Ein KI-Research-Assistant unterstützt Researchers bei der Arbeit mit Fragen und Material: beim Entwerfen eines Leitfadens, beim Finden relevanter Passagen über mehrere Interviews hinweg, beim Vorschlagen von Kategorien oder beim Zusammenfassen einer Session. Seine Rolle unterscheidet sich von der eines KI-Moderators, der direkt mit Teilnehmenden spricht – auch wenn eine Research-Plattform beides bieten kann.

Die entscheidende Frage ist, was der Assistent mit dem konkreten Material wirklich zuverlässig leisten kann. Ein gutes Ergebnis bei einem kurzen, klaren Transkript bedeutet noch lange nicht, dass er mit überlappender Sprache, Fachbegriffen oder widersprüchlichen Aussagen genauso gut zurechtkommt.

Der Aufgabe einen klaren Rahmen geben

Die Bitte, „Insights zu finden“, lässt viel zu viel Interpretationsspielraum. Wenn man den Assistenten stattdessen bittet, jede Passage zum Wechsel der Kontoinhaberschaft herauszusuchen, den Kontext beizubehalten und die jeweilige Session zu nennen, hat man als Researcher eine deutlich solidere und überprüfbare Arbeitsgrundlage.

Der Coach-Leitfaden von Ballpark beschreibt Möglichkeiten zur Analyse von Research-Material wie Antworten und Transkripten. Ganz gleich, welches Tool zum Einsatz kommt: Prüfen Sie zuerst, auf welche Studien und Datenfelder es tatsächlich Zugriff hat, bevor Sie eine Aussage über „alle Kund:innen“ interpretieren. Material, das dem Tool im Kontext fehlt, kann auch nicht in die Antwort einfließen.

Ein Assistent kann auch Feedback zu einem Entwurf für einen Fragebogen geben oder Folgefragen vorschlagen. Das sind Ideen, die man als Researcher prüfen sollte – Rekrutierung, Formulierung und Methodik richten sich aber weiterhin ganz nach dem Ziel der jeweiligen Studie.

Behauptungen und Auslassungen überprüfen

Automatisch erstellte Zusammenfassungen können Details erfinden oder vorsichtige Aussagen fälschlicherweise als gesicherte Fakten darstellen. Das Risikoprofil für generative KI des NIST führt solche Konfabulationen als zentrales Risiko auf. In der Forschung ist es besonders wichtig zu prüfen, ob ein zitiertes Zitat wirklich existiert und die daraus abgeleitete Behauptung stützt.

Ein Blick in die Originalquelle lohnt sich immer – bei Bedarf auch in Audio- oder Videoaufnahmen, wenn es auf den genauen Wortlaut ankommt. Prüfen Sie, wie viele verschiedene Teilnehmende ein bestimmtes Muster stützen, ob ihnen vergleichbare Fragen gestellt wurden und welche Aussagen dem widersprechen. Zehn Zitate aus einem einzigen Interview bleiben letztlich die Meinung einer einzelnen Person.

Auch Auslassungen sollte man im Auge behalten. Eine gut geschriebene Zusammenfassung greift oft eher wiederkehrende, leicht einzuordnende Punkte auf und übersieht dabei ungewöhnliche Erfahrungen, die für eine Entscheidung aber entscheidend sein können. Suchen Sie daher gezielt nach Widersprüchen und fehlenden Aspekten.

Die Verantwortung bleibt beim Menschen

Dokumentieren Sie die Aufgabenstellung, das verwendete Modell oder die Tool-Version, den Umfang der Inputs und wesentliche Korrekturen. So bleibt für das gesamte Team nachvollziehbar, welche Teile generiert wurden und welche Schlussfolgerungen von Ihnen selbst überprüft und bestätigt sind.

Nutzen Sie nur Daten, zu deren Verarbeitung im gewählten System Sie berechtigt sind – immer im Einklang mit den Einwilligungen der Teilnehmenden. Wenn der Assistent bei der thematischen Analyse hilft, machen Sie diesen Beitrag transparent, statt den Eindruck eines rein manuellen Prozesses zu erwecken. Der eigentliche Mehrwert liegt in einer sinnvollen Unterstützung bei der Arbeit – am Ende braucht es aber immer jemanden, der die Ergebnisse erklären, einordnen und fundiert vertreten kann.