Great Question: исследовательская платформа, которую запускает ваш ИИ
Great Question AI: исследовательская платформа, которую запускает ваш ИИ
Немало инструментов позволяют ИИ читать ваши исследования. Great Question позволяет ему их проводить.
Суть в следующем: MCP Great Question подключает Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini и Copilot к вашей исследовательской операции и предоставляет им 112+ действий — проектирование исследования, рекрутинг участников из вашей панели, написание скринера, чтение транскриптов, перенос выводов в любой документ, с которым вы работаете. Внутри платформы Great Question AI самостоятельно модерирует интервью, кластеризует темы в отчётах, отвечает на вопросы в рамках одного исследования или по всему репозиторию, а к каждой цитате привязывает точный момент разговора, из которого она взята.
ИИ, умеющий читать исследования, всё равно не умеет их проводить
За последние два года появилось много инструментов для суммаризации транскриптов. Полезно — до определённого предела. Предел обнаруживается, когда вы задаёте вопрос о том, чего ни разу не спрашивали у ваших пользователей.
Спросите ИИ, что пользователи думают о вашем новом экране настроек. Если исследования на эту тему не существует, лучший исход — ИИ скажет вам об этом. Худший — он обобщит три косвенно связанных интервью и сделает это с уверенным видом. А нужно было, чтобы кто-то пошёл и опросил 30 человек на этой неделе.
Компания построила вторую половину этой цепочки. Ваш ИИ теперь может пойти и получить данные.
Дать Claude, ChatGPT или Cursor доступ к вашей исследовательской операции
MCP, Model Context Protocol — открытый стандарт, позволяющий AI-инструментам безопасно подключаться к другому программному обеспечению и управлять им. Большинство продуктовых команд сегодня начинают рабочий день в одном из этих инструментов, а не в исследовательской платформе — и Great Question теперь работает внутри них.
Доступ на чтение — это уже данность. Дальше следует то, что ваш ИИ может менять.
112+ действий, и большинство из них — на запись
- Проектировать исследования. Создавать интервью, опросы и тесты прототипов с вознаграждениями, ограничениями участия, скринерами, логикой пропуска вопросов и языковыми настройками.
- Управлять панелью. Создавать и обновлять профили кандидатов, пользовательские атрибуты и сегменты — со встроенными записями о согласии и инструментами GDPR-удаления.
- Рекрутировать. Отбирать кандидатов из панели на конкретное исследование и отправлять приглашения на скрининг, автоматически исключая неподходящих.
- Планировать расписание. Задавать доступность, лимиты бронирования, сроки уведомления и часовые пояса, добавлять модераторов и наблюдателей к сессиям.
- Анализировать. Читать транскрипты с атрибуцией по спикерам, хайлайты, скор соответствия скринеру, ответы на опросы и результаты тестов прототипов — включая completion rate, ключевые пути и drop-off по экранам.
- Синтезировать. Извлекать выводы, истории и подборки хайлайтов, экспортировать insights в PDF.
Один промпт — одно запущенное исследование
Это означает, что следующий запрос становится единственным действием:
Рекрутируй 30 PM, еженедельно активных пользователей, для интервью о нашем новом экране настроек. Исключи всех из компаний численностью меньше 100 человек.
Claude проектирует исследование, пишет скринер, отбирает кандидатов из панели, отправляет приглашения и задаёт окно для бронирования. Вы проверяете всё это перед тем, как что-то уходит наружу. Два дня подготовки превращаются примерно в десять минут проверки предложений ИИ.
Это работает и на другом конце проекта. Попросите найти интервью о проблемах с оплатой и помочь написать постановку задачи для PRD — и вы получите реальный язык пользователей в документе, который уже открыт, вместо того чтобы искать цитату, смутно запомнившуюся с марта.
Метод вашей команды путешествует вместе с ним
MCP также раздаёт skills — прописанные инструкции о том, как исследования проводятся в вашей компании. ИИ загружает их перед тем, как действовать. Сегодня доступны два навыка — для создания скринеров и рекрутинга участников: ИИ правильно структурирует квалификационные вопросы, фильтрует мошеннических респондентов и не пишет одним и тем же кандидатам дважды за две недели.
Именно это делает инструмент безопасным для передачи большему числу людей. PM, запускающий собственное исследование через Claude, автоматически наследует ваши стандарты скринеров и правила коммуникации — вместо того чтобы изобретать и то, и другое в 23:00.
Настройка занимает три шага
Добавить сервер, авторизоваться, начать работать:
claude mcp add --transport http great-question https://greatquestion.co/api/mcp/v1Браузер открывает Great Question, вы просматриваете разрешения и нажимаете «авторизовать». Полные инструкции — в документации по настройке MCP.
