UX 연구는 인터뷰 녹음, 메모, 설문조사 답변, 지원 티켓, 사용성 세션 등 많은 원시 자료를 생성합니다. 이를 결과로 바꾸는 것은 느리며 AI가 가장 큰 도움이 되는 부분입니다.
오늘날 일반적인 용도로는 자동 전사, 개별 세션 요약, 노트 클러스터링, 주제에 대한 공개 설문조사 답변, 한 번에 여러 연구 검색 등이 있습니다. AI는 인터뷰 가이드 초안 작성, 스크리너 질문, 연구자가 검토할 설문조사 문구 작성 등 준비에도 유용합니다.
위험한 사용은 참가자를 대체하는 것입니다. 일부 도구는 연구 질문에 답하는 AI 페르소나인 "합성 사용자"를 제공합니다. 준비하는 데 도움이 될 수 있지만 교육 데이터에서 일반적인 내용을 반복하므로 특정 사용자가 실제로 무엇을 하는지 알려줄 수는 없습니다. 증거가 아닌 브레인스토밍을 위한 도구로 활용하십시오.
요약도 틀릴 수 있습니다. AI는 주제를 과장하거나, 드물지만 중요한 문제를 놓치거나, 인용문을 만들어 낼 수도 있습니다. 좋은 방법은 모든 결과를 실제 인용문이나 클립에 다시 연결하고 원시 데이터 샘플을 직접 읽는 것입니다.
개인 정보 보호도 중요합니다. 녹음이나 녹취록을 AI 서비스에 보내기 전에 개인 정보를 제거하고 동의가 포함되는지 확인하세요. AI를 신중하게 사용하면 연구자는 가장 중요한 부분인 사용자와 더 많은 시간을 보낼 수 있습니다.