Przejdź do treści
Jeśli jakoś przegapiłeś OGROMNE poruszenie wokół ChatGPT, GPT-3 i ogólnych postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji, to chyba żyłeś w jaskini. Chociaż nie jest to nic nowego, rozwój sztucznej inteligencji w badaniach użytkowników z każdym dniem nabiera tempa. Dla zespołów produktowych i badaczy użytkowników moc uwolniona przez GPT-3 jest naprawdę bardzo atrakcyjna.
Nawet Tom odczuwa wpływ sztucznej inteligencji:
@tldv.io Napisane przez ChatGPT #inception #chatgpt #ai #openai #spotkanie #korporacja
oryginalny dźwięk - tldv.io - AI Meeting Recorder
Badania użytkowników oparte na sztucznej inteligencji zrewolucjonizują sposób, w jaki ludzie korzystają z technologii i wykonują codzienne czynności. Będą miały nawet wpływ na sposób tworzenia produktów. Sztuczna inteligencja może pomóc firmom lepiej zrozumieć potrzeby użytkowników, zautomatyzować określone zadania, a nawet dostarczyć oparte na danych informacje na temat zachowań klientów.
Chociaż w Internecie toczy się wiele dyskusji na temat osób obawiających się, że technologia ta może zastąpić miejsca pracy, równie wiele osób jest podekscytowanych tym, jak może ona pomóc we wspieraniu i rozwijaniu technologii w naszym codziennym życiu.
Jak sztuczna inteligencja zmieni badania użytkowników? Proces badania użytkowników wiąże się z wieloma wyzwaniami, możliwością wystąpienia stronniczości i innymi zmiennymi czynnikami, które mogą utrudniać uzyskanie wnikliwych danych dotyczących użytkowników. Dzięki wdrożeniu badań użytkowników opartych na sztucznej inteligencji firmy mogą wykorzystać potencjał uczenia maszynowego do usprawnienia i udoskonalenia obecnych procesów, a nawet opracowania zupełnie nowych sposobów gromadzenia, porównywania i wykorzystywania danych.
Nikt nie chce, żeby Hal 9000 rządził wszystkim, ale pomyśl o sztucznej inteligencji bardziej jak o R2D2. Jest fajny, kompaktowy, trochę bezczelny i mimo swoich niewielkich rozmiarów, naprawdę pomaga w ratowaniu sytuacji i popycha całą historię do przodu.
PIP, PIP, PIP PIP
Czym jest sztuczna inteligencja?
To uproszczenie, ale pojawia się wiele terminów. ChatGPT, GPT-3, Open AI. Jaka jest definicja samej sztucznej inteligencji?
Sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki, której celem jest tworzenie inteligentnych maszyn, które mogą pracować i reagować jak ludzie. Stała się ona integralną częścią branży technologicznej i ma potencjał, aby zrewolucjonizować wiele różnych obszarów. Sztuczną inteligencję można wykorzystać do różnych zadań, od przetwarzania języka naturalnego i rozpoznawania obrazów po automatyczne podejmowanie decyzji i rozwiązywanie problemów.
W ostatnim czasie większość wiadomości dotyczyła ChatGPT, czyli ulepszonej wersji ChatBota. Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do przetwarzania języka naturalnego, co oznacza, że może ona przyjmować ludzkie rozmowy jako dane wejściowe i generować odpowiedzi tak, jak zrobiłby to człowiek.
ChatGPT jest interfejsem użytkownika, ale sztuczna inteligencja obejmuje wiele innych obszarów. Na przykład GPT-3 to model sztucznej inteligencji, który może generować tekst na podstawie danego kontekstu. Model ten nie tylko rozumie język naturalny, ale może również generować tekst na podstawie określonego zestawu parametrów. Nawet tl;dv produktem opartym na sztucznej inteligencji, wyposażonym w funkcję automatycznej transkrypcji i możliwość wykrywania, kto mówi.
