Gespräche mit KI Teil II: Enthüllung der KI-Qualität in qualitativen workstreams

In diesem Whitepaper untersuchen wir, wie generative KI in der qualitativen Forschung eingesetzt werden kann.

Künstliche Intelligenz

Ipsos | Gespräch mit AI Teil II Die potenziellen Anwendungen von KI sind inzwischen keine abstrakten Ideen mehr, sondern greifbare Möglichkeiten, mit denen Audio- und Videodateien transkribiert, Bilder und Videos generiert und sogar Code geschrieben werden können. Zwar herrscht große Begeisterung über die Produktivität und Kreativität, die KI mit sich bringen kann, doch es besteht auch ein Gefühl der Vorsicht aufgrund der Vorurteile, Fehler und Halluzinationen, die in KI-Systemen auftreten können. Um dieses Meer des Wandels zu meistern, legen wir Wert auf einen vorsichtigen und durchdachten Einsatz von KI-Technologien.

Ein strategischer Research-on-Research-Ansatz ermöglicht es uns, die Geschwindigkeit und Intensität dieser Veränderungen zu verstehen und die Leistungsfähigkeit der KI in der Marktforschung zu nutzen. Indem wir die Auswirkungen von KI auf die qualitative Forschung untersuchen, nehmen wir diese Veränderungen an und entwickeln Strategien, um diese Technologie zu unserem Vorteil zu nutzen.

Für „Conversations with AI Part II“ wurde eine Reihe von Tests durchgeführt, um den Nutzen und die Risiken zu bewerten, die mit KI-Ergebnissen verbunden sind. Sie bewerteten KI-Anbieter in den Bereichen Transkription, Übersetzung und Stimmungsanalyse mithilfe qualitativer Forschungsplattformen.

Die Ergebnisse zeigten Unterschiede in der Qualität von KI-Transkriptionen, wobei maschinelle Transkriptionen in weit verbreiteten Sprachen wie Englisch eine höhere Genauigkeit erreichten. Die Genauigkeit von KI-Übersetzungen hing von der Verwendung menschlicher Transkriptionen als Ausgangspunkt ab.

In Bezug auf die Sentimentanalyse zeigten KI-Modelle unterschiedliche Genauigkeitsgrade, wobei einige Modelle eine ebenso gute Leistung erbrachten wie die von Menschen codierte Sentimentanalyse. Es gibt jedoch Raum für Verbesserungen bei der Stimmungsanalyse auf Satzebene, bevor die KI unabhängig agieren kann.

Bei der thematischen Analyse lieferte die generative KI gute Topline-Zusammenfassungen, hatte jedoch im Vergleich zu menschlichen Forschern Schwierigkeiten, Erkenntnisse zu gewinnen und geschäftliche Implikationen zu ziehen . Menschliches Eingreifen ist immer noch notwendig, um die Lücken in der Fachkompetenz, der Identifizierung von Vorurteilen und der Prävention von Halluzinationen zu schließen.

Während KI Chancen für Innovation und Wachstum bietet, müssen Unternehmen KI-Tools sorgfältig prüfen und bewerten, um ihren maximalen Nutzen zu erschließen und gleichzeitig potenzielle Risiken zu mindern.

Laden Sie das Whitepaper herunter

Möchten Sie erfahren, wie generative KI und qualitative Forschung einander profitieren? Lesen Sie hier den ersten Teil unserer „Gespräche mit KI“-Reihe.

 

This is an automatic translation, for the original version, please click here: https://www.ipsos.com/en-ch/conversations-ai-part-ii-unveiling-ai-quality-qualitative-workstreams

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