Die Untersuchung zeigt, dass 18 Prozent der Nutzer Aufgaben abbrechen, wenn KI-Tools unbefriedigende Antworten liefern. 48 Prozent weichen zur klassischen Suche aus, während 42 Prozent endlose Iterationen durchführen. Diese Ströme mindern den Zeiteffekt und belasten die Produktivität. Ohne systematische UX-Analyse bleiben Optimierungspotenziale ungenutzt. Pendo Agent Analytics erfasst Nutzerpfade detailliert, identifiziert Bruchstellen und liefert datenbasierte Empfehlungen, um Abbrüche zu reduzieren und das volle KI-Potenzial auszuschöpfen für nachhaltige Effizienzsteigerungen und steigert damit den ROI.
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Hohe KI-Erwartungen bleiben ohne Benutzeranleitung häufig unerfüllt und frustrierend
Ergebnisse der Pendo-Appinio-Studie zeigen, dass trotz der Begeisterung für KI-Anwendungen eine hohe Frustration herrscht. 85 % der Nutzer betrachten künstliche Intelligenz als zukunftsweisend, doch 75 % berichten von hinderlichen Bedienbarrieren und unzureichender Anleitung. Fehlt eine strukturierte Einführung, fortwährende Begleitung und transparente Erfolgsmessung, bleiben Effizienzgewinne aus und Investitionsrenditen enttäuschend. Unternehmen müssen daher konsequent in UX-Forschung, Tutorial-Angebote und datengetriebene Optimierungsmaßnahmen investieren. Nur durch gezielte Schulungsmaßnahmen und ständige Monitoring-Tools können Hürden nachhaltig effektiv überwunden werden.
Anwender Vertrauen Nur Begrenzt Auf Die Korrektheit Ihrer KI-Ergebnisse
Obwohl 96 Prozent der Anwender regelmäßig mit KI-Tools arbeiten, nehmen sie wöchentlich Anpassungen ihrer Anfragen vor, um bessere Ausgaben zu erhalten. 42 Prozent wiederholen ihre Befehle mehrfach, bis eine zufriedenstellende Antwort erscheint, während 48 Prozent nach mangelhaften Ergebnissen auf konventionelle Suchmaschinen zurückgreifen. 18 Prozent beenden den Vorgang komplett vorzeitig. Diese Praxis verdeutlicht, wie fehlendes Vertrauen und Unsicherheit im Prompt-Design die Effizienz beeinträchtigen und unterstreicht den Bedarf an nutzerfreundlichen Tools.
KI-Effizienzstrategie gescheitert: Mehraufwand für Anfragen kompensiert erwartete Einsparungen teilweise
Obwohl 36 Prozent der Studienteilnehmer dank KI-Tools wöchentlich eine Stunde einsparen, kehrt sich dieser Vorteil schnell ins Gegenteil um. Wiederholte Abfragen aufgrund unklarer oder inkonsistenter Antworten beanspruchen Zeit, sodass der Nettoeffekt der Einsparung deutlich schrumpft. Die zusätzliche Mühe für Korrekturen und Feinanpassungen neutralisiert die erwartete Effizienzsteigerung. Damit bleibt das Potenzial zur Produktivitätsverbesserung ungenutzt, solange iterative Anfragen weiter den Arbeitsfluss unterbrechen. Effektives Onboarding und Schulungen könnten den Wiederholungsbedarf endlich erheblich reduzieren.
Weniger als Drittel vertraut KI; 80 Prozent wollen Schulungen
Eine aktuelle Untersuchung zeigt, dass lediglich 30 Prozent der Anwender uneingeschränktes Vertrauen in die Genauigkeit algorithmisch erzeugter Inhalte besitzen. Zugleich erklären nur 36 Prozent der Nutzer, sie verfügten über genügend Expertise, um qualitätsfördernde Eingaben an KI-Werkzeuge zu richten. Vor diesem Hintergrund fordern acht von zehn Befragten klare Orientierungspunkte in Form von Schulungskursen und praxisnahen Bedienungsanleitungen, um die effektive Nutzung von KI-Technologien zu erleichtern und die Zufriedenheit der Nutzer zu erhöhen.
96 Prozent Nutzer überarbeiten wöchentlich KI-Eingaben für bessere Resultate
Die Forschungsdaten zeigen, dass mangelhafte Bedienkonzepte nicht nur das Vertrauen untergraben, sondern auch Investitionen gefährden und die Mitarbeitermotivation mindern. Todd Olson erklärt, dass nicht die KI-Technologie unzulänglich sei, sondern die fehlende UX-Innovation den Anwenderfluss beeinträchtige. Entsprechend müssen Entwickler Nutzungsverläufe präzise auswerten, Design-Iterationen anstoßen und gezielte UX-Maßnahmen ergreifen. So können konsistente Ergebnisse erzielt, Frustrationspotenziale eliminiert und langfristig Renditen gesichert werden, um Akzeptanz neuer Funktionen zu steigern und ROI-Ziele sicher zu erreichen.
Pendo liefert Handlungsempfehlungen zur Optimierung des KI-Erlebnisses in Anwendungen
Die integrierte Analytics-Lösung von Pendo kombiniert umfassendes Nutzungs-Monitoring für SaaS- und agentenbasierte Systeme mit einer intuitiven Oberfläche für Analysten. In Echtzeit werden Dashboards erzeugt, die kritische Nutzungshotspots und Interaktionsabbrüche sichtbar machen. Anschließend lassen sich auf Grundlage dieser Daten analytische Berichte und passgenaue Handlungsempfehlungen exportieren. So können Produktteams gezielt Schulungsmaßnahmen planen, UX-Elemente anpassen und kontinuierlich die Qualität der KI-Services verbessern. Diese Transparenz erleichtert Priorisierungen, beschleunigt Anpassungen und sichert nachhaltig den ROI.
Nur 30 Prozent vertrauen uneingeschränkt KI-Ergebnissen mangels klarer UX-Schulung
Die Pendo-Appinio-Studie liefert belastbare Daten dazu, dass ein Großteil der Nutzer zwar von KI begeistert ist, die Ergebnisse aber aufgrund fehlender Schulungsangebote und nicht intuitiver Benutzeroberflächen als unbefriedigend empfindet. Um diese Lücke zu schließen, hat Pendo die Agent Analytics-Funktionalität entwickelt, die Nutzervorgänge überwacht, potenzielle Hindernisse identifiziert und darauf zugeschnittene Verbesserungsmaßnahmen vorschlägt. Auf diese Weise sinkt der Zeitaufwand für wiederholte Korrekturen und der langfristige wirtschaftliche Nutzen von KI wird erhöht.