Jest to wszystko, co opiera się na oprogramowaniu lub technologii i wykorzystuje logikę oraz rozumowanie w celu uzyskania wyniku, który z definicji jest „inteligentny”.
Wiele sposobów, w jakie GPT-3 / AI wzmocni badania UX
Wpływ, jaki GPT-3 i podobne rozwiązania będą miały na badania użytkowników, jest wielowymiarowy. Oto obszary, w których naszym zdaniem sztuczna inteligencja będzie miała wpływ na sposób pracy badaczy UX i zespołów produktowych.
Wstępne określenie założeń, tematów i zagadnień
W dzisiejszych czasach dostępnych jest wiele danych, które można badać i analizować. Sztuczna inteligencja może pomóc w ich zrozumieniu poprzez sortowanie, organizowanie i analizowanie danych w celu odkrycia kluczowych informacji.
Chociaż będzie to miało znaczenie w późniejszym etapie procesu badania użytkowników, już na samym początku badania użytkowników sztuczna inteligencja może pomóc w uporządkowaniu Twoich założeń i uprzedzeń.
I chociaż wielu badaczy może mieć z góry przyjęte przekonania na dany temat, wykorzystanie sztucznej inteligencji opartej na języku ludzkim może stanowić doskonały punkt wyjścia do obalenia niektórych z nich. Zadając pytania, potwierdzając to, co uważają za „prawdziwe” i zadając bezpośrednie pytania sztucznej inteligencji, badacze mogą stworzyć bardziej skoncentrowany obraz dowodów i kontekstu, gotowy do rozpoczęcia cyklu badawczego.
Sztuczna inteligencja może również pomóc badaczom UX w podejmowaniu lepszych decyzji, dostarczając wiarygodnych prognoz dotyczących zachowań użytkowników opartych na danych, które mogą pomóc w podejmowaniu decyzji dotyczących rozwoju produktów.
Jedną z najważniejszych kwestii dotyczących badań UX są pytania zadawane podczas wywiadów z użytkownikami. Nawet przy najlepszych intencjach sposób ich sformułowania i ujęcia może prowadzić do stronniczości w rozmowie.
Badacze użytkowników i badacze UX mogą wykorzystać sztuczną inteligencję, aby pomóc w tym zakresie poprzez automatyzację określonych etapów procesu oraz tworzenie obiektywnych pytań i scenariuszy wywiadów z użytkownikami. Pomoże to zminimalizować potencjalną stronniczość badaczy i skrócić czas poświęcany na ręczną analizę danych zebranych podczas wywiadów.
Jeśli badacz UX może wprowadzić koncepcje, zapytania i inspiracje do czegoś takiego jak GPT-3 i uzyskać w odpowiedzi konkretne pytania, pomoże mu to szybciej i dokładniej uzyskać odpowiedzi.
Rejestrowanie opinii, odczuć i pomysłów klientów
Oprócz procesu badawczego sztuczna inteligencja może również usprawnić sam proces gromadzenia danych.
W przyszłości badacze będą mogli korzystać z narzędzi do analizy nastrojów opartych na sztucznej inteligencji, aby wykrywać odczucia i opinie klientów na temat produktu lub usługi poprzez analizę tekstów dostarczonych przez nich w ankietach lub innych źródłach informacji zwrotnej. Pozwoli to badaczom UX szybko dostrzegać trendy i uzyskać głębszy wgląd w myśli i odczucia klientów. Jednym z takich narzędzi, z którego obecnie korzysta wiele osób, jest Grammarly. Chociaż nie jest ono przeznaczone bezpośrednio do badań UX, sztuczna inteligencja Grammarly może wykrywać „ton” i tożsamość, jeśli brzmi on pewnie, przyjaźnie, agresywnie itp.
Innym sposobem, w jaki sztuczna inteligencja może pomóc w usprawnieniu gromadzenia danych, jest wykorzystanie tl;dv. Jako narzędzie do badania użytkowników oparte na sztucznej inteligencji, tl;dv już teraz nagrywać i transkrybować spotkania, automatycznie rozpoznając mówców. Pozwala to nie tylko zaoszczędzić wiele godzin ręcznego transkrybowania, robienia notatek i innych czynności, ale także całkowicie eliminuje czynnik ludzkiego błędu.
