Research-Teams produzieren heute mehr Daten als je zuvor. Gleichzeitig sinkt ihr Einfluss auf Produktentscheidungen. Das ist kein Widerspruch, sondern eine Folge davon, wie die meisten Teams arbeiten: zu langsam für die Taktung, in der Produkte gebaut werden. Der Qualtrics 2026 Market Research Trends Report macht diese Kluft zum ersten Mal messbar – und die Zahlen sind unangenehm.
Was der Qualtrics Report zeigt
Qualtrics hat über 3.000 Research-Professionals in 14 Ländern befragt. Das zentrale Ergebnis: Teams, die keine KI-Tools einsetzen, verlieren viermal häufiger organisationalen Einfluss als Teams, die KI in ihre Prozesse integriert haben.
Die Zahl steht nicht isoliert. 72 Prozent der KI-nutzenden Teams berichten, dass die Abhängigkeit ihrer Organisation von Research gestiegen ist; bei traditionellen Teams sind es 37 Prozent. Wer KI nutzt, wird häufiger gefragt, häufiger einbezogen, häufiger gehört. Wer es nicht tut, driftet an den Rand.
Dabei ist KI in Research längst keine Nische mehr: 53 Prozent der Befragten setzen KI regelmäßig ein, 90 Prozent haben es zumindest ausprobiert. Die Frage ist nicht mehr, ob Research-Teams KI nutzen werden, sondern wann die letzten Nachzügler den Anschluss verlieren.
Warum Research-Teams an Einfluss verlieren
Der Einflussverlust hat eine strukturelle Ursache, und sie ist überraschend banal: Research ist zu langsam.
Laut dem Hubble State of User Research Report 2026 dauert ein durchschnittliches Research-Projekt 42 Tage. Discovery-Projekte brauchen sogar 60 Tage – zwei Monate, bis die ersten verwertbaren Erkenntnisse vorliegen. In dieser Zeit hat das Produkt-Team längst entschieden, was gebaut wird.
51 Prozent der Researcher sagen, sie bräuchten mehr Zeit für die Analyse. 76,9 Prozent geben zu, Insights nicht vollständig ausgeschöpft zu haben, wenn die Zeit knapp war. Und 36,3 Prozent nennen Recruitment als größte Ursache für Projektverzögerungen.
Das sind keine Kompetenzprobleme, sondern Kapazitätsprobleme. Die meisten Research-Teams sind zu klein für die Anzahl der Fragen, die das Unternehmen an sie stellt. Also priorisieren sie – und alles, was nicht priorisiert wird, entscheidet jemand anderes. Ohne Daten, nach Bauchgefühl.
So entsteht ein Kreislauf, der sich selbst verstärkt: Zu wenig Kapazität führt zu verzögerten Ergebnissen. Verzögerte Ergebnisse führen zu Entscheidungen ohne Research. Entscheidungen ohne Research führen dazu, dass das Management den Nutzen von Research infrage stellt – was zu weniger Budget führt, was zu noch weniger Kapazität führt.
Was KI-nutzende Teams anders machen
Der Unterschied liegt nicht darin, dass KI-nutzende Teams bessere Researcher haben. Er liegt darin, dass sie schneller liefern – so schnell, dass ihre Ergebnisse noch relevant sind, wenn die Entscheidung ansteht.
KI-moderierte Interviews laufen parallel, asynchron und rund um die Uhr. Statt drei Interviews am Tag führt die KI dreißig oder dreihundert gleichzeitig. Statt zwei Wochen Terminkoordination beginnen die Gespräche innerhalb von Stunden. Statt händischer Transkription und wochenlanger Codierung analysiert die KI die Antworten in Echtzeit.
Das verändert nicht nur die Geschwindigkeit; es verändert die Rolle, die Research im Unternehmen spielen kann. Wenn du innerhalb von 48 Stunden belastbare Antworten auf die Frage liefern kannst, die gestern im Produkt-Meeting aufkam, wirst du beim nächsten Meeting gefragt. Wenn du zwei Monate brauchst, wirst du nicht gefragt.
Im Qualtrics-Report prognostizieren 78 Prozent der Befragten, dass KI-Agenten bis 2028 mehr als die Hälfte aller Research-Projekte eigenständig durchführen werden. Das klingt nach Zukunftsmusik; es ist eine Einschätzung derjenigen, die den Markt von innen kennen.
57 Prozent der Befragten verzeichnen ein gestiegenes Interesse an qualitativer Forschung in ihren Organisationen. Mehr Bedarf, gleiche Kapazität – ohne KI ist diese Gleichung nicht lösbar.
Von der Kostenstelle zum strategischen Partner
Deloittes State of AI in the Enterprise 2026, für den 3.235 Business- und IT-Leader in 24 Ländern befragt wurden, zeigt ein aufschlussreiches Bild: 66 Prozent der Unternehmen berichten Produktivitäts- und Effizienzgewinne durch KI. Nur 34 Prozent nutzen KI zur tiefen Transformation ihrer Prozesse.
Für Research-Teams bedeutet das: Die meisten, die KI einsetzen, nutzen sie als Beschleuniger bestehender Abläufe – schnellere Transkription, automatisierte Zusammenfassungen, effizientere Literaturrecherche. Das ist nützlich, ändert die Rolle des Teams aber nicht.
