Autor: Boxu Li

Exploramos por qué la accesibilidad es esencial para la IA personal, discutiendo la neurodiversidad y la interacción multimodal. En esta segunda entrega, profundizamos en cómo Macaron AI integra la inclusión en su diseño, desde sus playbooks de mini aplicaciones hasta contenido adaptativo e inteligencia offline.

Accesibilidad en Mini‑Apps (Patrones de Playbook)

Una de las características únicas de Macaron es su biblioteca de 「mini-app」 playbooks: micro-flujos plantillados que te ayudan a realizar tareas específicas (como un creador de rutinas, planificador de comidas, rastreador de hábitos, etc.). Asegurarse de que estos micro-flujos sean accesibles e inclusivos es una prioridad principal. En lugar de dejar la inclusividad al azar, hemos incorporado patrones de diseño universal directamente en estas plantillas. Cada mini-app está diseñada para minimizar la carga cognitiva: los procesos largos se dividen en partes lógicas para que te ocupes de una pieza a la vez. Esto se alinea con las mejores prácticas de UX para la accesibilidad cognitiva: dividir tareas en pasos más pequeños y manejables ayuda a los usuarios (especialmente aquellos con TDAH) a mantenerse enfocados y no sentirse abrumados. Por ejemplo, un playbook de "planificador de eventos" podría primero pedir solo el nombre y la fecha del evento, luego en el siguiente paso a quién invitar, en lugar de lanzar un formulario gigante. Cada mini-app también proporciona títulos claros y un indicador visual de progreso (una barra de progreso simple o conteo de pasos) para que siempre sepas cuántos pasos se han completado y cuántos quedan. La investigación muestra que ver el progreso en tiempo real aumenta la motivación: las aplicaciones con seguimiento visual del progreso tienen un compromiso de usuario significativamente más alto (un estudio vio un aumento del 31% en el uso diario cuando se agregaron indicadores de progreso).

Muchas miniaplicaciones integran temporizadores y recordatorios como apoyos opcionales. Por ejemplo, la plantilla de Constructor de Rutinas amigable con el TDAH sugerirá añadir temporizadores suaves a cada paso de una rutina (para fomentar el seguimiento sin alarmas severas). De manera similar, un manual de sesión de enfoque estilo Pomodoro podría incluir un conteo regresivo de 25 minutos con recordatorios de descanso por defecto. Estos patrones se basan en la investigación sobre productividad y técnicas de coaching para el TDAH: el uso de límites de tiempo y descansos programados puede mejorar significativamente el cumplimiento de tareas para personas que tienen dificultades con la gestión del tiempo. Macaron facilita la inclusión de estos apoyos: las plantillas tienen opciones como "¿Añadir un temporizador a esta tarea?" o "Envíame un recordatorio si no se completa para la hora X". Debido a que estas características están integradas, los usuarios que se benefician de ellas (personas con TDAH, problemas de memoria, horarios ocupados, etc.) no tienen que configurar todo desde cero: la inclusión es proactiva.

Otro patrón común son las listas de verificación con botones de "hecho" satisfactorios para cada paso. Las mini-aplicaciones a menudo generan una lista de tareas con una finalización de un solo toque. Incluso algo tan simple como ver una lista de tres elementos y tocar cada uno para marcarlo como completo puede convertir un trabajo abrumador en una serie de pasos alcanzables, como un juego. Esto se relaciona con la retroalimentación de progreso mencionada anteriormente y proporciona micro-recompensas inmediatas. Hemos visto en aplicaciones formativas de hábitos que celebrar pequeñas victorias (como una marca de verificación visual o un poco de confeti) puede reforzar la motivación: entregar retroalimentación rápida o puntos justo después de terminar una tarea ayuda a mantener el enfoque y el impulso. En otras palabras, las mini-aplicaciones de Macaron te dan victorias tempranas para mantenerte comprometido. Este enfoque aumenta las tasas de finalización para todos, no solo para personas neurodivergentes.