Czyszczenie i porządkowanie zebranych danych
Asystenci spotkań oparci na sztucznej inteligencji nie są niczym nowym, ale dzięki najnowszym osiągnięciom w zakresie GPT-3 przeszli znaczną modernizację. Narzędzie do spotkań GPT, takie jak tl;dv automatycznie oznaczać spostrzeżenia za pomocą predefiniowanego systemu tagowania. Chociaż nadal można ręcznie oznaczać momenty (i jest to bardzo zalecane), tl;dv teraz natychmiast zbierać, grupować i konsolidować spostrzeżenia ze spotkań. Obejmuje to identyfikowanie punktów działania, spostrzeżeń i pytań w czasie rzeczywistym. Następnie można zaakceptować lub odrzucić te zidentyfikowane przez sztuczną inteligencję wnioski i podzielić się nimi z kolegami w formie klipów lub filmików.
Sztuczna inteligencja może być również wykorzystywana do czyszczenia i porządkowania danych zebranych w ramach badań UX. Dzięki algorytmom AI badacze mogą szybko uporządkować informacje, sortując duże ilości danych i wyróżniając najważniejsze wnioski. Pozwala to zaoszczędzić czas poświęcany na prace ręczne i zapewnia prostą prezentację prawidłowych informacji. Jest to oczywiste w przypadku tl;dv, ale dostępne również w innych formach AI.
Rozpoznawanie motywów, wzorców i trendów
Duża część tworzenia pytań w badaniach użytkowników polega na unikaniu stronniczości. Jednak wraz z rozwojem sztucznej inteligencji może ona działać w drugą stronę, odczytując i wykrywając stronniczość respondentów. A to może być bardzo pomocne! Nie wymaga to zdolności parapsychicznych ani zgadywania intencji respondentów. Sztuczna inteligencja będzie w stanie rozpoznać bzdury, gdy je „zauważy”.
Sztuczna inteligencja może pomóc w identyfikacji tematów i wzorców w danych zebranych w ramach badań. Dzięki temu badacze mogą odkrywać ukryte informacje i trendy w zachowaniach klientów, które bez sztucznej inteligencji pozostałyby niezauważone. Podobnie jak w przypadku drugiej pary oczu, nie ma tu miejsca na błąd ludzki; jeśli już, to można ją ustawić jako nadmiernie czułą, jeśli masz takie obawy.
Programiści mogą również zaprojektować sztuczną inteligencję tak, aby próbowała wykrywać nastrój (ton emocjonalny) w odpowiedziach użytkowników. Wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego, algorytmy sztucznej inteligencji mogą szybko analizować tekst, rozumieć jego ukryte znaczenie, a nawet identyfikować, czy respondent mówi prawdę, czy nie jest pewien. Chociaż brzmi to trochę jak z powieści Orwella, to nie mylisz się, ale z punktu widzenia badań UX jest to nieocenione.
Analiza nastrojów pomoże badaczom UX zrozumieć, co klienci myślą o produkcie lub usłudze, i pomoże w podejmowaniu decyzji dotyczących poprawy doświadczeń użytkowników.
Sama natura sztucznej inteligencji sprawia, że dane są gromadzone jako dane ilościowe, a nie jakościowe, co oznacza, że uzyskujesz wgląd oparty na danych i faktach, a nie na odczuciach.
Rozumienie danych
Więc teraz zebrałeś wszystkie dane, a nawet przeanalizowałeś je pod kątem emocji za pomocą sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja może również pomóc Ci to wszystko zrozumieć.
