本文深入探討了如何將生成式人工智能（如ChatGPT）作為用戶體驗(yàn)研究人員的理想同事。分享了利用這些工具加速研究過程、解鎖新方法的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，并提出了對使用AI進(jìn)行UX研究的擔(dān)憂。文章不僅提供了實(shí)用的建議和示例，還鼓勵讀者思考如何有效地整合AI技術(shù)以提升研究質(zhì)量和效率。

一、日常對話

我認(rèn)為 ChatGPT 就像一位擁有近乎無限智慧和帶寬的同事。在我的商業(yè)應(yīng)用世界中，領(lǐng)域?qū)＜液茈y找到，而且通常時間緊迫。

但 ChatGPT 幾乎是每個領(lǐng)域的專家，無論我的問題多么基本，它總是有時間陪我，而且總是心情愉快。這樣，它通?？梢猿洚?dāng) PM，快速洞察我們的產(chǎn)品領(lǐng)域（財務(wù)、供應(yīng)鏈、商業(yè)等）、我們的用戶和我們的競爭對手。

它還可以有點(diǎn)像工程師，用簡單的方式解釋復(fù)雜的技術(shù)，幫助我了解我們的產(chǎn)品在技術(shù)上什么是可行的，什么是不可行的。

最后，它還可以充當(dāng)研究同事，我可以和他交流關(guān)于研究方法和計劃的想法，甚至可以圍繞人工智能的含義進(jìn)行更多發(fā)人深省的討論。

當(dāng)然，這些人工智能同事的優(yōu)秀程度取決于你給他們的提示，所以我想討論一下這位研究同事如何幫助加速現(xiàn)有的研究方法和解鎖新方法，然后談及我對其使用的一些擔(dān)憂和注意事項(xiàng)。

二、加速現(xiàn)有方法

1. 規(guī)劃

無論您認(rèn)為自己知道研究的最佳方法，還是不知道從哪里開始，最好向其他研究人員征求意見。在這里，我喜歡給 ChatGPT 提供盡可能多的背景信息，而不會泄露任何敏感信息。

“我是開發(fā) [解釋產(chǎn)品] 的團(tuán)隊(duì)的用戶體驗(yàn)研究員。目前，我們正在研究 [解釋功能或問題]?！?/p>

解釋一下你要做的事情：

我的團(tuán)隊(duì)想知道：

– 人們?nèi)绾?#8230;…（例如，完成某項(xiàng)任務(wù)、對人工智能的感受等）

– 我們應(yīng)該優(yōu)先考慮哪些功能……

告訴它你想要什么：

– 您認(rèn)為我應(yīng)該使用什么方法？

– 你覺得我現(xiàn)在的計劃怎么樣？

我最近進(jìn)行了一項(xiàng)研究，這項(xiàng)研究需要一種新方法，因?yàn)槲覀兿肟纯从脩羧绾闻c兩個不同的人工智能語音助手互動，而實(shí)際上并沒有構(gòu)建兩個不同的版本來獲取反饋。我解釋了我的理想方法及其局限性，ChatGPT 幫助我想出了一個替代計劃。

2. 執(zhí)行

一旦確定了方法和總體計劃，就可以使用生成式人工智能來簡化執(zhí)行。

我的團(tuán)隊(duì)想了解一家中大型公司的制造經(jīng)理需要完成的工作。您能針對該角色的 JTBD 提供一些假設(shè)嗎？

我想與多位制造經(jīng)理一起驗(yàn)證和完善這些 JTBD。您能幫我制作一個篩選器和問卷嗎？

如果您有以前的研究（角色、篩選器等）中的例子可以作為參考附加，則效果會更好，有助于保持一致性。

3. 分析：

完成研究并收集數(shù)據(jù)后，使用生成式 AI 來幫助您分析數(shù)據(jù)！當(dāng)然，您需要特別注意對您的公司和參與者敏感的信息。確保刪除任何個人身份信息 (PII)，并以易于復(fù)制/粘貼或上傳的方式組織數(shù)據(jù)。我建議對參與者進(jìn)行編號（P1、P2 等），并提供任何可用的人口統(tǒng)計信息（例如，他們的行業(yè)、職位或工作年限）。然后，如果您以相同的方式對他們的回答進(jìn)行編號（Q1：P1、P2……Q2：P1、P2……），您可以要求回答與人口統(tǒng)計信息之間的相關(guān)性。

我進(jìn)行了一項(xiàng)調(diào)查/一系列采訪，要求人們……您能幫我分析一下回復(fù)嗎？我正在尋找直接來自數(shù)據(jù)的引述支持的關(guān)鍵主題。

Q3 的回答和各參與者的背景有沒有什么關(guān)聯(lián)？

您認(rèn)為我應(yīng)該如何向團(tuán)隊(duì)展示這些見解？您認(rèn)為還有其他見解可能會引起他們的興趣嗎？

當(dāng)然，你需要注意這里的不準(zhǔn)確或夸大。根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)，事先清理和組織數(shù)據(jù)的過程應(yīng)該有助于讓你了解生成式人工智能的響應(yīng)中的趨勢和支持引述。

