Если вы каким-то образом пропустили огромную шумиху вокруг ChatGPT, GPT-3 и общего развития искусственного интеллекта, то, полагаю, вы жили под камнем. Хотя в этом нет ничего нового, развитие искусственного интеллекта для исследования пользователей неуклонно набирает обороты с каждым днем. Для команд разработчиков и исследователей пользователей возможности, открываемые GPT-3, действительно очень привлекательны.
Даже Том ощущает влияние искусственного интеллекта:
Исследование пользователей с помощью ИИ произведет революцию в том, как люди взаимодействуют с технологиями и выполняют свои повседневные обязанности. Это даже повлияет на то, как мы создаем продукты. ИИ может помочь компаниям лучше понять потребности пользователей, автоматизировать конкретные задачи и даже предоставить основанные на данных сведения о поведении клиентов.
В то время как в Интернете много рассуждений о том, что люди обеспокоены тем, как это может заменить рабочие места, не меньшее количество людей радуются тому, как это может помочь поддержать и развить технологии в нашей повседневной жизни.
Как же искусственный интеллект изменит исследования пользователей? Процесс исследования пользователей сопряжен с множеством проблем, возможностей для предвзятости и других движущихся частей, которые могут затруднить получение глубоких данных о пользователях. Внедряя исследования пользователей на основе искусственного интеллекта, компании могут использовать возможности машинного обучения для оптимизации и улучшения текущих процессов и даже для разработки совершенно новых способов сбора, обобщения и использования данных.
Никто не хочет, чтобы Хэл 9000 управлял шоу, но считайте, что ИИ больше похож на R2D2. Симпатичный, компактный, немного нахальный, и, несмотря на свой крошечный рост, он в значительной степени помогает спасти положение и двигает вперед всю историю.
БИП, БУП, БИП БУП
Что такое искусственный интеллект?
Упрощенно, да, но сейчас в ходу много слов. ChatGPT, GPT-3, открытый ИИ. Каково определение самого ИИ?
ИИ - это область компьютерных наук, направленная на создание интеллектуальных машин, которые могут работать и реагировать подобно людям. Он стал неотъемлемой частью технологической индустрии и способен произвести революцию в самых разных областях. Мы можем использовать ИИ для решения различных задач - от обработки естественного языка и распознавания образов до автоматизированного принятия решений и решения проблем.
В последнее время большинство новостей посвящено ChatGPT - усовершенствованной версии ChatBot. ИИ может использоваться для обработки естественного языка, то есть он может принимать на вход человеческие разговоры и генерировать ответы, как это сделал бы человек.
ChatGPT - это интерфейс, обращенный к пользователю, но ИИ охватывает многие другие области. Например, GPT-3 - это модель ИИ, которая может генерировать текст на основе заданного контекста. Эта модель означает, что она не просто понимает естественный язык, а может генерировать текст на основе заданного набора параметров. Даже tl;dv - это продукт, управляемый ИИ, с автоматической транскрипцией и способностью определять, кто говорит.
Это все программное обеспечение или технология, использующая логику и рассуждения для создания результата, который, по определению, является "интеллектуальным".
Множество способов, с помощью которых GPT-3 / ИИ усилит UX-исследования
Влияние, которое окажет GPT-3 на исследования пользователей, многогранно. Вот области, в которых, по нашему мнению, ИИ окажет наибольшее влияние на то, как UX-исследователи и продуктовые команды выполняют свою работу.
Определение предположений, тем и вопросов
В наши дни существует огромное количество данных, которые необходимо изучать и анализировать. ИИ может помочь разобраться в них, сортируя, упорядочивая и анализируя данные для выявления важных моментов.
Хотя это станет актуальным позже в процессе исследования пользователей, в самом начале исследования ИИ может помочь привести в порядок ваши предположения и предубеждения.
И хотя у многих исследователей могут быть предвзятые представления о конкретной теме, использование ИИ, основанного на человеческом языке, может стать отличным первым звонком, чтобы развеять некоторые из них. Задавая вопросы, подтверждая то, что они считают "истиной", и задавая ИИ прямые вопросы, исследователи могут составить более целенаправленную картину доказательств и контекста, готовую к началу исследовательского цикла.
ИИ также может помочь UX-исследователям принимать лучшие решения, предоставляя надежные прогнозы поведения пользователей на основе данных для обоснования решений по разработке продукта.
Одной из наиболее значимых проблем, связанных с UX-исследованиями, являются вопросы, задаваемые в ходе интервью с пользователями. Даже при самых благих намерениях то, как они сформулированы и сформированы, может привести к предвзятости в разговоре.
Исследователи пользователей и UX-исследователи могут использовать ИИ, чтобы помочь в этом, автоматизируя определенные этапы процесса и создавая непредвзятые вопросы и сценарии интервью с пользователями. Это поможет минимизировать потенциальную предвзятость исследователей и сократить время, затрачиваемое на ручной анализ данных, полученных в ходе интервью.
Если UX-исследователь может подключить концепции, запросы и вдохновение к чему-то вроде GPT-3 и заставить его выдать несколько надежных вопросов, это поможет ему получить ответы быстрее и точнее.
