İçeriğe geç
ChatGPT, GPT-3 ve genel olarak yapay zeka alanındaki gelişmelerle ilgili büyük heyecanı bir şekilde kaçırdıysanız, sanırım bir mağarada yaşıyordunuz demektir. Yeni bir şey olmasa da, kullanıcı araştırmalarına yönelik yapay zeka geliştirme çalışmaları her geçen gün ivme kazanıyor. Ürün ekipleri ve kullanıcı araştırmacıları için GPT-3'ün ortaya çıkardığı güç gerçekten çok cazip.
Tom bile yapay zekanın etkisini hissediyor:
AI destekli kullanıcı araştırmaları, insanların teknolojiyle etkileşim kurma ve günlük rutinlerini yerine getirme biçimlerinde devrim yaratacak. Hatta ürünleri yaratma biçimimizi de etkileyecek. AI, şirketlerin kullanıcı ihtiyaçlarını daha iyi anlamasına, belirli görevleri otomatikleştirmesine ve hatta müşteri davranışlarına ilişkin veriye dayalı içgörüler sağlamasına yardımcı olabilir.
Bunun işleri nasıl değiştireceği konusunda endişelenen birçok kişi olsa da, bunun günlük hayatımızda teknolojiyi nasıl destekleyip geliştirebileceği konusunda heyecan duyanlar da aynı sayıda.
Peki, yapay zeka kullanıcı araştırmasını nasıl dönüştürecek? Kullanıcı araştırma süreci, birçok zorluk, önyargı fırsatı ve diğer değişken unsurlar içerir ve bu da anlamlı kullanıcı verileri elde etmeyi zorlaştırabilir. Yapay zeka odaklı kullanıcı araştırması uygulayarak, şirketler makine öğreniminin gücünden yararlanarak mevcut süreçleri kolaylaştırıp iyileştirebilir ve hatta verileri toplamak, karşılaştırmak ve kullanmak için yepyeni yöntemler geliştirebilir.
Kimse Hal 9000'in işleri yönetmesini istemez, ancak yapay zekayı daha çok R2D2 gibi düşünün. Sevimli, kompakt, biraz küstah ve küçük boyutuna rağmen, günü kurtarmaya ve tüm hikayeyi ilerletmeye oldukça yardımcı oluyor.
BİP, BOOP, BLEEP BOOP
Yapay zeka nedir?
Basit, evet, ama birçok kelime ortalıkta dolaşıyor. ChatGPT, GPT-3, Open AI. AI'nın tanımı nedir?
Yapay zeka, insanlar gibi çalışabilen ve tepki verebilen akıllı makineler yaratmayı amaçlayan bir bilgisayar bilimi alanıdır. Teknoloji endüstrisinin ayrılmaz bir parçası haline gelen yapay zeka, birçok farklı alanda devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Yapay zekayı, doğal dil işleme ve görüntü tanımadan otomatik karar verme ve problem çözmeye kadar çeşitli görevler için kullanabiliriz.
Son zamanlarda haberlerin büyük çoğunluğu, ChatBot'un geliştirilmiş bir versiyonu olan ChatGPT etrafında yoğunlaşmıştır. AI, doğal dil işleme için kullanılabilir, yani insan konuşmalarını girdi olarak alıp bir insan gibi yanıtlar üretebilir.
ChatGPT, kullanıcıya yönelik arayüzdür, ancak yapay zeka birçok başka alanı da kapsar. Örneğin GPT-3, belirli bir bağlamdan metin üretebilen bir yapay zeka modelidir. Bu model, doğal dili anlamakla kalmayıp, belirli bir parametre kümesinden metin üretebileceği anlamına gelir. Hatta tl;dv bile, otomatik transkripsiyon ve konuşanı algılama özelliğine sahip, yapay zeka destekli bir tl;dv
Tanımı gereği "akıllı" olan bir sonuç yaratmak için mantık ve muhakemeyi kullanan, yazılım veya teknoloji tabanlı her şeydir.