Es importante destacar que todas estas características de asistencia de microflujo son opcionales y personalizables. La accesibilidad se trata de ofrecer opciones útiles, no de imponer un "modo fácil" rígido a todos. Un usuario avanzado neurotípico podría desactivar las confirmaciones extra y las señales de progreso para mayor rapidez, mientras que otra persona depende en gran medida de ellas. Los cuadernillos de Macaron son inclusivos por defecto pero flexibles por diseño: puedes ajustar los soportes hacia arriba o hacia abajo para adaptarlos a tu propio estilo de trabajo.

Calificación y Ritmo de Lectura Adaptativa (Simplificación o Enriquecimiento Automático de Contenido)

No hay dos usuarios con la misma capacidad de lectura o el mismo conocimiento previo. Por eso, la IA de Macaron adapta la complejidad y el ritmo del contenido para satisfacer las necesidades de cada persona. Cada vez que Macaron presenta información (como instrucciones, explicaciones o contenido educativo), tienes el control sobre cuán simple o enriquecido debe ser el lenguaje. En la práctica, esto significa que una mini-app de recetas podría ofrecer una versión simplificada de los pasos de cocina ("Explícalo como si fuera un cocinero principiante") o una versión enriquecida ("Incluye la ciencia o la historia cultural del plato"). En segundo plano, la IA puede variar automáticamente el nivel de lectura de sus salidas para coincidir con tu preferencia. Si el sistema sabe que prefieres un lenguaje claro y directo, se ajustará a eso para las explicaciones. Por el contrario, si eres un experto que ama los detalles, utilizará términos más técnicos y profundos. Esta adaptación incluso puede ocurrir de manera proactiva: por ejemplo, si Macaron observa que a menudo haces preguntas de seguimiento para aclaraciones, podría empezar a dar respuestas iniciales ligeramente más simplificadas para ahorrarte la molestia.

Porcentajes aproximados de baja alfabetización en Europa (más oscuro = más alto). En muchos países de la UE, el 20% o más de los adultos tienen dificultades con la lectura y escritura básicas. La función "auto-simplificar" de Macaron ayuda a los usuarios con menor alfabetización presentando información en un lenguaje claro y fácil de procesar a demanda.

Aprovechamos las mismas capacidades de reescritura en lenguaje natural mencionadas en la Parte I para implementar un "Auto-Simplificar" en toda la aplicación. En cualquier mini-app (por ejemplo, un flujo educativo "Aprender sobre el Sistema Solar"), activar Auto-Simplificar hará que todo el contenido de texto se presente en una forma fácil de leer: oraciones cortas, vocabulario común y un tono en voz activa. Es como un tutor a demanda que ajusta el nivel de lectura para ti. Por otro lado, una opción de "Enriquecer Texto" puede añadir más profundidad o detalles avanzados para aquellos que buscan un desafío (útil en mini-apps de aprendizaje de idiomas o simplemente para satisfacer la curiosidad personal). Básicamente, estamos incorporando principios de diseño universal para el aprendizaje en el dominio de la IA personal, proporcionando múltiples representaciones de información y niveles de dificultad ajustables. Al hacerlo, Macaron apoya a usuarios con baja alfabetización o discapacidades cognitivas para completar tareas con éxito (ya que siempre pueden solicitar un lenguaje más simple). Y para aquellos que buscan matices, pueden intensificarlo.

El software tradicional no puede hacer esto fácilmente, pero una IA que realmente entiende el contenido puede transformarlo sobre la marcha. Imagina una miniaplicación de instrucciones médicas: un usuario con dislexia opta por una versión que dice: "Toma una píldora por la mañana y otra por la noche, con comida". Mientras tanto, otro usuario que está cómodo con el lenguaje médico recibe: "Ingerir un comprimido b.i.d. con comidas". Es la misma información, entregada de manera diferente. La clave es la elección. Y como Macaron recuerda las preferencias individuales, con el tiempo aprende cómo te gusta que se presente la información (por ejemplo, siempre dame el resumen simple primero; preguntaré si necesito más detalles).

