AI Journal: ИИ меняет UX research, но не ту его часть, что действительно важна
ИИ меняет механическую сторону UX research: транскрибирование, теггинг и синтез данных теперь происходят быстрее, чем когда-либо. Однако, по словам исследователя и продуктового советника Митчелла Уэйкфилда, технология не способна заменить человеческое суждение, необходимое для интерпретации результатов и принятия стратегических решений.
Уэйкфилд подчёркивает: несмотря на то что он «настроен очень оптимистично относительно того, что ИИ возьмёт на себя механическую работу», главная опасность возникает тогда, когда «команды путают ускорение синтеза с улучшением суждений». Различие между скоростью и качеством остаётся принципиальным в разработке продуктов.
Разрыв в интерпретации
Инструменты могут выявлять паттерны и резюмировать обратную связь пользователей, но испытывают трудности с нюансами. Когда пользователи сталкиваются с проблемами онбординга, ИИ может зафиксировать точку трения, однако не способен определить, обусловлена ли проблема недоверием, страхом, отсутствием уверенности, барьерами доступности, непониманием или несоответствием бизнес-модели. Уэйкфилд настаивает: «Research — это не просто сбор доказательств. Это понимание того, что означает находка, что она не означает и какое решение команда должна принять следующим».
Опыт в масштабе
Взгляды Уэйкфилда сложились в ходе работы на ответственных позициях. В NHS Digital он руководил исследованиями NHS Login — системы, которой пользуются 28 миллионов человек для доступа к медицинской информации. Работа в таком масштабе научила его: продукты нельзя проектировать под среднестатистическую персону. Они должны работать для людей с ограниченными возможностями, разным уровнем цифровой грамотности и срочными потребностями.
Он предупреждает: «ИИ просто упрощает производство плохого research, который выглядит презентабельно», указывая на то, как аккуратно звучащие выводы могут скрывать проблемы с валидностью.
Эволюция карьеры
После NHS Digital Уэйкфилд перешёл в CloudKitchens в качестве первого нанятого UX researcher под руководством Трэвиса Каланика — он выстраивал исследовательскую функцию с нуля. В FanDuel он управлял loyalty-, reward- и конкурентными исследованиями для продуктов в сфере высококонкурентных ставок, что обострило его понимание того, как дизайн формирует поведение.
Сегодня Уэйкфилд занимает должность Growth Lead и Product Research Advisor в Golden Egg Media, а также является скаутом a16z. Он работает с основателями компаний в сферах ИИ, fintech и потребительского программного обеспечения. Эта позиция открывает важное наблюдение: «Работа перемещается выше по стеку. Исследователи должны разбираться в стратегии, росте, этике и исполнении».
Проблемы AI-native дизайна
Продукты, построенные на основе выводов ИИ, порождают принципиально новые задачи дизайна. Такие системы вероятностны и подвержены ошибкам: они требуют от пользователей проверки и доверия потенциально неточным результатам. Традиционный подход к разработке приложений — предложение фиксированных путей — перестаёт работать там, где ответы требуют согласования.
Будущее UX research
Вывод Уэйкфилда однозначен: ИИ ускорит скорость research и устранит рутинную работу, однако не сможет заменить суждение. Успешные компании будут выделяться не скоростью, а качеством инсайтов — пониманием того, какие находки важны и что именно следует создавать на их основе.
Он констатирует: «Победят не те компании, которые быстрее всех генерируют insights. Победят те, кто знает, какой insight истинен, какой важен и что именно нужно построить на его основе».