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Se per qualche motivo vi siete persi l'enorme fermento intorno a ChatGPT, GPT-3 e ai progressi generali nell'ambito dell'intelligenza artificiale, allora immagino che abbiate vissuto su un altro pianeta. Sebbene non sia una novità, lo sviluppo dell'intelligenza artificiale nella ricerca sugli utenti sta acquisendo ogni giorno sempre più slancio. Per i team di prodotto e i ricercatori sugli utenti, la potenza sprigionata da GPT-3 è davvero molto allettante.
Anche Tom sta risentendo dell'impatto dell'IA:
La ricerca sugli utenti basata sull'intelligenza artificiale rivoluzionerà il modo in cui le persone interagiscono con la tecnologia e svolgono le loro attività quotidiane. Avrà un impatto anche sul modo in cui creiamo i prodotti. L'intelligenza artificiale può aiutare le aziende a comprendere meglio le esigenze degli utenti, automatizzare attività specifiche e persino fornire approfondimenti basati sui dati sul comportamento dei clienti.
Sebbene online si discuta molto di chi teme che possa sostituire i posti di lavoro, c'è un numero uguale di persone entusiaste di come possa aiutare a sostenere e sviluppare la tecnologia nella nostra vita quotidiana.
In che modo l'intelligenza artificiale trasformerà la ricerca sugli utenti? Il processo di ricerca sugli utenti presenta molte sfide, opportunità di distorsione e altre variabili che possono rendere difficile ottenere dati significativi sugli utenti. Implementando una ricerca sugli utenti basata sull'intelligenza artificiale, le aziende possono sfruttare la potenza dell'apprendimento automatico per semplificare e migliorare i processi attuali e persino ideare modi completamente nuovi per raccogliere, confrontare e sfruttare i dati.
Nessuno vuole che Hal 9000 diriga lo spettacolo, ma considerate l'IA più simile a un R2D2. Carino, compatto, un po' sfacciato e, nonostante la sua piccola statura, contribuisce in modo significativo a salvare la situazione e a portare avanti l'intera storia.
BIP, BOOP, BLEEP BOOP
Che cos'è l'intelligenza artificiale?
Semplice, sì, ma si sentono un sacco di parole in giro. ChatGPT, GPT-3, Open AI. Ma qual è la definizione di IA?
L'intelligenza artificiale è un campo dell'informatica che mira a creare macchine intelligenti in grado di lavorare e reagire come gli esseri umani. È diventata parte integrante dell'industria tecnologica, con il potenziale di rivoluzionare molti settori diversi. Possiamo utilizzare l'intelligenza artificiale per vari compiti, che vanno dall'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento delle immagini al processo decisionale automatizzato e alla risoluzione dei problemi.
La stragrande maggioranza delle notizie ultimamente ha riguardato ChatGPT, che è in pratica una versione potenziata di un ChatBot. L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per l'elaborazione del linguaggio naturale, il che significa che può prendere come input le conversazioni umane e generare risposte come farebbe un essere umano.
ChatGPT è l'interfaccia rivolta all'utente, ma l'IA copre molte altre aree. GPT-3, ad esempio, è un modello di IA in grado di generare testo da un determinato contesto. Questo modello significa che non solo comprende il linguaggio naturale, ma è anche in grado di generare testo da un determinato insieme di parametri. Anche tl;dv un prodotto basato sull'IA con trascrizione automatica e capacità di rilevare chi sta parlando.
Si tratta di qualsiasi software o tecnologia che utilizza la logica e il ragionamento per creare un risultato che è, per definizione, "intelligente".
I molti modi in cui GPT-3 / AI rafforzerà la ricerca sull'esperienza utente
L'impatto che strumenti come GPT-3 avranno sulla ricerca sugli utenti è molteplice. Ecco le aree in cui riteniamo che l'IA avrà un impatto sul modo in cui i ricercatori UX e i team di prodotto svolgono il loro lavoro.
Predefinizione di ipotesi, temi e argomenti
Oggigiorno sono disponibili molti dati da studiare e analizzare. L'intelligenza artificiale può aiutare a comprenderli ordinandoli, organizzandoli e analizzandoli per scoprire informazioni fondamentali.
Sebbene questo aspetto assumerà importanza solo più avanti nel processo di ricerca sugli utenti, proprio all'inizio della ricerca sugli utenti, l'IA può aiutarti anche a mettere ordine nelle tue ipotesi e nei tuoi pregiudizi.
