Maze: Отчёт о будущем пользовательских исследований 2026

Maze ежегодно публикует отраслевой опрос о практиках пользовательских исследований. Издание 2026 года основано на ответах почти 500 специалистов — 44% UX- и продуктовых исследователей, 26% дизайнеров, 9% маркетологов — собранных с 23 декабря 2025 по 13 января 2026 года. Респонденты работают преимущественно в Европе (34%) и Северной Америке (31%), в компаниях разного масштаба — от стартапов до крупных предприятий. Экспертные комментарии предоставили специалисты из Twilio, 1Password, Adobe и Mozilla.

Что показывают данные

Использование AI в рабочих процессах исследований существенно выросло за год. В 2026 году 69% респондентов применяют AI хотя бы в части своих исследовательских проектов — это на 19 процентных пунктов больше, чем годом ранее. Основными преимуществами команды называют более быстрые сроки выполнения работ (63%), повышение эффективности команды (60%) и более организованные рабочие процессы (56%). Чаще всего AI передают транскрипцию, синтез и формулировку исследовательских вопросов — объёмные и трудоёмкие задачи, которые исторически поглощали время, которое исследователи могли бы тратить на интерпретацию.

Доля организаций, где исследования необходимы для принятия решений на всех уровнях бизнес-стратегии, почти утроилась за год: с 8% в 2025-м до 22% в 2026-м. Отчёт трактует это как структурный сдвиг: исследовательские команды всё раньше вовлекаются в разговоры, используются для формирования долгосрочной стратегии, а не для подтверждения уже принятых решений. Если раньше исследователей привлекали после того, как направление было выбрано, теперь они всё чаще участвуют в его определении.

Ключевое противоречие

В логике отчёта адаптация AI не является однозначно позитивной. По мере роста спроса на исследования — отчасти из-за того, что AI снижает барьер для проведения опросов — нон-исследователи всё активнее проводят собственную работу. Продуктовые менеджеры (39%), маркетинговые аналитики (35%) и маркетологи (23%) теперь регулярно получают инсайты самостоятельно. Риск не в том, что больше людей могут проводить исследования, а в том, что строгость методологии становится распределённой без её поддержания. Больше исследований без общих фреймворков, централизованных репозиториев или стандартов качества создаёт шум, а не более качественные решения.

Отчёт определяет построение общей инфраструктуры — централизованных инсайтов, стандартов качества, непрерывного обучения — как лекарство, а не замедление процесса адаптации. Команды, которые успешно встраивают AI в работу, не просто проводят больше исследований — они проектируют системы обучения, способные выдержать темп.

Что исследователи не готовы делегировать

Респонденты чётко обозначили, где человеческое участие остаётся незаменимым. Чаще всего называли интерпретацию нюансов и эмоций (82%), этическое принятие решений (80%) и формулировку правильных вопросов (76%). Это не случайные способности — это основа того, что делает исследовательские выводы полезными для лиц, принимающих решения. Складывающееся разделение труда таково: AI берёт на себя объём выполнения задач, а исследователи сосредотачиваются на том, что требует контекста и суждения.

Более трети респондентов (35%) считают, что роль исследователя становится более стратегической; 33% описывают её как более смешанную в рамках команд. Направление изменений устойчиво: функция исследователя выходит за рамки производства артефактов и превращается в наставничество — установление стандартов, поддержку других в проведении исследований и связь выводов с бизнес-решениями.

Кому это полезно: Руководителям исследований, принимающим решения о структуре команды, инструментарии и процессах по мере того, как AI меняет разделение работ. Индивидуальным исследователям, которым нужны данные опросов о направлении развития профессии и наиболее ценных навыках. Специалистам по исследовательским операциям, выстраивающим инфраструктуру и стандарты, которые не дают распределённым исследованиям деградировать в качестве.