Ваши права доступа следуют за вами
Подключение использует OAuth 2.0, поэтому ваши учётные данные никогда не передаются AI-инструменту напрямую. Существующие права доступа к Great Question применяются автоматически — ИИ видит ровно то, к чему у вас есть доступ. Персональные данные по умолчанию маскируются, платформа сертифицирована по SOC 2 Type II с полным разделением данных между аккаунтами.
Это именно тот момент, где стоит быть требовательными. Если AI-инструмент может дотянуться до всех разговоров с клиентами, которые когда-либо записывала ваша компания, — независимо от того, кто спрашивает, — вы создали потенциальный инцидент с комплаенсом.
ИИ внутри платформы
Всё вышеперечисленное работает на ИИ, уже встроенном в Great Question. Он присутствует и тогда, когда вы работаете непосредственно в платформе.
ИИ проводит интервью
Вы пишете исследование — AI Moderation ведёт сессию. Задаёт ваши вопросы, уточняет, когда ответ заслуживает более глубокого разбора, зондирует причины за высказанным мнением и удерживает разговор в нужном направлении.
Практический эффект — масштаб. Вы получаете глубину, близкую к интервью, при объёме выборки, близком к опросу, не занимая 60 слотов в чьих-либо календарях. А поскольку каждую сессию вёл один и тот же модератор, вы не корректируете незаметно то, что зависело от личности конкретного человека в комнате. Инструмент работает рядом с модерируемыми и немодерируемыми методами, уже доступными в платформе, и сессии попадают в тот же репозиторий, что и всё остальное.
Темы кластеризуются в вашем отчёте
Great Question AI группирует ответы в темы внутри отчёта, ранжируя их по числу участников, выразивших каждую из них, — с числом ответов рядом с каждой темой. Нажмите на тему — и получите доказательную базу за ней.
Так исчезает этап, на котором вы экспортируете цитаты в инструмент для стикеров и вручную перестраиваете affinity map. Вы начинаете с кластеризованного вида и делаете работу, которая требует именно вас: переименовываете темы, разделяете те, что были объединены, и удаляете кластер, который на самом деле представляет трёх людей, использующих одно слово для разных проблем. Смысл происходящего всё равно определяете вы.
Вопросы по одному исследованию или по всему репозиторию
Ask AI запрашивает полное исследование — до 50 часов данных интервью — за секунды. Попросите конкретную цитату, резюме, ответ на исследовательский вопрос или отчёт в нужном вам формате.
Также можно задавать вопросы по всему репозиторию исследований — это отвечает на самый частый вопрос к исследователям: уже кто-нибудь разбирался с этой темой? Ответить на него за минуту, а не за неделю — это обычно то, что решает, будут ли старые исследования повторно использованы или незаметно повторены.
Отчёт готов ещё до того, как вы садитесь его писать
После каждого интервью AI-Assisted Synthesis генерирует резюме, главы, хайлайты и теги. Используйте это как первый черновик отчёта или как быстрый способ разобраться в исследовании, которое провёл коллега полгода назад.
Автоматические резюме и главы прекрасно дополняют и без того отличные транскрипты. Они экономят время, когда проверяешь, как прошло интервью, или синтезируешь собственные исследования. — Olivier Thereaux, Director of Product Research, Dashlane
Каждая цитата — в один клик к источнику
Каждый insight и каждая цитата, которые выдаёт Great Question AI, ссылаются на конкретный момент в транскрипте, откуда она взята. Нажмите на ссылку — и попадёте на тот момент, когда именно это было сказано.
Любой инструмент может сгенерировать убедительно звучащую тему из кучи транскриптов. Вопрос, который зададут ваши стейкхолдеры, — и который они должны задавать — звучит иначе: кто именно это сказал? Ссылки на источники позволяют ответить за две секунды вместо того, чтобы защищать резюме, которое невозможно отследить до первоисточника.
Почему это работает только на единой платформе
Большинство команд приходят в Great Question, чтобы перестать проводить исследования в десятке разрозненных инструментов. ServiceNow сократила число инструментов с 15 до 7 после перехода на единую платформу.
Именно эта консолидация делает ИИ ценным. Кластеризация тем, Ask AI, цитаты с источниками и все MCP-действия работают со всем, что когда-либо запускала ваша команда, — потому что рекрутинг, сессии, опросы и репозиторий уже находятся в одном месте. ИИ, нацеленный на исследования, разбросанные по шести инструментам и общей папке, даст уверенный ответ, построенный на той части данных, до которой ему случилось дотянуться.
Что компания не делает с вашими данными
Персональные данные маскируются до того, как попадают в модель, и ваши данные никогда не используются третьими сторонами для обучения. Когда ИИ воспроизводит цитату, платформа находит соответствующий фрагмент транскрипта и ссылается на него, чтобы вы могли убедиться в точности.
Компания также открыто говорит об ограничениях. Языковые модели совершают ошибки — именно поэтому каждый ответ сопровождается ссылкой на источник, а каждая цитата отслеживается. Проверяйте результат перед тем, как действовать.