Недавно узнал, сколько доярок в среднем заменил один оператор машинного доения. На секундочку — 5-10 доярок! И безработицы на селе от этого не случилось)

А теперь давайте вместе пофантазируем, какие человеческие функции должен выполнять ИИ‑сервис, чтобы он мог полностью заменить UX/CX‑исследователя и аналитика на всех этапах исследований (от постановки задачи до внедрения решений).

Для понимания, что действительно можно сделать, располагая возможностями ИИ из 2026 года, указал у каждого пункта состояние*:

Можно реализовать сейчас — с текущими LLM, ML, аналитикой и интеграциями.
Частично возможно — можно автоматизировать, но качество нестабильно или требуется участие человека.
Практически невозможно сейчас — фундаментальные ограничения (контекст, эмпатия, организационная работа, сложные исследования).

*Предварительно сам потестил доступные на сегодняшний день возможности ИИ, а что-то подсмотрел у зарубежных коллег.

1. Приём и формализация бизнес‑запроса

Что должен уметь сервис.

1.1 Интервьюировать заказчика (продуктолога, маркетинг, бизнес).

задавать уточняющие вопросы
выявлять проблему
отделять симптомы от причин

Статус: частично возможно

1.2 Преобразовывать бизнес‑запрос в исследовательские цели.

Пример:
"низкая конверсия" → гипотезы UX.

Статус: можно реализовать сейчас

1.3 Формировать исследовательские вопросы.

Статус: можно реализовать сейчас

1.4 Определять тип исследования:

usability testing
discovery research
CX‑исследование
JTBD
интервью
A/B
количественное исследование

Статус: можно реализовать сейчас

1.5 Приоритизация проблем и гипотез.

Статус: можно реализовать сейчас

2. Автоматический аудит продукта

ИИ должен уметь анализировать:

сайт
приложение
прототип
Figma
скриншоты
user flow

2.1 Автоматический UX‑аудит интерфейса.

Проверка:

визуальной иерархии
читаемости
доступности
ошибок UX

Статус: частично возможно

2.2 Анализ юзабилити‑проблем.

Например:

непонятные CTA
сложные формы
перегруженные страницы

Статус: частично возможно

2.3 Проверка интерфейса по UX‑эвристикам Nielsen.

Статус: можно реализовать сейчас

2.4 Анализ когнитивной нагрузки.

Статус: частично возможно

2.5 Анализ user flow.

ИИ должен:

извлекать flow из интерфейса
искать лишние шаги
выявлять точки трения / проблемные места

Статус: частично возможно

3. Анализ пользовательской аналитики

ИИ должен уметь анализировать данные.

3.1 Подключение к системам аналитики.

Статус: можно реализовать сейчас

3.2 Построение воронок.

Статус: можно реализовать сейчас

3.3 Поиск аномалий.

Статус: можно реализовать сейчас

3.4 Выявление точек оттока.

Статус: можно реализовать сейчас

3.5 Автоматическая генерация гипотез.

Статус: частично возможно

3.6 Кластеризация пользователей.

Статус: можно реализовать сейчас

3.7 Анализ пользовательских путей.

Статус: можно реализовать сейчас

4. Анализ качественных данных

ИИ должен обрабатывать: интервью, отзывы, support‑тикеты, чаты, NPS.

4.1 Транскрибация интервью.

Статус: можно реализовать сейчас

4.2 Выделение инсайтов.

Статус: частично возможно

4.3 Тематический анализ (thematic analysis).

Статус: частично возможно

4.4 Кластеризация проблем.

Статус: можно реализовать сейчас

4.5 Анализ тональности.

Статус: можно реализовать сейчас

4.6 Выделение JTBD.

Статус: частично возможно

5. Проведение пользовательских интервью

ИИ должен уметь сам проводить интервью.

5.1 Генерация сценария интервью.

Статус: можно реализовать сейчас

5.2 Ведение интервью с пользователем.

Через:

чат
голос
видео.

Статус: частично возможно

5.3 Задавание уточняющих вопросов.

Статус: частично возможно

5.4 Выявление скрытых мотивов.

Статус: практически невозможно сейчас

5.5 Управление динамикой интервью.

Статус: частично возможно

6. Модерация юзабилити‑тестирования

ИИ должен проводить тест.

6.1 Генерация задач для теста.

Статус: можно реализовать сейчас

6.2 Проведение удалённого тестирования.

Статус: частично возможно

6.3 Отслеживание:

действий
кликов
времени
ошибок

Статус: можно реализовать сейчас

6.4 Анализ поведения пользователя.

