Stell dir vor: Du lädst ein 80-seitiges Interview-Transkript in dein KI Tool, stellst eine Frage zu den letzten 20 Seiten, und die KI antwortet mit einem freundlichen „Davon steht nichts im Dokument.“ Frustrierend? Absolut. Vermeidbar? Ja, wenn du verstehst, wie KI Tools für UX Research wirklich funktionieren.

In diesem Artikel erfährst du, wie ChatGPT, Claude und Gemini mit großen UX-Dokumenten umgehen, wo die versteckten Fallstricke liegen und wie du das Maximum aus deinen Analysen herausholst. Als UX-Beraterin arbeite ich seit über 25 Jahren mit qualitativen Forschungsmethoden und teste KI Tools intensiv im Alltag. Die Unterschiede, die ich dabei entdeckt habe, sind größer als erwartet.

📌 Das Wichtigste in Kürze:

• ChatGPT zerlegt große Dokumente automatisch in Häppchen (Chunking), was übergreifende Muster verbergen kann

• Claude verarbeitet mittlere Dokumente (bis ca. 150.000 Wörter) oft vollständig und wechselt erst bei Überlauf ins Chunking

• Gemini hat das größte Context Window (bis 2 Mio. Tokens) und kann ganze Research-Archive auf einmal verarbeiten

• Das Context Window bestimmt, wie viel Text eine KI gleichzeitig „sehen“ kann

• Teste deine Tools gezielt: Frage nach Inhalten aus verschiedenen Dokumentteilen, um Lücken zu entdecken

• Die Wahl des richtigen Tools kann über die Qualität deiner UX-Insights entscheiden

Was ist ein Context Window und warum sollte es dich interessieren?

Das Context Window ist die „Aufmerksamkeitsspanne“ einer KI. Es definiert, wie viel Text das System gleichzeitig verarbeiten kann. Alles, was darüber hinausgeht, muss entweder ignoriert oder auf andere Weise verarbeitet werden.

Für UX Research ist das entscheidend: Wenn dein Interview-Transkript größer ist als das Context Window, kann die KI nicht alle Zusammenhänge erkennen. Stell dir vor, jemand liest dein 100-seitiges Research-Dokument, vergisst aber nach jeder Seite die vorherigen. Genau das passiert, wenn KI Tools UX Research Dokumente nur teilweise erfassen.

Stand Januar 2025: ChatGPT bietet 128.000 Tokens, Claude zwischen 200.000 und 1 Million Tokens, Gemini bis zu 2 Millionen Tokens. Ein Token entspricht ungefähr 0,75 Wörtern im Deutschen.

Wie gehen ChatGPT, Claude und Gemini mit großen Dokumenten um?

Die drei großen KI-Anbieter haben fundamental unterschiedliche Strategien entwickelt, um mit dem Context Window-Problem umzugehen. Diese Unterschiede haben direkte Auswirkungen auf die Qualität deiner UX-Analysen.

ChatGPT: Der Chunking-Ansatz

ChatGPT setzt auf Retrieval Augmented Generation (RAG). Das System zerlegt große Dokumente automatisch in kleinere Abschnitte, speichert diese in einem Suchindex und ruft bei Fragen nur die vermeintlich relevanten Teile ab.

Das Problem in der Praxis: Bei einem 60-seitigen Usability-Test-Protokoll fragte ich nach wiederkehrenden Frustrationsmustern. ChatGPT lieferte Beispiele aus den ersten 20 Seiten, übersah aber ein zentrales Muster, das sich erst durch Kommentare auf Seite 45 und 52 erschloss. Die Chunks waren schlicht nicht „nah genug“ beieinander, um als zusammengehörig erkannt zu werden.

Wann ChatGPT gut funktioniert: Bei spezifischen Einzelfragen („Was sagte Teilnehmer 3 zur Navigation?“) liefert das System zuverlässige Ergebnisse. Die Suche findet den relevanten Abschnitt meist problemlos.

