Challenge door Laura.AI

Welke UX-elementen en communicatietriggers zorgen ervoor dat werknemers LauraAI effectief gaan gebruiken én meerdere malen per week blijven gebruiken (bv. notificaties, taalgebruik, timing, incentives)?

Fase 5

05/05/2026 - 26/06/2026

Doelstelling

In deze fase wordt de onderzoeksvraag van onze challenge beantwoord en de deliverables worden afgewerkt. In het rapport wordt ons traject met bijhorende resultaten op een overzichtelijke manier neergepend. Tijdens de eindpresentatie trachten we de challengers te overtuigen met onze oplossingen. Het finale interactief prototype, met verschillende uitgewerkte tabbladen, zal toegankelijk zijn voor de challengers. Tot slot wordt ook de innovation journey tool verder aangevuld. Daarin wordt onze challenge stap per stap weergegeven van plan tot uitvoering en resultaten.

Vraagstelling

  1. Hoe kunnen we onze resultaten op een overzichtelijke manier presenteren?

Methodeplanning

Rapportering
  • Aantal respondenten: -
  • Fase: Rapportering
Eindpresentatie
  • Aantal respondenten: -
  • Fase: Voorbereiding

Taakverdeling

Rapport uitschrijven
  • Simon Muls
  • Aaron Van den Driessche
  • Jelle Vandendriessche
  • Mattice Suetens
  • Axel Kiekens
Eindpresentatie
  • Christina Danneels
  • Erin Bulcke
  • Jelle Vandendriessche
  • Yanah Wielandt
Visualisatie rapport
  • Simon Muls
  • Julie Rootsaert
METHODIEK 1: Rapportering
Aantal respondenten
? Schatting
? Reëel
Belangrijkste resultaten
  • In een overzichtelijk rapport worden de belangrijkste resultaten van de challenge gedeeld. In fase 1 maakten we kennis met de challengers en verfijnden we onze onderzoeksvraag; Daarna testen we in fase 2 het adoptiepotentieel van Laura.AI. Met de resultaten uit de survey gingen we aan de slag om ideeën te bedenken in fase 3. Deze zetten we om in de praktijk in fase 4, waarbij we deze testten bij gebruikers. Uiteindelijk beantwoordden we de onderzoeksvraag door het toevoegen van verschillende UX-elementen zoals uitgebreide privacyuitleg, een duidelijke onboarding, inzicht in eigen evoluties zonder een gevoel van competitie met zich mee te brengen en een tabblad met praktische oefeningen om aan de slag te gaan met mentale gezondheid.

Antwoorden

1. Hoe kunnen we onze resultaten op een overzichtelijke manier presenteren?

Aan de hand van verschillende hoofdstukken, waarin telkens een fase van ons traject wordt belicht, wordt uit de doeken gedaan hoe we tot onze oplossingen kwamen. Van de probleemstelling in de inleiding tot het finale prototype, alles wordt gedetailleerd weergegeven. Om het rapport aantrekkkelijk te maken kiezen we voor een overzichtelijke weergave met een focus op leesbaarheid. Waar nodig versterken grafieken en afbeeldingen het verhaal. De huisstijlkleuren van LaurAI, groen en wit, vormen de visuele basis van het rapport.

In de eindpresentatie pitchen we onze oplossingen aan de challengers. We vertellen hen welke UX-elementen ons nuttig lijken om tot een hogere adoptie en retentie te komen bij eindgebruikers op de werkvloer. Tijdens de presentatie starten we met de probleemstelling: het groeiende aantal burn-outs en de nood aan mentale ondersteuning op het werk. Daarna schetsen we kort welke methodologieën we toepasten tijdens ons traject. Uiteindelijk presenteren we verschillende unieke oplossingen ('Ontdekken & Leren', Onboarding, Privacybescherming, Emoji's) die we implementeerden in het prototype.

