Oggi condividiamo un interessante studio, condotto da user interviews con 1.093 partecipanti (tra cui ricercatori UX, specialisti di Research ops o persone che gestiscono specifiche attività di ricerca UX) su un settore che sta mostrando molta attività, con le capacità dell’IA che compaiono sia in prodotti esistenti che in nuovi ingressi sul mercato.
Le promesse disattese e le sfide degli UX Researcher
I ricercatori UX sfruttano l’IA per liberarsi da compiti noiosi e ripetitivi, consentendo loro di concentrarsi su attività di maggiore valore. Strumenti come Chat-GPT si fanno avanti per semplificare la scrittura di report e la creazione di presentazioni, rendendo il lavoro quotidiano più efficiente.
Nonostante i benefici dell’IA, molti ricercatori ritengono che le attuali limitazioni degli strumenti ne compromettano l’utilità per questo lavoro. La loro principale preoccupazione riguarda la potenziale analisi inaccurata o incompleta.
Le criticità emergono soprattutto e chiaramente nella sintesi del testo su larga scala. Ottenere risultati coerenti e affidabili si rivela più complesso del previsto. Le esperienze personali dei ricercatori sottolineano le discrepanze tra l’elaborazione automatica e la codifica manuale, aprendo la porta a riflessioni sulla precisione delle tecnologie di sintesi attualmente esistenti nemmeno vicine al lavoro di codifica manuale e molto superficiali negli output generati.
Principali strumenti AI
Nonostante le sfide questi sono gli strumenti consigliati con funzionalità AI integrate per la Ricerca UX.
Principali strumenti per UXR con funzionalità AI
- Hotjar
- Dscout
- Glassbox
- Dovetail
- Notion
- Grain
- indeemo
Principali strumenti solo AI
- ChatGPT
- ClientZen
- Chattermill
- Consensus
- Otter.ai
- Enterpret
