G wie Gespür

(Source: Tj - adobe.stock.com)

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Theorie: KI wird bald alles können. Sie fasst Interviews zusammen, erkennt Muster, clustert Aussagen, schreibt Reports und schlägt Empfehlungen vor. Im User Research klingt das verlockend: weniger Transkription, weniger Auswertung, weniger Aufwand. Kein mühsames Zuhören mehr, kein Sichten von Notizen, kein Ringen um die Frage, ob eine Aussage ein Einzelproblem oder Signal ist.

Realität: In der Realität beginnt gute User Research, lange bevor ein Satz transkribiert wird. Sie beginnt beim Zuschauen. Bei der kleinen Pause vor dem Klick. Beim Blick, der irritiert über den Bildschirm wandert. Beim Lachen, das Unsicherheit kaschiert. Beim Satz «Das ist verständlich», während die Hand zur falschen Stelle fährt.
KI kann solche Momente beschreiben, wenn man sie ihr liefert. Aber sie erlebt sie nicht. Sie sitzt nicht im Raum. Sie spürt nicht, wann eine Testperson höflich statt ehrlich ist. Sie merkt nicht, wann ein Produkt fachlich korrekt und menschlich trotzdem daneben ist. Vor allem kann sie nicht laufend übersetzen: von Verhalten in Bedeutung, von Bedeutung in Hypothesen, von Hypothesen in bessere Fragen.
Erfahrene Researcher hören nicht nur, was gesagt wird. Sie hören, was fehlt. Sie erkennen, wann ein Kunde das Problem falsch benennt. Sie wissen, wann man nachfragt, wann man schweigt und wann man eine Beobachtung gegen eine schöne interne Überzeugung verteidigen muss. 

Fazit: KI ist im User Research nicht nutzlos. Aber sie ist kein Ersatz für das Gespür, das aus Beobachtung, Erfahrung, Intelligenz und Anwesenheit entsteht. Sie kann ordnen, verdichten und entlasten. Das ist viel. Aber sie kann nicht für uns verstehen. Wer User Research automatisieren will, bekommt vielleicht schnellere Dokumente. Wer Menschen verstehen will, muss weiterhin hinschauen, zuhören und übersetzen. Genau dort entsteht Erkenntnis. Nicht im Prompt, sondern im Moment, in dem jemand merkt: Jetzt habe ich verstanden, worum es wirklich geht.