Улавливание мыслей, чувств и идей клиентов
Помимо процесса исследования, ИИ может также улучшить фактический сбор данных.
В будущем исследователи смогут использовать инструменты анализа настроений на основе ИИ для выявления чувств и мнений клиентов о продукте или услуге путем анализа текста, который они предоставляют в опросах или других источниках обратной связи. Это позволит UX-исследователям быстро выявлять тенденции и получать более глубокое представление о мыслях и чувствах клиентов. Одним из таких приложений, которое многие используют прямо сейчас, является Grammarly. Хотя он не предназначен непосредственно для UX-исследований, ИИ Grammarly может определять "тон" и идентифицировать, звучит ли он уверенно, дружелюбно, агрессивно и т. д.
Еще один способ, с помощью которого ИИ может помочь улучшить сбор данных, - это использование tl;dv. Являясь инструментом исследования пользователей на основе ИИ, tl;dv уже может записывать и расшифровывать встречи, автоматически распознавая выступающих. Это не только экономит часы ручной расшифровки, ведения записей и т.д., но и полностью устраняет человеческие ошибки.
Очистка и систематизация собранных данных
Помощники по проведению совещаний с искусственным интеллектом - это не новость, но благодаря последним достижениям GPT-3 они серьезно обновились. Такой инструмент для проведения совещаний GPT, как tl;dv , может автоматически помечать важные моменты с помощью заранее определенной системы меток. Хотя вы все еще можете вручную отмечать моменты (и это очень рекомендуется), tl;dv теперь может мгновенно собирать, группировать и консолидировать информацию о вашем совещании. Это включает в себя определение точек действия, идей и вопросов в режиме реального времени. Затем вы принимаете или отклоняете эти выявленные ИИ выводы и делитесь ими с коллегами в виде клипов или роликов.
ИИ также можно использовать для очистки и систематизации данных, собранных в ходе UX-исследований. Используя алгоритмы ИИ, исследователи могут быстро упорядочить информацию, отсортировав большие объемы данных и выделив наиболее важные моменты. Это поможет им сэкономить время на ручной труд и обеспечить представление правильной информации в понятной форме. Хотя это очевидно в tl;dv, это доступно и в других формах ИИ.
Выявление тем, закономерностей и тенденций
При формировании вопросов в пользовательских исследованиях большое внимание уделяется тому, чтобы избежать предвзятости. Тем не менее, по мере развития искусственного интеллекта он может пойти другим путем - считывать и выявлять предвзятость у ваших респондентов. И это, ну, это может очень помочь! Не требуется экстрасенсорное видение, не нужно угадывать респондентов. ИИ будет способен распознавать ошибки, когда он их "видит".
ИИ может помочь выявить темы и закономерности в данных, собранных в ходе исследований. Это позволяет исследователям раскрывать скрытые идеи и находить тенденции в поведении клиентов, которые без ИИ остались бы незамеченными. Подобно второй паре глаз, здесь нет места для человеческой ошибки; если что, можно сделать его чрезмерно чувствительным, если вы беспокоитесь.
Программисты также могут разработать ИИ, чтобы попытаться определить настроение (эмоциональный тон) в ответах пользователей. Используя обработку естественного языка, алгоритмы ИИ могут быстро проанализировать текст, понять скрытый смысл и даже определить, говорит ли респондент правду или не уверен. Если вам кажется, что это звучит немного по-оруэлловски, то вы не ошибетесь, но с точки зрения UX-исследований это бесценно.
Анализ настроений сможет помочь исследователям UX понять, как клиенты относятся к продукту или услуге, и обосновать решения по улучшению пользовательского опыта.
Сама природа ИИ означает, что данные собираются как количественные, а не качественные, то есть вы получаете понимание, основанное на данных и фактах, а не на ощущениях.
Осмысление данных
Итак, теперь вы собрали все данные и даже проанализировали их с помощью искусственного интеллекта. ИИ также может помочь вам разобраться во всем этом.
Используя алгоритмы искусственного интеллекта, исследователи UX могут быстро сформировать потребности, болевые точки и гипотезы на основе собранных данных. Это может быть сделано несколькими способами - путем кластеризации и категоризации отзывов клиентов для выявления основных закономерностей и тенденций или путем проведения анализа настроений в ответах пользователей.
ИИ может прочитать все ваши данные и изложить их в простой, легко усваиваемой форме для вас и любого другого человека, которому это необходимо.
Затем вы можете задать вопросы, основанные на этих данных, шаблонах, интуиции и знаниях, и попросить ChatGPT дать рекомендации. Это экономит время на формулирование идей или решений для удовлетворения потребностей клиентов и позволяет исследовать множество решений путем экспериментов на основе данных.
Составление доказательств
После сбора всех данных исследовательские группы могут использовать эту информацию для создания общей картины происходящего. Используя алгоритмы, искусственный интеллект однажды сможет помочь создать на основе данных карты путешествий клиентов и персоны. Затем, собранные в аккуратный пакет, эти данные могут быть предложены в качестве доказательств для поддержки проницательности исследователей и продуктовых команд и дальнейшего понимания потребителя.
