🤖 Скоро ИИ заменит всех, в том числе и UX-исследователя

Обоснован ли этот страх или нет? Безусловно, за этим страхом есть свои аргументы. Мы все видим, как ИИ шустро осваивает многие творческие (и не очень творческие) профессии: от копирайтера и дизайнера до программиста и управляющего бизнесом.

– А что дальше? – спросите вы. – Кто следующий?

Лично мне очевидно одно – нам не избежать перемен, и хотим мы того или нет, но нам придётся жить в мире (во всех смыслах этого слова) с ИИ. А раз так, давайте научимся его грамотно использовать!

Не стоит ждать появления всеобщего ИИ, и вот уж тогда… но и полагаться на текущий ИИ на все сто процентов тоже не стоит. (А на сколько процентов норм? Спойлер: на 70% и то не везде).

Итак, какие роли можно доверить ИИ?

5 ролей ИИ в вашей команде: 1. Генератор идей (с кучей оговорок) 2. Классификатор (это он умеет хорошо) 3. Ассистент (со скрипом, но кое-где ничего даже) 4. Визуализатор (пока часто такое себе, но иногда может) 5. Критик (если научишь его грамотно)

И какие могут быть результаты? – спросите вы.

А вот кейсы порой впечатляют, хотя и не все (провалов наверняка тоже много, но о них не любят писать).

Так, например, персонализация UX для путешественников принесла Booking.com +15% конверсии и +4,3 млрд рублей в год.

Или вот, например, анализ 8-часовых интервью для выявления качественных данных занимает обычно около недели, но в LexisNexis сделали всё за пару дней с использованием ИИ и без потери качества.

А вот и пример, где ИИ наломал дров. Исследовали приложение для ментального здоровья. Респондентка сказала: "Я в порядке, просто иногда бывает грустно". ИИ классифицировал это как "minor concern".

Но исследователь заметил: – Она избегала зрительного контакта – Пауза в 7 секунд перед ответом – Слово "просто" – типичная минимизация проблемы

Дополнительные вопросы выявили клиническую депрессию. ИИ пропустил критически важные невербальные сигналы.

На каких же этапах исследования наиболее эффективно применять ИИ? Ответ: на всех, но важно знать, что можно поручать ИИ, а чего ему поручать не стоит или нужно его правильно контролировать (прямо по наглой рыжей морде, врёт ведь гад и не краснеет).

Кстати, о наболевшем, про некоторые проблемы использования ИИ: 1. ИИ сокращает тексты – проверяй полноту информации 2. ИИ любит повторять одно и то же разными словами – убирай повторы 3. ИИ сочиняет факты – требуй подтверждения фактов ссылками на реальные первоисточники и проверяй их 4. ИИ торопится дать ответ – проси задать все необходимые вопросы перед стартом работы 5. Когда ИИ выполняет большую задачу, возрастает вероятность ошибки – дели большие задачи на части и проверяй промежуточные результаты

Вообще этих «особенностей использования ИИ» гораздо больше, и я как-нибудь сделаю или отдельный пост, или даже вебинар на эту тему, но не будем отклоняться от темы. ИИ можно использовать на всех этапах исследования: от планирования и рекрутинга респондентов до анализа данных и презентации результатов.

Это не только увеличивает скорость и снижает затраты, но и создает возможности для проведения большего количества более глубоких и интересных исследований. А из этого следует, что компании будут искать UX-исследователей, которые хорошо знают все методы исследований и умеют их грамотно применять. (И это уже происходит, мы снова провели исследование вакансий на HH и скоро поделимся результатами, которые подтверждают эту мысль).

Скоро стартует наша UX-школа (уже в феврале), на которой мы не только научим вас всем базовым и дополнительным методам UX-исследований, но и натренируем вас правильно применять ИИ в работе UX-исследователя.

Кстати, сейчас вы можете изучить эту тему в виде отдельного модуля «Применение ИИ в UX-исследованиях», который есть в нашей UX-школе – https://docs.google.com/document/d/1xnZsZ4H-7Xc5SDe8_w_O4kZYkRFIDYs4XqiRLMUNo8A/edit?usp=sharing

#кейс #UXшкола