Fase 4

16/02/2026 - 30/04/2026

Doelstelling

In deze fase ontwikkelen we onze eigen prototypes van Laura.AI. Aan de hand van FigmaAI ontwerpen we verschillende versies met de diverse functies bedacht in de ideation bootcamp week. Deze presenteren we vervolgens aan potentiële gebruikers waarna we aan de slag gaan met hun feedback om één finaal werkend prototype af te leveren.

Vraagstelling

  1. Hoe ervaren potentiële gebruikers onze verschillende UX-oplossingen?
  2. Welke elementen kunnen worden behouden en/of verder uitgediept?
  3. Welke UX-elementen vinden gebruikers geen meerwaarde?
  4. Hoe ziet het uiteindelijke prototype eruit?

Methodeplanning

Wireframes
  • Aantal respondenten: -
  • Fase: Rapportering
Prototype
  • Aantal respondenten: -
  • Fase: Rapportering
In-depth interview
  • Aantal respondenten: -
  • Fase: Rapportering
Cognitive walkthroughs
  • Aantal respondenten: -
  • Fase: Rapportering
Prototype
  • Aantal respondenten: -
  • Fase: Rapportering
Cognitive walkthroughs
  • Aantal respondenten: -
  • Fase: Rapportering

Taakverdeling

Ontwerpen van prototypes in FigmaAI
  • Christina Danneels
  • Erin Bulcke
  • Jelle Vandendriessche
  • Yanah Wielandt
Interviews afnemen

