Что делать, чтобы угнаться за ИИ в сфере исследований

1. Знайте, что ИИ-симуляции интервью или синтетические респонденты — это не просто попросить ChatGPT прикинуться моим респондентом. Это мультиагентная система, в которой, помимо генерации самих персон, нужно сделать их достаточно разнообразными, отфильтровать от фантазий LLM, валидировать результаты. А ещё обучить их на реальных интервью (вот что можно забрать из исследований EY и Nielsen — так это то, что модели работают лучше, когда обучены на реальных интервью, и хорошо заполняют пропуски)

2. Не думайте, что синтетические респонденты прямо сейчас уже готовы к тому, чтобы вы не проводили органических исследований и просто запрашивали данные для принятия решений. Эту работу всё ещё придется делать самостоятельно. Или в целом ваше принятие решений не отличается от того, что было 10 лет назад без касдевов: «пилим фичи, как сказал СЕО»

3. Отдавайте ИИ те части процесса исследований, которые действительно можно отдать: постановку задач, подготовку шаблонов, рекрут респондентов, анализ и разбор, контроль качества, обучение.

4. Даже если вы ловите жуткий фомо и думаете, что все вокруг уже в будущем, и принимают решения, знайте, что все ловят чувство, что что-то пропускают, и никто не знает, как правильно. Сейчас по-настоящему качественные синтетические респонденты с хоть как-то проверенными результатами — это enterprise решения, и продают респондентов большими пачками от 15 тысяч долларов. И если вы видите, как кто-то уже «давно проводит интервью только с помощью AI», под капотом там «привет chatGPT, прикинься моим респондентом»

5. AI-generated данные из интервью — это не способ проверки гипотез. Это лишь источник новых гипотез. Проверяйте:
• Дублируйте работу моделей реальными интервью. Проверьте свой подход хотя бы на своём продукте.
• Проводите количественные исследования, маркетинговые посевы, попытки продаж, чтобы проверить данные от LLM.

6. Обогащайте промпты. С одного промпта всегда получается лажа. Усложняйте промпт, пишите промпт отдельно и предварительно, просите модель сначала собрать недостающий контекст, загружайте контекст про задачу, включайте поиск в интернете и thinking, пользуйтесь новейшими моделями.