Paradoks badacza

W debacie o AI w badaniach użytkowników zbyt często pada pytanie, czy narzędzia zaczną zastępować badaczy. W praktyce ważniejszy problem leży gdzie indziej: w operacyjnym koszcie pracy, który zaczyna się już po zakończeniu wywiadu, testu czy ankiety. Transkrypcja, porządkowanie materiału, synteza i przekładanie obserwacji na decyzje od dawna spowalniają zespoły bardziej niż sama realizacja badania. To właśnie tutaj AI daje dziś najbardziej odczuwalny efekt - nie jako substytut ludzkiego osądu, lecz jako sposób na skrócenie drogi od surowego materiału do sensownego pytania projektowego.

Godzinny wywiad nie kończy się wraz z zakończeniem rozmowy. Wydłuża się o etapy transkrypcji, kodowanie, syntezę, budowanie wspólnego zrozumienia w zespole i wysiłek potrzebny, by przekuć surowe obserwacje w coś, co zespół może faktycznie wykorzystać. 

Z raportu Maze z 2026 roku wynika, że 66% respondentów uważa, iż zapotrzebowanie na badania z użytkownikami jest wyższe niż rok wcześniej, w porównaniu do 55% rok wcześniej – to wzrost o 11 punktów procentowych, czyli około 20% rok do roku. Jednocześnie 69% respondentów już teraz wykorzystuje AI przynajmniej w części swoich projektów, co stanowi wzrost o 19 punktów procentowych względem poprzedniego roku. Raport „2025 State of User Research” od User Interviews pokazuje podobny trend: wykorzystanie AI sięga 80%, choć wyniki i nastroje pozostają niejednoznaczne.

Automatyzacja tak szybko przeniknęła do procesów badawczych nie dlatego, że ludzka interpretacja przestała mieć znaczenie, ale dlatego, że operacyjne obciążenie wokół badań przestało nadążać.

Nota o źródłach: ten artykuł opiera się głównie na badaniach ankietowych twórców narzędzi – raporcie Maze „The Future of User Research Report 2026” (prawie 500 respondentów, grudzień 2025–styczeń 2026), „The State of User Research Report 2025” od User Interviews (485 respondentów) oraz „The State of Research Operations” (21 specjalistów ReOps) – a także na praktycznych wytycznych Nielsen Norman Group. To rynkowe migawki, a nie badania podłużne, dlatego przedstawione tu wnioski należy traktować jako kierunki i praktyczne obserwacje, a nie uniwersalne prawa.

Gdzie AI faktycznie pomaga w cyklu badawczym

W praktyce widać to na trzech etapach: planowaniu, realizacji i analizie. 

Planowanie: lepsze szkice, a nie lepsze pytania

Na etapie planowania AI dobrze sprawdza się jako partner do rozwijania wariantów: szkicowania planów badawczych, generowania możliwych pytań, porządkowania obszarów eksploracji czy tworzenia materiałów pomocniczych. Nie zastępuje jednak badacza w definiowaniu problemu, wyborze metody ani ocenie, które pytania są rzeczywiście trafne. Nielsen Norman Group zauważa, że AI może wspierać tworzenie planów badawczych, pytań, dobór metod i materiałów pomocniczych – pod warunkiem, że otrzyma odpowiedni kontekst, a jej sugestie będą edytowane, a nie przyjmowane w całości. Wprost ostrzegają też przed proszeniem o „kompletny plan badawczy” w jednym poleceniu – ogólne polecenia zazwyczaj generują równie ogólne plany.

W naszej praktyce korzystamy z dużych modeli językowych właśnie w ten sposób: do poszerzania pola możliwych pytań, a nie do oddawania im kontroli nad agendą badania. W jednym z projektów przemysłowych dot. wysokiego wskaźnika odpadów podczas finalnego montażu urządzenia medycznego, wykorzystaliśmy zanonimizowane raporty z awarii, aby wygenerować alternatywne sposoby ujęcia problemu i eksploracji jego przyczyn źródłowych. Model pomógł zobaczyć dodatkowe perspektywy - ostateczny scenariusz powstał po zderzeniu tych sugestii z realiami projektu i ograniczeniami technicznymi.