Otro aspecto es el ritmo adaptativo en los flujos interactivos. Algunas personas leen rápido, otras despacio; algunas pueden necesitar más tiempo para pensar entre pasos. Las miniaplicaciones de Macaron pueden insertar pausas deliberadas o esperar tu señal antes de continuar. Por ejemplo, en un ejercicio de respiración guiada, el ritmo puede ajustarse ("inhala... exhala...") más rápido o más lento según la retroalimentación del usuario (o incluso datos de sensores en el futuro). En un cuestionario de aprendizaje, Macaron podría notar si estás tardando más en responder y ofrecer suavemente una pista o tiempo extra. Esta adaptabilidad hace que la experiencia se sienta de apoyo en lugar de apresurada (o, por el contrario, en lugar de aburridamente lenta). La personalización es el diferenciador aquí: dos usuarios podrían usar la misma plantilla y sentir que fue hecha a medida para su velocidad y estilo.

Localización y Andamiaje Bilingüe

Un asistente AI personal debe ser políglota si es realmente personal. La interfaz y el contenido de Macaron pueden ser localizados al instante. Si eres bilingüe o estás aprendiendo un nuevo idioma, puedes cambiar el idioma de salida del AI sin problemas, incluso a mitad de conversación o tarea. Por ejemplo, generalmente podrías conversar con Macaron en inglés, pero digamos que añades: "Explique-moi ça en français" ("Explícame eso en francés"). Macaron continuará la conversación en francés sin problemas. Todos los botones, etiquetas y respuestas en una mini-app pueden cambiar de idioma en consecuencia. Esto no solo es útil para usuarios internacionales, sino que también es ideal para estudiantes de idiomas que podrían querer un andamiaje bilingüe. Imagina una mini-app de cuestionarios de vocabulario en dos idiomas: Macaron puede presentar una palabra en español y luego proporcionar la explicación en inglés (o viceversa), ayudándote a hacer conexiones entre ambos. O una aplicación de recetas que enumera ingredientes tanto en inglés como, digamos, en italiano con nombres locales (berenjena / melanzana, cilantro / coriandro). Esto atiende a hogares multiculturales o a cualquiera que intente aprender un nuevo idioma mientras cocina la cena.

Una localización tan fluida es una ventaja para la accesibilidad porque permite a las personas usar el idioma con el que se sientan más cómodas en ese momento. Una persona con dislexia en su segundo idioma podría preferir cambiar a su primer idioma para tareas complejas. O un usuario podría involucrar a su familia cambiando las respuestas de la IA a un idioma que sus abuelos comprendan. Macaron también puede traducir al instante el contenido que proporciones: si recibes un texto o un correo electrónico en un idioma desconocido, la IA lo traducirá e incluso lo leerá en voz alta si es necesario. Esta función es un ejemplo directo de cómo la IA rompe barreras: el idioma no debería ser un obstáculo para la información o la utilidad. De hecho, los nuevos asistentes potenciados por GPT-4 ya están transformando la accesibilidad visual y textual para usuarios ciegos a través de descripciones ricas y traducciones, por lo que aplicamos el mismo principio para la accesibilidad lingüística y de lectura.

Incluso consideramos escenarios como el cambio de código (mezclando idiomas en una sola oración). Macaron está entrenado para manejar entradas multilingües con gracia, por lo que si intercalas otro idioma, no se confundirá ni te obligará a ceñirte a un solo idioma. En última instancia, el objetivo es hacer que Macaron sea cultural y lingüísticamente adaptable, como un asistente personal real que podría cambiar de idioma según sea necesario. Es parte de nuestra visión más amplia de la accesibilidad: no se trata solo de discapacidades, sino de satisfacer las diversas necesidades culturales y lingüísticas de las personas también.