GPT-3 / AI'nın UX Araştırmasını Güçlendireceği Birçok Yol
GPT-3 gibi teknolojilerin kullanıcı araştırmalarına etkisi çok yönlüdür. Aşağıda, yapay zekanın UX araştırmacıları ve ürün ekiplerinin çalışma şekline etki edeceğini düşündüğümüz alanları sıraladık.
Önceden Tanımlanmış Varsayımlar, Temalar ve Konular
Günümüzde, incelenip analiz edilecek çok sayıda veri bulunmaktadır. Yapay zeka, verileri sıralayarak, düzenleyerek ve analiz ederek önemli içgörüler ortaya çıkararak bu verilerin anlamlandırılmasına yardımcı olabilir.
Bu, kullanıcı araştırma sürecinin ilerleyen aşamalarında ortaya çıkacak olsa da, kullanıcı araştırmasının en başında AI, varsayımlarınızı ve önyargılarınızı düzenlemenize de yardımcı olabilir.
Ve, birçok araştırmacı ilk etapta belirli bir konu hakkında önceden oluşturulmuş fikirleri olsa da, insan diline dayalı bir yapay zeka kullanmak, bu fikirlerin bir kısmını ortadan kaldırmak için harika bir başlangıç noktası sağlayabilir. Sorular sorarak, "doğru" olarak kabul ettikleri şeyleri doğrulayarak ve yapay zekaya doğrudan sorular sorarak, araştırmacılar kanıtlar ve bağlam hakkında daha odaklanmış bir resim oluşturabilir ve araştırma döngüsüne başlamaya hazır hale gelebilirler.
AI, ürün geliştirme kararlarına bilgi sağlamak için kullanıcı davranışları hakkında güvenilir veriye dayalı tahminler sunarak UX araştırmacılarının daha iyi kararlar almasına da yardımcı olabilir.
UX araştırmasıyla ilgili en önemli konulardan biri, kullanıcı görüşmelerinde sorulan sorulardır. En iyi niyetle sorulsa bile, soruların ifade ve yapıları konuşmada önyargıya yol açabilir.
Kullanıcı araştırmacıları ve UX araştırmacıları, belirli süreç adımlarını otomatikleştirerek ve tarafsız kullanıcı görüşme soruları ve senaryoları oluşturarak bu konuda yapay zekadan yararlanabilirler. Bu, araştırmacıların olası önyargılarını en aza indirmeye ve görüşmelerden toplanan verileri manuel olarak analiz etmek için harcanan zamanı azaltmaya yardımcı olacaktır.
Bir UX araştırmacısı kavramları, sorguları ve ilham kaynaklarını GPT-3 gibi bir şeye aktarabilir ve bu sistemden sağlam sorular elde edebilirse, bu, cevaplara daha hızlı ve daha doğru bir şekilde ulaşmasına yardımcı olacaktır.
Müşterilerin Düşüncelerini, Duygularını ve Fikirlerini Yakalamak
Araştırma sürecinin yanı sıra, yapay zeka gerçek veri toplama sürecini de iyileştirebilir.
Gelecekte, araştırmacılar yapay zeka destekli duygu analizi araçlarını kullanarak, anketlerde veya diğer geri bildirim kaynaklarında sağladıkları metinleri analiz ederek müşterilerin bir ürün veya hizmet hakkındaki duygularını ve görüşlerini tespit edebilecekler. Bu, UX araştırmacılarının trendleri hızlı bir şekilde tespit etmelerine ve müşterilerin düşünce ve duyguları hakkında daha derin içgörüler elde etmelerine olanak tanır. Şu anda birçok kişinin kullandığı Grammarly adlı bir araç da bunlardan biridir. Doğrudan UX araştırması için olmasa da, Grammarly AI "tonu" algılayabilir ve sesin kendinden emin, dostça, agresif vb. olup olmadığını belirleyebilir.
AI'nın veri toplama sürecini iyileştirmeye yardımcı olabileceği bir başka yol da tl;dv kullanmaktır. AI tabanlı bir kullanıcı araştırma aracı olan tl;dv , konuşmacıları otomatik olarak tanıyarak toplantıları kaydedip transkripsiyonunu tl;dv . Bu, manuel transkripsiyon, not alma ve diğer işlemler için harcanan SAATLERCE zaman tasarrufu sağlamakla kalmaz, aynı zamanda tüm bu işlemlerdeki insan hatası unsurunu da tamamen ortadan kaldırır.