Realizacja: przepustowość, a nie niuanse

Na etapie realizacji badań najwyraźniejsze korzyści pojawiają się przy obsłudze powtarzalnych zadań przez AI. Maze raportuje, że zespoły najczęściej wykorzystują sztuczną inteligencję do transkrypcji, syntezy i generowania pytań badawczych. Jest to spójne ze stanowiskiem Nielsen Norman Group, według którego AI jest najbardziej pomocna na etapie planowania i analizy. To, co ulega zmianie w pierwszej kolejności, to nie sposób, w jaki zespoły interpretują dane, ale ilość surowego materiału, który są w stanie przetworzyć w tym samym czasie.

Kluczowe jest tu jednak praktyczne rozróżnienie. Badania deklaratywne – wywiady, ankiety, otwarte odpowiedzi – generują dane tekstowe, które AI potrafi transkrybować, tagować i grupować z wystarczającą dokładnością. Z kolei badania behawioralne – obserwacja tego, jak użytkownicy faktycznie wchodzą w interakcję z interfejsem czy urządzeniem – pozostają znacznie trudniejsze do oddelegowania. Nielsen Norman Group podkreśla wprost: obecne narzędzia nie potrafią właściwie obserwować testów użyteczności, ponieważ w przeciwieństwie do doświadczonego badacza nie rozumieją kontekstu tego, co robi użytkownik.

Analiza i sygnały always‑on

Na etapie analizy Nielsen Norman Group zaleca traktowanie AI jako narzędzia do pierwszego przetworzenia materiału: transkrypcji, tworzenia podsumowań, grupowania i wstępnego kodowania, które następnie podlegają weryfikacji przez człowieka. Szybsze pierwsze przejście przez materiał znacząco skraca dystans między surowymi notatkami a tym, co badacz może dogłębnie przeanalizować.

W przypadku bardziej dojrzałych zespołów ta sama infrastruktura może działać w trybie ciągłym. Systemy przetwarzania języka naturalnego potrafią analizować recenzje aplikacji, zgłoszenia do wsparcia, komentarze w mediach społecznościowych i analitykę produktową, tworząc stały strumień informacji zwrotnej, który nie urywa się pomiędzy formalnymi badaniami. Wykrywanie wątków nie musi czekać na kolejny sprint. Kiedy analityka produktowa wyłapie nietypowy wzorzec lub nagły wzrost w konkretnej kategorii zgłoszeń, narzędzia wspierane przez AI mogą pomóc zespołom szybko ustalić, o co dokładnie zapytać użytkowników w kolejnych badaniach.

W takim modelu badania przestają być serią odizolowanych projektów, a stają się ciągłym sygnałem, który może faktycznie nadawać kierunek decyzjom produktowym, a nie tylko komentować je po fakcie.

Demokratyzacja i granice automatyzacji

W miarę jak AI obniża koszt przetwarzania materiału badawczego, coraz więcej osób w organizacji może zbliżyć się do realnych danych o użytkownikach. Maze raportuje, że obok badaczy badania z użytkownikami prowadzą także menedżerowie produktu w 39% organizacji, badacze rynku w 35%, a marketerzy w 23%. Taka demokratyzacja może zwiększać wykorzystanie wyników badań, bo osoby podejmujące decyzje i godzące różne kompromisy mają kontakt z samymi danymi, a nie tylko z gotową prezentacją.

Ale te same dane pokazują też wyraźną lukę we wsparciu. Choć 61% organizacji udostępnia narzędzia i szablony dla osób spoza zespołów badawczych, mniej niż połowa zapewnia dedykowane wsparcie doświadczonych badaczy, uporządkowane szkolenia albo biblioteki badań – a 13% nie oferuje żadnego wsparcia. Badanie User Interviews dotyczące Research Operations dodaje, że specjaliści zajmujący się demokratyzacją widzą rosnące potrzeby w obszarze ładu i kontroli jakości, ponieważ narzędzia wspierane przez AI stają się coraz łatwiejsze zarówno w użyciu, jak i w nadużyciu.

