Research Expo 2025: искусственный интеллект в исследованиях (часть 2)

Продолжаем делиться с вами впечатлениями, инсайтами и трендами исследовательской индустрии. Research Expo — это крупнейшее событие для российских и зарубежных компаний, которые проводят маркетинговые, UX, СX и продуктовые исследования, собирающее на одной площадке Исследователей и их Заказчиков, а также всех, кому интересна и актуальна тема исследований.
Организатор мероприятия — Ассоциация исследовательских компаний «Группа 7/89». Компания Sarmont с 2021 года является аккредитованным членом данной Ассоциации.

ИИ СТАНОВИТСЯ РАБОЧИМ ИНСТРУМЕНТОМ ИССЛЕДОВАТЕЛЯ

Использование ИИ в исследованиях становится все более привычным, появляется все больше кейсов о результатах внедрения ИИ в маркетинговые исследования. Если раньше обсуждение шло в русле “а что это такое”, то сейчас — “какие инструменты ИИ и в каких случаях наиболее эффективны”. Несмотря на то, что это только первые шаги, результаты, которые уже сегодня можно получать с ИИ впечатляют:

• Обученная ИИ-модель для оценки креативов — в 7 раз дешевле опроса, срок 1 день. Оценивает визуальную привлекательность рекламных макетов, мотивационный потенциал, сильные и слабые стороны и выдает рекомендации. Модель показывает очень сопоставимые с опросами результаты и может использоваться для оперативной оценки креативов, для отсева слабых вариантов и сокращения вариантов, которые пойдут в детальный тест.
• Синтетические респонденты — продолжаются эксперименты с ответами “сгенерированных респондентов”. С помощью обученных ИИ-моделей могут добираться ответы “ИИ-респондентов”, например, в проектах с очень сложно достижимой аудиторией. Результаты таких экспериментов показывают, что при замещении выборки синтетическими ответами до 50% значения ответов остаются в рамках статистической значимости, то есть не отличаются от реальных данных. Посмотрим, к чему приведут такие эксперименты, пока среди исследователей идет бурная дискуссия — насколько такой подход допустим и с точки зрения достоверности данных, и с точки зрения этики в целом.
• Принципиально новые результаты — ИИ позволяет очень сильно масштабировать качественные исследования, быстро их обрабатывать и получать нечто новое, чего раньше не было, по сути — качественно-количественное исследование. Обработка 450 глубинных интервью за пару дней, и не просто обработка, а нахождение взаимосвязей, инсайтов — уже реальность.

Но, как обычно, есть много “но”. Да, ИИ уже сегодня может позволить значительно экономить время на рутине, высвобождая голову исследователя на анализ, смыслы, поиск инсайтов. Но для того, чтобы сделать с помощью ИИ даже рутинную работу, необходимы очень высокие компетенции исследователя, потому что все, что делает ИИ, требует очень серьезной проверки. Да, технологии двигаются вперед ежедневно, но ошибок еще слишком много.

При этом доступность инструментов для каждого снижает качество, на рынке появляется множество игроков-однодневок, не имеющих ни практической, ни теоретической базы, мыслящих примерно «зачем мне ваши исследования, методологии, качественный рекрут, я сейчас с чатом GPT поговорю и все готово». Инструменты это хорошо, но не надо забывать, что эксперт — это эксперт, а принятие решение на непроверенных, непрофессиональных данных может привести бизнес совсем не туда, куда планировалось.

Поэтому как с любым новым инструментом, с ИИ надо работать очень осторожно и вдумчиво, факапов очень много. Работать с такими сложными инструментами должны экспертные исследователи и аналитики, способные распознать подвох или ложные данные. Задача исследователя, работающего с ИИ — постоянно «прикапываться» к ИИ, видеть ошибки, глюки, утечки, правильные выводы сделаны или нет. ИИ — это стажер, а исследователь — куратор контекста, который управляет данными.

КАК ИССЛЕДОВАТЕЛИ ОТНОСЯТСЯ К ИИ?

Члены Ассоциации 7/89 — Дарья Сармонт, Дарья Шмидт, Дина Маркова — провели среди участников профессиональных исследовательских сообществ экспресс-опрос на тему “Искусственный интеллект в исследованиях”.

Приводим краткие результаты:

• 70% согласны, что отрасль маркетинговых исследований на пороге больших изменений, включая ценностные и этические.
• Почти 50% компаний уже активно тестируют или внедряют ИИ-решения, что свидетельствует о серьезных изменениях в отрасли.
• 86% респондентов согласны, что транскрибация с помощью ИИ — это реальность. Это самый высокий показатель согласия среди всех оцененных функций ИИ. Автоматическая транскрибация аудио- и видеозаписей глубинных интервью и фокус-групп становится стандартом в индустрии исследований.
• Зона перспективного внедрения ИИ в исследования — обработка данных (обработка массива данных, кодировка открытых вопросов, автоматизация презентаций и документации). 72% согласны, что обработка массива данных — приоритетная задача для ИИ. 66% согласны, что ИИ может значительно улучшить кодировку открытых вопросов.
• 52% считают, что ИИ однозначно или скорее поможет исследованиями.
• Много скептицизма в отношении замены человека искусственным интеллектом. 81% скептически относятся к идее синтетических респондентов. 50% считают, что в разработке инструментария исследования (анкет, гайдов и др.) необходима экспертиза человека.
  Ключевое опасение — проверка качества и валидности результатов, полученных с помощью ИИ. Почти 80% специалистов не уверены, как оценивать надежность ИИ-анализа, что создает барьер для широкого внедрения.
• Исследователи признают, что стратегическое мышление, понимание контекста, формулирование гипотез и интерпретация результатов остаются прерогативой человека.

Как видим, сейчас мы действительно находимся в переломном моменте и можно только прогнозировать, как рынок маркетинговых исследований будет развиваться в будущем. Но уже сейчас очевидно — закрывать глаза на появление ИИ невозможно, необходимо учиться, пробовать и находить решения, которые будут помогать еще глубже и полнее изучать потребности человека и создавать по-настоящему классные продукты, которые вдохновляют и исследователя, и заказчика, и покупателя.