Das Paradox der KI-Ära
74 % der Forscher:innen, die regelmäßig KI einsetzen, berichten von einer steigenden Nachfrage nach qualitativer Forschung.
Diese Zahl aus dem Qualtrics Report 2025 hat mich überrascht – und dann sofort überzeugt.
Wir leben mitten im KI-Hype: Automatisierung, synthetische Daten, Effizienz.
Und trotzdem wächst der Wunsch nach echten Gesprächen, nach Tiefe, nach Kontext.
Ein Widerspruch? Nein. Eine logische Konsequenz.
Effizienz hat ihren Preis
Automatisierte Befragungen liefern schnell und günstig Daten – großartig für Routinefragen.
Doch wo alles durchoptimiert ist, verliert Forschung oft an Tiefe.
Standardisierung erleichtert Vergleichbarkeit, aber sie begrenzt das Denken in neuen Bahnen.
Wenn alles messbar wird, bleibt leicht das Wesentliche auf der Strecke: Bedeutung.
Die Illusion der Präzision
KI-Modelle und synthetische Datensätze erzeugen perfekte Ordnung: sauber, konsistent, widerspruchsfrei.
Nur – Wirklichkeit ist das nicht.
Erkenntnis entsteht nicht in der Glätte, sondern im Ungeplanten, in den Widersprüchen, im Dazwischen.
Qualitative Forschung bringt genau das ans Licht: wie Menschen denken, fühlen und abwägen – nicht nur, was sie anklicken.
Use Cases: Wo Quali heute den Unterschied macht
- Concept Refinement: Warum Ideen manchmal scheitern, obwohl sie im Pretest „gut“ bewertet wurden.
- Brand Meaning: Wie Marken emotional verankert sind – und warum reine Awareness dafür kein Ersatz ist.
- Jobs-to-Be-Done: Welche tatsächlichen Bedürfnisse hinter Verhalten stehen.
Gerade in der Produkt- und Markenentwicklung liefert qualitative Forschung wieder Orientierung – als Gegengewicht zum Datenrauschen.
KI + Quali: Keine Konkurrenz, sondern Ergänzung
KI ist kein Feind der qualitativen Forschung, sondern ein Werkzeug, das Tiefe effizienter nutzbar macht:
- Automatische Transkription & Sprechertrennung
- Themenclustering & Sentiment-Mapping
- Pattern-Surfacing in offenen Antworten
Doch entscheidend bleibt die menschliche Interpretation. KI kann Muster finden – aber nicht entscheiden, welche davon wirklich relevant sind.
Mixed-Methods: Wenn Triangulation Sinn ergibt
Die Zukunft liegt im Zusammenspiel.
Quantitative Daten zeigen, was passiert – qualitative Forschung erklärt, warum.
Wer beides klug verbindet, gewinnt neue Perspektiven: Hypothesen, die aus Tiefe entstehen, und Daten, die sie stützen.
So wird Forschung wieder zu dem, was sie sein sollte: ein Erkenntnisprozess, kein Produktionsprozess.
Tiefe zuerst denken
KI verändert vieles – aber nicht das Bedürfnis nach Sinn.
Gerade in einer Welt voller künstlicher Intelligenz brauchen wir mehr menschliche Intelligenz: Zuhören, Nachfragen, Deuten.
Qualitative Forschung erlebt kein Revival aus Nostalgie, sondern weil sie das liefert, was Maschinen (noch) nicht können – Resonanz.