Równolegle respondenci Maze wskazują, że są obszary, w których udział człowieka pozostaje niezbędny: interpretacja niuansów i emocji (82%), podejmowanie decyzji etycznych (80%) oraz właściwe formułowanie pytań badawczych (76%). 

Czego nie ma w transkrypcji

Nie chodzi o to, że AI nie może pomóc w analizie. Chodzi o to, że nie wychwyci tego, czego nie ma w transkrypcji: obejścia, którego użytkownik nigdy nie nazywa wprost, sprzeczności ważniejszej niż sam wzorzec czy skargi, która w gruncie rzeczy dotyczy wartości, a nie funkcji. To nadal pozostaje pracą człowieka.

Ryzyka: nadmierne zaufanie, niedoinwestowanie i ład

Skoro AI jest już standardem w procesach badawczych, główne ryzyka dotyczą w mniejszym stopniu samych narzędzi, a bardziej tego, jak zespoły z nich korzystają.

Nadmierne zaufanie do wyników. Nielsen Norman Group wielokrotnie ostrzega, że analiza przeprowadzona przez AI może zawierać niedokładne informacje, słabe sugestie metodologiczne, powierzchowne grupowania, pominięcia i halucynowane szczegóły. Ich wytyczne są proste: nie zlecaj analizy w całości sztucznej inteligencji; traktuj ją jako pierwsze podejście, które zawsze wymaga ludzkiej weryfikacji kodów, grup i wniosków.

Wykorzystywanie efektywności do usprawiedliwiania niedoinwestowania. Raport User Interviews z 2025 roku oraz wspólne podsumowanie „4 key takeaways” przygotowane wspólnie z UserTesting pokazują obraz pod hasłem „wysoka adopcja, wysoki niepokój”: 80% badaczy korzysta z AI, ale 41% ocenia ją negatywnie; 91% obawia się o dokładność i halucynacje; 63% martwi się, że AI może zdewaluować wartość ludzkiego wglądu. Jednocześnie badacze zgłaszają presję budżetową i kurczące się możliwości rozwoju. Jeżeli organizacja traktuje AI wyłącznie jako narzędzie do cięcia kosztów, bardzo łatwo zamienić lepszą przepustowość w szybszą produkcję słabszych wniosków.

Demokratyzacja bez standardów. Specjaliści Research Operations wskazują na rosnące potrzeby w zakresie ładu i kontroli jakości, w miarę jak coraz więcej osób niebędących badaczami prowadzi badania wspierane przez AI. Bez wspólnych standardów, jasnych zasad i szkoleń demokratyzacja może rozprzestrzeniać słabe dowody równie skutecznie, co sam dostęp do badań.

Prywatność i ład danych. Zespoły Research Operations są coraz częściej obarczane zadaniem dbania o to, by narzędzia AI odpowiednio przetwarzały dane osobowe, nie wykorzystywały wrażliwych danych wejściowych do trenowania modeli bez zgody oraz spełniały wewnętrzne wymogi dotyczące przechowywania i bezpieczeństwa. Nielsen Norman Group podobnie radzi badaczom, aby z dużą rozwagą podchodzili do tego, co udostępniają systemom AI na etapie planowania i analizy. Ponieważ AI staje się standardową infrastrukturą, dbałość o prywatność staje się ciągłą odpowiedzialnością operacyjną, a nie jednorazowym punktem na liście kontrolnej.

Z perspektywy samych badaczy to napięcie jest wyraźnie widoczne w ich nastrojach zawodowych. User Interviews raportuje, że adopcja AI rośnie, ale wielu respondentów obawia się o jej wpływ na jakość, postrzeganą wartość ich pracy oraz sam kształt ról badawczych. To nie jest zwykły opór przed automatyzacją; to cała profesja, która na nowo negocjuje, jak ma wyglądać eksperckość w zautomatyzowanych procesach.

