在 UX Research的領域，我們經常需要進行使用者訪談、分析數據，並將研究結果轉化為有價值的設計洞察。然而，這些過程往往耗時且需要大量資源。最近，我發現了一款新的 AI 工具—Genway AI，這是一款專為 UX 研究人員設計的 AI 驅動訪談與分析工具。作為 UX領域的數位人才，我對這類工具的興趣在於：它是否能真正提升我們的研究效率？又有哪些局限性？

這篇文章，我想和大家分享我的觀察，包括Genway AI 的優缺點、我可能會怎麼使用這個工具，以及 UX 人才該如何面對 AI 工具的崛起，並在有限的預算下提升自身競爭力。

Genway AI 的優點：讓 UX Research 的研究更高效？

在研究Genway AI 的過程中，我發現它具備幾個值得關注的優勢：

1. 自動化訪談與數據整理
   Genway AI 能夠透過 AI 模擬訪談者，根據研究目標進行對話，並自動記錄和摘要關鍵資訊。這對於需要進行大規模研究的團隊來說，確實能省下大量時間。
2. 即時分析與見解
   相較於傳統訪談需要手動整理逐字稿，Genway AI 可以直接提供標註關鍵趨勢、識別高頻詞，甚至給出初步的洞察，幫助 UX 研究人員更快掌握核心問題。
3. 標準化與可擴展性
   AI 工具的另一個好處是降低訪談品質的變異性。不同 UX 研究人員可能會有不同的訪談風格，但 AI 能夠確保每場訪談的方式更一致，避免因為個人風格影響研究結果。

延伸閱讀：2024 Kyoorius Design Awards 網站的Genway AI .PDF 參考資料

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How It Works? Genway AI的運作方式！

Genway AI 的核心在於它能夠模擬 UX 研究的工作流程，並高效地處理訪談與分析。它的運作方式可以拆解為以下幾個關鍵步驟：

1. AI 驅動的訪談模擬
   Genway AI 透過自然語言處理（NLP）技術，模擬訪談過程。
2. 語音與文本處理
   訪談過程中，AI 會自動將語音轉錄成文字，並標記關鍵字、情感傾向及高頻概念。這讓 UX 研究人員能快速瀏覽訪談摘要，而不用花時間逐字整理。
3. 語意分析與洞察生成
   AI 會使用機器學習（ML）演算法來比對過去的 UX 研究數據，並從訪談內容中提取模式與趨勢。它可以辨識關鍵情緒、使用者的主要需求，甚至自動產出可執行的洞察報告。
4. 視覺化報告與決策支持
   最終，Genway AI 會將分析結果轉換為視覺化報告，幫助 UX 研究人員快速掌握研究成果，並提供數據支持設計與產品決策。

透過這樣的智能推演方式，Genway AI 能夠讓 UX 研究變得更高效、數據更精準，並幫助團隊更快獲得可行性洞察。即使無法親自使用這款工具，理解它的運作原理，仍然能幫助 UX 研究人員評估 AI 如何改變未來的 UX 研究方式。

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Genway AI的限制：AI 無法取代 UX 研究員 (UX Researcher)的關鍵領域

首先，我們可以從Genway AI提供的官方Prototype影片大致了解Genway AI進行User Interview的過程與方式。

看完影片，可以發現儘管 AI 工具提供了高效的數據處理能力，但它仍然有無法取代人類 UX 研究者 (UX Researcher)的地方，主要包括：

1. 缺乏情感與深度理解
   AI 雖然可以進行對話，但仍無法像人類一樣感知微妙的情緒變化。例如，在訪談中，研究員可能會察覺到受訪者的遲疑、語氣變化，並透過追問挖掘更深層的需求。這是目前 AI 難以取代的部分。
2. 無法透過追問的方式去引導受訪者做出更深度的回答
   從Genway AI的影片可以看到，UX Research 的研究之所以完整主要是透過使用者主動分享了許多自己的感受，這樣多內容的產出有助於AI工具搜集資料與分析。但實際上，身為UX 研究員 (UX Researcher) 我們都知道，這部分可能才是訪談過程中最困難的部分。要怎麼鼓勵受訪者不只是給我們：『對！我去旅行時會到咖啡買咖啡。』而是更多的分享，他們是否：在規劃行程時，就會先標注想去的咖啡館？這些標注會是依據他們的旅遊行程安排？還是他們會特地去熱門的咖啡廳訪店？AI在這個部分目前還是沒辦法有很出色的表現。
3. 無法制定研究策略與調整訪談方式
   UX Research 的研究不僅僅是執行訪談，更重要的是設計研究方法、判斷何時該改變訪談方向，這些都是 AI 無法做到的。AI 可以處理數據，但它無法決定哪些問題真正重要。
4. 創意與策略決策
   研究的價值在於如何運用數據來影響產品設計與商業策略。這部分仍然需要 UX 研究人員的判斷力與創造力，AI 只能輔助，但無法完全取代。

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UX人才如何善用 AI？補強我們的專業能力

既然 AI 工具無法完全取代 UX 研究員 (UX Researcher)，那我們應該如何與 AI 共存，並提升自身價值？

1. 將 AI 視為加速器，而非替代品
   AI 可以幫助我們完成重複性的工作，例如整理訪談資料、進行文本分析。我們應該專注於高價值的部分，例如制定研究策略、解讀數據背後的商業價值。
2. 提升數據分析與策略思維
   隨著 AI 逐漸參與 UX 研究，未來 UX 人才的核心競爭力將是如何將數據轉化為行動。我們應該培養更強的數據思維，學會利用 AI 分析工具來挖掘更深層的洞察。
3. 強化與 AI 互動的能力
   了解 AI 工具的運作方式，學習如何正確輸入問題、微調 AI 訪談設定，讓 AI 發揮最大效益，這也是未來 UX 研究人員 (UX Researcher) 的重要技能。

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沒有預算買 AI 工具？免費 AI 工具也能提升 UX 產出效率！

雖然有UX AI工具很理想，但實際的情況常常是公司未必有足夠的預算讓我們使用新工具，但又期待我們要有新的工作方式與提高效率。所以如果團隊尚未有預算投資 Genway AI 或其他高階 UX AI 工具，仍然可以利用免費 AI 工具來優化工作流程，例如：

• ChatGPT / Claude / Gemini：協助撰寫訪談腳本、生成用戶故事、總結研究報告。
• Notion AI / Google Gemini in Docs：自動整理會議記錄、摘要訪談內容。
• Miro AI：標註使用者研究內容，分析訪談記錄中的關鍵趨勢。
• Otter AI / Fireflies：自動轉錄 UX 訪談，讓整理逐字稿變得更輕鬆。

這些工具雖然不是針對UX做設計，未必能達到專業的使用者研究標準，但只要靈活組合運用，依然能顯著提升 UX 研究的效率。

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結論：擁抱 AI，讓自己成為更強的 UX 研究人員

AI 工具的出現，確實改變了 UX 研究的方式，但它並不會取代我們的專業價值。相反的，它提供了一個機會，讓 UX的人才能夠把更多時間投入到策略性思考與創新設計上。

所以我的建議會是：

**不要害怕 AI，反而應該學習如何讓 AI 成為我們的助力。**

無論你是否有預算使用高階 AI 工具，都可以開始嘗試利用免費 AI 來優化你的 UX 研究流程，讓自己在這個數位時代中保持競爭力。