En el lado del desarrollador, proporcionamos herramientas para garantizar que cualquier plantilla de miniaplicación contribuida por la comunidad sea traducible. Los propios modelos de IA de Macaron están ajustados en una variedad de idiomas para mantener la calidad en todos ellos. En resumen, ya sea que desees tu horario en español los martes, o estés usando Macaron para practicar mandarín con tarjetas de memoria bilingües, te tiene cubierto. Tu IA personal debería hablar tu idioma(s).

Diseño de Bajo Ancho de Banda y Prioridad Offline

La accesibilidad no solo se trata de habilidades humanas; también se trata de limitaciones ambientales como la mala conectividad a internet o dispositivos antiguos. Una IA verdaderamente personal debería servirte en cualquier momento, en cualquier lugar – incluso cuando estés en una red 2G o completamente desconectado en un avión. Macaron está diseñado con una mentalidad resiliente y prioridad offline para que las funciones principales permanezcan disponibles incluso con conectividad limitada o nula. Esto es crucial considerando que, a partir de 2024, aproximadamente un tercio de la población mundial (2.6 mil millones de personas) aún no tiene acceso a internet, y muchos más solo tienen conexiones intermitentes o lentas. Incluso en regiones desarrolladas, puedes encontrarte sin señal (piensa en áreas rurales, subterráneos o durante desastres naturales), y no deberías perder tu asistente de IA en esos momentos.

Almacenamiento en caché y degradación elegante: Macaron emplea un almacenamiento inteligente en caché para asegurar que tus datos importantes y rutinas se almacenen en el dispositivo siempre que sea posible. Las miniaplicaciones de uso frecuente y el contexto reciente de conversaciones se mantienen localmente (con la debida encriptación) para que, si te desconectas, Macaron aún pueda realizar muchas tareas. Por ejemplo, supongamos que a menudo usas una miniaplicación de ejercicios de respiración cada mañana; Macaron almacenará en caché los pasos necesarios y cualquier medio (como una animación o sonido relajante) con anticipación. Cuando la inicias sin conexión, funciona perfectamente. Si le pides a Macaron que "Añada un evento a mi calendario" mientras estás sin conexión, guardará esa solicitud en cola y confirmará localmente que está anotada; una vez que vuelvas a estar en línea, se sincronizará con tu calendario en la nube. Este tipo de degradación elegante asegura que la falta de internet resulte, como mucho, en un pequeño retraso, no en un fallo. Las funciones principales, como configurar alarmas locales, tomar notas o consultar tu lista de tareas almacenada, están disponibles sin conexión por defecto.

Para tareas específicas de IA que normalmente requieren la nube (como consultas complejas o generación de textos largos), Macaron está explorando las capacidades de modelos en el dispositivo. Los smartphones modernos pueden ejecutar modelos neuronales sorprendentemente potentes para ciertas tareas. En casos donde no se pueda acceder al modelo completo de lenguaje grande de Macaron, un modelo offline más pequeño podría manejar solicitudes básicas (por ejemplo, entender un comando de voz para reproducir una canción almacenada localmente). Puede que no sea tan inteligente como la versión en la nube, pero puede cubrir lo esencial hasta que regrese la conectividad.

La interfaz de usuario indica claramente cuando Macaron está en modo offline y qué funcionalidades podrían estar limitadas, para que nunca te quedes con dudas. Si pides algo que realmente no se puede hacer offline (como "buscar en la web las noticias de hoy"), Macaron te explicará amablemente que ha guardado tu consulta y la completará más tarde cuando sea posible. El objetivo del diseño es un comportamiento fail-soft: sin caídas repentinas ni callejones sin salida, siempre un reconocimiento y un camino alternativo. Macaron incluso incluye un paquete de conocimiento offline: una base de datos en caché localmente de hechos generales y preguntas frecuentes, para que pueda responder muchas preguntas comunes sin internet (muy parecido a cómo algunos asistentes de voz tienen un modo offline para comandos básicos).