ИИ также может помочь сопоставить множество ресурсов, хранилищ и источников данных, чтобы собрать наиболее убедительные и проницательные доказательства. Это делает отчеты и презентации более полными, надежными и актуальными.
Представление доказательств
Исследователи UX смогут тратить меньше времени на монотонные ручные задачи и быстрее собирать более точные, проницательные и достоверные данные благодаря использованию искусственного интеллекта.
И, более того, презентовать его будет намного проще!
ИИ создает широкий потенциал для UX-исследований, включая способность понимать настроения клиентов, выявлять тенденции поведения клиентов, предоставлять отчеты, полностью подкрепленные данными, и доносить до заинтересованных лиц идеи, основанные на данных.
Это означает, что презентации могут быть составлены проще, с помощью инструментов, управляемых искусственным интеллектом, для извлечения информации, а искусственный интеллект может даже предложить обратную связь по таким вопросам, как орфография, грамматика, проза, и ответить на вопросы о том, что имеет отношение к общему описанию исследования, а что нет.
Искусственный интеллект и результаты UX-дизайна будут жить вместе в полной гармонии.
Каковы ограничения ИИ при проведении исследований пользователей?
Как и любая развивающаяся технология, многое в ИИ все еще находится в зачаточном состоянии. Он также не заменяет реальных исследований и должен рассматриваться как фантастический вспомогательный инструмент.
Дело в том, что ИИ зависит от качества данных, а результаты могут быть неточными. Он также невероятно ограничен своим ограниченным запасом знаний или, в будущем, данными, к которым он может получить доступ.
Хваленый ChatGPT даже говорит вам, что, хотя он будет стараться изо всех сил, он хорош только настолько, насколько хороша информация в его программах. На самом деле, ИИ часто позиционируется как отличный способ предотвратить предвзятость; однако само его программирование и создание может иметь предвзятость, встроенную в систему. Не намеренно, но, как мы знаем, предвзятость всегда где-то присутствует!
По словам самого ChatGPT:
Да, как и все системы искусственного интеллекта, ChatGPT подвержен предвзятости данных, на которых он обучался. Обучающие данные отражают предубеждения и предрассудки людей и общества, которые их создали, и эти предубеждения могут быть отражены в результатах работы модели. Однако OpenAI предприняла шаги по смягчению этих предубеждений с помощью различных методов, таких как алгоритмы де-биасинга, разнообразные обучающие данные и тщательная человеческая проверка. Тем не менее, важно продолжать следить за результатами работы модели и устранять любые возникающие предубеждения.
Возможности ИИ также ограничены тем, что он не может честно оценить качественные аспекты, такие как эмоции или предпочтения пользователя. Хотя существуют сигналы, НЛП и другие опорные точки, которые он может выделить, без знания личности человека, его опыта и предпочтений, это в лучшем случае предположение, основанное на фиксированном количестве опорных точек и данных. Кроме того, при использовании ИИ в игру вступают этические соображения.
И наконец, искусственный интеллект, хотя мы можем задавать ему вопросы, и он будет давать нам ответы, основанные на данных и фактах, это не человек. Он может рассказать нам, что чувствует пользователь или клиент, каковы его эмоции и что его расстраивает. Сама суть ИИ как безэмоционального, почти беспристрастного сосуда означает, что он никогда не сможет ответить на БОЛЬШИЕ вопросы. Он может помочь нам, он даже может написать и реализовать большую часть работы, но человеческий фактор является настолько неотъемлемой частью исследования пользователей, что его нельзя полностью устранить.
Является ли искусственный интеллект будущим исследований пользователей?
Да, мы так считаем! В целом, ИИ может сэкономить много времени при проведении пользовательских исследований, автоматизируя задачи и позволяя исследователям сосредоточиться на глубинных идеях и данных. Однако важно знать ограничения и недостатки использования ИИ в исследованиях пользователей. Не следует полностью полагаться на него, а использовать в сочетании с традиционными методами исследования для обеспечения точности и надежности результатов.
Наконец, чтобы получить максимальную отдачу от ИИ для исследования пользователей, необходимо тщательное планирование и понимание того, что вы хотите, чтобы ИИ делал, и как его можно использовать. Эффективная стратегия необходима для того, чтобы вы не ждали от ИИ чудес, но в то же время он брал на себя большую часть нагрузки.
Поэтому, хотя роботы-надсмотрщики все ближе подбираются к нашему существованию, и у нас закрадывается подозрение, что ИИ *может быть* уже чувствуется и просто притворяется, выжидая время, по крайней мере, исследования пользователей принесут большую пользу.
Это означает, что весь процесс управления продуктом можно оптимизировать и сделать более гибким, устранив большую часть трений в "традиционных" моделях процесса исследования пользователей и разработки продукта. Продукты, усовершенствования и новые достижения могут быть выведены на рынок быстрее, что позволяет расти и расширяться.
Это действительно захватывающее время для исследований пользователей, это точно.
Бип, буп, бип. 
Почему бы не присоединиться к революции искусственного интеллекта и не ознакомиться с сайтом tl;dv уже сегодня?