Co to oznacza dla projektowania produktów i R&D

W pracy nad fizycznymi produktami ten sam podział widać szczególnie wyraźnie. AI nie zmienia tego, co ostatecznie oznacza dobre rozwiązanie, ale potrafi znacząco przyspieszyć eksplorację wariantów, porządkowanie wczesnych sygnałów i filtrowanie kierunków, które warto dalej rozwijać. To szczególnie istotne tam, gdzie koszt błędnej decyzji nie kończy się na straconym sprincie, lecz oznacza miesiące źle ukierunkowanych prac inżynieryjnych, prototypowania lub oprzyrządowania.

Z naszej perspektywy najlepiej widać to na etapie screeningu wczesnych konceptów. W ostatnich projektach używaliśmy surowych brył z SolidWorks w połączeniu z generatywnymi narzędziami obrazowymi, aby szybciej tworzyć szkicowe warianty i testować szersze spektrum kierunków. Dzięki temu można wcześniej odrzucić opcje, które rozmijają się z potrzebami użytkowników, ograniczeniami produkcyjnymi lub logiką marki, zanim zespół zainwestuje w kosztowne rozwijanie dopracowanych koncepcji.

To samo działa w większej skali. Inicjatywa Nike A.I.R. łączy informacje zwrotne od sportowców, projektowanie wspomagane obliczeniowo, szybkie prototypowanie 3D oraz AI, aby skompresować pętle prototypowania obuwia – proces, który kiedyś trwał tygodnie lub miesiące – do znacznie krótszych cykli, umożliwiając znacznie więcej iteracji przed decyzją o fizycznej produkcji. Mondelez z kolei raportuje, że wykorzystanie AI do wirtualnej eksploracji kombinacji składników i ograniczeń pomogło skrócić czas rozwoju przekąsek pięciokrotnie i przyczyniło się do dziesiątek wdrożeń, w tym bezglutenowych ciastek Golden Oreo. 

Detale w przypadku obuwia czy przekąsek mogą się różnić, ale logika jest dokładnie ta sama, którą stosujemy w naszych własnych projektach: wykorzystaj AI, by poszerzyć i przefiltrować wczesną przestrzeń opcji, a następnie pozwól, by to badania z użytkownikami, ograniczenia inżynieryjne i wiedza domenowa zadecydowały, które kierunki zasługują na realne inwestycje.

To właśnie tutaj dostrzegamy największą wartość AI w rozwoju fizycznych produktów: na wczesnych etapach badań projektowych i prac badawczo‑rozwojowych poszerza ona lejek kierunków, które zespół może wziąć pod uwagę, bez proszenia sztucznej inteligencji, by decydowała w imieniu użytkowników. Właściwe przeprowadzenie badań i nadanie odpowiednich ram na wczesnym etapie to moment, w którym cały projekt albo na siebie zarabia, albo bezpowrotnie przepala budżet.

Pytanie, które teraz ma znaczenie

Na tym etapie pytanie nie brzmi już, czy korzystać z AI w badaniach użytkowników. Dla wielu zespołów jest ona już częścią codziennej praktyki planowania, analizy i raportowania. Znacznie ważniejsze jest to, co organizacja zrobi z czasem i przepustowością, które dzięki niej odzyskuje.

W Mindsailors korzystanie z AI ma swoje miejsce tam, gdzie przynosi najwięcej korzyści i stwarza najmniej zagrożeń: na wczesnym etapie procesu planowania projektu, selekcjonowania i porządkowania danych zebranych z różnych źródeł pozyskanych w trakcie rozmów z naszymi klientami. Ponadto wykorzystujemy AI do szybszej eksploracji nowych kierunków i poszukiwania nieszablonowych perspektyw.

Organizacje, które odzyskają ten czas, mogą wykorzystać go na lepsze, częstsze i trafniej ukierunkowane badania, albo jedynie na szybszą produkcję powierzchownych wyników. Przewagę zyskają te, które potrafią te dwie drogi od siebie odróżnić.