這個數(shù)字好像有點(diǎn)不對，我多算了一點(diǎn)/少算了一點(diǎn)。

我不認(rèn)為該主題在數(shù)據(jù)中非常普遍。您是如何得出這一結(jié)論的？

是否有一些引言雖然不符合主題，但您認(rèn)為對于團(tuán)隊(duì)來說很重要？

內(nèi)容很好，但我希望你改變格式，以便每個主題后面都放上支持引述。

解鎖新方法：

我最近完成了一個項(xiàng)目，我將數(shù)百項(xiàng)產(chǎn)品功能映射到單個用戶任務(wù)和這些任務(wù)所屬的待辦事項(xiàng) (JTBD)，以及我們的用戶角色用于完成這些任務(wù)的 D365 應(yīng)用、他們在執(zhí)行任務(wù)時所戴的帽子以及對他們有益的 AI 類型。這使我能夠創(chuàng)建一個 Excel 電子表格，我的團(tuán)隊(duì)可以對其進(jìn)行篩選，以查看哪些類型的 AI 會對我們的用戶產(chǎn)生最大影響，哪些用戶角色和 JTBD 會受到最大影響。

由于涉及的應(yīng)用程序和角色數(shù)量龐大，這種類型的項(xiàng)目通常需要數(shù)小時的研討會和與多位領(lǐng)域?qū)＜遥ㄍǔＪ?PM）的異步溝通，而且由于信息和意見太多，很可能會失敗。不過，我能夠?qū)⑿畔⑤斎雰?nèi)部生成 AI 工具（類似于 ChatGPT），要求它將所有內(nèi)容映射在一起，然后讓領(lǐng)域?qū)＜覍ζ溥M(jìn)行審查。當(dāng)然，找出正確的提示并讓事情持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)需要時間，但通過記錄我的學(xué)習(xí)和提示，其他團(tuán)隊(duì)很可能可以在很短的時間內(nèi)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

此處提供簡化版本：

[插入客戶成功團(tuán)隊(duì)定義的數(shù)百個 ERP 功能/任務(wù)]。

您能否創(chuàng)建一些用戶在完成這些任務(wù)時可能佩戴的“帽子”（分析師、數(shù)據(jù)編排員等）？

哪些類型的人工智能（自動化、內(nèi)容生成等）可以支持這些功能？

以下是我們已經(jīng)研究過的角色和 JTBD。您能否將每項(xiàng)任務(wù)映射到相關(guān)角色、JTBD 和他們在完成任務(wù)時可能扮演的角色，以及支持他們的 AI 類型？

我提到，我將其轉(zhuǎn)換為 Excel 文件，我的團(tuán)隊(duì)可以輕松操作該文件以做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。

實(shí)際上，該文件最終變得太大且技術(shù)性太強(qiáng)，人們無法使用，因此我通常會為他們操作它并提供見解。然而，生成式人工智能也在這方面幫助挽救了局面，因?yàn)槲易罱鼧?gòu)建了一個自定義 GPT，允許團(tuán)隊(duì)用自然語言詢問有關(guān)數(shù)據(jù)的問題。

現(xiàn)在 GPT 了解了每個 Excel 列代表什么以及它們是如何映射在一起的，團(tuán)隊(duì)成員可以簡單地問諸如“我們接下來應(yīng)該關(guān)注哪個人工智能功能？”之類的問題，它會告訴他們，并指導(dǎo)他們在這樣做時要考慮的角色和 JTBD。

據(jù)我所知，人們對 UXR 中的 AI 的擔(dān)憂通常集中在兩個主題上：對我們自身工作安全的擔(dān)憂，以及對生成式 AI 的準(zhǔn)確性和可信度的擔(dān)憂。我相信，AI 取代 UX 研究人員還需要很長時間，甚至永遠(yuǎn)無法實(shí)現(xiàn)。

上述方法是加速現(xiàn)有方法甚至可能解鎖新方法（或不可行）的示例，但核心決策、數(shù)據(jù)收集和解釋仍然非常人性化。至于研究質(zhì)量和準(zhǔn)確性，我理解這些擔(dān)憂。

然而，即使 AI 支持的 UXR 準(zhǔn)確率只有 60-70%，在我看來也比沒有好，尤其是考慮到我們今天需要的運(yùn)作速度。特別是對于定性研究，固有的主觀性使得研究不可能 100% 準(zhǔn)確，所以我寧愿做四五項(xiàng)準(zhǔn)確率達(dá)到 60-70% 的研究，也不愿花時間追求一兩項(xiàng)研究的完美。

翻譯：蔣昌盛

原作者：Michael O’Sullivan

原文鏈接：https://medium.com/uxr-microsoft/generative-ai-the-perfect-colleague-for-ux-researchers-d0ff4a88e4c0