探索用户研究岗位的转型方向与新机会
随着AI技术的迅速发展，用户研究行业正经历前所未有的变革。本研究通过深入访谈6位不同背景的行业专家，探索AI时代下用户研究岗位的转型方向与新机会。
受访者包括资深用户研究员、用户体验负责人、初级研究员、用研培训机构创始人、人才招聘负责人和AI产品体验研究专家，覆盖了不同经验层级和专业视角。
用户研究人员正从"执行者"向"洞察驱动者"和"战略顾问"转型，工作重心从产出报告转向影响决策和推动业务增长。
AI显著提升了工作效率，但在处理复杂情感和隐性需求时存在局限性，重复性工作被替代，创造性工作被增强。
数据分析能力从辅助变为核心技能，AI工具应用与优化能力、跨学科思维和商业敏感度成为关键竞争力。
AI时代催生了数据驱动用户研究专家、AI伦理与用户体验研究员、智能交互设计研究员等新角色。
专注高层决策支持，连接用户需求与商业目标，成为业务与用户之间的桥梁。
深入AI和数据分析，提供技术支持，成为数据驱动决策的核心力量。
研究人机协作而非单向使用，关注AI产品信任度和透明度，探索新型交互模式。
6年经验 | 心理学+数据科学背景
小林积极拥抱AI技术变革，擅长将定性研究与大数据分析相结合，探索AI工具在用户研究中的应用。
1年经验 | 人机交互专业背景
小Q对AI既好奇又焦虑，积极寻求转型机会，有明确的职业规划和自我提升意识。
10年+经验 | 社会学博士
佩佩专注于将用户研究转化为商业决策，推动团队适应AI工具和新环境，强调用研人员需要转型为具备战略思维的业务顾问。
7年经验 | 人类学背景
龙二成功从传统用研转型到AI产品体验研究，是技术与人文的桥梁，注重将传统用研技能迁移到AI领域。
学习数据分析(SQL)、编程基础(Python)和AI基础知识，了解机器学习原理和应用场景。
将AI工具融入日常工作流程，参与跨部门项目，积累实战经验。
根据个人兴趣和优势，选择战略顾问、技术专家或AI产品体验研究等方向深耕。
学习SQL、Python基础和数据可视化工具，为未来发展打下基础。
积极探索各类AI工具在用研工作中的应用，培养AI工具应用能力。
结合自身专业背景与AI技术，创造独特价值，如通过AI预测用户行为优化交互流程。
从执行者转变为顾问和教练，专注于影响决策而非产出报告。
开发新的研究框架和方法，如AI产品信任度和透明度评估框架。
与数据科学、产品和技术团队建立良好合作关系，成为桥梁角色。
为团队成员提供定制化培训计划，帮助掌握新技术。
促进用研团队与数据科学、产品和技术团队的合作，提供实战经验。
为团队成员提供一对一指导，帮助他们适应AI时代的变化。
为用研团队提供AI工具和培训资源，支持团队转型。
设立数据驱动用户研究专家、AI伦理与用户体验研究员等新岗位。
将用研从支持性角色提升为战略性角色，参与高层决策。
"AI时代的用户研究不是被取代，而是被重新定义。真正的挑战不是技术本身，而是我们如何利用技术增强人类独特的洞察力和创造力。"
AI时代为用户研究带来了前所未有的挑战和机遇。用研人员需要主动拥抱变化，提升数据分析能力、AI工具应用能力和商业敏感度，从执行者转变为洞察驱动者和战略顾问。
未来的用研岗位将呈现多元化发展趋势，包括战略顾问、技术专家和AI产品体验研究等方向。成功转型的关键在于开放的心态、跨界思维和持续学习能力。
正如一位受访者所言："AI不会替代用研，但会替代不会用AI的用研。"在这个变革的时代，用研人员需要重新定义自己的价值，利用AI增强人类独特的洞察力和创造力，继续成为连接用户需求与商业目标的桥梁。
主动学习新技术和方法，将AI视为增强工具而非威胁。
从执行者转变为战略顾问，专注影响决策而非产出报告。
培养跨学科思维，定期评估自己的进步，调整学习计划。