargo, el análisis de tiempos reveló que la IAGen no redujo el tiempo total de la tarea, pues se exigió un esfuerzo significativo en la formulación precisa del prompt y la validación humana de las salidas.
El aporte social del proyecto se dirige a minimizar los riesgos de salud y reducir los tiempos de respuesta ante incidentes dentro de la institución. Se concluye que la IAGen es un complemento eficiente y robusto, capaz de optimizar el proceso de diseño y ampliar la cobertura de evaluación. Se reitera que la supervisión y validación por personal profesional resulta indispensable para garantizar la fiabilidad de los resultados obtenidos.
Palabras clave: Pruebas de usabilidad, Diseño de pruebas de usabilidad, IAGen, Software web, Software móvil, LLM, instrumentos de evaluación de usabilidad.
Description
The study presents applied research to determine the potential of Generative Artificial Intelligence (AGI) in the design of quality of use assessments in Web/Mobile applications. The work
is justified because traditional usability tests are laborious, subjective, and limited in coverage.
The main objective was to explore whether HAIEN reduces assessment times and increases test
coverage.
The conceptual framework is based on three theoretical pillars: ISO 9241-11, Nielsen’s heuristic model, and Florian’s usability testing process. The methodology adopted was an adaptation ´
proposed by Viloria.
The case study was the ”Reportes Unimayor” system, designed to streamline the communication of health emergencies between reporters and brigade members.
The results showed that the AGIs improved the coverage of tests, generating a greater variety
of scenarios. It was observed that ChatGPT achieved 100 % accuracy in the correctness of the
generated scenarios. The AI-assisted measurement instruments demonstrated consistency with
the System Usability Scale (SUS) standard. However, the time analysis revealed that the IAGen
did not reduce the total task time, as a significant effort was required in the precise formulation of
the prompt and the human validation of the outputs.
The social contribution of the project is aimed at minimizing health risks and reducing response
times to incidents within the institution. It is concluded that the IAGen is an efficient and robust
complement, capable of optimizing the design process and expanding the evaluation coverage. It
is reiterated that supervision and validation by professional personnel is essential to guarantee the
reliability of the results obtained.
Keywords
Diseño de pruebas de usabilidad, IAGen, Instrumentos de evaluación de usabilidad, LLM, Pruebas de usabilidad, Software móvil, Software web