Toplanan Verilerin Temizlenmesi ve Düzenlenmesi
AI toplantı asistanları yeni bir şey değil, ancak GPT-3'teki son gelişmelerle birlikte ciddi bir yükseltme geçirdiler. tl;dv gibi bir GPT toplantı aracı, önceden tanımlanmış bir etiketleme sistemi ile içgörüleri otomatik olarak tl;dv . Hala anları manuel olarak etiketleyebilirsiniz (ve bunu yapmanız şiddetle tavsiye edilir), ancak tl;dv artık toplantı içgörülerinizi anında tl;dv , gruplandırabilir ve birleştirebilir. Bu, eylem noktalarını, içgörüleri ve soruları gerçek zamanlı olarak belirlemeyi içerir. Ardından, AI tarafından belirlenen bu çıkarımları kabul veya reddedebilir ve bu içgörüleri klipler veya makaralar şeklinde iş arkadaşlarınızla paylaşabilirsiniz.
AI, UX araştırmalarından toplanan verileri temizlemek ve düzenlemek için de kullanılabilir. Araştırmacılar, AI algoritmaları kullanarak büyük miktarda veriyi sıralayarak ve en önemli bilgileri öne çıkararak bilgileri hızlı bir şekilde düzenleyebilirler. Bu, manuel işlerde zaman kazanmalarına yardımcı olur ve doğru bilgilerin anlaşılır bir şekilde sunulmasını sağlar. Bu, tl;dv açıkça görülse de, diğer AI türlerinde de mevcuttur.
Temaları, Kalıpları ve Eğilimleri Belirleme
Kullanıcı araştırmalarında soru oluşturmanın büyük bir kısmı önyargıdan kaçınmakla ilgilidir. Yine de, yapay zeka geliştikçe, yanıt verenlerin önyargılarını okuyup keşfetmek için tersi yönde de ilerleyebilir. Ve bu, şey, bu çok yardımcı olabilir! Psişik görüşe gerek yok, yanıt verenlerinizi tahmin etmeye gerek yok. Yapay zeka, "gördüğü" zaman saçmalığı fark edebilecek.
AI, araştırmalardan toplanan verilerdeki temaları ve kalıpları belirlemeye yardımcı olabilir. Bu, araştırmacıların gizli içgörüleri ortaya çıkarmalarını ve AI olmadan fark edilmeyecek müşteri davranışlarındaki eğilimleri bulmalarını sağlar. İkinci bir çift göz gibi, burada insan hatasına yer yoktur; endişeleniyorsanız, aşırı duyarlı hale getirilebilir.
Programcılar ayrıca, kullanıcı yanıtlarındaki duyguları (duygusal tonu) tespit etmek için yapay zeka tasarlayabilirler. Doğal dil işlemeyi kullanarak, yapay zeka algoritmaları metni hızlı bir şekilde analiz edebilir, altta yatan anlamı anlayabilir ve hatta yanıt veren kişinin doğruyu mu söylediğini yoksa emin olmadığını bile tespit edebilir. Bu biraz Orwellian bir yaklaşım gibi gelse de, yanılmıyorsunuz, ancak kullanıcı deneyimi araştırması açısından çok değerli bir yaklaşımdır.
Duygu analizi, UX araştırmacılarının müşterilerin bir ürün veya hizmet hakkında ne hissettiklerini anlamalarına ve kullanıcı deneyimini iyileştirmeye yönelik kararlar almalarına yardımcı olacaktır.
AI'nın doğası gereği, niteliksel değil niceliksel veriler olarak toplanır, yani duygulara değil verilere ve gerçeklere dayalı içgörüler elde edersiniz.
Verileri Anlamak
Artık tüm verileri topladınız ve hatta AI kullanarak duygusal açıdan analiz ettiniz. AI, tüm bunları anlamlandırmanıza da yardımcı olabilir.
