Warum ich an einem KI-Personas-Werkzeug mitgebaut habe (und was klassische Marktforschung daraus lernt)
Ein Praktiker-Bericht – mit offenem Interessenkonflikt, den ich gleich am Anfang auf den Tisch lege.
Ich baue seit vielen Jahren Personas. Nicht als Theorie, sondern an echten Whiteboards, in echten Projekten, für echte Budgets. Und ich habe dabei etwas gelernt, das ich lange nicht laut gesagt habe: Die klassische Persona ist ein großartiges Werkzeug – mit einem eingebauten Problem.
„Bauchgefühl im Steckbrief-Format“
Eine saubere Persona kostet Zeit und Geld. Interviews, Workshops, Auswertung – schnell sind Wochen und ein fünfstelliges Budget weg. Und dann? Landet das Ergebnis als hübsches PDF im Laufwerk und altert. Der Markt dreht sich weiter, die Persona bleibt stehen. Bei kleineren Projekten wird ohnehin abgekürzt: Dann ist „die Persona“ am Ende das Bauchgefühl des erfahrensten Kollegen – in ein Steckbrief-Format gegossen, damit es nach Methode aussieht.
Ich sage das ohne Zynismus. Ich habe an diese Steckbriefe geglaubt und mit ihnen gute Arbeit gemacht – wie ich es damals schon rund um Design Thinking und Service Design beschrieben habe. Aber der Schmerzpunkt war immer derselbe: teuer, langsam, kleine Stichprobe, sofort veraltet.
Dann kam die Versuchung – und ich sah sofort, wo es kippt
Als die großen Sprachmodelle kamen, war der Reflex naheliegend: „Warum nicht einfach die KI fragen, was die Zielgruppe denkt?“ Ein Prompt, eine Antwort, fertig. Verlockend.
Ich habe es ausprobiert. Und ich habe sofort gesehen, warum die Skeptiker recht haben – man muss dafür keine Studie zitieren, es fällt einem im ersten Selbstversuch auf:
- Alles klingt gleich. Frag zehn „verschiedene“ Personas dasselbe, und du bekommst zehn Varianten derselben braven Antwort. Die Reibung, die echte Menschen ausmacht, fehlt.
- Die KI will gefallen. Sie sagt dir tendenziell, was du hören willst. Für Marktforschung ist das Gift – der ganze Sinn ist ja, unbequeme Wahrheiten vor dem Launch zu hören.
- Ränder verschwinden. Minderheitenmeinungen, Nischen, Widersprüche werden glattgebügelt. Genau die Signale, für die man Forschung eigentlich macht.
Mein Fazit damals war eindeutig: Als Ersatz für repräsentative Marktforschung ist ein nackter Prompt untauglich. Wer eine Wahl prognostizieren will, sollte das nicht mit einem Chatbot tun.
Der Punkt, an dem es doch funktioniert
Und trotzdem ließ mich die Sache nicht los. Denn in abgegrenzten Fragestellungen – „Versteht diese Zielgruppe meine Landingpage?“, „Wo hakt dieser Funnel für Persona X?“ – passierte etwas Interessantes, sobald die Persona nicht mehr aus dem Nichts kam, sondern geerdet war: auf echten Merkmalen, Persönlichkeitsmodellen, dokumentierten Denkmustern. Und sobald ihre Antworten validiert wurden, statt für bare Münze genommen.
Geerdet plus validiert – das ist der ganze Unterschied zwischen „die KI halluziniert eine Meinung“ und „die KI rekonstruiert eine plausible Reaktion“. Die Studienlage dazu ist inzwischen ordentlich, und ich habe die Belege, die mich überzeugt haben, in einem ausführlicheren Fachbeitrag zusammengetragen – hier will ich Praktiker bleiben, nicht Fußnoten sammeln.
Warum ich irgendwann selbst mitgebaut habe
An dieser Stelle die versprochene Offenlegung: Aus genau dieser Frustration heraus bin ich nicht Zuschauer geblieben. Ich habe an einem Werkzeug mitentwickelt, das diese Methode fest verdrahtet – Radical Personas. Der Leitsatz dahinter bringt es besser auf den Punkt, als ich es könnte: Feedback nicht von einem Prompt, sondern von einer Persona.
Der Unterschied steckt im Unterbau. Nicht „ChatGPT mit einer Persona-Maske“, sondern mehr als 60 Personas, die auf einem mehrschichtigen Merkmalsmodell aufsetzen – Persönlichkeitsdimensionen, kognitive Verzerrungen, Werte-Milieus – und deren Reaktionen als reproduzierbare, gewichtete Bewertung herauskommen, mit Begründung. Man testet eine Website, eine Anzeige, eine Idee gegen mehrere solcher Personas und hat in etwa zwanzig Minuten strukturiertes Feedback, statt wochenlang auf ein PDF zu warten.
Und weil die Offenheit sonst nichts wert wäre: Das ist ausdrücklich kein Ersatz für echte Kundengespräche oder repräsentative Studien. Es ist eine Ergänzung – der schnelle Sparringspartner für die vielen kleinen „Merkt das jemand?“-Fragen, für die früher schlicht kein Budget da war.
Was ich Praktikern mitgebe
- Erst erden, dann fragen. Eine Persona ohne echte Datenbasis ist ein Zufallsgenerator mit Namensschild.
- Immer validieren. Nimm keine KI-Antwort als Wahrheit – behandle sie als Hypothese, die du prüfst.
- Kenne den Use Case. Für abgegrenzte Design- und Kommunikationsfragen: stark. Als Ersatz für repräsentative Meinungsforschung: Finger weg.
- Ergänzen, nicht ersetzen. Das beste Setup ist klassische Forschung plus synthetische Personas – nicht das eine gegen das andere.
Team, nicht Gegner
Die ehrlichste Erkenntnis aus vielen Jahren Personas und den letzten Jahren mit KI: Die alte und die neue Methode sind kein Widerspruch. Die klassische Marktforschung liefert die Tiefe und die Erdung. Die synthetische Persona liefert Tempo und Reichweite für die tausend kleinen Fragen dazwischen. Wer beide gegeneinander ausspielt, verschenkt beide. Wer sie zusammenspannt, bekommt etwas, das ich mir vor Jahren am Whiteboard gewünscht hätte.
Häufige Fragen
Ersetzen synthetische Personas meine Marktforschung?
Nein. Sie ergänzen sie. Für abgegrenzte Fragen liefern sie in Minuten Feedback; für repräsentative Aussagen und echte Tiefe bleiben Menschen unersetzlich.
Ist das nicht einfach ChatGPT mit einem netten Namen?
Der Unterschied ist die Methode: Ein nackter Prompt erfindet eine Meinung. Eine geerdete, validierte Persona rekonstruiert eine plausible Reaktion auf Basis echter Merkmale – und macht ihre Begründung nachvollziehbar.
Wann sollte ich es nicht einsetzen?
Immer dann, wenn du eine repräsentative, belastbare Aussage über eine Gesamtbevölkerung brauchst – etwa Prognosen. Dafür ist die Methode nicht gebaut, und das ehrlich zu sagen gehört dazu.
Transparenz: Ich habe an Radical Personas mitentwickelt und bin daher nicht neutral. Dieser Text ist eine Praktiker-Perspektive, kein unabhängiger Testbericht.