E, sebbene molti ricercatori possano avere preconcetti su un particolare argomento in un primo momento, l'uso di un'IA basata sul linguaggio umano può fornire un ottimo primo punto di riferimento per dissiparne alcuni. Ponendo domande, confermando ciò che considerano "vero" e ponendo domande dirette all'IA, i ricercatori possono costruire un quadro più mirato delle prove e del contesto, pronti per iniziare il ciclo di ricerca.
L'intelligenza artificiale può anche aiutare i ricercatori UX a prendere decisioni migliori fornendo previsioni affidabili basate sui dati relativi al comportamento degli utenti, utili per orientare le decisioni relative allo sviluppo dei prodotti.
Una delle questioni più significative relative alla ricerca sull'esperienza utente (UX) riguarda le domande poste durante le interviste agli utenti. Anche con le migliori intenzioni, il modo in cui sono formulate e strutturate può portare a pregiudizi nella conversazione.
I ricercatori che si occupano di utenti e UX possono sfruttare l'intelligenza artificiale per automatizzare specifiche fasi del processo e creare domande e scenari imparziali per le interviste agli utenti. Ciò contribuirà a ridurre al minimo i potenziali pregiudizi dei ricercatori e a ridurre il tempo dedicato all'analisi manuale dei dati raccolti dalle interviste.
Se un ricercatore UX può inserire concetti, domande e ispirazioni in qualcosa come GPT-3 e ottenere delle domande concrete, questo lo aiuterà ad accedere alle risposte in modo più rapido e accurato.
Cogliere i pensieri, i sentimenti e le idee dei clienti
Oltre al processo di ricerca, l'IA può anche migliorare l'effettiva raccolta dei dati.
In futuro, i ricercatori potranno utilizzare strumenti di analisi del sentiment basati sull'intelligenza artificiale per rilevare i sentimenti e le opinioni dei clienti su un prodotto o un servizio, analizzando i testi forniti nei sondaggi o in altre fonti di feedback. Ciò consentirà ai ricercatori UX di individuare rapidamente le tendenze e ottenere informazioni più approfondite sui pensieri e sui sentimenti dei clienti. Uno di questi strumenti è già utilizzato da molte persone sotto forma di Grammarly. Sebbene non sia direttamente destinato alla ricerca UX, l'IA di Grammarly è in grado di rilevare il "tono" e l'identità, stabilendo se il testo suona sicuro, amichevole, aggressivo, ecc.
Un altro modo in cui l'IA può aiutare a migliorare la raccolta dei dati è l'utilizzo tl;dv. Essendo uno strumento di ricerca sugli utenti basato sull'IA, tl;dv già tl;dv registrare e trascrivere le riunioni riconoscendo automaticamente i relatori. Ciò non solo consente di risparmiare ORE di trascrizione manuale, presa di appunti e altro, ma elimina completamente il fattore errore umano.
Pulizia e organizzazione dei dati raccolti
Gli assistenti di riunione basati sull'intelligenza artificiale non sono una novità, ma grazie ai recenti progressi di GPT-3 hanno subito un notevole miglioramento. Uno strumento per riunioni GPT come tl;dv contrassegnare automaticamente le intuizioni con un sistema di tag predefinito. Sebbene sia ancora possibile contrassegnare manualmente i momenti (e sia vivamente consigliato farlo), tl;dv ora tl;dv raccogliere, raggruppare e consolidare istantaneamente le intuizioni emerse durante la riunione. Ciò include l'identificazione in tempo reale di punti d'azione, intuizioni e domande. È quindi possibile accettare o rifiutare questi spunti identificati dall'intelligenza artificiale e condividere tali intuizioni con i colleghi sotto forma di clip o reel.
L'IA può essere utilizzata anche per pulire e organizzare i dati raccolti dalla ricerca UX. Utilizzando algoritmi di IA, i ricercatori possono organizzare rapidamente le informazioni ordinando grandi quantità di dati ed evidenziando gli insight più importanti. Ciò consentirà loro di risparmiare tempo sul lavoro manuale e garantire che le informazioni corrette siano presentate in modo chiaro. Sebbene ciò sia evidente in tl;dv, è disponibile anche in altre forme di IA.
Identificazione di temi, modelli e tendenze
Una parte importante della formulazione delle domande nella ricerca sugli utenti consiste nell'evitare i pregiudizi. Tuttavia, con lo sviluppo dell'IA, è possibile ottenere il risultato opposto, ovvero leggere e individuare i pregiudizi dei rispondenti. E questo, beh, può essere di grande aiuto! Non occorre avere poteri psichici, né cercare di indovinare le intenzioni dei rispondenti. L'IA sarà in grado di smascherare le bugie quando le "vedrà".
