Die Studie verdeutlicht, dass KI trotz hoher Anziehungskraft in der Praxis oft hinter den Erwartungen zurückbleibt: 85 Prozent sehen großes Potenzial, doch 75 Prozent sind enttäuscht. Ohne begleitende UX-Optimierungen verkümmern Effizienzgewinne, Produktivität leidet und Investitionen bleiben unwirtschaftlich. Pendo reagiert darauf mit seiner Plattform und der neuen Agent Analytics-Komponente, die Nutzerprobleme in Echtzeit aufspürt, Ursachen analysiert und konkrete Maßnahmen für reibungslose KI-Interaktionen bereitstellt, um Frustration abzubauen und Akzeptanz zu steigern.
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Studie zeigt erhebliche Lücke zwischen KI-Versprechen und praktischen Anwendererfahrungen
Die Pendo-Appinio-Studie macht deutlich, dass Anwender hohe Erwartungen an KI-Lösungen haben, diese jedoch oft enttäuscht werden. 85 % der Befragten sehen in künstlicher Intelligenz enorme Chancen, doch 75 % beklagen mangelnde Benutzerfreundlichkeit und fehlende Hilfestellungen. Ohne zielgerichtete UX-Optimierungen, interaktive Lernmaterialien und datenbasierte Feedback-Mechanismen können Unternehmen die erhofften Produktivitätssteigerungen nicht realisieren und riskieren damit signifikante Verluste bei Rendite und Anwenderakzeptanz. Eine systematische Analyse des Nutzerverhaltens sowie gezielte Trainingsprogramme sind hierfür langfristig unverzichtbar.
Wöchentliche Überarbeitungen An KI-Eingaben Kosten Anwender Zeit Und Nerven
In Studien geben 96 Prozent der aktiven Anwender an, ihre KI-Eingaben wöchentlich zu überarbeiten, um bessere Resultate zu erzielen. 42 Prozent wiederholen den Vorgang mehrfach, bis eine akzeptable Antwort vorliegt, während 48 Prozent bei wiederholten Misserfolgen auf klassische Suchwerkzeuge umsteigen. Weitere 18 Prozent geben die Aufgabe ganz auf und brechen den Prozess ab. Diese hohen Abbruch und Umsteigerraten belegen das Verbesserungspotenzial in der KI-Interaktion, gezielte, zielgerichtete Anleitung und effizientes Feedback.
Nutzer sparen Zeit mit KI, verlieren durch erneute Anfragen
In der Erhebung geben 36 Prozent der Nutzer an, durch KI-gestützte Tools regelmäßig mehr als 60 Minuten pro Woche Zeit einzusparen. Diese Einsparung verliert allerdings an Bedeutung, da aufgrund unbefriedigender oder inkonsistenter Resultate häufig neue Anfragen gestellt werden müssen. Das wiederholte Nachjustieren von Eingaben bindet zusätzliche Ressourcen, wodurch der ursprünglich geplante Effizienzvorteil nicht realisiert wird und das Produktivitätsziel verfehlt bleibt. Organisationen sollten Nutzerfeedback analysieren und klare Guidelines zur Optimierung bereitstellen.
Hohe Unsicherheit bei KI, Unternehmen müssen Schulungen dringend anbieten
Nur ein knappes Drittel der Nutzerschaft vertraut vollends auf die Validität und Präzision der durch KI bereitgestellten Informationen, während lediglich 36 Prozent der Anwender ihre Fähigkeit zur Erstellung optimaler Eingabeaufforderungen als sicher einstufen. Infolgedessen sprechen sich 80 Prozent der Befragten dafür aus, dass Unternehmen proaktiv in zielgerichtete Schulungsmaßnahmen sowie in verständliche Bedienanleitungen investieren, um Nutzerkompetenzen zu stärken und die Effizienz im Umgang mit künstlichen Intelligenzsystemen zu erhöhen und Akzeptanz nachhaltig steigern.
Unzufriedene Anwender brechen KI-Aufgaben ab und nutzen klassische Suchmaschinen
Ungenügende UX-Elemente verschieben laut Analyse wertvolle Ressourcen in langwierige Fehlversuche und konterkarieren die geplanten Effizienzgewinne aus KI-Investitionen. Todd Olson, Mitgründer von Pendo, verdeutlicht, dass die Intelligenzsysteme selbst leistungsfähig sind, der Anwenderpfad jedoch optimiert werden muss. Entwickler sind daher aufgefordert, Nutzerinteraktionen zu tracken, Pain Points zu identifizieren und anhand datengetriebener Erkenntnisse UX-Prozesse anzupassen, um Anwendern konsistente Antworten und nachhaltige Produktivität zu ermöglichen sowie den Return on Investment in Umfang zu realisieren.
Pendo Plattform identifiziert in Echtzeit UX-Probleme in agentenbasierten Anwendungen
Pendo stellt Unternehmen eine modulare Plattform bereit, die speziell auf die Überwachung von SaaS- und agentengesteuerten Applikationen ausgerichtet ist. Mit Hilfe der Agent Analytics-Komponente werden in Echtzeit Nutzungsmuster ausgewertet und potenzielle Friktionen im Arbeitsablauf automatisch erkannt. Die gewonnenen Erkenntnisse werden in Form gezielter Handlungsempfehlungen aufbereitet, sodass Entwickler und Produktmanager Nutzerbarrieren effektiv abbauen können. Dadurch wird das Anwendererlebnis verbessert und die Effizienz von KI-Prozessen nachhaltig gesteigert. Ziel ist eine stetige Nutzerakzeptanzsteigerung.
Effizienzgewinne durch KI schrumpfen mangels konsistenter Antworten und Schulungen
Die Pendo-Appinio-Studie verdeutlicht, dass Unternehmen trotz hoher Erwartungen oft nicht die gewünschte Performance aus KI-Anwendungen herausholen. Grund ist das Fehlen effizienter Schulungsformate und intuitiver Benutzeroberflächen. Mit Agent Analytics stellt Pendo ein Modul bereit, das Nutzungsdaten in Echtzeit auswertet, Schwachstellen aufzeigt und gezielte Verbesserungsvorschläge generiert. Diese praxisorientierte Vorgehensweise führt zu weniger Frustration, beschleunigten Arbeitsabläufen und einer messbaren Steigerung des langfristigen ROI von KI-Investitionen und verbessert so nachhaltig die Akzeptanz neuer Technologien im Arbeitsalltag.
