Facilitación de Orientación Proactiva y Reactiva para la Toma de Decisiones en la Web: Una Sonda de Diseño con WebSeek
Facilitating Proactive and Reactive Guidance for Decision Making on the Web: A Design Probe with WebSeek
January 21, 2026
Autores: Yanwei Huang, Arpit Narechania
cs.AI
Resumen
Los agentes de IA web como ChatGPT Agent y GenSpark se utilizan cada vez más para tareas rutinarias basadas en la web, pero aún dependen de instrucciones de entrada basadas en texto, carecen de detección proactiva de la intención del usuario y no ofrecen soporte para el análisis interactivo de datos y la toma de decisiones. Presentamos WebSeek, una extensión de navegador de iniciativa mixta que permite a los usuarios descubrir y extraer información de páginas web para luego construir, transformar y refinar de manera flexible artefactos de datos tangibles—como tablas, listas y visualizaciones—todo dentro de un lienzo interactivo. Dentro de este entorno, los usuarios pueden realizar análisis—incluyendo transformaciones de datos como unir tablas o crear visualizaciones—mientras una IA integrada ofrece tanto orientación y automatización conscientes del contexto de forma proactiva, como responde reactivamente a las solicitudes explícitas del usuario. Un estudio de usuario exploratorio (N=15) que utiliza WebSeek como sonda revela las diversas estrategias de análisis de los participantes, subrayando su deseo de transparencia y control durante la colaboración humano-IA.
English
Web AI agents such as ChatGPT Agent and GenSpark are increasingly used for routine web-based tasks, yet they still rely on text-based input prompts, lack proactive detection of user intent, and offer no support for interactive data analysis and decision making. We present WebSeek, a mixed-initiative browser extension that enables users to discover and extract information from webpages to then flexibly build, transform, and refine tangible data artifacts-such as tables, lists, and visualizations-all within an interactive canvas. Within this environment, users can perform analysis-including data transformations such as joining tables or creating visualizations-while an in-built AI both proactively offers context-aware guidance and automation, and reactively responds to explicit user requests. An exploratory user study (N=15) with WebSeek as a probe reveals participants' diverse analysis strategies, underscoring their desire for transparency and control during human-AI collaboration.