AI & Technology

Mede com que frequência as pessoas usam um chatbot de entretenimento (companhia, roleplay, humor, contação de histórias), o que as faz voltar e onde a experiência deixa a desejar — com um acompanhamento por IA que reconstrói uma conversa memorável específica para revelar o que realmente a tornou divertida, convincente ou decepcionante. Feita para equipes de produto e conteúdo que lançam experiências de IA focadas em personagens ou entretenimento.

Avalia o quão bem o chatbot de IA de uma companhia aérea ou site de viagens lida com tarefas reais de reserva, alteração e suporte — abrangendo conclusão de tarefas, confiança e onde os usuários desistem e buscam um atendente humano. Uma entrevista de acompanhamento por IA reconstrói exatamente o que aconteceu na sessão mais recente do respondente com o chatbot, não apenas como ele avaliaria a experiência em retrospecto.

Mede o quão bem um chatbot de agendamento com IA ajuda os pacientes a marcar, remarcar ou obter respostas sobre consultas médicas, abrangendo conclusão de tarefas, confiança e pontos de atrito — com uma entrevista de acompanhamento por IA que investiga o momento específico em que o chatbot ajudou ou falhou.

Mede quanto tempo e esforço cognitivo os funcionários gastam verificando os resultados de agentes de IA, onde a confiança está super ou subcalibrada e o que dispara uma revisão manual completa. Um acompanhamento com IA investiga a última vez em que um resultado esteve errado ou quase foi usado sem verificação.

Uma pesquisa que estuda como equipes de pesquisa avaliam, adotam e integram ferramentas de IA para coleta de dados, análise e elaboração de relatórios. Este instrumento mede o uso atual de ferramentas, critérios de avaliação, barreiras à adoção, experiências de treinamento, percepções sobre a qualidade dos dados e padrões de colaboração em equipe.

Um modelo de pesquisa de medidas repetidas projetado para acompanhar como as percepções de conforto, confiança e naturalidade dos participantes em relação a entrevistadores de IA evoluem ao longo de várias sessões. Aplique em cada onda do estudo com escalas consistentes para permitir a análise de mudanças intraindivíduos.

Um instrumento de comparação controlada para avaliar experiências de entrevista em diferentes formatos de moderador. Esta pesquisa mede as expectativas pré-entrevista, insere uma sessão de entrevista e captura avaliações pós-entrevista sobre conforto, qualidade, profundidade, confiança e disposição de participar novamente.

Uma pesquisa que explora como docentes e estudantes adotam, percebem e vivenciam ferramentas de IA em ambientes de ensino superior. Aborda os padrões de uso atuais, benefícios e barreiras percebidos, conhecimento sobre políticas institucionais, necessidades de capacitação e o impacto nos resultados de ensino e aprendizagem.

Captura o feedback dos trabalhadores da linha de frente do armazém sobre condições de segurança, mudanças na produtividade, clareza de funções e ferramentas operacionais para identificar prioridades de melhoria e apoiar a conformidade com a OSHA.

Mede a suscetibilidade dos jogadores de VR ao enjoo por movimento, a frequência dos sintomas, os gatilhos de desconforto e as preferências por técnicas de conforto, para orientar decisões de design de UX em jogos e experiências de realidade virtual.

Mede a experiência dos desenvolvedores, preferências de ferramentas, percepções de risco e intenção de adoção de dados sintéticos. Elaborada para equipes de engenharia e ciência de dados que avaliam a prontidão para dados sintéticos e os limites éticos.

Mede os padrões de uso de ferramentas de IA pelos colaboradores, riscos de shadow AI, conhecimento das políticas e necessidades de treinamento para embasar estratégias de governança e adoção segura em toda a organização.

A stimulus-comparison survey for UX researchers and AI product teams to evaluate the clarity, tone, and helpfulness of AI safety and refusal messages. Produces actionable data on user preferences and improvement priorities.

Avalia como os usuários encontram, personalizam e obtêm valor de uma biblioteca compartilhada de prompts de IA. Utilize esta pesquisa para identificar atritos na descoberta, padrões de reutilização e percepções de resultados, a fim de priorizar melhorias no produto.

Mede as percepções de desenvolvedores de software sobre justiça, viés e representatividade em suas práticas de avaliação. Ideal para lideranças de engenharia e equipes de DEI que buscam identificar lacunas na metodologia de avaliação e construir processos mais inclusivos.

Mede como os usuários de IA vivenciam os fluxos de trabalho de relato de erros e como problemas não resolvidos afetam a confiança e a intenção de relatar no futuro. Desenvolvida para equipes de produto e UX que buscam reduzir o atrito no relato e melhorar as percepções de confiabilidade da IA.

Mede as experiências dos usuários com erros de IA, preferências de recuperação e o impacto resultante na confiança. Desenvolvida para equipes de produtos de IA que buscam priorizar melhorias de confiabilidade e reduzir a evasão causada por erros.

Mede a confiança do consumidor em ferramentas de IA generativa, os riscos de segurança percebidos, as expectativas de transparência e as preferências de salvaguardas para orientar o design responsável de produtos de IA e políticas.

Mede a conscientização, confiança, preocupações com privacidade e intenções de adoção do consumidor em relação ao treinamento de IA no dispositivo. Projetado para equipes de produto, UX e privacidade que buscam entender como os usuários percebem e avaliam os recursos de aprendizado local de IA.

Mede as atitudes dos usuários em relação à transparência da IA, aos controles desejados e às expectativas de recurso. Projetado para equipes de produto que avaliam lacunas de confiança e priorizam melhorias na governança de IA.