Ограничения AI-симуляций в качественных исследованиях

Ограничения AI-симуляций в качественных исследованиях

Хотя AI может симулировать пользовательские интервью, ответы получаются достаточно сухими и общими (generic). Качество может зависеть от промптинга, но опыт реальных интервью показывает более богатые инсайты. AI-симуляции пока лучше использовать как дополнительный инструмент для кросс-проверки, а не как замену живым исследованиям.

Связи

• Ограничения LLM в оригинальных решениях — Оба указывают на фундаментальные ограничения AI: generic ответы vs запомненные эвристики
• Ограничения инструментов требуют обходных путей — Общая логика: понимание constraints AI позволяет строить правильные стратегии применения
• AI-агенты для реверс-инжиниринга требований — Контраст применения: техническая автоматизация успешна, качественные исследования требуют людей
• Проектирование AI-продуктов с учетом улучшения моделей — Источник раскрывает текущие ограничения, которые важно учитывать при проектировании продуктов

---

Источник: Telegram, 2024-11-30