Нейросети стали незаменимым помощником для представителей многих профессий, в том числе для исследователей. Компания Sensorylab опубликовала отчет о том, как рисерчеры пользуются нейросетями. «Компьютерра» ознакомилась с ним и выяснила, для чего исследователи используют ИИ и что им не нравится в нейросетях больше всего.
Как часто исследователи пользуются ИИ
В октябре 2024 года Sensorylab провели исследование среди рисерчеров на тему использования в работе нейросетей. 43% опрошенных занимается маркетинговыми исследованиями. 17% респондентов — социологическими исследованиями; 14% — UX/UI-исследованиями; 11% — продуктовыми и 10% — CX-исследованиями.
Всего лишь 13% участников опроса ответили, что совсем не используют нейросети при проведении исследований. Практически половина рисерчеров пользуется только бесплатными версиями нейросетей — 48%. Еще 30% заявили, что используют ИИ по подписке без API Key. 8% пользуются нейросетями с API Key, а 1% находится в поиске подходящего решения.
Чаще всего исследователи прибегают к помощи нейросетей 2–4 раза в неделю — так ответили 38,8% респондентов. Еще 28% признались, что используют ИИ ежедневно или практически каждый день. 26,4% рисерчеров пользуются нейросетями 2-4 раза в месяц, а 5,4% — 2–4 раза в год. Реже четырех раз в год ИИ пользуются лишь 0,7% исследователей.
Какие нейросети используют рисерчеры
Практически все пользующиеся нейросетями исследователи заявили, что используют ChatGPT — 88%. Кроме того, 25% также пользуются YandexGPT 3, 22% — Perplexity, а 19% — GigaChat.
Некоторые рисерчеры используют Claude (14%) и Gemini (12%). В отдельных случаях исследователи пользуются онлайн-интегратором POE, генератором презентаций Gamma, переводчиком Geepl, генератором изображений Midjorney и т. д., однако эти решения называли менее 3% участников опроса.
Для чего исследователи используют ИИ
83% исследователей ответили, что применяют нейросети при анализе данных. Также 74% использует ИИ в процессе генерации гипотез и идей исследования, 71% — во время подготовки информационных/отчетных материалов, а 69% — при интерпретации и формировании выводов.
Треть опрошенных используют нейросети в ходе сбора данных, а 17% — при переговорах с клиентом. Кроме того, 8% применяют ИИ во время подготовки и рекрутинга респондентов.
Говоря о задачах, для которых применяются нейросети, подавляющее большинство опрошенных назвали быстрый поиск при работе с информацией. 67% отметили автоматизацию рутинных задач, а 66% — анализ и обработку больших объемов данных.
Почти трети респондентов (32%) ИИ нужен для обеспечения согласованности информации. Кроме того, 18% с помощью нейросетей персонализируют контент и пользовательский интерфейс, а 17% — моделируют и предсказывают поведение пользователей.
Главной функцией ИИ для исследователей стала генерация и анализ текста — ее назвали 81% участников опроса. На втором месте расположилось транскрибирование голоса в текст — 68%. Для генерации изображений нейросети используют 18% опрошенных, а генерацию голоса из текста применяют лишь 2%.
С чем ИИ справляется успешнее всего
Рассказывая об успешных кейсах применения ИИ, исследователи чаще всего называли анализ и обработку данных (например, анализ открытых ответов или конкурентов и потребителей) и написание текстов и их редактирование (например, написание сценария интервью или саммари по уже сформированным выводам). Оба этих варианта выбрали 22% опрошенных.
16% респондентов заявили, что нейросети успешно справляются с поиском информации и ее структурированием. Так, ИИ помогает рисерчерам в подготовке теоретической части исследования или быстром поиске гипотез.
По 14% участников исследования поделились примерами успешной транскрибации и перевода, а также использования ИИ для креативных задач, таких как генерация изображений для отчетов или презентаций. 12% заявили, что нейросети успешно автоматизируют процессы: разрабатывают автоматизированные системы построения отчетов, пишут код для сложного кластерного анализа и др.
Недостатки нейросетей
Только 2% участников опроса заявили, что не видят у нейросетей никаких недостатков. Самой распространенной претензией к ИИ среди исследователей стала необходимость перепроверять результаты из-за недоверия к источникам. Так ответили 32% респондентов.
22% опрошенных назвали искажение фактов и намеренный обман, а 14% — утрату контекста и галлюцинации. 13% рисерчеров не устраивают банальные, примитивные результаты.
Кроме того, некоторые респонденты называли низкое качество генерируемых визуалов, сложность инструментов (сложно задать промт), риск утечки данных, низкое качество транскрибации, а также отмечали, что ИИ не справляется с конкретными видами работ (абдукторный анализ, кластеризация открытых данных, обработка нескольких документов).
Чего не хватает нейросетям
97% участников опроса сошлись во мнении, что ИИ не хватает более точных результатов анализа. Также 64% исследователей заявили, что в нейросети следует добавить расширенные возможности настройки, а 61% ждут улучшенную интеграцию с другими инструментами.
24% опрошенных ответили, что в ИИ-решениях следует упростить интерфейс. Отдельные исследователи отмечали, что нейросетям не хватает функции контекстного запоминания, гарантированной инфобезопасности при работе с чувствительными данными, способности обрабатывать PPTX-документы и интеграции с публичными данными Up-to-date.