Vraag een synthetische gebruiker nooit of je ontwerp goed is

Nog niet bekend met het concept ‘synthetische gebruikers’? Lees eerst ons blog artikel waarin we een introductie geven over het onderwerp.

Er zijn menselijke trekjes die AI simpelweg niet kan nabootsen. Met echte data kom je een heel eind: hoe meer gesprekken en transcripties je erin stopt, hoe rijker de bron waar je synthetic uit kan putten (en hoe authentieker het beeld dat je terugkrijgt). Er zijn echter een paar kwetsbaarheden die blijven bestaan.

• Mensen zijn onvoorspelbaar. Ze doen soms dingen die niet in hun eigen logica passen. Zo haken ze soms af om redenen die ze zelf niet kunnen benoemen. Een synthetic doet dat niet: die blijft netjes binnen het karakter dat jij hebt aangeleverd.
• Mensen hebben gebreken. Ze zijn moe, gehaast, afgeleid, of lezen simpelweg niet. Synthetische gebruikers worden nooit moe, tenzij je ze daarom vraagt.
• Synthetics vertellen je wat je wilt horen. Ze zijn van nature geneigd tot coherente, positieve antwoorden. Een synthetic zal zelden zeggen dat je aanname nergens op slaat.
• Synthetics voelen geen prioriteit. Ze kunnen je vertellen dát iets verwarrend is, maar niet of het verwarrend genoeg is om af te haken, te bellen of het hele traject te laten liggen.
• Synthetics weten alleen wat jij weet. Je krijgt een antwoord dat klopt binnen de logica die jij hebt aangeleverd. En omdat het terugkomt in andere woorden, klinkt het als bewijs in plaats van als een echo.

Ondanks dat rijtje zijn synthetics sterk in het verkennen. Zie het als een crashtest-dummy: de reden dat een auto al honderd tests heeft doorstaan voordat er iemand instapt. Nuttig als je ideeën wilt stress-testen.

Wij zetten ze vroeg in het proces in, voor exploratie. In het designproces helpen ze hypotheses genereren, uitzonderingen onderzoeken, en eerste schetsen en ideeën toetsen. De winst is snelheid en breedte. Niet zekerheid.

Hoe je de uitkomst benoemt, bepaalt wat er later mee gebeurt. Noem het een synthetisch signaal, geen bewijs. Dus niet "gebruikers vinden dit", maar "dit suggereert iets wat we moeten testen". Anders staat er binnen no-time opeens een aanname in een presentatie waar niemand nog aan durft te twijfelen.

Zodra de beslissing zwaar genoeg weegt dat je sterk bewijs nodig hebt. Denk aan gebruikersbehoeftes vaststellen, problemen prioriteren, adoptie inschatten, emotionele of culturele context begrijpen.

De norm voor mensgericht ontwerpen (ISO 9241-210) is daar helder over: evalueer ontwerpen met echte gebruikers, omdat gebruikersfeedback een kritieke informatiebron is en het risico verkleint dat je echte behoeftes of praktijkproblemen mist.

Voordat je synthetics inzet, twee vragen: hoe dicht moet de uitkomst zitten bij de waarheid en wat zijn de kosten als je fout zit? Hoe hoger de kosten van fout zitten, hoe minder je op slechts synthetisch bewijs kunt leunen.

Wij gebruiken daarvoor een matrix met twee assen:

• Vereiste getrouwheid: hoe precies moet de respons echte menselijke cognitie, emotie of gedrag weerspiegelen?
• Impact van een verkeerde conclusie: wat gebeurt er als de output niet klopt en je er toch op handelt?

1. Lage getrouwheid, lage impact: ga ervoor. Je verkent, je bent nog niets aan het bouwen. Brainstormen, aftasten, conceptschetsen. Een synthetic volstaat (nu nog).
2. Lage getrouwheid, hoge impact: synthetic als voorbereiding. Laat de synthetic de opties en risico's op tafel leggen, maar leg de beslissing bij echte data. Je gebruikt hem om je onderzoek beter te richten, niet om het te vervangen.
3. Hoge getrouwheid, lage impact: mag, met een korrel zout. Fout zitten is hier goedkoop, dus verkennen kan. Behandel elk antwoord als hypothese en schrijf dat ook zo op.
4. Hoge getrouwheid, hoge impact: echte mensen, zonder twijfel. Keuzebegeleiding, toegankelijkheid, kwetsbare doelgroepen, grote beslissingen. Alles wat moeilijk terug te draaien is.