ChatGPT und AI-Dienste in User Research einsetzen

Der Bereich der künstlichen Intelligenz hat sich in den letzten Monaten, Wochen und sogar Tagen mit Lichtgeschwindigkeit weiterentwickelt. In den kommenden Monaten und Jahren werden wir uns unweigerlich auf diese Veränderungen einstellen müssen, die sich auf die Art und Weise auswirken werden, wie wir denken, suchen, produzieren, uns ausdrücken und natürlich auch arbeiten.

Als User Researcher sind wir da keine Ausnahme. Die jüngste Entwicklung scheint das Potenzial zu haben, die meisten unserer Routinearbeiten in naher Zukunft zu beeinflussen, von der Planung von Research Projekten, der Durchführung von Desk Research, der Vorbereitung und Durchführung von Interviews, Fokusgruppen, Usability-Tests und Workshops, der Analyse von Daten, der Erstellung von Berichten, der Nachverfolgung von Erkenntnissen und der Zusammenarbeit mit dem Management, um unsere Ergebnisse zu teilen, um nur einige zu nennen. Warum also nicht proaktiv sein und es jetzt ausprobieren?

In diesem Artikel möchte ich vorstellen, wie wir als User Researcher:innen diese Fortschritte in der KI - insbesondere ChatGPT - nutzen können und was dies für die Zukunft unserer Arbeit bedeutet. Ich freue mich darauf, meine Gedanken mit euch zu teilen und hoffe, dass wir ein unterhaltsames und informatives Gespräch über die spannenden Veränderungen in der Welt führen können.

ChatGPT als Marmor von Michelangelo

Bevor wir ins Detail gehen, lassen Sie uns einen kurzen Blick darauf werfen, was ChatGPT tut. Vereinfacht gesagt, generiert die so genannte generative KI die wahrscheinlichste Wortfolge, die auf die Eingabe folgen würde. Sie wurde mit einer riesigen Anzahl von Wortfolgen trainiert und "weiß aus Erfahrung" sehr gut, welches Wort auf ein anderes folgen würde. So gut, dass es uns manchmal vorkommt, als hätte sie eine natürliche Intelligenz.

Das macht ChatGPT einigermaßen zuverlässig, wenn es um gesicherte, allgemeinverständliche Fakten geht, aber auch vorhersehbar. Wenn Sie eine allgemeine Frage wie "Erzählen Sie mir von XX" oder "Schreiben Sie einen LinkedIn-Beitrag über YY" stellen, wird die KI höchstwahrscheinlich eine klassische oder sogar klischeehafte Antwort geben. Um aussagekräftige und wertvolle Antworten zu erhalten, ist es wichtig, den Kontext so einzugrenzen, dass die gewünschte Antwort die wahrscheinlichste Antwort für die KI ist, indem Sie eine klare Anweisung (eine Aufforderung) mit genügend Informationen geben.

ChatGPT soll also nicht als eine neue Suchmaschine oder einen zufälligen Textgenerator betrachtet werden. Es ist eher wie ein Stück Marmor, das in die gewünschte Form gebracht werden muss - so wie Michelangelo einen Marmorblock bearbeitete, um ein Meisterwerk zu schaffen, müssen die richtigen Fragen gestellen werden, um die Antworten zu erhalten, die von ChatGPT erwarten werden. Um das Beste aus dieser Technologie herauszuholen, müssen wir genau wissen, was wir erreichen wollen und in der Lage sein, unsere Anforderungen klar zu formulieren.

In diesem Sinne möchte ich einige praktische Möglichkeiten vorstellen, wie ChatGPT beim User Research einsetzen werden kann.

