หลายทีม 𝗨𝗫 𝗥𝗲𝘀𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵 บ้านเราเจอเรื่องซ้ำ ๆ กันหมด เวลาและแรงงานส่วนใหญ่หมดไปกับงานที่ไม่ได้สร้างคุณค่าโดยตรง ตั้งแต่ถอด transcript ที่กองเป็นภูเขา อ่าน feedback นับร้อยหน้า ไปจนถึงการทำ affinity map จนเต็มผนังห้อง และพอใกล้ถึง deadline ก็ต้องรีบทำสไลด์อธิบาย insight ให้ stakeholder ใช้ประกอบการตัดสินใจ ปัญหาคือกว่าข้อมูลทั้งหมดนี้จะตกผลึกเป็น insight ที่ใช้ได้จริง มักจะสายเกินไปแล้ว

บริษัทระดับโลกเองก็เคยเจอ pain point แบบเดียวกัน แต่สิ่งที่ต่างคือพวกเขาให้ AI เข้ามาช่วยจัดการงานรูทีนเหล่านี้ เพื่อให้ researcher ได้โฟกัสกับสิ่งที่สำคัญจริง ๆ: การตีความและการหาทางออก

Netflix

เลือกเอา AI มาช่วยเรื่องที่หลายคนมองข้าม นั่นคือการเลือกปกหนังและซีรีส์ ทุกภาพที่เราเห็นในหน้าหลักของ Netflix ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ แต่ผ่านการทดสอบมาแล้วเป็นพัน ๆ แบบ การทำ A/B Test แบบเดิมอาจใช้เวลานานเป็นสัปดาห์ แต่ Netflix สร้าง predictive model ที่เรียนรู้จากพฤติกรรมผู้ใช้จริง ๆ เช่นการหยุดดูนานตรงไหน การ hover ภาพ หรือการกดคลิกเข้าไป จากนั้น AI จะสร้าง predictive heatmap จำลองสายตา แล้วเลือก variant ที่มีโอกาสเวิร์กที่สุดก่อนจะ deploy จริง ๆ

Tools ที่คุณลองทำตามได้:

• Attention Insight → AI Predictive Heatmap

• Feng-GUI → simulate eye-tracking บน screenshot

• Maze → remote prototype test + AI summary

Meta

เลือกใช้ AI ไปอีกทางหนึ่ง จุดที่พวกเขาสนใจคืออารมณ์ของผู้ใช้ ไม่ใช่แค่คำตอบในการสัมภาษณ์ เพราะคำว่า “โอเค” ในแบบสอบถามไม่ได้หมายความว่าผู้ใช้รู้สึกดีกับประสบการณ์นั้นจริง ๆ ทีม Meta ใช้ Machine Learning วิเคราะห์วิดีโอจาก usability test ทั้งสีหน้า น้ำเสียง และจังหวะการ scroll แล้วนำข้อมูลนี้ไป cross-check กับ engagement data อย่างการกด like หรือการเลื่อนผ่านเร็ว ๆ สิ่งที่ได้คือภาพที่ละเอียดกว่าเดิมมาก ว่าฟีเจอร์ไหนทำให้ผู้ใช้ “อิน” จริง ๆ และฟีเจอร์ไหนที่เป็นเพียงทางผ่าน

Tools ที่คุณลองทำตามได้ (เวอร์ชัน affordable):

• Grain → highlight และ clip วิดีโอ + detect tone

• Motional AI → วิเคราะห์ emotion จากเสียง/วิดีโอ

• Transcript → ChatGPT วิเคราะห์ sentiment + emotion

Google

เจอกับโจทย์ใหญ่ที่สุด: ปริมาณข้อมูลมหาศาลจาก user interview ในแต่ละโปรเจกต์ที่มี transcript เป็นพันไฟล์ ไม่มีทีมไหนอ่านไหวหมด เขาเลยให้ AI NLP ช่วยสแกนและ highlight คำพูดที่สะท้อน “need / frustration / opportunity” จากนั้นจัดกลุ่มข้อมูลเหล่านี้เป็น cluster โดยอัตโนมัติ ผลลัพธ์คือ researcher ได้ insight map พร้อมใช้งานในเวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมง จากเดิมที่ต้องเสียเวลาเป็นสัปดาห์

Tools ที่คุณลองทำตามได้:

Otter.ai

หรือ Fireflies.ai

→ Transcript อัตโนมัติ

• Dovetail → เก็บและ tag insight ด้วย AI หรือใส่ transcript ใน ChatGPT → สรุปเป็น bullet point

AI ไม่ได้มาแทน researcher แต่มาช่วย researcher ทำงานเร็วขึ้น 10 เท่า และเหลือเวลาไปโฟกัสในสิ่งที่ AI ทำแทนไม่ได้: empathy, context, strategy

แล้วคุณล่ะ พร้อมใช้ AI Research หรือยัง?เพราะโลกใหม่ไม่ได้ถามว่า “คุณทำงานหนักแค่ไหน” แต่ถามว่า “คุณใช้ AI เป็นหรือยัง?”