Nghiên cứu UX tạo ra rất nhiều nguyên liệu thô: bản ghi cuộc phỏng vấn, ghi chú, câu trả lời khảo sát, phiếu hỗ trợ và các phiên sử dụng. Việc biến điều đó thành những phát hiện rất chậm và đó là lúc AI giúp ích nhiều nhất.
Các cách sử dụng phổ biến hiện nay bao gồm sao chép tự động, tóm tắt từng phiên, phân nhóm các ghi chú và câu trả lời khảo sát mở thành các chủ đề cũng như tìm kiếm trên nhiều nghiên cứu cùng một lúc. AI cũng hữu ích cho việc chuẩn bị: soạn thảo hướng dẫn phỏng vấn, câu hỏi sàng lọc và cách diễn đạt khảo sát để nhà nghiên cứu xem xét.
Việc sử dụng rủi ro là thay thế người tham gia. Một số công cụ cung cấp "người dùng tổng hợp", tính cách AI trả lời các câu hỏi nghiên cứu. Họ có thể giúp bạn chuẩn bị, nhưng họ lặp lại những điểm chung trong dữ liệu đào tạo của họ và không thể cho bạn biết những người dùng cụ thể của bạn thực sự làm gì. Hãy coi chúng như một công cụ hỗ trợ động não chứ không phải bằng chứng.
Tóm tắt cũng có thể sai. AI có thể phóng đại chủ đề, bỏ sót một vấn đề hiếm gặp nhưng quan trọng hoặc bịa ra một câu trích dẫn. Cách tốt nhất là liên kết mọi phát hiện trở lại với các trích dẫn hoặc clip thực tế và tự đọc mẫu dữ liệu thô.
Vấn đề riêng tư cũng vậy. Xóa thông tin cá nhân trước khi gửi bản ghi hoặc bản ghi đến dịch vụ AI và kiểm tra xem có sự đồng ý nào không. Nếu được sử dụng một cách cẩn thận, AI sẽ giúp các nhà nghiên cứu dành nhiều thời gian hơn cho người dùng, đây là phần quan trọng nhất.