Interfaz ligera y modos de respaldo: No todos tienen el último teléfono o datos ilimitados. Nos aseguramos de que la interfaz de Macaron pueda adaptarse a entornos de pocos recursos. Hay un Modo de Bajo Ancho de Banda que se puede activar (y se activa automáticamente si la aplicación detecta una conexión muy lenta). En este modo, Macaron cambia a una interfaz solo de texto o HTML básico con imágenes o videos mínimos. Cualquier contenido multimedia que la IA normalmente mostraría (como una imagen ilustrativa) se pospone o se reemplaza con un subtítulo descriptivo en lugar de descargar un archivo grande. Esto es similar a las versiones "Lite" de aplicaciones que han sido enormemente populares; por ejemplo, la aplicación ligera de Facebook para redes lentas alcanzó 200 millones de usuarios en dos años desde su lanzamiento, validando la necesidad de un diseño amigable con el ancho de banda. De manera similar, el modo ligero de Macaron mantiene la experiencia ágil en conexiones pobres al reducir activos pesados en datos y la frecuencia de llamadas a la red.

También hemos optimizado nuestra sincronización en segundo plano. Las actualizaciones y copias de seguridad de Macaron se realizan de manera oportunista en pequeños fragmentos, y pueden pausarse o reanudarse sin problemas. Si solo tienes conectividad por un breve periodo, la aplicación prioriza las sincronizaciones críticas (por ejemplo, enviar mensajes o correos electrónicos que compusiste sin conexión) y aplaza las no críticas (como respaldar una transcripción de conversación) para más tarde. Hacemos esto para ser respetuosos tanto con la disponibilidad de la red como con los costos de datos; en algunas regiones, los datos móviles son caros, y un AI personal no debería consumirlos innecesariamente. Los usuarios incluso pueden establecer preferencias como "solo sincronizar imágenes/videos en Wi-Fi", etc.

En cuanto a la compatibilidad con dispositivos, nuestro cliente web y aplicación básica están probados para funcionar en teléfonos inteligentes más antiguos con RAM limitada. El avatar 3D elegante o las animaciones pesadas son adornos opcionales; la funcionalidad principal es esencialmente una interfaz de mensajería mejorada, que no es muy exigente. Incluso ofrecemos una interfaz SMS para Macaron (para mercados o escenarios donde no sea factible usar una aplicación de smartphone), se pierden algunas funciones, pero aún puedes interactuar con tu AI mediante mensajes de texto simples para obtener respuestas o actualizar tu agenda.

En esencia, la inteligencia artificial personal no debería ser un lujo que requiera el hardware más nuevo en la red más rápida. La filosofía inclusiva de Macaron se extiende a la infraestructura técnica: ya sea que tu conexión sea lenta o rápida, o que tu dispositivo sea antiguo o nuevo, intenta adaptarse y seguir siendo útil. Nos inspiramos en ejemplos como el modo sin conexión de Google Maps, el selector de calidad de YouTube y las aplicaciones web progresivas que ofrecen características esenciales independientemente de la conectividad. Macaron sigue ese camino para ser confiable donde sea que la vida te lleve.

Sincronización y en cola transparentes: Cuando trabajas sin conexión o en modo de bajo ancho de banda, Macaron te mantiene informado sobre lo que sucederá una vez que vuelvas a estar en línea. Ofrecemos un panel de "Centro de Sincronización" donde puedes ver las acciones pendientes (por ejemplo, "2 mensajes por enviar, 1 nota por respaldar, 1 respuesta esperando para ser recuperada"). Esto brinda tranquilidad al saber que las cosas no se pierden en el limbo. También respeta la autonomía del usuario: tal vez escribiste algo sin conexión y luego decides cancelarlo antes de que se envíe; puedes hacerlo desde el Centro de Sincronización.