Korzystając z algorytmów sztucznej inteligencji, badacze UX mogą szybko określić potrzeby, bolączki i hipotezy na podstawie zebranych danych. Można to zrobić na kilka sposobów – poprzez grupowanie i kategoryzowanie opinii klientów w celu zidentyfikowania podstawowych wzorców i trendów lub poprzez analizę nastrojów w odpowiedziach użytkowników.
Sztuczna inteligencja może zasadniczo przeanalizować wszystkie dane i przedstawić je w prosty, przystępny sposób dla Ciebie i każdej innej osoby, która powinna je znać.
Następnie można wprowadzić pytania oparte na tych danych, wzorcach, spostrzeżeniach i wiedzy oraz poprosić ChatGPT o rekomendacje. Pozwala to zaoszczędzić czas potrzebny na formułowanie pomysłów lub rozwiązań odpowiadających potrzebom klientów, a jednocześnie umożliwia zbadanie wielu rozwiązań poprzez eksperymenty oparte na danych.
Gromadzenie dowodów
Po zebraniu wszystkich dowodów zespoły badawcze mogą wykorzystać te informacje do stworzenia szerszego obrazu sytuacji. Dzięki algorytmom sztuczna inteligencja będzie kiedyś w stanie pomóc w tworzeniu map podróży klientów i person na podstawie danych. Następnie, po zebraniu w zgrabny pakiet, dane te mogą służyć jako dowody potwierdzające spostrzeżenia badaczy i zespołów produktowych oraz pogłębiające zrozumienie klientów.
Sztuczna inteligencja może również pomóc w porównaniu wielu zasobów, repozytoriów i źródeł danych w celu zebrania najbardziej przekonujących i wnikliwych dowodów na poparcie wniosków. Dzięki temu raporty i prezentacje są bardziej kompleksowe, wiarygodne i trafne, ponieważ sztuczna inteligencja w raportowaniu automatyzuje integrację danych, zwiększa dokładność i zapewnia głębszy wgląd analityczny.
Przedstawianie dowodów
Badacze UX będą mogli poświęcać mniej czasu na monotonne zadania ręczne i szybciej gromadzić dokładniejsze, bardziej wnikliwe i wiarygodne dane dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji.
Co więcej, znacznie łatwiej będzie to również zaprezentować!
Sztuczna inteligencja stwarza szerokie możliwości w zakresie badań UX, w tym zdolność do zrozumienia nastrojów klientów, dostrzegania trendów behawioralnych wśród klientów, dostarczania raportów w pełni popartych danymi oraz przekazywania interesariuszom wniosków opartych na danych.
Oznacza to, że prezentacje można łatwiej przygotowywać dzięki narzędziom opartym na sztucznej inteligencji, które pozwalają uzyskać wgląd w dane, a sztuczna inteligencja może nawet oferować informacje zwrotne dotyczące takich kwestii, jak ortografia, gramatyka, stylistyka, a także odpowiadać na pytania dotyczące tego, co jest istotne, a co nie, w kontekście ogólnej narracji badania.
Sztuczna inteligencja i wyniki projektowania UX będą współistnieć w idealnej harmonii.
Jakie są ograniczenia sztucznej inteligencji w badaniach użytkowników?
Jak każda nowa technologia, sztuczna inteligencja wciąż jest w powijakach. Nie zastępuje też prawdziwych badań i powinna być raczej traktowana jako świetne narzędzie pomocnicze.
Problem polega na tym, że sztuczna inteligencja jest uzależniona od jakości danych, a wyniki mogą być niedokładne. Jest ona również niezwykle ograniczona przez swoją skończoną pulę wiedzy lub, w przyszłości, przez dane, do których ma dostęp.
Często chwalony ChatGPT nawet mówi, że chociaż będzie się starał jak najlepiej, to jest tylko tak dobry, jak informacje zawarte w jego oprogramowaniu. W rzeczywistości sztuczna inteligencja jest często przedstawiana jako świetny sposób na zapobieganie stronniczości; jednak samo jej oprogramowanie i tworzenie mogą powodować powstanie stronniczości w systemie. Nie jest to zamierzone, ale jak wiemy, stronniczość zawsze gdzieś tam jest!
