AI в процессе UX-исследований — выступление Sparkbox

О чём видео

Крис, UX-лид в Sparkbox с более чем 25-летним опытом, показывает, как AI вписывается в два этапа UX-исследований: сбор данных и синтез. Доклад использует конкурентный аудит как сквозной пример, демонстрируя работу ChatGPT для первичного исследования и FigJam AI для диаграмм сходства и обобщений.

Для кого

UX-дизайнеры и исследователи, которые хотят увидеть конкретную, привязанную к инструментам демонстрацию AI в повседневных исследовательских задачах: конкурентных аудитах, affinity mapping и подготовке обобщений для стейкхолдеров.

Ключевые выводы

1. Начинайте с настройки проекта в AI. Крис показывает, как дать ChatGPT достаточно контекста о продукте, конкурентном окружении и целях исследования до начала работы.

2. FigJam AI берёт на себя рутину синтеза. Встроенные AI-функции FigJam могут организовать стикеры в тематические кластеры, сокращая время ручного affinity mapping с часов до минут.

3. Главный выигрыш — время выполнения. AI примерно вдвое сократил сроки проектов — не заменяя человеческое суждение, а ускоряя самые трудоёмкие механические шаги.

4. Проверка предположений — неожиданная ценность AI. Помимо скорости, одно из самых полезных применений — использование AI как мыслительного партнёра для проверки предположений исследования.

Стоит смотреть, если…

Вы регулярно проводите конкурентные аудиты или affinity mapping и хотите увидеть реалистичную демонстрацию того, где AI действительно экономит время.