Cerré el post anterior reconociendo una deuda: llevo tres textos apoyándome en una palabra que no he definido del todo. Evidencia.
Es la palabra que sostiene el resto. Si la dejo suelta, las tres capas se caen y todo lo que he escrito hasta aquí vuelve a ser exactamente lo que critico — una opinión con buena dicción. Así que este post va de eso: qué cuento como evidencia visible, qué no, y por qué mirar solo lo que se ve, en vez de opinar sobre lo que se intuye, es una fortaleza y no una limitación.
Una máquina que siempre encuentra el porqué
Hay algo de los modelos de lenguaje que conviene entender y que casi nunca se dice: no tienen ningún mecanismo para quedarse sin explicación.
Le enseñas cualquier página, señalas cualquier elemento, y te construirá una justificación razonable de por qué está mal. Y si le pides lo contrario, te construirá una igual de razonable de por qué está bien. Las dos suenan sensatas. Ninguna de las dos nace de haber mirado: nacen de haber aprendido a sonar como alguien que ha mirado.
Esto no es un defecto que se arregle con un modelo mejor. Es lo que hacen. El problema aparece cuando esa fluidez se presenta como diagnóstico, porque un sistema que siempre encuentra el porqué no te está diciendo nada sobre tu página — te está diciendo algo sobre sí mismo.
La única forma que conozco de ponerle freno no es pedirle al modelo que se contenga. Es restringir de qué le dejas hablar.
Qué se ve de verdad en una página
Cuando digo evidencia visible —lo observable en una pantalla, sin más— me refiero a dos cosas concretas.
La primera es la experiencia inicial: qué aparece al abrir la página, en qué orden aparece, qué compite con qué, qué se entiende sin hacer nada. La segunda es cómo está construida esa pantalla: la estructura, la jerarquía de encabezados, cuántas acciones hay y de qué tipo, qué texto es legible sin interacción, los atributos de accesibilidad, los contrastes, los elementos que tapan a otros.
Todo eso tiene una propiedad que me importa más que ninguna otra: otra persona puede abrir la misma página y comprobarlo. No hace falta creerme. Ese es el listón. Si una afirmación no se puede verificar abriendo la URL, no es evidencia — es interpretación, y entonces tiene que ir etiquetada como interpretación y con su nivel de confianza, que es justo de lo que iba el primer post de esta serie.
Con una captura de pantalla el listón no desaparece: cambia de forma. Hay pantallas que una URL no enseña —lo que hay detrás de un login, un panel, un carrito a medias— y ahí nadie puede abrir nada para contrastar. Lo que sí puede hacer es mirar la misma imagen y contar lo mismo que he contado yo. El criterio no se mueve: la afirmación tiene que poder comprobarse contra lo que se ve, no contra lo que yo diga.
Veintiséis imágenes sin alt: el caso fácil
En el primer post usé la página de Factorial — no es cliente ni me lo han encargado, es una web pública que me sirve de ejemplo — y salía una observación cómoda: veintiséis imágenes sin atributo alt.
Es cómoda porque las dos mitades son sólidas. La observación se puede contar: abres la página, las cuentas, están. Y la regla que la convierte en diagnóstico también es explícita, no es una opinión de escuela: es un criterio de accesibilidad de nivel A, escrito y público. Cuando el hecho es verificable y la regla es explícita, la cadena entera aguanta y se puede llegar hasta la decisión sin pedirle a nadie un acto de fe.
Casi nada de lo interesante en una página funciona así de limpio. Por eso vale la pena tener claro el caso fácil: es la vara con la que mides todos los demás.
Lo que no es evidencia
Hay tres cosas que se cuelan continuamente en los informes de IA disfrazadas de hallazgo.