Volledig team

Analyse interviews/ cognitive walkthroughs
  • Mattice Suetens
  • Axel Kiekens
Presentatie Fase 4
  • Simon Muls
  • Julie Rootsaert
  • Mattice Suetens
METHODIEK 1: Wireframes
Aantal respondenten
? Schatting
? Reëel
Belangrijkste resultaten
  • Op papier werd een prototype van de user interface van de desktopapp geschetst. Op deze manier kreeg het designteam een duidelijk beeld van de verschillende fases en functies die moesten worden meegenomen in het interactief prototype. Ook werd rekening gehouden met variaties in de volgorde en de functionaliteit van zowel de onboarding als de applicatie zelf.
METHODIEK 2: Eerste versies prototype
Aantal respondenten
? Schatting
? Reëel
Belangrijkste resultaten
  • Via FigmaAI werden twee interactieve versies van de desktop app gemaakt. Beide versies volgen dezelfde structuur, namelijk een onboardingsfase en de eigenlijke app. De onboardingsfase geeft de gebruiker alle essentiële informatie die nodig is voor een vlot gebruik van de app. De twee versies verschilden in aanpak en vorm. Zo is de onboarding van versie twee meer visueel gefocust. Deze bevat bijvoorbeeld de datavisualisatie uit de ideation fase. Beide versies werden een eerste keer getest en aangepast nadat het volledige team ze had uitgeprobeerd. Daarna stelden we ze voor aan onze begeleiders die ons hielpen beide versies scherper te stellen. Het doel van de 2 versies was om de verschillende features te testen op gebruiksvriendelijkheid en volgorde, dit gebeurde via cognitieve walkthroughs.
METHODIEK 3: In-depth interview
Aantal respondenten
15 Schatting
9 Reëel
Belangrijkste resultaten
  • De gesprekken en het contact dat we hadden met gebruikers binnen de doelgroep van LauraAI bestond uit twee delen. Het eerste deel was een in-depth interview dat peilde naar de ervaringen van participanten met mentaal welzijn op het werk én hun attitude naar AI-toepassingen gericht op mentale gezondheid. Daarbij peilden we niet alleen naar hoe ze zelf omgaan met mentaal welzijn, maar ook naar hoe hun werkgever omgaat met mentaal welzijn.
  • Werknemers ervaren stress op het moment van deadlines en in drukke periodes. Om met deze stress om te gaan gebruiken ze verschillende strategieën. Twee daarvan komen vaak voor: structureren van teken en afstand nemen van het werk via bv. wandelpauzes. Collega's bieden ondersteuning in informele gesprekken waarbij frustraties worden geventileerd. Vanuit de organisatie blijkt er wel formele ondersteuning aanwezig, maar vaak is deze moeilijk toegankelijk en weinig zichtbaar. Er is dus een nood aan een laagdrempelig contactpunt in organisaties. naast externe ondersteuning staan medewerkers ook stil bij hun eigen functioneren via zelfreflectie. Men staat stil bij het eigen handelen en zoekt naar manieren om te groeien. De respondenten zien AI als een nuttige ondersteuning bij praktische taken zoals schrijven of het structureren van informatie. Wat betreft het inzetten van AI voor als ondersteuning van de mentale gezondheid zijn respondenten terughoudender omwille van z'n beperkte diepgang en twijfels over de betrouwbaarheid. Er is wel een rol weggelegd voor AI als laagdrempelig aanspreekpunt.
METHODIEK 4: Cognitive walkthroughs
Aantal respondenten
6 Schatting
6 Reëel
Belangrijkste resultaten
  • Om de verschillende prototypes te testen voerden we doorheen april en mei cognitieve walkthroughs uit. In een eerste ronde werden de eerste twee versies van het prototype afwisselend voorgelegd aan deelnemers. Ze kregen de opdracht om te navigeren door de verschillende vensters, waarbij ze aangemoedigd werden om hun gedachten luidop te delen (think-aloud). Eerst werd de onboarding van versie 1 getoond, daarna de onboarding van versie 2. Vervolgens gebeurde hetzelfde met het app-venster.
  • Op basis van 6 walkthroughs werd een aantal beslissingen genomen naar het volgende prototype toe. Als eerste werd beslist om de datavisualisatie te schrappen. Hoewel we het als groep een aantrekkelijk idee vonden, was de animatie volgens participanten niet duidelijk en overbodig. Wat betreft de meldingen, kozen we ervoor om deze direct tot de gebruiker te richten (‘Hey, hoe gaat het met je?’) in de plaats van een zin in de derde persoon (‘Laura wil weten hoe het met je gaat’). Bovendien zijn meldingen in het nieuwe prototype standaard uitgeschakeld bij de onboarding. Om het overzicht te bewaren, werd de mogelijkheid tot personalisatie van Laura uit de onboarding gehaald en verplaatst naar de instellingen. Een van de grootste veranderingen in het nieuwe prototype was de aanpassing van het achievements-tabblad. Het tabblad gaf een gevoel van competitie en druk. We doopten het dan ook om naar ‘ontdekken & leren’. De focus ligt daarbij op de mogelijkheid om tools te verwerven om het mentale welzijn te verbeteren.
METHODIEK 5: Prototype
Aantal respondenten
? Schatting
? Reëel
Belangrijkste resultaten
  • Op basis van feedback van participanten tijdens de cognitive walkthroughs werden een aantal elmeneten herdacht. Een njeuw prototype werd uit de grond gestampt. De belangrijkste wijzigingen zijn enerzijds het schrappen van de datavisualisatie en de omvorming van het 'Achievements' tabblad naar het 'Ontdekken & Leren' tabblad. Bij dat laatste ligt de focus meer op begeleiding waarbij praktische handvaten worden aangereikt aan gebruikers om zo hun doelen op het vlak van mentale gezondheid te bereiken.
METHODIEK 6: Cognitive walkthroughs
Aantal respondenten
5 Schatting
5 Reëel
Belangrijkste resultaten
  • Het nieuwe prototype werd opnieuw getest bij potentiële gebruikers aan de hand van cognitive walkthroughs. De feedback op het finale prototype van de Laura AI-applicatie is over het algemeen zeer positief, waarbij de gebruiksvriendelijkheid en het intuïtieve, minimalistische design als de grootste sterktes worden benoemd. Deelnemers waarderen de interface en het gebruik van emoji's, wat de app een vriendelijke en toegankelijke uitstraling geeft en de tekstuele informatie verduidelijkt. De onboarding werd als zeer prettig ervaren omdat er extra informatie achter uitklapbare icoontjes is geplaatst, waardoor de eerste indruk niet overweldigend is. Ook de sectie ‘Ontdekken en leren’ met ademhalingsoefeningen en doelen werd goed onthaald, waarbij de ingebouwde timer en de laagdrempeligheid als sterke pluspunten naar voren komen. Wel is er een suggestie om oefeningen in een volledig scherm aan te bieden met rustgevende animaties om de focus te verhogen. Bij de voorgeprogrammeerde antwoorden in het chatvenster merken sommige deelnemers op dat deze na de eerste interactie niet altijd meer logisch aansluiten op het gesprek of dat ze liever een volledig lege chat hebben om zelf de regie te voeren. Een verbeterpunt is de behoefte aan verregaande personalisatie, waarbij gebruikers niet alleen de toon van de AI willen aanpassen, maar ook het uiterlijk van de coach zouden willen veranderen.

