Best Practices
Кейсы и статьи об ИИ в исследованиях — реальные рабочие процессы ведущих организаций
Nielsen Norman Group: Методологические проблемы, скрытые в инструментах для исследований
Мария Росала исследует, как UX-платформы незаметно вносят методологические ошибки — риск, который усиливается по мере того, как AI берёт на себя планирование и анализ.
UX-лидерство в эпоху AI — кейс-стади dscout
CEO dscout Майкл Винник призывает UX-лидеров относиться к AI как к дизайн-материалу, а не как к угрозе, выходя за рамки поляризованных дебатов.
Daniel Mitev: Что 100 UX-исследователей сказали об AI в 2026 году
Анализ декабрьского опроса Lyssna среди 100 UX-исследователей: уровень внедрения AI, синтетические участники, смена владельца исследовательского процесса и почему ROI по-прежнему остаётся нерешённой задачей.
AI-модерированные интервью в UX-исследованиях — кейс-стади NN/g
Исследование NN/g двух AI-интервьюеров (Marvin и UserFlix) с 10 участниками: четыре сценария использования и чёткие ограничения.
Dscout: Почему исследователи должны возглавить AI-оценки
Натан Рейфф доказывает, что UX-исследователи лучше всего подходят для проведения AI evals: они способны соединить инженерные метрики с реальной ценностью для пользователей.
UX-исследования в эпоху LLM — практическое руководство
Коннор Джойс утверждает, что LLM делают UX-исследования более стратегическими, и предлагает процесс определения качества AI-генерируемых результатов.
dscout: Шестишаговый фреймворк для внедрения AI в вашу UX-практику
Роуз Беверли, UX AI-исследователь из PayPal, представляет фреймворк MASTER — шесть шагов для оценки того, какие задачи стоит автоматизировать, и построения повторяемых AI-рабочих процессов.
AI в UX-исследованиях — делать больше с меньшим
Пол Боаг делится уроками из реальных клиентских проектов по использованию AI в исследованиях, дизайне и разработке: ментальная модель «AI как стажёр».
Ответственные AI-воркфлоу для UX-исследований — практическое руководство
Практический плейбук: что автоматизировать и что оставить человеку на каждом этапе UX-исследований, с этическими гарантиями.
AI-симуляции в UX-исследованиях — оценка NN/g
NN/g анализирует три академических исследования цифровых двойников и синтетических пользователей, определяя, когда AI-симуляции надёжны.
Использование генеративного AI в UX-исследованиях — кейс практика
Таня Останина делится обновлённым методом AI-исследований с ChatGPT Enterprise Deep Research: реальный кейс и пошаговый промптинг.
Исследовательская повестка генеративного AI для UX — исследование NN/g
NN/g предлагает четыре ключевых направления исследований того, как генеративный AI меняет UX-практику и методологию.
AI-инструменты для UX-исследований — кейс-стади ResearchOps
Адам Маламис описывает шесть способов применения AI в UX-исследованиях, от планирования до анализа тональности, с чёткими границами автоматизации.
Аргументы против AI-first исследований — анализ Smashing Magazine
Виталий Фридман обосновывает, почему синтетическое AI-тестирование не может заменить исследования с реальными пользователями, с аргументами для стейкхолдеров.