Auf der succeet in Wiesbaden dreht sich dieses Jahr unter anderem alles um die Frage: Ist KI in der Marktforschung wirklich ein Quantensprung – oder nur ein Werkzeug, das schnellere, aber deshalb nicht automatisch bessere Entscheidungen bringt? Die Branche steht mit dem Rücken zur Wand, Innovationszyklen werden kürzer, die Zeitfenster zum Handeln enger. Traditionelle Methoden – Claim- oder Konzepttests – kommen dabei zunehmend an ihre Grenzen, einfach weil sie zu umständlich, zu langsam und oft auch zu teuer sind.
Hier greift die neueste Generation KI-gestützter Instrumente, wie das „Rapid Claims Testing“ mit synthetischen Personas. Die crux: Sie ermöglichen von Anfang an mehr Flexibilität und Schnelligkeit beim Prüfen von Hypothesen – in der Theorie zumindest. Entscheidend bleibt, dass die Resultate nicht hohle Zahlen bleiben, sondern Entscheidungen tatsächlich absichern können. Toluna verweist dabei auf Consumer-Tech-Projekte, in denen synthetische (also KI-generierte) Personas und reale Konsumenten erstaunlich ähnliche Ergebnisse lieferten, was die Validität solcher Ansätze unterstreicht – vorausgesetzt, Basis und Methode stimmen.
Ein ganz normaler Arbeitstag im Research sieht heute jedenfalls ganz anders aus als noch vor ein paar Jahren. KI ist schon jetzt ständiger Begleiter: Sie sortiert Fragen, achtet auf Studienqualität, analysiert Datensätze und bereitet auf. Doch sie ist nie alles und kann Expert:innen das Denken und Einordnen nicht abnehmen. Eigentlich ist KI eher ein exzellenter Assistent, der kluge Köpfe freischaufelt und bei komplexen Abwägungen unterstützt. Alles lebt vom Zusammenspiel aus Mensch, Methode und Technik – das passende Maß ist entscheidend.
Umso zentraler rückt die Datenqualität in den Fokus: Denn je mehr automatisiert wird, desto höher das Risiko, dass schadhafte Daten oder schiefe Modelle zu falschen Schlüssen führen. Fragen wie: Welche Daten landen im Training? Wie überprüft man sie? Wo ist der Kipppunkt zwischen Automation und notwendigem Menschenverstand? Toluna fordert hier zu Offenheit und Methodentransparenz auf und betont, dass Datenqualität ein laufender Prozess sei – von der Frage, wie Studien gebaut werden, bis hin zur Interpretation der Ergebnisse. Ohne solides Fundament geht alles den Bach runter.
Das Resümee? KI ist kein Allheilmittel. Wer nur auf Geschwindigkeit setzt, wird aus der Kurve fliegen. Die Zukunft gehört denen, die Tempo mit genauem Blick und Kontext kombinieren. KI bleibt dabei ein Werkzeug – ihr Wert zeigt sich darin, wie kluge Menschen und Technik zusammenspielen. Und so bleibt Marktforschung am Ende das, was sie immer war: Grundlage für nachhaltige Entscheidungen, jetzt eben mit digitalen Möglichkeiten.
Künstliche Intelligenz krempelt die Marktforschung massiv um, aber Geschwindigkeit darf nicht auf Kosten von Entscheidungsqualität oder Datengüte gehen. Im Zentrum stehen neue Methoden, wie synthetische Personas, die helfen, schneller Hypothesen zu testen – vorausgesetzt, saubere Daten und Methodik sind gewährleistet. Zunehmend wird Data Quality als kontinuierlicher Prozess verstanden, der ständige Aufmerksamkeit erfordert, weil Automatisierung immer auch Risiken mit sich bringt. Nicht KI selbst, sondern das Zusammenspiel von menschlicher Expertise, verantwortungsvoller Technologie und konsistenter Methodik schaffen wirklich belastbare Insights.
Recherchiert man zum aktuellen Stand, zeigt sich, dass etwa die SZ von jüngst verstärktem KI-Einsatz im Journalismus berichtet und gleichsam betont, wie wichtig Transparenz und menschliche Kontrolle bleiben. Die taz berichtet über neue EU-Richtlinien, die den Einsatz von KI gerade auch im Datenkontext stärker regulieren und auf Data Governance abstellen. Zeit.de liefert einen aktuellen Bericht darüber, wie Konsumforschung mit KI schon jetzt Konsumverhalten präziser und schneller vorhersagen kann – allerdings bei wachsenden Debatten zur Datenethik.