Research planen

Tools: Generative KI wie ChatGPT und (new) Bing

Geben Sie dem AI Ihrer Wahl eine detaillierte Beschreibung Ihrer Situation. Eine kurze Beschreibung der Projektidee, der Projektphase, der Budgetsituation und der zu prüfenden Hypothese sind beispielsweise ein guter Ausgangspunkt. Sie können einige Methoden vorschlagen, die Ihren Anforderungen entsprechen. Chatten Sie mit ihnen, um die Idee aufzufrischen. (Bild links)

Wenn Sie einen Überblick über die Vorschläge benötigen, können Sie die Informationen sogar in Tabellenform zusammenfassen. (Bild rechts)

ChatGPT kann sich auch wie eine Person verhalten. Sagen Sie ChatGPT, dass es sich z.B. wie ein konservativer, weniger technikaffiner Manager verhalten sollen. Bitten Sie dann um Feedback zu Ihrem Projektvorschlag, um sich auf mögliche Widerstände der Geschäftsleitung vorzubereiten.

 

Desktop-Research

Tools: KI-gestützte Suchmaschinen wie (new) Bing, You.com, Lexii.ai, Perplexity

• Diese Tools können Ihnen einen guten Überblick über ein Thema mit Referenzlinks verschaffen.
• Wenn Sie nach akademischen Arbeiten suchen, ist Scispace eine große Hilfe, da Sie mit KI chatten können, die sich wie Arbeiten verhalten - fragen Sie sie einfach nach einer Zusammenfassung der Arbeit, ihrer praktischen Bedeutung, der Forschungslücke, die sie füllt...
• Syntheticusers (noch nicht verfügbar) wirbt dafür, dass ihre KI Nutzersegmente simuliert, damit wir die Erwünschtheit von Produktideen überprüfen können. Nachhaltigkeit und Benutzerfreundlichkeit sollten folgen. Je nach Qualität könnte dieses Tool tatsächlich eine frühe User Research zur Konzeptvalidierung überflüssig machen.

Interviewskript / Umfragefragen erstellen

Tools: Generative KI wie ChatGPT und easy-peasy.ai

• Geben Sie dem KI-Tool eine gute Anweisung mit genügend Informationen - z. B. warum Sie diese Research durchführen, was Sie herausfinden wollen, Informationen über Zielgruppen. Dann verbessern Sie die Aufforderung, indem Sie mit dem Dienst chatten.
• Für den Fall, dass Sie viele Hintergrundinformationen haben, verfügt easy-peasy.ai über einen benutzerdefinierten Textgenerator, in den Sie Aufforderung und Hintergrundinformationen separat eingeben können.

Analyse des Interviews

Tools: Automatische Transkriptionsdienste + benutzerdefinierter Textgenerator wie easy-peasy.ai

• Generieren Sie die Transkription eines Interviews mit Ihrem bevorzugten Transkriptionsdienst, geben Sie Ihrem Generator das Transkript und Ihre Anforderungen an die Analyse (z.B. welche Methode er verwenden soll, Ihre Hypothese, gewünschte Form der Ergebnisse...). Bringen Sie das Ergebnis mittels Chat auf Vordermann.
• Es kann zum Beispiel (natürlich) einfach das Interview zusammenfassen, Ihre Forschungsfrage beantworten, 3 wichtige Erkenntnisse aufzeigen oder sogar ein Analyseschema erstellen, wenn Sie sich nicht sicher sind, wie Sie vorgehen sollen.
• Auch hier macht es Ihnen easy-peasy.ai leicht, denn Sie können die Eingabeaufforderung und Hintergrundinformationen separat eingeben.

Bericht schreiben

Tools: Generative KI wie ChatGPT

Dies ist wahrscheinlich die "klassischste" Anwendung von generativer KI. Geben Sie der KI Stichpunkte zu Ihren Erkenntnissen, nennen Sie die Zielgruppe und die praktischen Aspekte wie Länge und Format, um einen Entwurf Ihres Berichts zu erhalten.

Auch hier können Sie ChatGPT dazu bringen, sich wie eine Person mit bestimmten Eigenschaften zu verhalten - zum Beispiel wie Ihr kritischer und detailorientierter Kollege. Lassen Sie sie einen möglichen Fehler in Ihrem Text oder eine Lücke in Ihrer Logik suchen.

