KI-Gestützter UX Research

In dieser Folge spricht Dominique mit Tara Bosenick
(https://www.linkedin.com/in/tarabosenick/), Management Director
bei uintent, über KI gestützten UX Research und was davon im Alltag
von Produktteams wirklich trägt. Tara bringt mehr als zwei
Jahrzehnte Erfahrung im UX Research mit und beobachtet sehr genau,
wie sich der Einsatz von Sprachmodellen auf Research Prozesse
auswirkt. UX Research steht für fundierte Entscheidungen. Wer
Produkte verantwortet, braucht belastbare Erkenntnisse über
Bedürfnisse, Motive und Probleme von Nutzerinnen und Nutzern.
Gleichzeitig steigt der Druck. Zeit fehlt, Prioritäten
konkurrieren, Entscheidungen sollen schneller fallen. Hier können
KI Werkzeuge Entlastung bieten. Tara erlebt in ihren Workshops
beides: Begeisterung und Ernüchterung. Sprachmodelle formulieren
hervorragend. Sie helfen beim Schreiben von Screenern,
Interviewleitfäden oder UX Texten. Sie unterstützen bei der
Strukturierung von Gedanken. Gerade beim Formulieren entsteht
spürbare Zeitersparnis im UX Research. Der große Hebel liegt jedoch
in der Analyse. Transkripte auswerten, Muster erkennen, Zitate
sauber belegen und daraus einen klaren Report bauen kostet Zeit.
Hier setzen viele Hoffnungen an. Doch genau hier zeigt sich auch
die Schwäche probabilistischer Systeme. Ein Sprachmodell berechnet
Wahrscheinlichkeiten. Es liefert gut klingende Antworten. Das
bedeutet nicht automatisch, dass diese Antworten auch korrekt sind.
Wer im UX Research Interviews analysiert, will keine
wahrscheinlichen Aussagen, sondern präzise Aussagen auf Basis
echter Daten. Halluzinationen entstehen schneller als vielen
bewusst ist. Ein falsch zugeordnetes Pronomen im Transkript kann
bereits eine Interpretation kippen. Ein unklarer Kontext im Prompt
kann dazu führen, dass externe Annahmen in die Analyse einfließen.
Tara plädiert deshalb für ein sehr bewusstes Vorgehen, wie kleine
Analyseschritte statt großer Gesamtaufgaben zu stellen, klare
Regeln im Prompt zu formulieren, Explizite Anweisungen zu geben,
nur mit den vorliegenden Daten zu arbeiten und Zitate wortwörtlich
wiederzugeben. UX Research mit KI verlangt Disziplin und ein
kritisches Auge. Auch die Vorbereitung von Research profitiert nur
begrenzt von Automatisierung. Wer regelmäßig Interviews führt,
erstellt Leitfäden oft schneller selbst, als ein Sprachmodell mit
ausreichend Kontext zu versorgen. Sinnvoll kann KI im UX Research
beim vorbereitenden Desk Research sein oder als Sparringspartner
für Hypothesen und Fragestellungen. Spannend wird es aber beim
Reporting. Layouts automatisiert befüllen, Charts erstellen und
Präsentationen strukturieren spart Zeit, ohne den Kern des UX
Research zu verfälschen. Hier entsteht echte Entlastung im Alltag
von Product Ownern und Produktmanagerinnen. Gleichzeitig bleibt der
Mensch zentral. Gute Interviews leben von Beziehung und
Gesprächsdynamik. Wer UX Research komplett an Bots abgibt, verliert
die unmittelbare Erfahrung mit Nutzerinnen und Nutzern. Gerade für
Produktteams ist es wertvoll, Probleme aus erster Hand zu hören.
Diese Erfahrung schafft ein gemeinsames Verständnis, das kein
Report ersetzen kann. Datenschutz und Compliance sind lösbar, wenn
passende Tarife und Verträge genutzt werden. Das größere Risiko
liegt in der unkritischen Nutzung. Sprachlich überzeugende
Ergebnisse verführen dazu, sie ungeprüft zu übernehmen. Für
fundierten UX Research braucht es jedoch Verantwortung und
Reflexion. KI gestützter UX Research ist damit weder Heilsbringer
noch reine Spielerei. Er kann Prozesse beschleunigen, wenn wir die
Grenzen kennen und bewusst steuern. Wer Halluzinationen versteht,
Prompts strukturiert und Ergebnisse prüft, gewinnt Zeit für das
Wesentliche. Für bessere Fragen, tiefere Gespräche und klarere
Entscheidungen im Produktalltag.