L'intelligenza artificiale può aiutare a identificare temi e modelli all'interno dei dati raccolti dalla ricerca. Ciò consente ai ricercatori di scoprire intuizioni nascoste e individuare tendenze nel comportamento dei clienti che sarebbero passate inosservate senza l'intelligenza artificiale. Proprio come un secondo paio di occhi, qui non c'è spazio per l'errore umano; semmai, può essere resa eccessivamente sensibile se si è preoccupati.
I programmatori possono anche progettare l'IA per cercare di rilevare il sentiment (il tono emotivo) nelle risposte degli utenti. Utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale, gli algoritmi di IA possono analizzare rapidamente il testo, comprenderne il significato sottostante e persino identificare se un intervistato sta dicendo la verità o non è sicuro. Anche se questo può sembrare un po' orwelliano, beh, non avete torto, ma in termini di ricerca UX, è prezioso.
L'analisi del sentiment aiuterà i ricercatori UX a comprendere cosa pensano i clienti di un prodotto o servizio e a prendere decisioni informate su come migliorare l'esperienza utente.
La natura stessa dell'IA implica che i dati raccolti siano di tipo quantitativo piuttosto che qualitativo, il che significa che si ottengono informazioni basate su dati e fatti piuttosto che su sensazioni.
Dare un senso ai dati
Ora che hai raccolto tutti i dati e li hai analizzati fino al punto di suscitare emozioni utilizzando l'IA, quest'ultima può aiutarti anche a dare un senso a tutto ciò.
Utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale, i ricercatori UX possono rapidamente individuare esigenze, punti critici e ipotesi dai dati raccolti. Ciò può essere fatto in diversi modi: raggruppando e classificando i feedback dei clienti per identificare modelli e tendenze sottostanti oppure eseguendo analisi del sentiment sulle risposte degli utenti.
L'intelligenza artificiale è in grado di leggere tutti i tuoi dati e presentarli in modo semplice e comprensibile a te e a chiunque altro abbia bisogno di conoscerli.
È quindi possibile inserire domande basate su questi dati, modelli, approfondimenti e conoscenze e chiedere consigli a ChatGPT. Ciò consente di risparmiare tempo nella formulazione di idee o soluzioni alle esigenze dei clienti, consentendo al contempo di esplorare più soluzioni attraverso la sperimentazione basata sui dati.
Raccolta delle prove
Una volta raccolte tutte le prove, i team di ricerca possono utilizzare queste informazioni per creare un quadro più ampio di ciò che sta accadendo. Utilizzando algoritmi, un giorno l'intelligenza artificiale sarà in grado di aiutare a creare mappe del percorso dei clienti e profili personali a partire dai dati. Quindi, una volta raccolti in un piccolo pacchetto ben organizzato, questi dati potranno essere offerti come prove a sostegno delle intuizioni dei ricercatori e dei team di prodotto e per una comprensione più approfondita del cliente.
L'intelligenza artificiale può anche aiutare a incrociare più risorse, archivi e fonti di dati per compilare le prove più convincenti e significative per le intuizioni. Ciò rende i report e le presentazioni più completi, affidabili e pertinenti, poiché l'intelligenza artificiale nei report automatizza l'integrazione dei dati, migliora la precisione e fornisce approfondimenti analitici più approfonditi.
Presentazione delle prove
I ricercatori UX potranno dedicare meno tempo alle attività manuali monotone e raccogliere dati più accurati, approfonditi e affidabili in modo più rapido grazie all'utilizzo dell'IA.
E, cosa ancora più importante, sarà anche molto più facile presentarlo!
L'intelligenza artificiale offre un'ampia gamma di potenzialità per la ricerca sull'esperienza utente, tra cui la capacità di comprendere il sentiment dei clienti, individuare le tendenze comportamentali dei clienti, fornire report completamente supportati dai dati e comunicare agli stakeholder approfondimenti basati sui dati.
Ciò significa che le presentazioni possono essere realizzate più facilmente, con strumenti basati sull'intelligenza artificiale che consentono di ricavare informazioni approfondite, e che l'intelligenza artificiale può persino offrire feedback su aspetti quali ortografia, grammatica, prosa e rispondere a domande su ciò che è rilevante e ciò che non lo è per la narrazione complessiva della ricerca.
L'intelligenza artificiale e i risultati della progettazione UX coesisteranno in perfetta armonia.
Quali sono i limiti dell'IA nella ricerca sugli utenti?
Come ogni tecnologia emergente, gran parte dell'IA è ancora agli albori. Inoltre, non sostituisce la ricerca nella vita reale e dovrebbe essere considerata, semmai, un fantastico strumento di supporto.
