Was KI in der Forschungs-Pipeline verlässlich kann, wo sie weiter versagt, und wie man die Kontrolle behält.
Das Webinar findet auf Englisch statt. Eine vollständige deutsche Aufzeichnung folgt nach dem Live-Termin.
AnmeldenKI hat verändert, wie Research-Operations heute aussehen. Recruiting, Transkription, Tagging, Zusammenfassung, Segmentierung, sogar erste Usability-Bewertungen: Der Großteil der Pipeline ist automatisierbar, und vieles läuft bereits in Produktion.
Die Frage lautet nicht mehr „Können wir diesen Schritt automatisieren?“, sondern „Was füttern wir hinein, und können wir trauen, was herauskommt?“
Dieses 60-minütige Webinar gibt einen strukturierten Überblick, wo Product-, UX- und Marktforschung 2026 stehen: was KI verlässlich gut kann, wo sie weiter versagt, und warum Stichprobenqualität, Methodik und Validierung heute wichtiger sind als vor fünf Jahren, nicht weniger.
Wir schauen auf automatisierte Usability-Bewertung, KI-Moderatoren, synthetische Respondenten und Auto-Segmentierung, und auf die Datenqualitätsprobleme, die mit ihnen skalieren: Panelbetrug, KI-generierte Open-Ends und überrekrutierte Respondenten.
Für Product Manager:innen, UX- und Research-Leads und Insights-Teams.
Von Automatisierung zu Input/Output-Vertrauen.
Die Pipeline, was automatisiert ist, was nicht.
Mit dem Rag-Rug-Problem als kanonisches Beispiel, wie adaptive Probing-Logik Daten kaputt macht.
System testen, Forschung vorbereiten, den Menschen verstehen.
Panelbetrug, KI-generierte Open-Ends, Detection-Checks.
Der Fünf-Schritte-Workflow für thematische Analyse. KI als Zweit-Rater.
Foundational- vs. Wrapper-Tools. Das Vier-Prinzipien-Raster. Ein praktischer 2026er Stack.
Rollen verschwimmen, Methodik muss explizit werden.
Was knapp bleibt, wenn alle bauen können.
Die vier Artikel, die das Webinar in der Tiefe untermauern.
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