La privacidad también se considera aquí: todos los datos pendientes permanecen almacenados de manera segura en el dispositivo hasta que se sincronicen. Y si estás en una conexión medida y la aplicación tiene mucho que sincronizar (digamos que capturaste un montón de fotos para que Macaron las analice más tarde), te preguntará antes de subir archivos grandes. El usuario siempre puede optar por activar una sincronización manual ("Estoy en Wi-Fi ahora, sincroniza todo") o, por el contrario, pausar la sincronización para permanecer más tiempo sin conexión.

Desde el punto de vista de la accesibilidad, esta transparencia y control reducen la ansiedad. No hay nada peor que no saber si lo que "dijiste" a tu IA durante una zona muerta realmente se transmitió. Al mostrar claramente el estado (e incluso anunciarlo por voz si habilitas esa opción, por ejemplo, "Sin internet – Mantendré tus solicitudes y sincronizaré más tarde" y luego "Conexión restablecida – todas las tareas pendientes ahora están completas"), te mantenemos informado. Es similar a los clientes de correo electrónico que muestran una "Bandeja de salida" para el correo no enviado – Macaron extiende ese concepto a todas las interacciones para que siempre sepas dónde está tu información.

Este enfoque es especialmente útil para los usuarios con dificultades en la función ejecutiva (común en el TDAH, por ejemplo) – pueden confiar en Macaron para descargar tareas de su mente. Saber que esas tareas están en cola de manera segura (y no se olvidan) es crucial para la confianza. Nuestro objetivo es que te sientas seguro usando Macaron incluso sin conexión, sin preocuparte de tener que recordar repetirte más tarde. Si está en Macaron, no se perderá – esa es nuestra promesa.

Medición de Resultados de Accesibilidad (Más Allá del Cumplimiento)

Una cosa es crear un montón de características de accesibilidad, pero la verdadera pregunta es: ¿realmente están ayudando a los usuarios a lograr sus objetivos con menos fricción? Macaron se compromete a medir el éxito en términos de resultados de usuario, no solo marcando casillas de características. Tratamos la accesibilidad y la inclusión como prácticas continuas, impulsadas por comentarios y datos. Estas son algunas de las formas en que evaluamos qué tan bien está sirviendo Macaron a personas con necesidades diversas:

Métricas de Finalización de Tareas y Frustración: Primero, observamos qué tan confiablemente los usuarios pueden completar tareas clave, especialmente aquellos que aprovechan configuraciones asistivas. ¿Puede alguien que usa un lector de pantalla o modo solo por voz crear un recordatorio o programar un evento con la misma facilidad que otros? Medimos las tasas de éxito de tareas entre diferentes segmentos de usuarios, apuntando a la paridad (nuestro objetivo interno es >90% de tasa de éxito para tareas centrales en todos los ámbitos, lo que se alinea con los estándares de usabilidad para productos excelentes). Junto con las tasas de finalización crudas, monitoreamos indicadores de frustración. Con el consentimiento del usuario y salvaguardas de privacidad, Macaron puede detectar patrones como comandos repetidos o "clics de ira" – por ejemplo, si un usuario tiene que hacer clic en un botón cinco veces o emitir el mismo comando de voz repetidamente, eso señala un problema. La analítica UX moderna define estos como señales de frustración (como clics repetidos rápidamente cuando algo no responde). Si ciertos flujos tienen más signos de frustración para, por ejemplo, usuarios neurodivergentes, eso indica un área de mejora en nuestro diseño.

También recopilamos comentarios directos de los usuarios sobre la facilidad o dificultad. Después de una tarea importante (opcionalmente) Macaron podría hacer una pregunta rápida: 「¿Cómo fue esta experiencia? ¿Algún problema?」 – mantenido simple, o mediante una calificación con emoji. Esto alimenta un "índice de frustración" internamente. Si vemos, por ejemplo, que los usuarios en Modo Dislexia todavía informan problemas para leer algún texto, nos enfocamos en solucionar eso (tal vez la fuente o el espaciado necesiten ajustes). Combinamos estas respuestas cualitativas con señales pasivas de fricción (como esos clics furiosos o personas que invocan el menú de ayuda con frecuencia) para identificar puntos de dolor. Todos esos datos de telemetría son anonimizados y optativos, por supuesto. El objetivo es no esperar un correo de soporte, sino ver proactivamente dónde la gente podría estar atascándose o molestándose.