Insight management

Tools: KI, die sich wie ein Dokument verhält, wie Filechat.io und humata.ai

Die Idee ist sehr einfach: Sie füttern die KI mit all Ihren Research Ergebnissen (Berichte, Customer Journeys, Persona...) und sagen ihr, sie solle sich wie eine Persona verhalten und fragen, was sie über Ihre neue Produktidee denkt. In der Realität ist das vielleicht noch nicht so einfach, da wir mit diesen Tools immer nur mit einer Datei gleichzeitig sprechen können. Außerdem benötigen KIs möglicherweise eine Menge Berichte, um richtig trainiert zu werden.

Aber diesen Aspekt finde ich persönlich am spannendsten! Bisher brauchte man, um einen Überblick über die Research Ergebnisse zu behalten, ein Research Repository, was eine Menge manueller Aufgaben erfordert. Alle alten Berichte an einen Ort zu übertragen, eine Taxonomie einzurichten, alle Ergebnisse entsprechend zu kennzeichnen und andere dazu anzuhalten, sich bei der Erstellung eines neuen Berichts daran zu halten, um nur einige zu nennen. Für all diese Aufgaben hatten wir einfach keine Zeit, und in den meisten Fällen konnte ein Research Repository nicht gedeihen. Aber mit generativer KI, die in der Lage zu sein scheint, organische Beziehungen zwischen Informationen zu "verstehen", könnten wir uns all diese manuellen Aufgaben ersparen und endlich eine einzige Quelle der Wahrheit genießen!

 

Achtung!

Bitte beachten Sie, dass sich die Situation von Tag zu Tag ändert, so dass die Dienste möglicherweise nicht mehr verfügbar oder nicht geeignet sind, wenn Sie sie ausprobieren. Achten Sie auch immer auf den Datenschutz. Prüfen Sie zweimal, ob Ihre Daten an die KI weitergegeben werden können, und stellen Sie sicher, dass Sie ein NDA abschließen, wenn Sie Dienste kaufen.

Was wir noch gut können

Als Researcher in einer UX-Researchagentur ist es sowohl aufregend als auch beängstigend zu sehen, wie viel von unserer Arbeit durch KI erledigt werden kann. Ich denke aber, dass es immer noch einige Bereiche für menschliche Arbeit gibt.

Die Durchführung von Interviews, insbesondere die Feinabstimmung des Vorgehens auf der Grundlage der Echtzeitreaktionen der Teilnehmer, wäre ein Beispiel dafür. Plan und Skript können mit Hilfe von KI generiert werden, dennoch müssen explorative Interviews von Menschen durchgeführt werden, was ChatGPT noch nicht kann. Ich habe versucht, es dazu zu bringen, ein Interview mit mir zu führen, ohne Erfolg (es generierte ein Interview-Skript mit "ich" und "du"). KIs, die zur Stimmungsanalyse fähig sind, gibt es schon lange, also ist es wahrscheinlich nur eine Frage der Zeit, bis halb-automatisierte Interview-Bots gebaut werden. Dennoch denke und hoffe ich, dass die frühe User Research Momente des Glücks braucht, die nicht durch einen probabilistischen Ansatz abgedeckt werden können.

Weitere Beispiele wären Tests von medizinischen Geräten und Beobachtungen vor Ort. In Anbetracht der Tatsache, dass KI (bis dato) immer noch nicht in der Lage ist, einen Baggerfahrer acht Stunden am Tag zu beobachten oder einen Autoinjektor so zu bedienen, als wäre sie eine Pflegekraft für einen Diabetiker, wird es immer noch Bedarf an Tests mit echten Menschen als Beobachter und/oder Prüfer geben. Die Durchführung von summativen Tests, bei denen wir uns bereits wie eine Maschine verhalten müssen, könnte automatisiert werden. Aber auch hier muss die Ursachensuche von Menschen durchgeführt werden. Wo Menschen und physische Objekte den Kern der Arbeit bilden, sollte immer noch genug Platz für uns menschliche Researcher sein.

 

 

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