Was Automatisierung gelöst hat, was nicht, und warum Datenqualität jetzt der eigentliche Engpass ist.
AI hat verändert, wie Research-Operations heute aussehen. Recruiting, Transkription, Tagging, Summarization, Segmentierung, sogar erste Usability-Evaluierungen: der Großteil der Pipeline ist heute automatisierbar, und vieles davon läuft bereits produktiv. Das verschiebt die Diskussion. Die Frage ist nicht mehr "können wir diesen Schritt automatisieren?", sondern "was füttern wir eigentlich ins System, und können wir dem Output trauen?"
Das Webinar gibt einen strukturierten Überblick, wo Product, UX und Market Research 2026 stehen: was AI zuverlässig kann, wo es nach wie vor scheitert, und warum Sample-Qualität, Methodik und Validierung heute mehr zählen als vor fünf Jahren, nicht weniger. Wir schauen uns automatisierte Usability-Evaluierung, AI-Moderatoren, synthetische Respondents und Auto-Segmentierung an, und die Datenqualitätsprobleme, die damit skalieren: Panel-Fraud, AI-generierte offene Antworten und überrekrutierte Respondents.
Für Product Manager, UX- und Research-Leads sowie Insights-Teams.
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Strategisches Denken und praxisnahe Leitfäden unseres Teams
Forschungsdisziplinen, Methoden und Prinzipien bilden ein einheitliches System. Das Verständnis dieses Frameworks unterscheidet verstreute Aktivitäten von strategischer Forschungspraxis.
Ein interaktiver Rechner, der mit Entscheidungstheorie schätzt, ob sich eine Studie wirtschaftlich lohnt, bevor Sie sie durchführen.
Der größte Fehler, den Teams mit KI machen, ist, sie wie eine magische Black Box zu behandeln. Hier ist ein vollständiger, zuverlässiger Workflow für den Einsatz von LLMs als Research-Assistenten bei gleichzeitiger kritischer menschlicher Kontrolle.