UX-Research und KI: Wie beide voneinander profitieren

UX-Research ist gefragter denn je, und auch der Bedarf wächst. Es gibt mehr Softwareprodukte als je zuvor, und hybrides Arbeiten und Homeoffice sind zur neuen Normalität geworden. Umso wichtiger ist es, die Nutzererfahrung zu verstehen. 2026 ist KI fester Bestandteil der Arbeitswelt und des Konsumalltags, und die Verbindung zwischen UX-Research und KI-Produkten ist deutlicher und wichtiger denn je. Weil generative KI-Funktionen inzwischen in fast jedem neuen Produkt stecken, fragen UX-Researcher nicht mehr „Sollen wir KI einbauen?“, sondern „Wie vertrauen Menschen ihr, und wie nutzen sie sie tatsächlich?“ Auf diesen Wegen prägen sich UX-Research und KI gegenseitig.

Mit gutem UX-Research kommen KI-Produkte weiter, wenn sie hängen bleiben

Sehr viele KI-Produkte sind für den Kundenservice gedacht oder beantworten Fragen von Nutzenden, etwa Chatbots oder Siri. Ein großes Problem: Diese Produkte sind nicht auf jede denkbare Interaktion programmiert. In manchen Momenten bleibt die KI hängen und kann den Nutzenden keine brauchbare Antwort geben. UX-Research sammelt bei den Nutzenden Daten zu genau diesen Situationen und findet so heraus, wie das Gespräch weiterlaufen sollte, wenn die KI nicht alle Informationen richtig erfasst. Diese Erkenntnisse gehen an die zuständigen Teams, die daraufhin Workarounds entwickeln, damit die KI im Gespräch mit den Nutzenden nicht mehr hängen bleibt.

UX-Researcher machen KI für normale Nutzende zugänglicher

KI-Produkte werden oft als „cool“ vermarktet, mit fortschrittlichen Funktionen, die viele Probleme der Nutzenden zu lösen scheinen. Häufig sind sie aber in erster Linie darauf ausgelegt, ihre Aufgabe zu erledigen; die Nutzererfahrung kommt erst an zweiter Stelle. UX-Research hilft, diese Lücke zu schließen: Produkte sollen nicht nur coole Dinge können, sondern es den Nutzenden ermöglichen, diese Aufgaben so zu erledigen, wie es zu ihren Erfahrungen und Bedürfnissen passt. Nutzende brauchen zugängliche Produkte mit aufgeräumten Oberflächen, Ergebnissen, mit denen sie leicht umgehen können, und einer Bedienung, die sich schnell erschließt.

KI-Tools helfen UX-Researchern, die Ursache von Nutzerproblemen zu finden ‍

UX-Research kann KI-Produkten auf vielfältige Weise helfen. Umgekehrt gibt es viele Produkte, die UX-Researchern das Leben leichter machen sollen. 2026 gehören KI-gestützte Analysetools in den meisten Research-Abläufen zum Standard. Ein Beispiel ist Weka, ein Tool mit vorgefertigten Machine-Learning-Algorithmen, mit denen Sie Ihre Daten effizienter analysieren. Das verschlankt den UX-Research-Prozess, weil weniger Zeit in die Datenanalyse fließt. Ein weiteres Tool ist Laxis, ein KI-Meeting-Assistent, der Ihre Online-Meetings automatisch transkribiert und aus dem Transkript KI-generierte Erkenntnisse ableitet. Da Research-Teams 2026 mehr Interviews mit verteilten Nutzenden führen als je zuvor, ist diese Art der Automatisierung vom Nice-to-have zum festen Bestandteil des Workflows geworden. Mit Laxis behalten UX-Researcher den Überblick über ihre User Interviews, ohne selbst mitzuschreiben. Die Gespräche werden dadurch ergiebiger und lassen sich leichter führen.

Häufig gestellte Fragen

Wie wird KI im UX-Research eingesetzt?

KI beschleunigt im UX-Research die Datenanalyse, transkribiert User Interviews und fasst sie zusammen und deckt Muster im Nutzerverhalten auf. KI-gestützte Analysetools gehören in den meisten Research-Abläufen zum Standard und ersparen Teams viel manuelle Analyse. Ein KI-Meeting-Assistent wie Laxis etwa transkribiert Nutzerinterviews und gewinnt aus dem Transkript Erkenntnisse, sodass sich Researcher auf das Gespräch konzentrieren können.

Kann KI UX-Researcher ersetzen?

Nein. KI ersetzt UX-Researcher nicht, sondern unterstützt sie, indem sie zeitraubende Aufgaben wie Transkription und erste Analysen übernimmt. Für die Interpretation der Ergebnisse, das Verständnis des Kontexts und die Entscheidung, wie Produkte für Nutzende zugänglicher werden, braucht es weiterhin Menschen. Am wirksamsten ist die Kombination aus KI-Tools und dem Urteilsvermögen der Researcher: So kommen Sie den Problemen der Nutzenden schneller auf den Grund.

Wie verbessert UX-Research KI-Produkte?

UX-Research zeigt, wo KI-Produkte hängen bleiben oder bestimmte Interaktionen nicht bewältigen, und gibt diese Daten an die Teams zurück, die dann Workarounds entwickeln. Außerdem macht es KI-Produkte zugänglicher und schließt die Lücke zwischen beeindruckenden Funktionen und einer Oberfläche, die aufgeräumt, verständlich und einfach zu bedienen ist. So orientieren sich KI-Funktionen an den echten Bedürfnissen der Nutzenden und nicht allein an dem, was technisch möglich ist.

Welche Tools helfen bei KI-gestütztem UX-Research?

Für KI-gestütztes UX-Research gibt es mehrere Tools, darunter Analyseplattformen mit vorgefertigten Machine-Learning-Algorithmen, die Daten effizienter verarbeiten. Für User Interviews transkribiert ein KI-Meeting-Assistent wie Laxis die Gespräche automatisch und liefert Erkenntnisse, sodass Researcher Interviews führen können, ohne von Hand mitzuschreiben. Das macht Interviews ergiebiger und leichter durchführbar, besonders mit verteilten Nutzenden.