Le attività di user research stanno rappresentando una componente sempre più vitale nel processo di progettazione di prodotti e servizi digitali, perché la user experience (UX) costituisce un parametro fondamentale nelle strategie di miglioramento della fruizione delle moderne applicazioni.
La user research è un’attività complessa e, come tale, faticosa da condurre, per varie ragioni. Tuttavia, oggi, almeno in alcune sue fasi, può essere facilitata e accelerata da tecnologie come l’intelligenza artificiale (AI) e l’emergente AI generativa (GenAI).
“Se si gestisce un business online, si è nel business della user experience, e tutto il valore fluisce attraverso un’interfaccia utente”, scrive Jakob Nielsen, consulente di usabilità web, ricercatore, e cofondatore della società di consulenza Nielsen Norman Group. Di conseguenza, “è essenziale sviluppare le competenze per interpretare la user research, e una comprensione di quando eseguire studi di usabilità”, aggiunge Nielsen. Ciò è vero soprattutto in contesti come quelli odierni, in cui nei sistemi online sono disponibili massicce moli di dati sul comportamento degli utenti, e diventa molto impegnativo gestire e interpretare grandi quantità di report e risultati delle ricerche. Su questo terreno, la AI può dare una grossa mano.
AI generativa in aiuto alla user research
I bot basati su AI generativa stanno già supportando i professionisti UX nel loro lavoro: lo indicano i risultati di un sondaggio su larga scala condotto da Nielsen Norman Group, a cui hanno partecipato oltre 800 rispondenti, il 92% dei quali ha affermato di usare almeno uno strumento di AI generativa. Tra coloro che usano questi bot per lavoro, il 63% li utilizza almeno diverse volte alla settimana. Inoltre, i tool di generative AI vengono utilizzati con diversi ruoli, e tra questi c’è anche quello di assistente alla ricerca, nella preparazione di riassunti di ricerche documentali e di specifici documenti di ricerca-UX, come piani di studio, screener, guide all’intervista.
User research, acceleratore dello sviluppo applicativo
Cosa s’intende, esattamente, con user research? Lo abbiamo domandato ad Alessandro Caliandro, Head of UX di Unguess, società specializzata nell’offerta di software e servizi digitali. “La user research racchiude tutte le attività che vengono messe in campo per raccogliere e analizzare dati e informazioni su opinioni e comportamenti delle persone. In relazione a prodotti e servizi digitali e non solo”. Perché la user research è così strategica? “Perché è importante progettare creando prodotti che forniscano le funzionalità attese dall’utente finale”.
D’altra parte, la user research è composta da svariate attività: ricerca quantitativa, qualitativa, preparazione di questionari, interviste, approfondimenti con gli utenti e test di usabilità per capire meglio come utilizzano i prodotti digitali, e far emergere eventuali criticità. “Purtroppo, nel quadro di generale di accelerazione del ritmo di sviluppo, il rischio è che tra la pianificazione e l’effettiva esecuzione dei test passi troppo tempo. E ciò a causa sia delle complessità organizzative, sia della necessità di selezionare con attenzione categorie di tester che non siano viziati da pregiudizi di sorta nella valutazione delle diverse applicazioni, o condizionati da fattori che non consentano loro di esprimere opinioni schiette e sincere sull’uso delle funzionalità. Proprio per questo, noi di Unguess, soprattutto per i test di user experience, attraverso la nostra community di tester, scegliamo non collaudatori di professione, ma utenti reali e autentici”.
Innovare la user research con l’AI per aumentare la produttività
La pandemia ha contribuito a far evolvere le tradizionali metodologie di user research, prima unicamente condotte in laboratorio, e oggi, specie per i test di usabilità, spesso organizzate in modalità remota: “In molti casi ci stiamo rendendo conto che i test di usabilità in remoto funzionano meglio di quelli in presenza, perché, trovandosi a suo agio nel proprio ambiente, l’utente reagisce ai problemi con maggior spontaneità, permettendoci di scoprire molto di più di quanto trovavamo prima” aggiunge Caliandro. I test in remoto portano molto valore per l’innovazione e la possibilità, attraverso piattaforme come quella di Unguess, di condurli condividendo documenti e commenti accelera notevolmente i cicli di progettazione.
In questo scenario, l’intelligenza artificiale può contribuire ulteriormente all’innovazione della user research: “Come tante altre aziende, anche noi di Unguess stiamo sperimentando le potenzialità della AI, soprattutto della AI generativa. Personalmente, credo possa essere molto utile per accelerare varie operazioni, tra cui l’analisi di dati quantitativi, la ‘clusterizzazione’ di insight, l’identificazione di schemi ricorrenti in grandi moli di dati. Non credo invece possa sostituire, almeno per il momento, nei test di usabilità, le competenze e le capacità del ricercatore nell’individuare bug e difetti delle applicazioni.
Guardando in prospettiva, ritengo che in futuro il ricercatore diverrà un ‘prompt designer’, ossia scriverà prompt che guideranno l’intelligenza artificiale nella conduzione della user research. Di certo, lungo il ciclo di progettazione, il ricercatore avrà vari contatti con la AI, ad esempio per affidarle compiti gravosi, come la trascrizione di interviste registrate, la scrittura di manuali, l’elaborazione di riassunti di lunghi documenti, o la analisi approfondita dei dati, sia sugli utenti che sui prodotti e servizi.”.
in collaborazione con Unguess