Claude: Der Hybrid-Ansatz

Claude verfolgt eine andere Strategie: Solange ein Dokument ins Context Window passt, wird es vollständig und zusammenhängend verarbeitet. Erst wenn die Grenze überschritten wird, schaltet das System automatisch auf RAG um.

Der Vorteil: Bei mittleren bis großen Interview-Transkripten (bis etwa 150.000 Wörter) hast du eine gute Chance auf vollständige Verarbeitung. In meiner Arbeit als UX-Beraterin nutze ich Claude deshalb bevorzugt für Analysen, bei denen übergreifende Themen und subtile Muster wichtig sind.

Gut zu wissen: Es macht technisch keinen Unterschied, ob du Text per Copy & Paste einfügst oder als Datei hochlädst. Beides wird identisch verarbeitet, solange es ins Context Window passt.

Gemini: Der Brute-Force-Ansatz

Google geht mit Gemini einen radikal anderen Weg: Anstatt clever zu zerlegen, wurde einfach ein riesiges Context Window gebaut. Bis zu 2 Millionen Tokens, das entspricht etwa 1.500 Seiten Text.

Für UX Research bedeutet das: Du kannst theoretisch mehrere Interview-Transkripte, Usability-Protokolle und Hintergrunddokumente gleichzeitig hochladen. Gemini behält alles im Blick.

Der Haken: Dieser Ansatz ist ressourcenintensiv und entsprechend teuer. Für regelmäßige Analysen großer Datenmengen solltest du die Kosten im Blick behalten.

KI Tools UX Research: Der direkte Vergleich

Woran erkennst du, dass dein KI Tool nicht alles gelesen hat?

Es gibt typische Warnsignale, die darauf hindeuten, dass dein KI Tool UX Research Dokumente nur teilweise erfasst hat:

Antworten beziehen sich nur auf den Anfang: Wenn alle Beispiele und Zitate aus den ersten Seiten stammen, hat die KI vermutlich nicht das ganze Dokument im Blick.

Übergreifende Muster fehlen: Bei Fragen nach wiederkehrenden Themen liefert die KI nur isolierte Einzelbeispiele statt Verbindungen.

Die KI wirkt „überrascht“: Bei gezielten Nachfragen zu späteren Dokumentteilen reagiert das System, als würde es den Inhalt zum ersten Mal sehen.

Widersprüchliche Aussagen: Die KI macht Aussagen, die im Widerspruch zu anderen Dokumentteilen stehen, weil sie diese nicht gleichzeitig sieht.

Mein Tipp: Stelle bei wichtigen Analysen immer Kontrollfragen zu verschiedenen Dokumentteilen. Frage nach Verbindungen zwischen Anfang und Ende. Bei vollständiger Verarbeitung sollte die KI diese Zusammenhänge erkennen können.

So holst du das Maximum aus deinen KI Tools für UX Research

Tipps für ChatGPT

Formuliere deine Prompts spezifisch und weise explizit darauf hin, dass das gesamte Dokument berücksichtigt werden soll. Bei komplexen Analysen kann es helfen, das Dokument in thematische Abschnitte aufzuteilen und diese nacheinander zu analysieren. Alternativ kannst du den gesamten Text direkt ins Chat-Fenster kopieren, dann wird alles verarbeitet.

Tipps für Claude

Nutze die Stärke des großen Context Windows für Analysen, bei denen übergreifende Themen wichtig sind. Bei sehr großen Dateien hilft es, explizit nach verschiedenen Dokumentteilen zu fragen, um sicherzugehen, dass auch der RAG-Modus alle relevanten Informationen findet.

Tipps für Gemini

Nutze die Power für wirklich große Datenmengen, etwa wenn du mehrere Interviews oder ein ganzes Research-Projekt gleichzeitig analysieren willst. Bei wiederholten Anfragen an dieselben Dokumente lohnt sich Context Caching, um Kosten zu sparen.

