Welche KI-Tools gibt es aktuell, um die Effizienz im UX-Research zu verbessern?
Auf diese Frage ist Tara Bosenick in ihrem Webinar eingegangen. Tara hat dabei keinen Anspruch auf Vollständigkeit erhoben. Sie hat ganz bewusst nur die Tools vorgestellt, mit denen sie selbst gute Erfahrungen gemacht hat.
Das macht die Auswahl besonders wertvoll. Denn statt einer unübersichtlichen Tool-Liste stellte sie eine kuratierte Liste aus ihrer Praxis vor und teilte ihre Einschätzung, wo und wie die KI-Tools im UX-Research wirklich helfen und wo nicht.
KI sicher nutzen
Tara eröffnete das Webinar mit einem Disclaimer zur Nutzung von KI-Tools im UX-Research. Wir arbeiten täglich mit sensiblen Daten, wie z.B. personenbezogenen Informationen aus Interviews oder vertraulichen Produktideen oder strategischen Insights. Diese Daten müssen DSGVO-konform verarbeitet und vor unbefugtem Zugriff geschützt werden.
Bei der Verwendung von Daten aus dem UX-Research sollten man immer bedenken, dass alle eingegeben Daten:
- auf externen Servern verarbeitet,
- potenziell für Trainingszwecke verwendet,
- oder könnten im schlimmsten Fall durch Sicherheitslücken zugänglich werden.
Tara betont deshalb drei einfache, aber wichtige Daumenregeln:
- Befolge die Informationssicherheitsrichtlinien Deines Unternehmens
- Arbeite mit anonymisierten Daten, wenn nötig
- Sei mutig beim Ausprobieren, aber hole immer IT-Sicherheits und Datenschutzexpert:innen dazu
KI sinnvoll einzusetzen, bedeutet auch einen bewussten Umgang mit den Daten, die KI-Tools zur Verfügung gestellt werden.
Die Tools im Überblick
Tara strukturiert ihre Tool-Auswahl entlang des UX-Research-Prozesses – von der Recherche über Interviews bis hin zu Analyse und Insight Management. Im Folgenden ein Überblick über ihre Favoriten, inklusive Einordnung, wofür sie sich wirklich eignen.
Perplexity AI – KI-gestützte Suchmaschine mit Quellenangaben – Favorit für Desk Research
Perplexity nutzt Tara regelmäßig in ihren Workshops oft sogar als feste Übung für UX-Teams. Der große Vorteil: komplexe Fragen stellen und direkt strukturierte Antworten mit Quellen bekommen. Gerade im Vergleich zu klassischer Suche entsteht ein echter Effizienzgewinn.
„Perplexity ist halt ziemlich cool, weil es relativ sicher die Quellen findet – und man die dann direkt überprüfen kann.“
Gleichzeitig bleibt sie realistisch: Auch dieses Tool ist nicht fehlerfrei. Ein konkreter Anwendungsfall aus ihrer Praxis: schneller Einstieg in neue Themenfelder oder strukturierte Literaturrecherche. Teilweise ersetzt Perplexity hier bereits klassische Google-Suchen.
Taras Bewertung: Enorm hilfreich für Desk Research – aber nur mit aktivem Gegencheck der Quellen und ohne sensible Daten.
Jamie – Meeting-Assistent – bot-frei, DSGVO-konform und aus Deutschland
Bei Transkription wird Tara sehr konkret. Hier sieht sie einen der größten realen Hebel für Effizienz. Sie hat gute Erfahrungen mit dem deutschen Transkriptions-Tool Jamie gemacht. Die Qualität von Jamie ist vergleichsweise hoch, da viele internationale Lösungen ihren Fokus auf die englische Sprache legen.
„Die Word-Error-Rate ist im Deutschen bei amerikanischen Tools durchaus höher.“
Bei Jamie hebt sie die Genauigkeit und den bot-freien Ansatz hervor. Das Tool läuft lokal mit und vermeidet die typischen „Bot joins the call“-Momente in Interviews.
„Das ist tatsächlich auch botfrei … und das empfinde ich als ziemlich angenehm.“
Taras Bewertung: Ein unspektakulärer, aber extrem wirkungsvoller Effizienz-Booster im Alltag.
Tellet – Interview-Plattform für qualitative Forschung at Scale
Tellet steht stellvertretend für eine ganze Kategorie von Tools: KI-geführte Interviews. Tara testet diese Tools aktiv in Workshops mit gemischten Ergebnissen.
„Das ist natürlich der größte Hebel … wenn irgendwann keine Menschen mehr Interviews führen.“
In der Realität zeigt sich aber schnell die Grenze:
„Das beste Interview ist eins, wo der Teilnehmende vergisst, dass es ein Interview ist und das kriegen die Dinger halt wirklich noch nicht hin.“
Längere Interviews mit Bots funktionieren schlicht nicht.
