Die Studie zeigt, dass 96 Prozent der regelmäßigen KI-Anwender ihre Eingaben jede Woche anpassen, um bessere Resultate zu erzielen. 42 Prozent wiederholen die Abfragen mehrfach, 48 Prozent nutzen parallel klassische Suchmaschinen und 18 Prozent brechen Aufgaben ab, wenn die KI versagt. Nur 30 Prozent vertrauen uneingeschränkt den Antworten. Unternehmen benötigen daher Schulungen und UX-Verbesserungen. Pendo Agent Analytics identifiziert Probleme in Echtzeit und optimiert den KI-Workflow nachhaltig. Damit verbessern sie Nutzerzufriedenheit und Rendite.
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Unternehmen riskieren dringend Produktivitätsverluste ohne Schulungen für effektive KI-Nutzung
Die Studie von Pendo und Appinio dokumentiert, wie eine wachsende Diskrepanz zwischen Nutzererwartungen und tatsächlichen Erfahrungen mit KI das Potenzial künstlicher Intelligenz hemmt. Obwohl 85 % der Befragten den Einsatz von KI als Chance betrachten, empfinden 75 % ihn als frustrierend. Ohne gezielte Unterstützung und UX-Optimierungen riskieren Unternehmen, die prognostizierten Produktivitätsvorteile nicht zu erreichen und die Rentabilität ihrer KI-Investitionen substanziell zu gefährden. Eine Kombination aus interaktiven Schulungsangeboten und kontinuierlichen UX-Verbesserungen ist unerlässlich.
42 Prozent Wiederholen Eingaben Bis Zufriedenstellendes Ergebnis Erreicht Wird
Eine überwältigende Mehrheit von 96 Prozent der engagierten Nutzer justiert wöchentlich ihre Suchanfragen an KI-Algorithmen, um präzisere Antworten zu erhalten. 42 Prozent dieser Anwender wiederholen wiederholt ihre Befehle bis zum gewünschten Output, während 48 Prozent im Falle unbefriedigender Resultate auf konventionelle Suchmaschinen zurückgreifen. Schließlich beenden 18 Prozent ihre Aufgaben frühzeitig und brechen den Prozess ab, was auf fehlende Verlässlichkeit und hohe Komplexität der KI-Nutzung hindeutet und mindert nachhaltig die Produktivität.
Erwartete Effizienzgewinne durch KI werden durch wiederholte Anfragen aufgefressen
Studienergebnisse belegen, dass 36 Prozent der Personen durch KI-gestützte Prozesse mehr als eine Stunde pro Woche einsparen können. Allerdings wird dieser Vorteil durch wiederholte Abfragen und inhomogene Rückmeldungen rasch geschmälert. Jede erneute Anpassung der Eingabe verlangt zusätzliche Zeit, die den ursprünglichen Zeitgewinn reduziert. In der Folge erzielt die AI-Integration nicht die erwartete Leistungssteigerung, da die Effizienzgewinne durch den Korrekturaufwand aufgebraucht werden. Unternehmen sollten Prozesse optimieren, um redundante Iterationen zu vermeiden.
Nur 36 Prozent vertrauen KI-Prompts, 80 Prozent fordern Anleitung
Nur drei von zehn Nutzern vertrauen uneingeschränkt den automatisiert gelieferten Ergebnissen von KI-Systemen, während etwas über ein Drittel sich seiner Kompetenz beim Formulieren optimaler Prompts unsicher ist. Angesichts dieser niedrigen Werte sprechen sich achtzig Prozent der Befragten klar dafür aus, dass Unternehmen begleitende Trainingsprogramme aufsetzen oder klare und verständliche Leitfäden veröffentlichen, um den praktischen Umgang mit KI-basierten Werkzeugen zu vereinfachen und die Anwenderproduktivität nachhaltig zu steigern maßgeschneiderte Schulungskonzepte dringend einführen.
Todd Olson betont Notwendigkeit der UX-Optimierung für bessere KI-Ergebnisse
Laut aktueller Forschung führt eine unzureichende Nutzerführung zu ineffizientem Ressourceneinsatz, unnötigen Mehrausgaben und abnehmender Einsatzbereitschaft der Anwender. Todd Olson, Pendo-CEO, stellt klar, dass die KI-Technologie selbst nicht versagt, sondern mangelhaftes UX-Design den Erfolg hemmt. Entwickler sollten daher regelmäßige Nutzertests durchführen, Interaktionsmuster überprüfen und gezielte UX-Verbesserungen implementieren. Auf diese Weise lassen sich Frustration reduzieren, Vertrauen aufbauen und die erwarteten Produktivitätsgewinne realisieren. So entsteht ein durchgängiges, effizientes Nutzungserlebnis mit messbaren Vorteilen direkt.
Software von Pendo identifiziert Schwachstellen und liefert Handlungsempfehlungen sofort
Unternehmen erhalten mit Pendo eine Plattform zur Überwachung von SaaS- und agentenbasierten Lösungen sowie eine Agent Analytics-Komponente. In Echtzeit werden Nutzerdaten gesammelt, analysiert und potenzielle Probleme automatisch identifiziert. Die Schwachstellen-Analyse liefert detaillierte Informationen zur Nutzung und Performance. Darauf basierend generiert das System maßgeschneiderte Handlungsempfehlungen, die Unternehmen dabei unterstützen, Prozesse zu optimieren, Nutzererfahrungen zu verbessern und das volle Potenzial ihrer KI-Anwendungen langfristig auszuschöpfen. Ergebnisse ermöglichen gezielte Optimierungen und stärken die Marktposition.
Agent Analytics von Pendo schließt KI-Nutzungslücke und steigert ROI
Die Studie von Pendo und Appinio belegt, dass trotz hoher Erwartungshaltung viele Anwender ihre KI-Tools nicht optimal einsetzen können, weil es an passenden Schulungskonzepten und intuitiven Benutzeroberflächen mangelt. Pendo begegnet diesem Defizit mit der Agent Analytics-Plattform, die in Echtzeit analysiert, wo Anwender stecken bleiben, und konkrete Handlungsempfehlungen bietet. Dadurch nimmt der Frust bei der Nutzung ab, die Arbeitsabläufe werden effizienter gestaltet und der langfristige ROI von KI-Investitionen steigt.