Antwoorden

1. Welke elementen kunnen worden behouden en/of verder uitgediept?

De privacyuitleg in de onboarding werd gezien als duidelijk en to the point. Het uiteindelijke 'Ontdekken & Leren' tabblad werd gezien als een nuttige bron van informatie met praktische oefeningen om uit te proberen. Meldingen met emoji's kunnen, maar worden best neutraal gepresenteerd zonder ze standaard in te schakelen wanneer iemand voor de eerste keer de app opent. Personalisatie van Laura kan, maar maakt de onboarding nu druk. Daarom werd deze verplaatst naar de instellingen.

2. Welke UX-elementen vinden gebruikers geen meerwaarde?

Hoewel we enthousiast waren over de datavisualisatie (in de vorm van een omgekeerde trechter) en deze goed ontvangen werd door begeleiders, bleek dit geen aantrekkelijk element voor gebruikers. Het was verwarrend en overbodig. Daarom werd beslist deze te schrappen en niet te gebruiken in het finale prototype.

Het achievements-tabblad legde onbedoeld een focus op competitie en het moeten presteren. Daarom werd dit tabblad omgevormd naar het Ontdekken & Leren tabblad. De focus ligt hierbij op oefeningen en praktische handvaten die werknemers kunnen proberen wanneer ze daar nood aan hebben.

De team- en organisatiegemiddeldes werden ook geschrapt. Deze zorgden ervoor dat gebruikers zich gingen vergelijken met collega's, wat onbedoeld zorgt voor druk of mogelijk zelfs negatieve gevoelens.

3. Hoe ziet het uiteindelijke prototype eruit?

Uiteindelijk brengen leidden de aanpassingen tot een handige en laagdrempelige applicatie waar de mentale gezondheid van werknemers centraal staat. Na een onboarding waarin de belangrijkste informatie wordt overlopen en eventuele privacyzorgen worden geadresseerd, kunnen werknemers gebruik maken van de app. Via een overzichtelijke zijbalk kunnen gebruikers navigeren naar verschillende tabbladen.

Het belangrijkste tabblad blijft de chatinterface waar Laura om hulp kan worden gevraagd. Enkele voorgeprogrammeerde antwoorden verlagen de drempel tot communicatie. Bovendien kan je snel je gemoedstoestand loggen dankzij meldingen waar je de gepaste emoji aanklikt.

In 'Mijn Overzicht' krijgt de gebruiker een overzicht van de gemoedstoestand op vlak van stress, energie en welzijn. Met behulp van de knop 'Bekijk Evolutie' krijgt de werknemer inzicht in patronen over een langere termijn. Om de transparantie te verhogen krijgen werknemers inzicht in wat de werkgever kan zien op basis van de geanonimiseerde data die verzameld wordt.

In het 'Ontdekken & Leren' tabblad kan de gebruiker persoonlijke doelen selecteren. Bovendien krijgt deze via handige filters en categorieën toegang tot een uitgbreide bilbliotheek van oefeningen op vlak van rust, emotieregulatie of slaap. Elke infokaart toont het doel van een oefeningen en de tijd die nodig is om deze uit te voeren.