AI algoritmaları kullanarak, UX araştırmacıları toplanan verilerden hızlı bir şekilde ihtiyaçları, sorunlu noktaları ve hipotezleri oluşturabilirler. Bu, birkaç şekilde yapılabilir: müşteri geri bildirimlerini kümeleyerek ve kategorize ederek altta yatan kalıpları ve eğilimleri belirlemek veya kullanıcı yanıtları üzerinde duygu analizi yapmak.
AI, tüm verilerinizi okuyabilir ve bunları sizin ve bilmesi gereken diğer kişiler için basit ve anlaşılır bir şekilde düzenleyebilir.
Ardından, bu verilere, modellere, içgörülere ve bilgilere dayalı sorular sorabilir ve ChatGPT'den öneriler isteyebilirsiniz. Bu, müşteri ihtiyaçlarına yönelik fikirler veya çözümler oluştururken zaman kazanmanızı sağlarken, veriye dayalı denemeler yoluyla birden fazla çözümü keşfetmenize olanak tanır.
Kanıtları Derleme
Tüm kanıtlar toplandıktan sonra, araştırma ekipleri bu bilgileri kullanarak neler olup bittiğine dair daha geniş bir tablo oluşturabilirler. Algoritmalar kullanarak, yapay zeka bir gün verilerden müşteri yolculuğu haritaları ve profilleri oluşturmaya yardımcı olabilecektir. Daha sonra, bu veriler düzgün bir şekilde derlendiğinde, araştırmacıların ve ürün ekiplerinin içgörülerini ve müşteriyi daha iyi anlamalarını desteklemek için kanıt olarak sunulabilir.
AI, birden fazla kaynağı, veri deposunu ve veri kaynağını çapraz referanslayarak içgörüler için en ikna edici ve anlamlı kanıtları derlemeye de yardımcı olabilir. Bu, raporlama ve sunumları daha kapsamlı, güvenilir ve alakalı hale getirir, çünkü raporlamada AI veri entegrasyonunu otomatikleştirir, doğruluğu artırır ve daha derin analitik içgörüler sağlar.
Kanıt Sunma
UX araştırmacıları, yapay zeka kullanarak monoton manuel görevlere daha az zaman harcayacak ve daha doğru, daha kapsamlı ve daha güvenilir verileri daha hızlı bir şekilde toplayabilecekler.
Ve dahası, sunmak da çok daha kolay olacak!
AI, müşteri duygularını anlama, müşterilerin davranış eğilimlerini tespit etme, verilerle tamamen desteklenen raporlar sunma ve veriye dayalı içgörüleri paydaşlarla paylaşma gibi UX araştırmaları için geniş bir potansiyel yaratır.
Bu, sunumların daha kolay bir şekilde hazırlanabileceği anlamına gelir. AI destekli araçlar sayesinde içgörüler elde edilebilir ve AI, yazım, dilbilgisi, üslup gibi konularda geri bildirimde bulunabilir ve araştırmanın genel anlatısına uygun olan ve olmayan konularla ilgili soruları yanıtlayabilir.
Yapay zeka ve kullanıcı deneyimi tasarımının sonuçları mükemmel bir uyum içinde bir arada var olacak.
Kullanıcı araştırmasında yapay zekanın sınırları nelerdir?
Her yeni teknoloji gibi, yapay zeka da henüz emekleme aşamasındadır. Ayrıca, gerçek hayattaki araştırmaların yerini almaz ve daha çok harika bir destek aracı olarak görülmelidir.
Mesele şu ki, yapay zeka kaliteli verilere bağımlıdır ve sonuçlar yanlış olabilir. Ayrıca, sınırlı bilgi havuzu veya gelecekte erişebileceği veriler tarafından da inanılmaz derecede kısıtlanmaktadır.
Çok övülen ChatGPT bile, elinden gelenin en iyisini yapacağını, ancak programlamasındaki bilgiler kadar iyi olabileceğini söylüyor. Aslında, yapay zeka genellikle önyargıyı önlemenin harika bir yolu olarak sunulur; ancak, programlaması ve yaratılması, sistemin içine önyargılar yerleştirilmesine neden olabilir. Kasıtlı olarak değil, ama bildiğimiz gibi, önyargı her zaman bir yerlerde vardır!