Статус: частично возможно

6.5 Выявление проблем юзабилити.

Статус: частично возможно

6.6 Анализ эмоций пользователя.

Статус: частично возможно

7. Анализ экранных записей и тепловых карт

ИИ должен анализировать: воспроизведение сессии (запись и воспроизведение действий пользователя на сайте или в приложении: движение курсора, клики, прокрутка и т. д.)
тепловые карты (визуализация активности пользователей на странице: где чаще кликают, куда смотрят, как прокручивают контент).

7.1 Распознавание действий пользователя.

Статус: можно реализовать сейчас

7.2 Выявление паттернов поведения.

Статус: частично возможно

7.3 Автоматическое обнаружение UX‑проблем.

Статус: частично возможно

7.4 Анализ яростный клик

(многократные быстрые клики по элементу интерфейса из‑за раздражения — например, если кнопка не реагирует или страница «зависла»).
Статус: можно реализовать сейчас

7.5 Анализ пустой клик / мёртвый клик

(клик по элементу, который не является интерактивным — не реагирует на нажатие и не выполняет никакого действия).
Статус: можно реализовать сейчас

8. Генерация UX‑гипотез

ИИ должен:

8.1 Формировать список гипотез.

Статус: можно реализовать сейчас

8.2 Приоритизировать гипотезы.

Методы:

ICE — фокусируется на силе влияния и простоте реализации. Проще в расчётах, но может недооценивать масштаб охвата аудитории.
RICE — учитывает охват (Reach) и измеряет усилия (Effort) как делитель, что делает оценку более объективной для продуктов с большой аудиторией и сложными проектами.

Статус: можно реализовать сейчас

8.3 Оценивать потенциальный эффект.

Статус: частично возможно

9. Планирование экспериментов

ИИ должен:

9.1 Проектировать A/B‑тесты.

Статус: можно реализовать сейчас

9.2 Рассчитывать размер выборки.

Статус: можно реализовать сейчас

9.3 Определять метрики.

Статус: можно реализовать сейчас

9.4 Определять длительность теста.

Статус: можно реализовать сейчас

10. Анализ результатов экспериментов

10.1 Статистический анализ.

Статус: можно реализовать сейчас

10.2 Проверка статистической значимости.

Статус: можно реализовать сейчас

10.3 Интерпретация результатов.

Статус: частично возможно

11. Генерация UX‑решений

ИИ должен:

11.1 Предлагать улучшения интерфейса.

Статус: частично возможно

11.2 Генерировать альтернативные варианты интерфейса.

Статус: частично возможно

11.3 Создавать прототипы.

Статус: частично возможно

12. Работа с дизайн‑системами

ИИ должен:

12.1 Анализировать дизайн‑систему.

Статус: частично возможно

12.2 Проверять консистентность интерфейса.

Статус: можно реализовать сейчас

13. Генерация отчетов

ИИ должен:

13.1 Писать исследовательские отчеты.

Статус: можно реализовать сейчас

13.2 Формировать презентации.

Статус: можно реализовать сейчас

13.3 Генерировать краткое резюме.

Статус: можно реализовать сейчас

14. Коммуникация с командой

ИИ должен:

14.1 Объяснять результаты исследования.

Статус: можно реализовать сейчас

14.2 Отвечать на вопросы команды.

Статус: можно реализовать сейчас

14.3 Помогать принимать продуктовые решения.

Статус: частично возможно

15. Непрерывный мониторинг UX

ИИ должен:

15.1 Отслеживать изменения метрик.

Статус: можно реализовать сейчас

15.2 Обнаруживать новые UX‑проблемы.

Статус: частично возможно

15.3 Генерировать рекомендации.

Статус: частично возможно

Функции, которые пока практически невозможно автоматизировать

Глубокая эмпатия к пользователю
Интерпретация сложных человеческих эмоций
Понимание культурного контекста
Проведение сложных глубинных интервью
Полное понимание бизнес‑контекста
Креативные инсайты уровня senior researcher
Политическая коммуникация внутри компании
Убеждение стейкхолдеров

К чему мы в итоге пришли, отталкиваясь от возможностей ИИ на июнь 2026 года:

40–50% функций уже реализуемы
35–40% реализуемы частично
10–20% пока практически невозможны

То есть ИИ уже может заменить примерно 60–70% работы UX‑исследователя, но не весь процесс.

Или всё-таки может?)

Автор: Марьенко Юрий, руководитель сервиса AskUsers

Понравилась статья? Жмите лайк или подписывайтесь на рассылку.

А также поделитесь статьей с друзьями в соцсетях.

Команда AskUsers