In het tabblad 'Gegevens' wordt stap per stap uitgelegd hoe gegevens worden verzameld en verwerkt. Via twee actieknoppen 'Gegevens opvragen' en 'Gegevens verwijderen' heeft de gebruiker de controle in handen.

Tot slot is het mogelijk om in de instellingen Laura te personaliseren. Gebruikers kunnen kiezen om de communicatiestijl van Laura aan te passen aan hun eigen wensen. In de instellingen kunnen ook de notificaties worden aangepast. Zo past de app zich aan aan de behoeften van z'n gebruikers.

Fase 3

09/02/2026 - 13/02/2026

Doelstelling

Tijdens de Ideation Bootcamp week van 9 tot en met 13 februari worden oplossingen bedacht voor de gestelde onderzoeksvraag. Aan de hand van brainstormingstechnieken wordt een breed scala aan ideeën geformuleerd (divergeren). Daarna worden ideeën geclusterd en geconvergeerd tot ruimere werkbare oplossingen. Hierbij staan een lijst van vereisten waaraan de oplossing moet voldoen en beperkingen waarbinnen deze opereert centraal.

Eén van deze oplossingen zal in Fase 4 verder worden uitgewerkt tot een prototype.

Vraagstelling

  1. Welke mogelijke oplossingen bieden een antwoord op de onderzoeksvraag?

Methodeplanning

Lotus blossom
  • Aantal respondenten: 9
  • Fase: Voorbereiding
GPS-brainstormkit
  • Aantal respondenten: 9
  • Fase: Voorbereiding

Taakverdeling

Ideeën genereren en convergeren tot mogelijke oplossingen

Volledig team

Presentatie Fase 3
  • Simon Muls
  • Julie Rootsaert
  • Mattice Suetens
METHODIEK 1: Lotus blossom
Aantal respondenten
9 Schatting
9 Reëel
Belangrijkste resultaten
  • De Lotus Blossom- techniek hielp ons creatieve ideeën te bedenken die verband houden met de onderzoeksvraag. Rondom het centrale thema van UX-elementen voor adoptie en retentie plaatsten we 8 belangrijke designvereisten. Deze reikten van privacy tot gebruiksvriendelijkheid. Hierna zochten we voor elk van deze designvereisten een goed werkend voorbeeld uit een andere sector. Rond de voorbeelden penden we hun positieve kenmerken neer. Op deze manieren verkregen we heel wat ideeën en elementen om mee te nemen in onze oplossing. Zo haalden we bijvoorbeeld ideeën uit een oudercontact en instant noodles, elk slagen ze er op hun eigen manier in om een specifieke vereiste te vervullen.
METHODIEK 2: GPS-brainstormkit
Aantal respondenten
9 Schatting
9 Reëel
Belangrijkste resultaten
  • Aan de hand van 6 centrale trends (Privacyzorgen, Platformmoeheid, AI in de Werkomgeving, Gebruiksvriendelijkheid, Mentale Gezondheid, Hybride Werkomgeving) werden ideeën gegeneerd die verband houden met de betreffende trends en thema's. We splitsten onze groep in duo’s waarbij elk duo focuste op één invalshoek. Elke 10 minuten werd het bord gedraaid zodat iedereen ideeën kon aanbrengen vanuit verschillende perspectieven. Daarbij kon makkelijk worden verder gebouwd op reeds aanwezige ideeën.

Antwoorden

1. Welke mogelijke oplossingen bieden een antwoord op de onderzoeksvraag?

Beide brainstormmethodes leverden ons een berg ideeën op. We clusterden alle ideeën door ze te sorteren onder verschillende thema’s. Uiteindelijk kwamen we aan het einde van de derde fase tot vier mogelijke deeloplossingen.

1. Notificaties

Onze eerste oplossing tracht het gebruik van LauraAI te stimuleren door middel van notificaties. Specifiek onstond het idee om een melding te lanceren die een korte vraag (bv. 'Hoe voel je je?') bevat die gebruikers kunnen beantwoorden aan de hand van emoji's. Deze informatie dan dienen als startpunt voor een conversatie met Laura. Daarnaast kan de moodlogging meegenomen worden in de scorebepaling rond stress, energie en motivatie.