La primera es la intención supuesta. En el post anterior cogí Calendly —tampoco es cliente ni me lo han encargado, otra web pública que uso de ejemplo— y ahí había tres formas de registrarse: Google, Microsoft y correo. Las tres las veo. Lo que no veo, en ningún sitio, es por qué están las tres. Si escribo “esto confunde al usuario”, ya he dejado de describir la página: estoy describiendo una cabeza que no he consultado. Puede que sea una decisión pensada y sostenida por datos que ellos tienen y yo no.
La segunda son los datos de negocio que no están en pantalla. No veo la conversión, ni el coste de adquisición, ni de dónde llega el tráfico, ni qué segmento entra por ahí. Un consejo que da por supuestos esos números es un consejo excelente para una empresa imaginaria.
La tercera es el manual. “Las buenas prácticas dicen que un hero debe tener una sola llamada a la acción.” Puede ser cierto de media y completamente falso en tu caso. Una regla general aplicada sin mirar no es evidencia: es un prejuicio con bibliografía.
Tampoco es evidencia el recuerdo
Y hay una cuarta, más difícil de detectar, que me parece la más interesante de todas.
Haz la prueba, tarda medio minuto: pregúntale a un modelo cualquiera por la página de inicio de una empresa conocida, sin darle la dirección. Te la describirá con detalle y con seguridad. Y hay bastantes posibilidades de que te esté describiendo una versión que ya no existe.
El modelo no está mintiendo. Está recordando. Su conocimiento del mundo se fijó en un momento concreto y las páginas siguieron cambiando después, sin avisarle. Lo grave no es el desfase — es que no viene marcado. El texto suena exactamente igual de seguro cuando describe lo que hay que cuando describe lo que había.
El recuerdo de una página no es evidencia de la página. Por eso todo lo que cuento aquí parte de una lectura hecha en un momento determinado, con su fecha encima. También la mía caduca: las páginas que he usado de ejemplo pueden haber cambiado desde que escribí sobre ellas, y eso hay que decirlo en vez de esperar que nadie lo note.
Por qué mirar poco es una ventaja
Puesto todo junto, el campo de visión que queda es estrecho. Veo una pantalla y cómo está hecha. No veo analítica, no veo a tus usuarios, no veo tu estrategia, no veo por qué tomasteis una decisión hace ocho meses. No sustituye a la investigación con usuarios ni a tus datos, y no promete que vayas a convertir más.
La evidencia visible es poca comparada con todo lo que se podría opinar. Ese es exactamente el punto. Cada cosa que dejo fuera del campo de visión es una cosa menos sobre la que se puede inventar. No gano cobertura: gano que lo que digo se pueda comprobar. Y para decidir —que era el problema del que arrancó todo esto— prefiero cinco afirmaciones que puedes verificar tú mismo a veinte que tengo que pedirte que te creas.
El método, en tres exigencias
Aquí se cierra la serie, así que la recojo entera. Separar las capas: no confundir lo que se ve con lo que significa ni con lo que harías. Admitir el límite: cuando la evidencia no llega, decirlo, en vez de rellenar el hueco con una recomendación de aspecto profesional. Y ser exigente con qué llamas evidencia: si no se puede comprobar contra lo que se ve, no lo es.
Son tres formas de mirar la misma disciplina, que es no decir más de lo que puedes sostener. No es una técnica de IA. Es lo que hace cualquier profesional decente cuando le enseñas algo y te responde “esto sí, esto habría que mirarlo, y sobre esto no me pronuncio todavía”.
Producir respuestas dejó de ser difícil hace tiempo. Lo difícil sigue siendo saber cuáles merecen convertirse en una decisión — y con qué te apoyas para decirlo.
Pruébalo con una URL tuya
Si has llegado hasta aquí, lo útil ahora no es que me creas: es que lo mires. Pon una URL tuya en UXMachine y fíjate menos en si acierta y más en si puedes rastrear cada afirmación hasta algo que se ve en la pantalla.
Y si en algún punto no puedes —si hay una frase que no sabrías comprobar—, dímelo. Ese es el sitio exacto donde esto se queda corto, y es la clase de cosa que solo se ve desde fuera.
