"如果我们误解了客户，就会浪费 100 个小时"：探索对话式 AI 与响应类型在信息收集中的应用
人机交互
2025-06-16 v1
摘要
客户与设计师的协同对齐对设计项目的成功至关重要，但很少有研究探讨数字技术如何影响这种对齐。为了填补这一空白，本文提出了一项三阶段研究，调查数字系统如何支持专业设计实践中的需求收集。具体而言，它研究了将对话代理和基于选择的响应格式集成到数字收集工具中如何影响早期阶段的客户-设计师协作。研究的第一阶段通过半结构化访谈调查了 10 家设计公司的当前实践，为系统设计提供信息。第二阶段使用 2×2 因子设计对系统进行了评估，共有 50 个模拟客户，量化了对话式 AI 和响应类型对用户体验和感知准备度的影响。在第三阶段，该系统被呈现给原始 10 家公司中的 7 家，以收集对其价值、局限性和潜在实践集成的反思。研究结果表明，对话式 AI 和基于选择的响应都会降低用户体验问卷中的可靠性得分，但能产生更清晰的客户输入。我们为将对话式 AI 和基于选择的响应集成到收集工具中以支持早期阶段客户-设计师协作中的相互理解做出了设计贡献。
引用
@article{arxiv.2506.11610,
title = {"If we misunderstand the client, we misspend 100 hours": Exploring conversational AI and response types for information elicitation},
author = {Daniel Hove Paludan and Julie Fredsgård and Kasper Patrick Bährentz and Ilhan Aslan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.11610},
year = {2025}
}
备注
27 pages, 8 figures