ChatGPT'nin kendi sözleriyle:
Evet, tüm yapay zeka sistemleri gibi ChatGPT de eğitildiği verilerdeki önyargılara maruz kalmaktadır. Eğitim verileri, onu üreten insanların ve toplumun önyargılarını ve önyargılarını yansıtır ve bu önyargılar modelin çıktılarına yansıyabilir. Bununla birlikte, OpenAI, önyargı giderme algoritmaları, çeşitli eğitim verileri ve dikkatli insan incelemesi gibi çeşitli teknikler aracılığıyla bu önyargıları azaltmak için adımlar atmıştır. Yine de, modelin çıktılarını izlemeye devam etmek ve ortaya çıkabilecek önyargıları ele almak önemlidir.
AI'nın yetenekleri, kullanıcıların duyguları veya tercihleri gibi niteliksel unsurları dürüstçe değerlendirememesi açısından da sınırlıdır. Sinyaller, NLP ve diğer referans noktaları olsa da, bir bireyin kişiliğini, deneyimlerini ve tercihlerini bilmeden, en iyi ihtimalle sabit miktarda referans noktası ve veriye dayalı bir tahminde bulunabilir. Ayrıca, AI kullanırken etik hususlar da devreye girer.
Son olarak, AI'ya sorular sorabiliriz ve o da bize verilere ve gerçeklere dayalı cevaplar verebilir, ancak AI bir insan değildir. AI, bir kullanıcı veya müşterinin nasıl hissettiğini, duygularının ne olduğunu ve nelerin onu rahatsız ettiğini bize söyleyebilir. AI'nın duygusuz, neredeyse tarafsız bir araç olması, onun asla BÜYÜK soruları gerçekten cevaplayamayacağı anlamına gelir. Bize yardımcı olabilir, hatta birçok işi yazıp uygulayabilir, ancak insan unsuru kullanıcı araştırmasının o kadar ayrılmaz bir parçasıdır ki, tamamen ortadan kaldırılamaz.
AI, kullanıcı araştırmasının geleceği mi?
Evet, bizce öyle! Genel olarak, AI kullanıcı araştırmaları sırasında çok fazla zaman tasarrufu sağlayabilir, görevleri otomatikleştirir ve araştırmacıların temel içgörülere ve verilere odaklanmalarını sağlar. Ancak, kullanıcı araştırmalarında AI kullanımının sınırlarını ve dezavantajlarını bilmek çok önemlidir. Sonuçların doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamak için tamamen AI'ya güvenilmemeli, geleneksel araştırma yöntemleriyle birlikte kullanılmalıdır.
Son olarak, kullanıcı araştırması için yapay zekadan en iyi şekilde yararlanmak için dikkatli bir planlama yapmak, yapay zekadan ne istediğinizi ve nasıl kullanılabileceğini anlamak gerekir. Yapay zekadan mucizeler beklememek, ancak aynı zamanda iş yükünün büyük bir kısmını üstlenmesini sağlamak için etkili bir strateji gereklidir.
Robotlar varlığımıza giderek yaklaşırken ve yapay zekanın*belki de* zaten bilinçli olduğunu ve sadece zamanını beklediğini içten içe şüphelenirken, en azından kullanıcı araştırmaları bundan büyük fayda sağlayacaktır.
Bu, tüm ürün yönetimi sürecinin daha verimli ve daha çevik hale getirilebileceği, "geleneksel" kullanıcı araştırması ve ürün geliştirme süreci modellerindeki sürtüşmelerin büyük bir kısmının ortadan kaldırılabileceği anlamına gelir. Ürünler, iyileştirmeler ve yeni gelişmeler pazara daha hızlı sunulabilir, böylece daha fazla büyüme ve genişleme sağlanabilir.
Kullanıcı araştırması alanında çalışmak için gerçekten heyecan verici bir dönem, bu kesin.
Bip, bip, bip. 
Neden AI devrimine katılmayıp tl;dv bugün denemiyorsunuz?