Ook een integratie met de agenda van de gebruiker behoort tot de mogelijkheden. Op die manier kunnen de notificaties inspelen op de situatie van de werknemer door gerichte boodschappen, gekoppeld aan activiteiten zoals vergaderingen,te verzenden.

2. Gamification

De tweede oplossing versterkt gebruikersbetrokkendheid door middel van gamification-elementen. Hierbij haalden we inspiratie uit populaire apps als Snapchat, Duolingo en Strava. Het concept van 'streaks' (een score die stijgt per dagelijkse voltooing van een activiteit) zou worden toegepast op LauraAI. Elke dag dat een werknemer LauraAI gebruikt, stijgt zijn/haar streakscore. Als icoon van deze streaks werd gekozen voor een klavertje als symbool voor groei en welzijn. Twee verschillende uitwerkingen van dit concept zijn mogelijk: een variant waarbij de score van de gebruiker gereset worden wanneer een dag wordt overgeslagen of een variant waarbij dit niet het geval is en streaks louter een positieve invulling krijgen. Dit kan onderzocht worden in gebruikerinterviews.

Naast het concept van streaks richten we ons ook op een ander bekend gamification element: achievements. In een apart tabblad kunnen gebruikers hun persoonlijke mijlpalen binnen categorieën als mindfulness, emotieregulatie en rust bekijken. Voorbeelden van badges zijn dan: '1ste check-in', 'Pauze-pioneer'. Tijdens de feedback na onze presentatie werd geopperd om deze badges en mijlpijlen te personaliseren, deze mogelijkheid wordt meegenomen indien gekozen wordt voor gamification als oplossing.

3. Werknemersdashboard

Respondenten uit onze survey gaven aan inzicht te willen in de verzamelde data. De oplossing van het werknemersdashboard komt aan deze vraag tegemoet door de organisatiescores uit het werkgeversdashboard (in beperkte vorm) beschikbaar te stellen voor werknemers. Hierbij ziet een werknemer niet enkel zijn eigen trends aan de hand van scores en grafieken, maar ook de trends die spelen binnen de organisatie.

4. Privacy als centraal issue

Een van de voornaamste issues bij het concept van LauraAI is privacy. Dit kwam ook naar voor uit de open vragen van onze survey in Fase 2, waarbij respondenten heel wat vragen hadden in verband met de dataverzameling. Om in te spelen om de noden van mogelijke gebruikers zetten we in onze laatste oplossing privacy centraal. We streven naar transparantie inzake dataverzameling. Twee concrete UX/UI-elementen werden geformuleerd die hierop inspelen. Als eerste willen we aan de hand van een visualisatie van de datastroom op een toegankelijke manier aan gebruikers tonen hoe er met data wordt omgegaan. Deze visualisatie zou weergegeven kunnen worden bij het allereerste gebruik van LauraAI. Ten tweede zou er ook een privacyknop in de interface van LauraAI worden geïntegreerd waarachter gebruikers alle benodigde informatie ivm data terugvinden en mogelijk ook de visualisatie (cf. supra).

Wat nemen we mee naar de volgende onderzoeksstap?

In de volgende fase wordt één van de voorgestelde oplossingen uitgewerkt. Tijdens het ontwikkelen van een oplossingen kan rekening gehouden worden met het feit dat bepaalde voorstellen en ideeën combineerbaar of complementair zijn.

Te onthouden voor op te leveren tangible:

De tangible moet voldoen aan de opgestelde vereisten en beperkingen. Daarnaast moet deze tegemoet komen aan de noden en wensen van onze doelgroep.

Fase 2

13/10/2025 - 15/12/2025

Doelstelling

Tijdens deze fase wordt het adoptiepotentieel van LauraAI in kaart gebracht. Dit gebeurt aan de hand van een uitgebreide survey die peilt naar de gebruiksintentie van werknemers, voornamelijk op het middle management niveau, uit grote bedrijven. Om de noden en bezorgdheden van potentiële gebruikers diepgaander te begrijpen worden focusgroepen afgenomen met vrijwilligers.