Welches KI Tool eignet sich für welche UX Research Aufgabe?

Kurze bis mittlere Interviews (bis 30 Seiten): Alle drei Systeme funktionieren zuverlässig. Wähle nach persönlicher Präferenz oder vorhandenem Abo.

Große einzelne Interviews (50+ Seiten): Claude oder Gemini bevorzugen. ChatGPT wird hier chunken müssen, was bei Musteranalysen zu Lücken führen kann.

Mehrere Dokumente gleichzeitig: Gemini ist hier am stärksten. Claude kann es bei mittleren Gesamtgrößen noch schaffen. ChatGPT erreicht schnell Grenzen.

Spezifische Einzelfragen: ChatGPT funktioniert hier ausgezeichnet, da die Chunk-Suche genau den relevanten Abschnitt findet.

Code-Reviews und Prototyp-Analysen: Gemini glänzt mit seiner Fähigkeit, bis zu 30.000 Zeilen Code gleichzeitig zu verstehen.

Häufige Fragen zu KI Tools für UX Research

Macht es einen Unterschied, ob ich Text kopiere oder als Datei hochlade?

Bei Claude nicht, beide Methoden werden identisch verarbeitet. Bei ChatGPT kann das direkte Einfügen in das Chat-Fenster vorteilhaft sein, weil dann kein Chunking stattfindet. Bei Gemini spielt es ebenfalls keine Rolle.

Kann ich sehen, ob mein Dokument vollständig verarbeitet wurde?

Die Systeme zeigen das leider nicht direkt an. Du kannst es testen, indem du gezielt Fragen zu verschiedenen Dokumentteilen stellst. Wenn die KI konsistent Zusammenhänge zwischen Anfang und Ende erkennt, wurde das Dokument wahrscheinlich vollständig erfasst.

Welches Tool ist am besten für vertrauliche UX-Research-Daten?

Alle drei Anbieter haben Enterprise-Optionen mit erweiterten Datenschutzfunktionen. Prüfe die jeweiligen Datenschutzrichtlinien und kläre mit deinem Unternehmen, welche Plattformen freigegeben sind. Die technischen Unterschiede bei der Dokumentenverarbeitung bleiben in den Enterprise-Versionen gleich.

Werden KI Tools für UX Research in Zukunft besser mit großen Dokumenten umgehen?

Der Trend geht eindeutig zu größeren Context Windows. Claude erweitert gerade auf 1 Million Tokens, Gemini experimentiert mit noch größeren Fenstern. RAG wird dadurch nicht überflüssig, aber seltener nötig. Für UX-Teams bedeutet das: weniger technisches Verständnis nötig, mehr Fokus auf intelligente Fragestellung.

Fazit: Kenne dein Tool, optimiere deine Ergebnisse

Die drei großen KI Tools für UX Research haben fundamental unterschiedliche Ansätze im Umgang mit großen Dokumenten. ChatGPT setzt auf Chunking und eignet sich besonders für spezifische Einzelfragen. Claude nutzt einen Hybrid-Ansatz und verarbeitet mittlere Dokumente oft vollständig. Gemini bietet das größte Context Window und eignet sich für sehr große Datenmengen.

Die Wahl des richtigen Tools kann über die Qualität deiner UX-Insights entscheiden. Wenn wichtige Muster in der „Chunking-Lücke“ verschwinden, machst du möglicherweise unvollständige Empfehlungen.

Meine Empfehlung: Teste deine typischen UX-Dokumente mit verschiedenen Systemen. Stelle identische Fragen und vergleiche die Qualität der Antworten. Das Investment in das richtige Tool zahlt sich schnell aus.

Du willst mehr über effektive KI-Workflows für UX Research erfahren? Lass uns sprechen. Ich zeige dir, wie du deine Research-Prozesse mit den richtigen Tools und Techniken auf das nächste Level hebst.

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