AI som komplement till fokusgrupper: En ny dimension av insikter

Kan AI ersätta traditionella fokusgrupper och opinionsundersökningar? Svaret är både ja och nej, enligt Andreas Krohn, vd för kommunikationsbyrån The Stockholm Project.– AI-genererade fokusgrupper kommer att ge en typ av resultat, mänskliga en annan – att addera datakällor har ett värde, säger han.

The Stockholm Project har nyligen börjat experimentera med AI för att komplettera fokusgrupper, utan att se det som en ersättning.
– Frågan är alltid var AI kan komma in i olika processer. I en webbrekryterad opinionsundersökning kan det redan finnas AI-modeller som svarar – så varför kan vi inte AI-simulera en fokusgrupp från början? säger he.

Det skulle innebära att en fokusgrupp kan genomföras snabbt och kostnadseffektivt, samt att man kan ställa frågor som kan vara känsliga för människor.
– Människor kan vara obekväma med ämnen som politik eller känsliga produkter. AI har inga känslor, vilket i vissa sammanhang är en nackdel. Här är det en fördel, säger he.

Flera kunder har visat intresse, vilket har lett till att byrån utvecklar en lösning för AI-genererade fokusgrupper. De har byggt ett skript med hjälp av flera LLM:ers API:er för att skapa dessa grupper.
– Det återstår att se hur stor efterfrågan är, men datadrivna insikter är minst lika viktiga som när opinionsinstituten startade, säger he.

Andreas Krohn menar att frågan om mänskliga eller AI-genererade fokusgrupper är bättre eller sämre är felställd. Istället beror det på vad den specifika kunden värdesätter.
– Vill man ha många fokusgrupper snabbt och billigt? Vill man lägga till en fråga i efterhand? säger he.

Krohn ser AI främst som ett komplement.
– En mänsklig fokusgrupp har också brister. Att använda AI kan ses som en kvalitetssäkring.

Han förklarar att en dominerande person i en mänsklig fokusgrupp kan snedvrida resultaten.
– Det kan undvikas med AI, beroende på hur man programmerar, säger he.

En vanlig kritik mot AI är att svaren representerar ett snitt av värden.
– Det är så LLM-tekniken fungerar. Modellerna tränas på stora datamängder och genererar svar baserat på det, säger he.

Om AI ska representera en person kan den hitta den statistiska mittpunkten, vilket kan vara användbart men saknar de extremvärden som finns hos människor.
– AI-genererade fokusgrupper ger svar från olika populationer, säger he.

Det är möjligt att programmera deltagarna för att vara extremt positiva eller negativa. Man kan också få AI att läsa en lång rapport innan fokusgruppen, något som annars är tidskrävande.
– AI-genererade fokusgrupper kommer att ge en typ av resultat, mänskliga en annan. Att addera datakällor har ett värde, säger he.

Att diskutera människa kontra maskin är en förenklat diskussion, anser Krohn.
– Vi vill inte att kunder ska ersätta mänskliga fokusgrupper, utan använda båda. Som rådgivare har vi ansvar att inte presentera något som svaret på allt, säger he.