Der eigentliche Shift passiert, wenn Research aufhört, ein Projekt zu sein, und ein kontinuierlicher Prozess wird. Wenn du nicht alle sechs Monate eine Studie durchführst, sondern jede Woche mit Nutzern sprichst. Wenn Insights nicht in einem 80-seitigen Report landen, der in einem Sharepoint-Ordner verstaubt, sondern direkt in Produktentscheidungen einfließen.
Bei uns sieht das konkret so aus: QUALLEE führt bis zu 150 Interviews parallel, in fünf Sprachen, für unter fünf Euro pro Gespräch. Die Analyse läuft automatisch; die Ergebnisse sind innerhalb von Stunden verfügbar. Das sind keine theoretischen Werte, sondern die Kosten und Zeiten, mit denen wir täglich arbeiten.
Der entscheidende Punkt ist nicht der Preis, sondern was er ermöglicht: Research hört auf, ein Budgetposten zu sein, über den diskutiert wird, und wird ein selbstverständlicher Teil jeder Produktentscheidung.
Was das für dein Team bedeutet
PwC schreibt in seinen AI Predictions 2026: "In 2026, the AI story will shift from experimentation to execution." Deloittes Daten bestätigen das: Die Nutzung von Agentic AI – also KI, die eigenständig mehrstufige Aufgaben übernimmt – wird laut Prognose von 23 Prozent auf 74 Prozent steigen. Innerhalb von zwei Jahren.
Das ist kein gradueller Wandel, sondern ein Kipppunkt. Und für Research-Teams stellt sich die Frage konkret: Gehörst du zu den 72 Prozent, deren Organisation zunehmend auf Research angewiesen ist – oder zu den Teams, die viermal häufiger an Relevanz verlieren?
Drei Schritte, die den Unterschied machen:
Einen Anwendungsfall identifizieren, nicht alles auf einmal umstellen. Recruitment, Moderation oder Analyse – ein Bereich reicht, um den Effekt zu spüren. Die Lyssna-Studie zu Research-Trends 2026 zeigt: 88 Prozent der Researcher sehen KI-gestützte Analyse als wichtigsten Trend. Das ist ein guter Startpunkt.
Geschwindigkeit als Metrik einführen. Nicht "Wie viele Studien machen wir pro Jahr?", sondern "Wie schnell liegen Ergebnisse vor, nachdem die Frage gestellt wurde?" Wer diese Zahl misst, versteht schnell, wo das Problem liegt.
Research in den Entscheidungsprozess einbetten, nicht danebenstellen. Insights, die erst nach der Entscheidung fertig sind, haben keinen Einfluss. Die Taktung muss stimmen – und KI ist der einzige Hebel, der die Taktung grundlegend verändert.
Selbst ausprobieren
QUALLEE macht qualitative Tiefeninterviews so schnell und günstig, dass sie kein Projekt mehr sein müssen, sondern Alltag werden können. Drei Interviews sind kostenlos – ohne Kreditkarte, ohne Verpflichtung.
Häufig gestellte Fragen
Ersetzt KI den UX Researcher?
Nein. KI übernimmt die zeitintensiven Teile: Moderation, Transkription, erste Codierung. Die strategische Interpretation, die Einordnung in den Geschäftskontext und die Ableitung von Handlungsempfehlungen bleiben beim Menschen. Was sich ändert: Der Researcher verbringt weniger Zeit mit Datensammlung und mehr mit dem, wofür er ausgebildet ist.
Wie belastbar sind die Qualtrics-Zahlen?
Der Report basiert auf über 3.000 Befragten in 14 Ländern und wurde im dritten Quartal 2025 erhoben. Die Stichprobe umfasst Research-Professionals aller Seniorität-Stufen und Branchen. Es ist eine der umfangreichsten Erhebungen zum Thema KI in Market Research.
Wie schnell lässt sich KI in bestehende Prozesse integrieren?
Für die reine Tool-Integration: wenige Stunden. Für die Anpassung von Workflows: einige Wochen. Der entscheidende Faktor ist nicht die Technik, sondern die Bereitschaft, Prozesse zu hinterfragen. Teams, die KI als Beschleuniger bestehender Abläufe nutzen, profitieren sofort; Teams, die ihre Arbeitsweise grundlegend anpassen, profitieren nachhaltig.
Was kostet der Einstieg in KI-gestütztes Research?
Bei QUALLEE beginnt der Einstieg bei null Euro – drei Interviews sind kostenlos. Der Starter-Plan liegt bei 49 Euro pro Monat für 15 Interviews. Zum Vergleich: Ein einzelnes traditionelles Tiefeninterview kostet zwischen 1.250 und 2.500 Euro inklusive Rekrutierung, Moderation und Auswertung.
Funktioniert KI-Moderation bei sensiblen Themen?
Ja, mit Einschränkungen. KI hat keinen Interviewer-Bias und erzeugt keinen sozialen Druck, was bei sensiblen Themen ein Vorteil sein kann. Teilnehmer berichten in Studien von höherem Vertrauen und einem stärkeren Gefühl des Gehörtwerdens. Bei hochsensiblen Kontexten – etwa therapeutischen Settings oder Kriseninterventionen – bleibt der menschliche Moderator unverzichtbar.
