Elérhetőbbé teszi az AI a UX-kutatást – vagy csak olcsó illúziót kínál?

Az AI rohamos fejlődése a UX-kutatás területét is átalakítja. De vajon tényleg demokratizálja a kutatást vagy csak gyors, olcsó illúziót kínál?

Az AI demokratizálja a kutatást, de nem váltja ki az embert. Ez egy olyan együttműködés, ami csak egy ember keze alatt lehet termékeny. (DALL-E generálta kép)

TL;DR (Ha nincs időd olvasni)

Az AI demokratizálja a UX-kutatást, de nem váltja ki az embert. A jó kérdés nem az, hogy „kiváltja-e az AI a kutatókat”, hanem az, hogy hogyan dolgozhatnak együtt egy okosabb, hatékonyabb UX-kutatási ökoszisztémában.

Miért jó dolog a kutatás demokratizálása?

Mert így nemcsak a kutatók, hanem más csapattagok is hozzáférhetnek a felhasználói insightokhoz, ami hozzásegít az empatikusabb döntésekhez.

Milyen kockázatai vannak az AI-kutatásnak?

Az AI-modellek gyakran statisztikai átlagokra építenek, így torzíthatják az eredményeket, különösen speciális célcsoportok esetén.

Kiválthatja az AI a kutatókat?

Nem. Az AI a rutinfeladatokban segít, de az emberi empátia, a kontextusérzékenység és a stratégiai gondolkodás pótolhatatlan.

Mik azok a szintetikus perszónák?

Olyan AI-modellek, amelyek egy adott célcsoportra vannak betanítva, és így gyors, de nem feltétlenül mély visszajelzéseket adnak.

Az AI megváltoztatja a kutatás világát

Az AI rohamos fejlődése a felhasználói élmény kutatás területét is átalakítja. Egyre több eszköz képes alapvető UX-visszajelzéseket adni, prototípusokat elemezni, vagy akár szintetikus „felhasználói teszteket” futtatni. Ez felvet egy izgalmas kérdést: vajon az AI elérhetővé teszi a UX-kutatást szélesebb körben?

Miért vált most elérhetőbbé a kutatás?

Korábban sok vállalkozás számára a UX-kutatás, használhatósági tesztek túl drágák vagy időigényesek voltak. Az AI azonban olcsón és gyorsan képes alapvető visszajelzéseket adni egy új weboldalról, egy űrlapról vagy egy alkalmazásról. Így azok a csapatok is kaphatnak iránymutatást, akiknek eddig nem volt lehetőségük UX-kutatásra.

„Ahogy a Figma demokratizálta a designt… az AI-eszközök demokratizálják a kutatást.” (Shrey Khokhra, Userology)

Mi a kockázata az AI-kutatásnak?

A UX-kutatás kihagyása és teljes mértékben AI-val való helyettesítése egyszerre lehetőség és kockázat is.

Mi a kockázata az AI-kutatásnak?

A UX-kutatás kihagyása és teljes mértékben AI-val való helyettesítése egyszerre lehetőség és kockázat is.

Az AI által adott visszajelzések gyakran sablonosak: statisztikai átlagokra épülnek, és nem tükrözik a valódi emberek valódi érzéseit. A különlegesebb célcsoportokat (például szakmai, élethelyzet- vagy kultúrafüggő felhasználókat) az AI-modellek ma még nem tudják jól reprezentálni, hiszen nem így lettek tanítva.

Amit az AI ad, az inkább gyors, de csak hozzávetőleges visszajelzés – nem mély megértés. Ezért érdemes mindig mérlegelni: mekkora döntést alapozunk ezekre az adatokra, és mekkora az ebből fakadó üzleti kockázat.
Minél nagyobb a döntés hatása, annál inkább indokolt a valódi felhasználói kutatás.

Köztes megoldások: szintetikus perszónák

Léteznek köztes megoldások is: például adatalapú, szintetikus perszónák kialakítása – olyan AI-modellek, amelyeket kifejezetten egy adott célcsoportra tanítanak fel. Ezekkel gyakrabban, gyorsabban juthatunk visszajelzésekhez, de létrehozásuk munkát igényel, ezért akkor éri meg, ha rendszeresen használjuk őket.

A szintetikus perszónák esetében további kockázat, hogy „tudásuk” egyrészt a nyelvi modell általános tanítóadataira, másrészt a célzott, speciális adatkészletre épül. Nehéz megállapítani, hogy egy adott válasz mennyire támaszkodik az egyikre vagy a másikra — ez pedig befolyásolhatja az eredmények pontosságát.

A kutatás „demokratizálása” a szervezeten belül

A UX-kutatás nemcsak abban az értelemben válik hozzáférhetőbbé, hogy több cég tudja alkalmazni, hanem abban is, hogy a nagyobb szervezeteken belül más részlegek – termékfejlesztők, marketingesek, ügyfélszolgálat – is könnyebben tudnak maguk is kutatásokat végezni, illetve könnyebben férhetnek hozzá a kutatási eredményekhez.

„A kutatás demokratizálása azt jelenti, hogy lehetővé tesszük, hogy az egész szervezetben bárki felelősen végezhessen kutatásokat, fogyaszthasson felhasználói insightokat és ezek alapján cselekedjen.” (UX Army blog, 2024)

Ennek folyományaként a szervezeten belül ügyfélértés, az ügyfelek iránti empátia könnyebben kialakul.

„Minél közelebb vannak az emberek a felhasználóhoz, annál erősebb az empátia irányukban.” (LogRocket blog, 2023)

A kutatók szerepe nem tűnik el – csak átalakul

A UX-kutatók szerepe így nem tűnik el – csak átalakul. A munka valódi értéke nem a kérdőívek vagy tesztforgatókönyvek előállításában rejlik, hanem a gondolkodásban, az összefüggések felismerésében, az emberi viselkedés értelmezésében.

A mesterséges intelligencia segít a rutinfeladatokban, de az empátia, a stratégiai gondolkodás és a kontextus megértése továbbra is emberi feladat marad. A kutatók szerepe nő abban, hogy az előállított insightok valóban beépüljenek a döntésekbe, és azáltal, hogy a szervezeten belül a kutatási eredményekhez bárki vagy legalábbis sokan hozzáférnek, támogatni kell a szervezetet abban, hogy miként dolgozzák fel, értelmezzék és építsék be a napi működésbe ezeket.

A kutató szerepe így megnő abban, hogy a cégen belül az ügyfélközpontú kultúra meghonosodjon, erősödjön. Az AI ezáltal új lehetőségeket nyit meg.