Exploring human-centered AI assistance in interview moderation

Semi-structured interviews remain a cornerstone of UX research, which has grown into a strategic driver of product decisions and organizational innova- tion. However, conducting these interviews is inherently resource-intensive, costly, and time-consuming. Researchers must simultaneously maintain active listening, take notes, follow protocols, adaptively probe, and make decisions in real-time, which creates significant cognitive load. While the market increasingly promotes AI-led interviewers that automate the entire process, these tools often lack empathy, nuance, and the human touch essential for deep qualitative insights. This thesis, therefore, argues for aug- menting rather than replacing the researcher. Since there is little research on real-time human-AI collaboration in interview moderation, this study explores: How can AI support, rather than replace, UX professionals during inter- views? To address this question, interviews were conducted with ten UX professionals to explore current interview workflows, needs, challenges, and expectations for AI support. The findings identified real-time AI probing assistants as a key opportunity for this underexplored human-AI collaboration paradigm in interview conduction. Based on interviews and theoretical findings, this thesis presents a conceptual interaction model and a set of design principles for synchronous AI support in probing and follow-up question generation during interview moderation. By balancing automation with human judgment and control, this study proposes a human-centered approach to AI integration in interview practice.

Le interviste semi-strutturate rappresentano tuttora un elemento centrale della ricerca in ambito UX, disciplina che si è progressivamente affermata come motore strategico per le decisioni di prodotto e per l’innovazione orga- nizzativa. Tuttavia, la conduzione di tali interviste comporta un elevato im- piego di risorse ed è caratterizzata da costi e tempi significativi. Durante la mo- derazione dell’intervista, i ricercatori sono chiamati a mantenere un ascolto at- tivo, prendere appunti, seguire i protocolli di ricerca, formulare domande di approfondimento in modo adattivo e prendere decisioni in tempo reale, con un conseguente aumento del carico cognitivo. Sebbene il mercato promuova sempre più frequentemente soluzioni basate su intelligenza artificiale in grado di automatizzare l’intero processo di intervista, tali strumenti risultano spesso privi dell’empatia, della sensibilità e della com- ponente umana necessarie per ottenere insight qualitativi approfonditi. La presente tesi sostiene pertanto un approccio orientato al supporto del ricerca- tore, piuttosto che alla sua sostituzione. Considerata la limitata produzione scientifica sul supporto dell’intelligenza artificiale in tempo reale nella modera- zione delle interviste, il lavoro esplora il seguente quesito di ricerca: in che modo l’intelligenza artificiale può supportare, anziché sostituire, i profes- sionisti UX durante le interviste? Per rispondere a questa domanda, sono state condotte interviste con dieci professionisti UX al fine di analizzare i flussi di lavoro attuali, i bisogni, le criti- cità e le aspettative rispetto all’utilizzo dell’intelligenza artificiale come stru- mento di supporto. I risultati hanno individuato gli assistenti basati su intelli- genza artificiale per la formulazione di domande di approfondimento in tempo reale come un’opportunità chiave, ancora poco esplorata, per il sup- porto alla moderazione delle interviste. Sulla base dei risultati empirici e del quadro teorico, la tesi presenta un mo- dello concettuale di interazione e un insieme di principi di progettazione per il supporto sincrono dell’intelligenza artificiale nella generazione di domande di approfondimento e di follow-up durante la moderazione delle interviste. At- traverso un bilanciamento tra automazione, giudizio umano e controllo del ri- cercatore, lo studio propone un approccio all’integrazione dell’intelligenza ar- tificiale nella pratica delle interviste coerente con i principi dell’Intelligenza Ar- tificiale Centrata sull’Essere Umano.