Rutinariamente realizamos pruebas de usabilidad con diversos grupos de usuarios (incluyendo personas con discapacidades) y traducimos sus comentarios en métricas medibles cuando es posible. Por ejemplo, si los usuarios ciegos dicen que un flujo de una mini-aplicación fue confuso, podríamos introducir una métrica para seguir cuántas veces los usuarios de lectores de pantalla se desvían o repiten pasos en ese flujo. Al tratar esas situaciones como datos cuantificables, podemos observar si las mejoras que hacemos realmente reducen la confusión.

Tiempo para Configurar y Recuperación de Errores: La integración y el manejo de errores son dos momentos que a menudo determinan la experiencia para los usuarios con discapacidades. Medimos el tiempo de configuración para los nuevos usuarios, específicamente cuán rápido alguien puede descubrir y habilitar las opciones de accesibilidad que necesita. Si a un usuario promedio le toma 5 minutos sentirse cómodo con Macaron, queremos que sea similar (si no más rápido) para un usuario con, por ejemplo, baja visión o dislexia. Si no es así, refinamos nuestro "asistente de accesibilidad" de integración o hacemos que ciertas indicaciones sean más proactivas. Idealmente, un usuario que necesita una adaptación particular (alto contraste, texto más grande, interacción por voz, etc.) puede lograrlo dentro de sus primeros minutos de uso. El proceso de integración de Macaron pregunta explícitamente si deseas configurar alguna configuración asistiva (con explicaciones claras), y monitoreamos cuántos nuevos usuarios utilizan eso y si logran habilitar lo que necesitan de inmediato.

La recuperación de errores es otra medida crítica. Todo el mundo comete errores o encuentra fallos, pero para los usuarios neurodiversos, un mensaje de error confuso puede ser un callejón sin salida. Medimos la tasa de recuperación de errores: cuando algo sale mal (por ejemplo, "Lo siento, no entendí eso" o "No se pudo guardar la nota"), con qué frecuencia los usuarios logran retomar el camino correcto (ya sea por su cuenta o con la ayuda guiada de Macaron) en lugar de rendirse. Apuntamos a una recuperación cercana al 100%, lo que significa que si ocurre un error, el usuario siempre es guiado hacia una solución o alternativa. Por ejemplo, si no se entendió un comando de voz, Macaron podría cambiar automáticamente a un modo más adecuado para la ortografía o sugerir un menú de opciones probables ("Lo siento, ¿querías establecer una alarma o un recordatorio?"). Al rastrear estos eventos, podemos ver si ciertos errores afectan desproporcionadamente a usuarios con configuraciones específicas (tal vez los usuarios que sólo utilizan la voz tienen más acciones fallidas, entonces sabemos que debemos mejorar nuestro reconocimiento de voz o las indicaciones de confirmación). Tratamos un error no como un callejón sin salida, sino como una bifurcación en el recorrido del usuario que necesita ser suavizada.

Otra métrica que observamos es el uso continuo de funciones de apoyo. Si las personas que activan, por ejemplo, el Modo de Enfoque o el Modo de Dislexia terminan abandonando la aplicación más rápido que otros, eso es un fallo de nuestra parte. Idealmente, proporcionar esas adaptaciones debería aumentar el compromiso y el éxito. Así que comparamos la retención y la finalización de tareas para los usuarios con ciertas funciones de accesibilidad activadas frente a desactivadas (en conjunto). Si habilitar una función se correlaciona con menor éxito, entonces algo está mal en cómo se implementa o presenta esa función. Esperamos lo contrario: que las funciones asistivas se correlacionen con un mayor éxito para aquellos que las necesitan, lo que nos indica que esas funciones están cumpliendo su función de eliminar barreras.

