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
Die KI-Landschaft verändert sich wöchentlich. Statt einzelnen Tools hinterherzujagen, brauchen Sie ein beständiges Framework, um jede Plattform anhand von Prinzipien zu bewerten, die sich nicht ändern werden: Datenschutz, Transparenz, Portabilität und Reproduzierbarkeit.
Ein Überblick über UX-Events, Meetups und Ausbildung in Wien 2026: Community-Formate, Konferenz, Lehrgänge, und die Leute dahinter.
Forschungsdisziplinen, Methoden und Prinzipien bilden ein einheitliches System. Das Verständnis dieses Frameworks unterscheidet verstreute Aktivitäten von strategischer Forschungspraxis.