„Ein einstündiges Interview mit einem Bot – das hält niemand durch.“
Taras Bewertung: Gut für schnelle, explorative Studien oder Skalierung von UX-Research. Aber kein Ersatz für echte Interviews durch Menschen.
Synthetic Users – Die Illusion von UX-Research mit simulierten Interviews
Synthetic Users gehen noch einen Schritt weiter. Die Interviews werden komplett simuliert. Tara beschreibt sehr anschaulich, wie das funktioniert:
„Du lädst den Leitfaden hoch und kriegst 30 Interviews in einer Viertelstunde.“
Das klingt beeindruckend, aber die Einschränkungen sind fundamental:
- keine Mimik oder Gestik
- keine Emotionen
- keine echten Überraschungen
Deshalb hält sie den praktischen Einsatz als Ersatz für UX-Research-Interviews mit Menschen nicht für sinnvoll.
„Wenn ihr wirklich verlässliche Ergebnisse haben wollt: nein.“
Das Tool kann aber für Testen von Leitfäden oder zur Strukturierung von ersten Hypothesen hilfreich sein.
Taras Bewertung: Werkzeug für Vorbereitung, nicht für echte Erkenntnisse.
discuss.io – End-to-End Qualitative Research Plattform
discuss.io steht für eine neue Generation von Plattformen, die den gesamten Research-Prozess abdecken wollen. Tara beschreibt den Anspruch der Anbieter sehr pointiert:
„Die sagen: Stellt eure Forschungsfrage rein und ein paar Tage später habt ihr das Ergebnis.“
Das wirkt effizient, wirft aber eine kritische Frage auf: Wer bewertet eigentlich die Qualität?
Taras Bewertung: Leistungsfähig, aber gefährlich, wenn methodisches Verständnis fehlt. Ist interessant für Research-Teams in größeren Organisationen.
Outset.ai – Research-Plattform für qualitative Interviews at Scale
Outset zeigt, wie weit Skalierung inzwischen gehen kann: parallele Interviews mit vielen Teilnehmenden, inklusive Video und Prototypen-Tests. Die Versprechen sind groß und teilweise auch realistisch.
Taras Bewertung: Spannend für große Organisationen, aber nur mit klaren Qualitätsstandards.
Lyssna – Remote-Usability- & IA-Testingplattform
Bei Lyssna geht es um klar strukturierte Aufgaben wie z.B. Card Sorting oder First-Click-Tests. Genau hier sieht Tara sinnvolle Einsatzbereiche für Automatisierung. Aufgabenbasierte Tests funktionieren gut, weil sie keine tiefe Interpretation erfordern.
Taras Bewertung: Perfekt für klar definierte Fragestellungen – nicht für explorativen Research.
Sprig – In-Product Surveys
Sprig überzeugt Tara vor allem durch den Kontext: Feedback wird direkt im Nutzungsmoment erhoben. Ein Pop-up direkt nach einer Aktion im Produkt, genau dann, wenn die Erfahrung noch frisch ist.
„Wenn man fünf Minuten später fragt, haben die Leute das ja schon vergessen.“
Taras Bewertung: Stark für kontinuierliches Produktfeedback
NotebookLM – RAG-basierter Forschungsassistent
NotebookLM bewertet Tara differenziert. Für klassische Analysen im UX-Research sieht sie es eher kritisch. In Sachen Präsentationen oder Podcast-Generierung zeigt sie sich hingegen begeistert. Research-Reports können hochgeladen und automatisch in ein Podcast-Gespräch verwandelt werden.
„Was halt geil ist, ist diese Podcast-Zusammenfassung.“
Taras Bewertung: Stark für kreative Aufbereitung, nicht für tiefgehende Analyse.
PersonaX – Digital Customer Twins
PersonaX greift die Idee auf, Research-Daten dialogfähig zu machen und in digitale Kunden-Zwillinge zu verwandeln. Es basiert auf einem spannenden und vielversprechenden technischen Ansatz. Das Tool kann sinnvoll sein, wenn genügend Informationen über die Kund:innen vorliegen. Über das Tool gibt es noch relativ wenige Informationen.
Taras Bewertung: Chattable Personas auf Basis echter Daten sind ein legitimer Ansatz – solange sie Research zugänglich machen, nicht ersetzen.
cxomni – Customer Journey Management Plattform
Mit cxomni wird klar, dass sich ein Teil der Tool-Landschaft gar nicht mehr nur an einzelne Researcher richtet, sondern an ganze Organisationen.
Der Fokus liegt hier nicht auf einzelnen Interviews oder Studien, sondern auf der Frage: Wie werden Erkenntnisse langfristig im Unternehmen verankert und nutzbar gemacht?
Das passt zu einem Thema, das Tara mehrfach indirekt anspricht: Insight Management wird für viele Unternehmen immer wichtiger.
