Die Pendo-Appinio-Studie belegt, dass ein effektives Onboarding für KI-Tools unerlässlich ist: 80 Prozent der Anwender verlangen klare Prozesse und Tutorien, um die Technologie erfolgreich zu nutzen. Ohne diese Einführung entstehen Frustration, häufiger Support-Bedarf und ineffiziente Arbeitsabläufe. Pendo’s Lösung kombiniert Plattformmetriken mit Agent Analytics, um Benutzer auf ihrem Weg zu begleiten, Schwachstellen im Onboarding sichtbar zu machen und kontinuierliche Verbesserungsmaßnahmen bereitzustellen für nachhaltige Renditen in KI-Projekten und langfristige Effizienzsteigerungen.
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Fehlende Anwenderschulungen führen zu häufigem Frust und ineffizienter KI-Nutzung
Im Fokus der Pendo-Appinio-Studie steht die Kluft zwischen den hohen Erwartungen an KI-Funktionalitäten und der tatsächlichen Nutzerzufriedenheit. 85 % der Befragten loben die Potenziale künstlicher Intelligenz, doch 75 % beklagen Hindernisse bei der Nutzung. Fehlen klare Einsteiger-Tutorials, anwenderorientierte Designs und datenbasierte Optimierungsmethoden, bleiben die prognostizierten Effizienz- und Renditevorteile aus. Unternehmen müssen daher verstärkt in UX-Design, Schulungsinhalte und analytische Tools zur kontinuierlichen Verbesserung investieren. Nur so lassen sich Nutzerakzeptanz steigern und Investitionsrisiken minimieren.
Wöchentliche Revision Der KI-Eingaben Zeigt Mangelnde Effizienzgewinne Auf Dauer
Unternehmen sehen, dass 96 Prozent der Anwender wöchentlich ihre KI-Anfragen optimieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen. 42 Prozent wiederholen ihre Eingaben mehrfach, bis eine zufriedenstellende Antwort geliefert wird, während 48 Prozent bei Misserfolgen auf klassische Suchmaschinen zurückgreifen. 18 Prozent beenden den Prozess vorzeitig. Diese Zahlen verdeutlichen, wie erheblicher Mehraufwand und Abbruchquoten ohne passende UX-Optimierungen und Schulungen die Produktivität mindern und somit eine spürbar nachhaltige Wertschöpfung aus KI-Investitionen potenziell signifikant gefährden.
Positive KI-Zeitersparnis neutralisiert sich durch wiederholte Eingaben und Frust
Mehr als ein Drittel der Befragten spart durch KI-basierte Anwendungen wöchentlich über sechzig Minuten ein. Dieser Zeitgewinn wird jedoch durch die Pflicht, Eingaben mehrfach anzupassen und inkonsistente Resultate gegenzuprüfen, relativiert. Die so entstehende zusätzliche Arbeitsbelastung schmälert den Nettoeffizienzgewinn erheblich. Infolgedessen verfehlt die Prognose einer signifikanten Produktivitätsverbesserung ihre Wirkung, da die eingesparte Zeit durch wiederkehrende Iterationen nahezu komplett aufgezehrt wird. Unternehmen sollten Schulungen anbieten und UX-Designs anpassen, um Blockaden zu verringern.
36 Prozent unsicher bezüglich KI-Eingaben, 80 Prozent fordern Hilfe
In der aktuellen Nutzerstudie zeigt sich, dass lediglich 30 Prozent der Anwender uneingeschränkte Zuversicht in die Validität von KI-Ergebnissen hegen, während nur 36 Prozent überzeugt sind, wirkungsvolle und präzise Eingaben zu generieren. Vor diesem Hintergrund fordern ganze 80 Prozent der Nutzer, dass Unternehmen umfassende Einarbeitungsprogramme und übersichtliche Schritt-für-Schritt-Anleitungen entwickeln, um den Einstieg und die regelmäßige Nutzung von künstlichen Intelligenzwerkzeugen erfolgreich zu gestalten und die Anwenderfreundlichkeit zu erhöhen durch zielgerichtetes Coaching.
Ohne UX-Optimierung drohen Unternehmen sinkende KI-Motivation und erhebliche Renditeeinbußen
Die Studie zeigt, dass nicht fehlerhafte KI, sondern mangelhafte UX-Designs zu vernichtenden Kosten, ineffizienter Prozessdurchführung und abnehmender Bereitschaft der Nutzer führen. Todd Olson unterstreicht, dass die Technologie stark genug sei, jedoch ungünstige Interaktionsmodelle den Mehrwert blockieren. Entwickler sollten deshalb Nutzersitzungen analysieren, pain points identifizieren und UI-Verbesserungen vornehmen. Auf Basis dieser Erkenntnisse lassen sich konsistente Leistungen erzielen, Anwendererfolg erhöhen und Investitionsrentabilität sichern um optimierte Effizienzsteuerung, Motivationserhalt und nachhaltige Wachstumschancen zu gewährleisten.
Echtzeit-Überwachung mit Pendo Plattform verbessert die agentenbasierte Softwareleistung nachhaltig
Mit Pendo und seiner Agent Analytics-Lösung lassen sich SaaS- und agentenbasierte Softwareangebote umfassend beobachten. Die Plattform erfasst automatisch Nutzersitzungen, analysiert Klickpfade und verhält sich reaktionsschnell bei Abweichungen. Identifizierte Schwachstellen werden übersichtlich visualisiert und Bewertungen priorisiert. Darauf aufbauend werden konkrete, umsetzbare Empfehlungen erstellt, die in bestehende Produktentwicklungsprozesse integriert werden können. Das Ergebnis ist eine optimierte User Experience, eine höhere Akzeptanz von KI-Anwendungen und eine nachhaltige Steigerung von Effizienz und messbaren Erträgen.
Entwickler sollen Nutzerverhalten analysieren und KI-UX effektiv nachhaltig optimieren
Die Pendo-Appinio-Studie unterstreicht eine Kluft zwischen den hohen Erwartungen an KI und den realen Nutzererfahrungen. Fehlendes Fachwissen und umständliche Benutzeroberflächen verhindern, dass Anwender die Technologie optimal nutzen. Mit Agent Analytics bietet Pendo ein Instrument zur lückenlosen Überwachung von KI-Anwendungen an, das in Echtzeit Nutzungsdaten sammelt, Schwachstellen identifiziert und passgenaue Empfehlungen ausgibt. Dadurch werden die Time-to-Value verkürzt, Frustration spürbar minimiert und der Return on Investment bei KI-Investitionen langfristig und nachhaltig maximiert.
