В условиях цифровизации пользовательский опыт (UX) определяет успех веб-приложений. Традиционный метод QFD эффективен для перевода требований в технические характеристики, но не справляется с большими данными. Интеграция QFD с искусственным интеллектом (NLP, анализ тональности) решает эту проблему. ИИ автоматизирует анализ отзывов, выявляя скрытые приоритеты пользователей, точно наполняет «Дом качества» и ускоряет разработку. Преимущества: повышение точности оценки UX и скорость итераций. Риски: зависимость от качества данных и этические аспекты. Синергия QFD и ИИ — перспективный инструмент для создания клиентоориентированных продуктов.

Ёлкина А.К. (науч. рук. Поцулин А.Д.) Qfd с поддержкой ии для оптимизации пользовательского опыта на основе анализа поведения пользователей в цифровых сервисах // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17417