„Insight Management ist für viele Firmen gerade ein super wichtiges Thema.“
cxomni setzt genau hier an mit einer Kombination aus:
- Customer Journey Mapping
- Datenintegration aus verschiedenen Quellen
- und KI-gestützter Auswertung
Der Unterschied zu klassischen Research-Tools: Hier geht es nicht mehr um einzelne Studien, sondern um kontinuierliche Erkenntnisarbeit auf CX-Ebene.
Taras Bewertung: Spannend für Organisationen, die UX nicht als Projekt, sondern als Steuerungsinstrument verstehen.
Condens – Research Repository
Condens steht für klassische Research-Analyse unterstützt durch KI. Auch wenn die automatischen Auswertungsmöglichkeiten von Condens vielversprechend sind, ist Tara beim Einsatz vorsichtig. Analyse ist der Bereich, in dem KI am schnellsten überschätzt wird.
„Ich vertraue mittlerweile keinem Tool, dessen Prompt ich nicht kontrollieren kann.“
Condens kann beim Strukturieren von Daten, beim Clustering, beim Tagging und beim Auffinden von Mustern helfen. Es kann Dir aber nicht die Interpretation abnehmen.
Taras Bewertung: Condens ist kein „magisches Analyse-Tool“, sondern ein strukturiertes Arbeitswerkzeug und passt damit gut zu Taras Grundhaltung: KI unterstützt, aber die eigentliche Denkarbeit bleibt menschlich.
Wolf-Schneider-KI – Textredigat nach Wolf Schneider
Effizienz im UX-Research endet nicht bei Datenerhebung und Analyse, sondern zeigt sich auch in der Kommunikation. Denn was bringt der beste Insight, wenn sie nicht verständlich vermittelt wird? Die Wolf-Schneider-KI zielen genau darauf ab:
- klarere Sprache
- präzisere Formulierungen
- bessere Verständlichkeit
Das passt sehr gut zu einem impliziten Problem, das Tara anspricht: Viele Ergebnisse werden heute schneller produziert, aber nicht unbedingt besser erklärt.
Taras Bewertung: Kein Research-Tool im engeren Sinne, aber ein wichtiger Baustein, um die Qualität von Ergebnissen sichtbar zu machen.
Clueify – Attention Maps & Clarity Score
Bei Clueify geht es um die Aufbereitung von Insights insgesamt. Es hilft Hypothesen zur Aufmerksamkeitsverteilung zu generieren und zum schnellen Check der visuellen Hierarchie.
Taras Bewertung: KI-Heatmaps zeigen, wo jemand hinschaut – nicht warum. Kontext und Aufgaben fehlen. Kein Ersatz für qualitative Forschung.
Lovable – Full-Stack-App-Builder
Lovable hilft dabei, Ideen schneller mit Hilfe von Prototypen greifbar zu machen. Gerade in frühen Phasen kann das helfen, Diskussionen zu konkretisieren.
Taras Bewertung: Unterstützt den Übergang von Insight zu Konzept. Lovable wird in der UX- und Dev-Community als Paradigmenwechsel für Prototyping gehandelt – mit klarer 80/20-Warnung: die letzten 20% kosten Zeit und manchmal Nerven.
Chat-Assistenten – Die eigentlichen Allrounder
Zum Abschluss richtet Tara den Blick auf die Tools, die wir alle täglich nutzen: ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral. In ihren Workshops sind sie fester Bestandteil, etwa für:
- Leitfäden erstellen
- Analysen anstoßen
- Inhalte strukturieren
Tara ist ein Fan von Claude, da dieser Chatbot aktuell die besten Halluzinationsrate hat, aktuell die besten Ergebnisse liefert und der Hersteller die militärische Nutzung seiner Technologie untersagt hat.
Taras Bewertung: Claude ist für UX-Research extrem hilfreich.
Fazit: Mehr Effizienz, aber nicht um jeden Preis
Die vorgestellten Tools zeigen eindrucksvoll, wie viel Potenzial in KI für UX-Research steckt. Von schnellerem Desk Research über automatisierte Transkription bis hin zu neuen Formen der Datenauswertung. Gleichzeitig hat Tara auch klar die Grenzen und Rahmenbedingungen aufgezeigt. Der verantwortungsvolle Umgang mit Daten, ein kritischer Blick auf Ergebnisse und fundierte methodische Kenntnisse bleiben unverzichtbar.
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So erhältst Du nicht nur einen Überblick über die Möglichkeiten, sondern kannst auch fundiert beurteilen, welche Lösungen für Deine spezifischen Aufgaben geeignet sind. Der Fokus liegt auf den zentralen Phasen des Research-Prozesses – von der Leitfadenerstellung über die Interviewdurchführung bis hin zur Analyse – und darauf, welche Qualitätsunterschiede sich in der praktischen Anwendung zeigen.
