Ne každá AI je postavená pro výzkum

V posledním roce se objevila vlna nástrojů, které se chlubí tím, že používají AI pro výzkum. V praxi ale často pouze generují texty bez hlubšího porozumění tomu, jak lidé skutečně přemýšlejí nebo se rozhodují.

To není chyba technologie. Je to nesoulad mezi typem AI a výzkumným úkolem. A pokud se na základě těchto výstupů rozhodujete o investicích v řádech milionů, rozdíl mezi „textem“ a „chováním“ opravdu záleží.

ChatGPT a další generativní AI (tzv. GenAI) fungují tak, že předpovídají nejpravděpodobnější slova podle tréninkových dat. Jsou skvělé pro:

• generování textů,

• brainstorming,

• sepsání person nebo sloganů.

Ale ne pro:

• modelování cenové citlivosti,

• predikci chování v různých situacích,

• pochopení rozdílů mezi segmenty.

📌 Představte si, že se ptáte souseda, jestli by zákazníci koupili vaši novou službu. Možná to zní rozumně, ale není to výzkum. Je to tip.

Dobrá zpráva: AI není jen ChatGPT

Jak připomíná i Gartner, svět AI je bohatější než GenAI, kam ChatGPT a jiné jazykové model spadají. Generativní AI často selhává tam, kde je potřeba ověřit správnost výstupu nebo modelovat reálné scénáře. Proč?

• Nedostatek dat o menšinových skupinách (např. děti, senioři, mimopražští zákazníci),

• Anglocentrismus – většina LLM je trénována primárně v angličtině,

• Nevidí, co chybí – modely jako GPT „tipují“ na základě jazykových vzorců, ne logických souvislostí.

Kdy generativní AI stačí?

✅ Ideální pro:

• rychlý návrh person v low-stakes situacích,

• generování obsahu pro brainstorming,

• shrnutí interních dokumentů.

❌ Nevhodné pro:

• segmentaci zákazníků,

• testování cen nebo produktových variant,

• modelování rozhodovacích scénářů.

  
  

Co použít místo toho?

Pokud potřebujete simulovat chování, pracujte s agentní simulací: AI modely, které

• mají logiku, paměť a demografické vlastnosti,

• reagují na různé vstupy (např. cena, důvěra, známá značka),

• nesimulují, co by někdo řekl, ale co by udělal.

📊 Tohle není chatbot. To je digitální panel, který můžete kdykoliv znovu spustit a ověřit.

Na rozdíl od jazykových modelů, které „tipují“ další slovo na základě pravděpodobnosti, agentní simulace využívá kombinaci symbolického uvažování a pravidelného rozhodovacího rámce. Každý agent má přístup k:

• individuálním vlastnostem (např. příjem, loajalita, digitální zdatnost),

• rozhodovacím pravidlům (např. pokud sleva přesáhne 20 %, preferuje změnu dodavatele),

• paměti a kontextu (např. předchozí zkušenosti s danou značkou),

• vnějším podmínkám (např. inflace, konkurence, osobní důvěra v odvětví).

Tyto simulace pak probíhají ve stovkách nebo tisících agentů paralelně, čímž vzniká predikce založená na rozdílných cestách, ne průměrné odpovědi. Výsledky nejsou jen "co by někdo mohl říct", ale "jak by se různé skupiny opravdu zachovaly", a to opakovaně, s možností auditovatelnosti i v regulovaném prostředí.

TIP: Stáhněte si whitepaper o agentech přístupech v průzkumech trhu!

Ptejte se na typ AI

Pokud vám někdo nabízí „AI panel“, zeptejte se:

• Používáte generativní AI (např. ChatGPT)?

• Modelujete chování, nebo jen generujete text?

• Má váš panel paměť, pravidla a rozdíly mezi skupinami?

🎯 V rozhodování nezáleží jen na rychlosti. Záleží na tom, jestli výstup odpovídá realitě.

📥 Chcete se podívat na konkrétní případové studie? Navštivte naše case study.
📬 Nebo nám rovnou napište: hello@lakmoos.com