Optimización de la computación humana multitud con IUI adaptables para obtener escalabilidad y explicación - Martin, R. (2026)
Las interfaces de usuario inteligentes (IUI) representan un enfoque transformador para mejorar la computación colectiva y la computación humana, mediante la optimización en la distribución de tareas, el fortalecimiento de la colaboración entre humanos e inteligencia artificial (IA) y la garantía de la seguridad de los datos. Este estudio presenta un análisis basado en estudios de caso sobre una IUI adaptativa diseñada para mejorar la escalabilidad, el compromiso de los usuarios y la precisión en la resolución de problemas a gran escala mediante crowdsourcing. A través del examen de tres plataformas clave —Amazon Mechanical Turk (MTurk), Zooniverse (plataforma de ciencia ciudadana) y un análisis de análisis de imágenes médicas asistido por IA en el ámbito de la salud pública se evalúa el impacto de la asignación dinámica de tareas, la inteligencia artificial explicable (XAI) y la gamificación sobre la participación de los usuarios y el rendimiento en las tareas. Los resultados indican que las IUI adaptativas mejoran la precisión de las tareas de acuerdo con el nivel de habilidad del usuario, reducen el tiempo de ejecución a medida que los participantes adquieren experiencia y aumentan la retención de voluntarios gracias a los mecanismos de gamificación. Asimismo, la integración de XAI en el diagnóstico médico asistido por IA incrementa de manera significativa tanto los niveles de confianza como la precisión diagnóstica. Estos hallazgos evidencian la escalabilidad, adaptabilidad y eficacia de las IUI en el campo de la computación humana, y ofrecen un marco de referencia para futuros avances en la optimización de tareas y la explicabilidad de los sistemas inteligentes.//Intelligent User Interfaces (IUIs) represent a transformative paradigm for advancing crowdsourced and human computation by optimizing task distribution, strengthening human–AI collaboration, and ensuring data integrity. This study presents a case study–driven analysis of an adaptive IUI framework designed to enhance scalability, engagement, and accuracy in large-scale, crowd-based problem-solving. By examining three representative platforms—Amazon Mechanical Turk (MTurk), Zooniverse (a citizen science platform), and AI-assisted medical image anal ysis in public health—the research investigates the influence of dynamic task allocation, Explainable AI (XAI), and gamification on user participation and task performance. The findings demonstrate that adaptive IUIs improve task accuracy relative to user expertise, reduce completion time as experience increases, and strengthen volunteer retention through gamified elements. Moreover, integrating XAI into AI-assisted medical diagnostics substantially elevates both trust and diagnostic precision. Collectively, these outcomes underscore the scalability, adaptability, and efficacy of IUIs in human computation, offering a comprehensive framework for future advancements in task optimization and explainability.