Resultados a Largo Plazo (Hábitos y Adherencia): Una de las promesas de la IA personal es ayudar a los usuarios a construir buenos hábitos y mantener rutinas, ya sea tomar medicamentos a tiempo, seguir un plan de estudio o practicar técnicas de reducción de estrés. Para los usuarios neurodivergentes, mantener rutinas puede ser un desafío adicional debido a las diferencias en la función ejecutiva. Consideramos que es una medida clave del impacto de Macaron ver si realmente ayuda a los usuarios a adherirse a sus rutinas elegidas a largo plazo.

Por ejemplo, si un usuario con TDAH configura una 「rutina matutina de 3 pasos」 usando el creador de rutinas de Macaron (con bloques de enfoque de 10 minutos y temporizadores suaves), nosotros rastreamos con qué frecuencia la completan cada día y cuántos días seguidos la mantienen. Por supuesto, la vida pasa y nadie es 100% constante, pero si descubrimos que la mayoría de los usuarios abandonan una rutina después de una semana, eso indica que tal vez la plantilla de rutina no era sostenible o que nuestros recordatorios necesitan ajustes. Por otro lado, si un porcentaje saludable de usuarios sigue haciendo su rutina (o una versión adaptada de ella) después de un mes, eso es un éxito: significa que Macaron apoyó efectivamente un cambio de comportamiento positivo.

También recopilamos informes subjetivos aquí cuando los usuarios eligen compartirlos. Por ejemplo, alguien podría decirnos: 「Normalmente nunca podría mantenerme ejercitando, pero con la ayuda de Macaron he hecho mi rutina de estiramientos matutinos 5 días seguidos.」 Esas anécdotas informan nuestras métricas cuantitativas. Con el tiempo, nos gustaría publicar estadísticas anonimizadas como 「Los usuarios con TDAH que usaron el libro de jugadas de rutinas vieron una mejora del X% en la adherencia a la rutina matutina después de 4 semanas」 – porque eso es una mejora concreta en la vida.

De manera similar, para los manuales orientados a la salud (como un rastreador de estado de ánimo o un recordatorio de medicación), medimos la adherencia y los resultados. ¿Los usuarios toman sus medicamentos a tiempo de manera más consistente? ¿Informan de una mejora en el estado de ánimo o la concentración después de usar la herramienta durante un tiempo? Tratamos estos datos con cuidado: cualquier seguimiento de este tipo es opcional y se presenta principalmente al usuario para su propio conocimiento (Macaron puede mostrarte tus rachas, tendencias, etc.). Pero en conjunto, analizamos patrones para ver qué funciona y qué no. Si añadir un toque de gamificación (como recompensas por rachas o compartir el progreso en redes sociales) mejora significativamente la adherencia de los usuarios neurodiversos, apostaremos por ello. Si no tiene un impacto significativo, nos enfocamos en otras áreas.

El mantra es resultados sobre apariencias. No es suficiente para nosotros decir "tenemos la Función de Accesibilidad X". Nos preguntamos, ¿ayudó la Función X a alguien a lograr algo tangible o sentirse menos frustrado? Al medir cosas como el éxito en las tareas, la reducción de errores, el tiempo ahorrado y la adherencia a rutinas, nos mantenemos responsables ante esa pregunta. Y dado que Macaron es una IA en su esencia, incluso usamos IA para ayudar a analizar comentarios y detectar tendencias en estas métricas, refinando continuamente la experiencia. El objetivo final es un asistente personal que no solo cumpla con los estándares de inclusión, sino que genuinamente cambie vidas a través de la inclusión, ayudando a cada usuario a ser más productivo, más independiente y mejor comprendido por un asistente que realmente se adapta a ellos.