Este artículo aborda el problema de la coordinación cero-disparo humano-IA. A diferencia de estudios previos centrados en mejorar la capacidad cooperativa de los ego-agentes en entornos específicos, este artículo busca abordar el problema de la generalización a entornos desconocidos considerando cambios ambientales impredecibles y diferencias en las habilidades de colaboración entre entornos. Extendemos el enfoque del Diseño de Entornos No Supervisados (UED) multiagente a la cooperación cero-disparo humano-IA, proponiendo una novedosa función de utilidad y una técnica de muestreo de colaboradores. Los resultados de la evaluación utilizando agentes proxy humanos y humanos reales en un entorno de IA sobrecalentada demuestran que el método propuesto supera a los modelos existentes y logra un alto rendimiento en la cooperación humano-IA incluso en entornos desconocidos.