Według słów samego ChatGPT:
Tak, podobnie jak wszystkie systemy sztucznej inteligencji, ChatGPT podlega stronniczości danych, na których został przeszkolony. Dane szkoleniowe odzwierciedlają uprzedzenia i stereotypy osób i społeczeństwa, które je stworzyły, a uprzedzenia te mogą znaleźć odzwierciedlenie w wynikach modelu. Jednak firma OpenAI podjęła kroki w celu złagodzenia tych uprzedzeń poprzez różne techniki, takie jak algorytmy eliminujące uprzedzenia, zróżnicowane dane szkoleniowe i staranne przeglądy przeprowadzane przez ludzi. Niemniej jednak ważne jest, aby nadal monitorować wyniki modelu i eliminować wszelkie uprzedzenia, które mogą się pojawić.
Możliwości sztucznej inteligencji są również ograniczone, ponieważ nie jest ona w stanie rzetelnie ocenić aspektów jakościowych, takich jak emocje lub preferencje użytkownika. Chociaż istnieją sygnały, NLP i inne punkty odniesienia, które może ona podkreślić, bez znajomości osobowości, doświadczeń i preferencji danej osoby, jest to w najlepszym razie domysł oparty na stałej ilości punktów odniesienia i danych. Ponadto podczas korzystania ze sztucznej inteligencji należy wziąć pod uwagę kwestie etyczne.
I wreszcie sztuczna inteligencja – choć możemy zadawać jej pytania, a ona udziela nam odpowiedzi opartych na danych i faktach, nie jest ona osobą. Może nam powiedzieć, jak czuje się użytkownik lub klient, jakie są jego emocje i co go frustruje. Istota sztucznej inteligencji jako pozbawionego emocji, niemal bezstronnego narzędzia oznacza, że nigdy nie będzie ona w stanie naprawdę odpowiedzieć na WAŻNE pytania. Może nam pomóc, może nawet napisać i wdrożyć wiele zadań, ale element ludzki jest tak integralną częścią badań użytkowników, że nie można go całkowicie usunąć.
Czy sztuczna inteligencja jest przyszłością badań użytkowników?
Tak, uważamy, że tak! Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja może zaoszczędzić dużo czasu podczas badań użytkowników, automatyzując zadania i pozwalając badaczom skupić się na podstawowych spostrzeżeniach i danych. Jednak znajomość ograniczeń i wad stosowania sztucznej inteligencji w badaniach użytkowników jest niezbędna. Nie należy polegać wyłącznie na niej, ale stosować ją w połączeniu z tradycyjnymi metodami badawczymi, aby zapewnić dokładność i wiarygodność wyników.
Wreszcie, aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w badaniach użytkowników, konieczne jest staranne planowanie oraz zrozumienie, czego oczekujesz od sztucznej inteligencji i w jaki sposób można ją wykorzystać. Potrzebna jest skuteczna strategia, aby nie oczekiwać od sztucznej inteligencji cudów, ale jednocześnie aby przejęła ona znaczną część obciążenia pracą.
Więc podczas gdy roboty coraz bardziej zbliżają się do naszego życia i mamy niejasne podejrzenie, że sztuczna inteligencja*może* już być świadoma i tylko udaje, czekając na odpowiedni moment, przynajmniej badania użytkowników wiele na tym skorzystają.
Oznacza to, że cały proces zarządzania produktem może zostać usprawniony i stać się bardziej elastyczny, eliminując wiele utrudnień występujących w „tradycyjnych” modelach badań użytkowników i rozwoju produktów. Produkty, ulepszenia i nowe osiągnięcia mogą być szybciej wprowadzane na rynek, co pozwala na większy wzrost i ekspansję.
To naprawdę ekscytujący czas dla badań użytkowników, to na pewno.
Pip, bip, bip. 
Dlaczego nie dołączyć do rewolucji AI i sprawdzić tl;dv już dziś?
