KI-generierte Personas, die als Ersatz für echte Studienteilnehmer vermarktet werden. Das Versprechen: schneller und billiger als Rekrutierung. Die Realität: eine Regression zum Durchschnitt der Trainingsdaten, kostümiert als Nutzerstimmen.
Definition: KI-generierte Personas, die als Ersatz für echte Studienteilnehmer vermarktet werden. Das Versprechen: schneller und billiger als Rekrutierung. Die Realität: eine Regression zum Durchschnitt der Trainingsdaten, kostümiert als Nutzerstimmen.
KI-generierte Personas, die als Ersatz für echte Studienteilnehmer vermarktet werden. Das Versprechen: schneller und billiger als Rekrutierung. Die Realität: eine Regression zum Durchschnitt der Trainingsdaten, kostümiert als Nutzerstimmen. Nützlich für Pilot-Fragebögen oder Stimulus-Material, aber kein Ersatz für echte Nutzer, egal wie selbstsicher die Demo aussah. Für verwandte Probleme siehe KI-moderierte Interviews.
Wenn ein KI-Modell plausibel klingende, aber faktisch falsche oder erfundene Informationen generiert. Eine natürliche Konsequenz daraus, wie LLMs wahrscheinlichen Text vorhersagen, statt Wahrheit zu verifizieren.
Die verifizierten, realen Daten, an denen ein Modell oder eine Analyse gemessen wird. In der UX-Research heißt das: tatsächliches Verhalten, tatsächliche Interviews, tatsächliche Ergebnisse, nicht was ein Modell vorhersagt.
Trainiertes System, das Eingabe über gelernte Muster auf Ausgabe abbildet. In der Research-Praxis meist ein Large Language Model, aber der Begriff umfasst auch Bild-, Audio- und multimodale Systeme.