AI·기술

사람들이 엔터테인먼트 챗봇(친구 역할, 롤플레이, 유머, 스토리텔링)을 얼마나 자주 사용하는지, 무엇이 재방문을 유도하는지, 그리고 경험이 어디에서 기대에 못 미치는지를 측정합니다. 또한 AI 후속 질문을 통해 기억에 남는 특정 대화를 재구성하여 실제로 무엇이 재미있고, 그럴듯하며, 혹은 실망스러웠는지를 드러냅니다. 캐릭터 또는 엔터테인먼트 중심의 AI 경험을 출시하는 제품 및 콘텐츠 팀을 위해 제작되었습니다.

항공사나 여행 사이트의 AI 챗봇이 실제 예약, 변경, 지원 작업을 얼마나 잘 처리하는지를 평가합니다—작업 완료, 신뢰, 그리고 사용자가 상담원에게 넘어가는 지점을 다룹니다. AI 후속 인터뷰는 사후에 어떻게 평가하는지가 아니라, 응답자의 가장 최근 챗봇 세션에서 정확히 무슨 일이 있었는지를 재구성합니다.

AI 예약 챗봇이 환자가 진료 예약을 하거나, 변경하거나, 진료 예약에 관한 답변을 얻는 데 얼마나 잘 도움을 주는지 측정하며, 과업 완료, 신뢰, 마찰 지점을 다룹니다 — 챗봇이 도움이 되었거나 실패한 구체적인 순간을 파고드는 AI 후속 인터뷰가 포함됩니다.

직원들이 AI 에이전트의 산출물을 확인하는 데 얼마나 많은 시간과 인지적 노력을 들이는지, 신뢰가 과도하게 혹은 부족하게 보정된 지점은 어디인지, 무엇이 전체 수동 재확인을 유발하는지를 측정합니다. AI 후속 인터뷰가 산출물이 틀렸거나 확인 없이 하마터면 실행될 뻔했던 가장 최근 사례를 심층적으로 파고듭니다.

연구 팀이 데이터 수집, 분석, 보고를 위해 AI 도구를 어떻게 평가하고, 도입하며, 통합하는지를 연구하는 설문입니다. 이 조사 도구는 현재의 도구 사용 현황, 평가 기준, 도입 장벽, 교육 경험, 데이터 품질 인식, 팀 협업 패턴을 측정합니다.

참가자가 AI 인터뷰어에 대해 느끼는 편안함, 신뢰, 자연스러움 인식이 여러 세션에 걸쳐 어떻게 변화하는지를 추적하도록 설계된 반복측정 조사 템플릿입니다. 개인 내 변화 분석이 가능하도록 각 연구 회차마다 일관된 척도로 시행하십시오.

서로 다른 진행자 형식에 걸친 인터뷰 경험을 평가하기 위한 통제된 비교 도구입니다. 이 설문은 인터뷰 전 기대치를 측정하고, 인터뷰 세션을 삽입하며, 인터뷰 후 편안함, 품질, 깊이, 신뢰, 재참여 의향에 대한 평가를 수집합니다.

고등교육 환경에서 교수진과 학생이 AI 도구를 어떻게 도입하고, 인식하며, 경험하는지를 탐구하는 연구 설문입니다. 현재 사용 양상, 인지된 이점과 장벽, 기관 정책 인식, 교육 요구, 그리고 교수·학습 성과에 미치는 영향을 다룹니다.

현장 창고 근로자로부터 안전 조건, 처리량 변화, 역할 명확성, 운영 도구에 대한 피드백을 수집하여 개선 우선순위를 파악하고 OSHA 준수를 지원합니다.

VR 이용자의 멀미 민감도, 증상 빈도, 불편 유발 요인, 편안함 기법 선호를 측정하여 가상현실 게임 및 경험을 위한 UX 설계 결정을 안내합니다.

합성 데이터에 대한 개발자 경험, 도구 선호도, 위험 인식, 도입 의향을 측정합니다. 합성 데이터 준비도와 윤리적 경계를 평가하는 엔지니어링 및 데이터 사이언스 팀을 대상으로 설계되었습니다.

직원의 AI 도구 사용 패턴, 섀도우 AI 리스크, 정책 인지도, 교육 요구 사항을 측정하여 조직 전반의 거버넌스 및 안전한 도입 전략 수립에 활용합니다.

UX 연구자 및 AI 제품 팀이 AI 안전 및 거부 메시지의 명확성, 어조, 유용성을 평가하기 위한 자극-비교 설문입니다. 사용자 선호도와 개선 우선순위에 대한 실행 가능한 데이터를 산출합니다.

사용자가 공유 AI 프롬프트 라이브러리를 어떻게 찾고, 맞춤화하며, 가치를 얻는지 평가합니다. 검색 과정에서의 마찰, 재사용 패턴, 결과에 대한 인식을 파악하여 제품 개선의 우선순위를 정하는 데 활용하십시오.

소프트웨어 개발자가 자신의 평가 관행에서 느끼는 공정성, 편향, 대표성에 대한 인식을 측정합니다. 평가 방법론의 격차를 파악하고 더 포용적인 절차를 구축하려는 엔지니어링 리더십 및 DEI 팀에 적합합니다.

AI 사용자가 오류 신고 워크플로를 어떻게 경험하는지, 그리고 해결되지 않은 문제가 신뢰와 향후 신고 의향에 어떤 영향을 미치는지를 측정합니다. 신고 마찰을 줄이고 AI 신뢰성 인식을 개선하고자 하는 제품 및 UX 팀을 위해 설계되었습니다.

AI 오류에 대한 사용자 경험, 복구 선호도, 그리고 그로 인한 신뢰 영향을 측정합니다. 신뢰성 개선의 우선순위를 정하고 오류로 인한 이탈을 줄이고자 하는 AI 제품 팀을 위해 설계되었습니다.

생성형 AI 도구에 대한 소비자 신뢰, 인지된 안전성 위험, 투명성 기대치, 가드레일 선호도를 측정하여 책임 있는 AI 제품 설계 및 정책 수립에 활용합니다.

온디바이스 AI 학습에 대한 소비자 인지도, 신뢰, 프라이버시 우려, 채택 의향을 측정합니다. 사용자가 로컬 AI 학습 기능을 어떻게 인식하고 평가하는지 이해하고자 하는 제품, UX, 프라이버시 팀을 위해 설계되었습니다.

AI 투명성에 대한 사용자 태도, 원하는 통제 수단, 구제에 대한 기대치를 측정합니다. 신뢰 격차를 평가하고 AI 거버넌스 개선 우선순위를 정하려는 제품 팀을 위해 설계되었습니다.