Il fatto è che l'intelligenza artificiale dipende dalla qualità dei dati e i risultati possono essere imprecisi. È anche incredibilmente limitata dal suo pool di conoscenze finito o, in futuro, dai dati a cui potrà accedere.
Il tanto lodato ChatGPT ti dice addirittura che, sebbene farà del suo meglio, la sua efficacia dipende dalla qualità delle informazioni contenute nella sua programmazione. Infatti, l'intelligenza artificiale viene spesso presentata come un ottimo strumento per prevenire i pregiudizi; tuttavia, la sua stessa programmazione e creazione possono incorporare pregiudizi all'interno del sistema. Non intenzionalmente, ma come sappiamo, i pregiudizi sono sempre presenti da qualche parte!
Nelle parole stesse di ChatGPT:
Sì, come tutti i sistemi di intelligenza artificiale, ChatGPT è soggetto a pregiudizi nei dati su cui è stato addestrato. I dati di addestramento riflettono i pregiudizi e i preconcetti delle persone e della società che li hanno prodotti, e questi pregiudizi possono riflettersi nei risultati del modello. Tuttavia, OpenAI ha adottato misure per mitigare questi pregiudizi attraverso varie tecniche, come algoritmi di eliminazione dei pregiudizi, dati di addestramento diversificati e un'attenta revisione umana. Ciononostante, è importante continuare a monitorare i risultati del modello e affrontare eventuali pregiudizi che potrebbero emergere.
La capacità dell'IA è inoltre limitata dal fatto che non è in grado di valutare in modo oggettivo aspetti qualitativi quali le emozioni o le preferenze degli utenti. Sebbene possa evidenziare segnali, NLP e altri punti di riferimento, senza conoscere la personalità, le esperienze e le preferenze di un individuo, si tratta al massimo di una supposizione basata su una quantità fissa di punti di riferimento e dati. Inoltre, quando si utilizza l'IA entrano in gioco considerazioni di natura etica.
Infine, l'intelligenza artificiale, sebbene possiamo porle domande e lei ci dia risposte basate su dati e fatti, non è una persona. Può dirci come si sente un utente o un cliente, quali sono le sue emozioni e cosa lo frustra. L'essenza stessa dell'IA, che è un contenitore non emotivo e quasi imparziale, significa che non sarà mai veramente in grado di rispondere alle GRANDI domande. Può aiutarci, può persino scrivere e implementare gran parte del lavoro, ma l'elemento umano è una parte così integrante della ricerca sugli utenti che non può essere completamente rimosso.
L'intelligenza artificiale è il futuro della ricerca sugli utenti?
Sì, pensiamo di sì! Nel complesso, l'IA può far risparmiare molto tempo durante la ricerca sugli utenti, automatizzando le attività e consentendo ai ricercatori di concentrarsi sulle intuizioni e sui dati sottostanti. Tuttavia, è essenziale conoscere i limiti e gli svantaggi dell'utilizzo dell'IA nella ricerca sugli utenti. Non ci si dovrebbe affidare completamente ad essa, ma utilizzarla in combinazione con i metodi di ricerca tradizionali per garantire l'accuratezza e l'affidabilità dei risultati.
Infine, per ottenere il massimo dall'IA nella ricerca sugli utenti, è necessario pianificare attentamente e comprendere cosa si desidera che l'IA faccia e come può essere utilizzata. È necessaria una strategia efficace per non aspettarsi che l'IA faccia miracoli, ma allo stesso tempo è necessario che si assuma gran parte del carico di lavoro.
Quindi, mentre i robot dominatori si avvicinano sempre più alla nostra esistenza e noi abbiamo il vago sospetto che l'intelligenza artificiale*potrebbe* già essere senziente e fingere semplicemente di non esserlo, aspettando il momento giusto, almeno la ricerca sugli utenti ne trarrà grandi benefici.
Ciò significa che l'intero processo di gestione dei prodotti può essere semplificato e reso più agile, eliminando gran parte degli attriti presenti nei modelli "tradizionali" di ricerca sugli utenti e di sviluppo dei prodotti. I prodotti, i miglioramenti e le nuove innovazioni possono essere immessi sul mercato più rapidamente, consentendo una maggiore crescita ed espansione.
È sicuramente un momento davvero entusiasmante per chi si occupa di ricerca sugli utenti.
Bip, boop, bleep. 
Perché non unirti alla rivoluzione dell'intelligenza artificiale e dare un'occhiata a tl;dv oggi stesso?