Vraagstelling

  1. Wat is het adoptiepotentieel voor LauraAI bij werknemers in middle/higher management en bij high performing individuals?

Methodeplanning

Intention survey
  • Aantal respondenten: 108
  • Fase: Rapportering
Literatuurstudie
  • Aantal respondenten: -
  • Fase: Rapportering
Focusgroep
  • Aantal respondenten: -
  • Fase: Voorbereiding

Taakverdeling

Team Gebruikersonderzoek
  • Simon Muls
  • Mattice Suetens
  • Axel Kiekens
Helpen bij het opstellen van de survey en focusgroep

Volledig team

Team Presentatie
  • Christina Danneels
  • Erin Bulcke
  • Jelle Vandendriessche
  • Yanah Wielandt
Team Focusgroepen
  • Christina Danneels
  • Erin Bulcke
  • Jelle Vandendriessche
  • Julie Rootsaert
  • Yanah Wielandt
METHODIEK 1: Survey
Aantal respondenten
130 Schatting
108 Reëel
Belangrijkste resultaten
  • De survey leverde 108 bruikbare responses en heel wat interessante resultaten op. Zo staat meer dan de helft van de respondenten positief ten opzichte van het gebruik van Laura.AI. De helft zou de tool gebruiken indien men er toegang toe had. Verder hebben respondenten de voorkeur om te chatten met de tool in de plaats van te communiceren via stem. Daarnaast neemt het comfort met het dashboardfeature af naarmate dit wordt toegepast op een kleiner en meer persoonlijk niveau, zoals teamniveau. De belangrijkste voorspeller van een positieve attitude ten aanzien van Laura.AI is de mate waarin mensen het zien zitten om een digitale mental health coach te gebruiken, de perceived usefullness van de tool, subjective normen en de mate waarin men denkt de tool makkelijk te kunnen gebruiken. Tot slot onderscheidden we aan de hand van clusteranalyses vier gebruikersprofielen: Strenge AI-lovers (10%), Voorzichtige AI-ontdekkers (28%), AI-afwijzers (18%) en Nieuwsgierige AI-fans (44%).

Antwoorden

1. Wat is het adoptiepotentieel voor LauraAI bij werknemers in middle/higher management?

Uit de survey blijkt dat er adoptiepotentieel is voor LauraAI. Meer dan de helft (54.6%) van de respondenten positief staat ten opzichte van van het gebruik van LauraAI. De helft (51.9%) zou de tool zelfs gebruiken als ze er toegang toe hadden. Toch valt op dat respondenten privacygevoelig zijn ten opzichte van hun werkgever en ten opzichte van de tool. Zo focuste 60% van de antwoorden bij de open vraag over de tool op de concepten anonimiteit en privacy. Dit wordt ook ondersteund door de vraag 'How many people should the group that uses the tool include, in order to feel that the analytics are truly anonymized?'. Op deze vraag antwoordde 56.5% '30+', dit toont aan dat mensen zich pas anoniem voelen wanneer een grotere groep de tool gebruikt.

Uit regressieanalyses blijken Perceived Usefullness (TAM2, de mate waarin men het product als nuttig ziet) en de mate waarin mensen het zien zitten om een digitale mental health coach te gebruiken (UWU-scale) de belangrijkste voorspellers van een positieve attitude ten aanzien van LauraAI (TAM3) te zijn. Daarnaast is er een indirect effect van Vertrouwen in de tool en van Comfort met het Dashboard feature op Attitude via Perceived Usefullness. Verder medieert Attitude de invloed van Perceived Usefullness, Subjective Norms en UWU-scale op Intention to use (TAM4).

Tot slot onderscheidden we aan de hand van clusteranalyses vier gebruikersprofielen: Strenge AI-lovers (10%), Voorzichtige AI-ontdekkers (28%) ,AI-afwijzers (18%) en Nieuwsgierige AI-fans (44%). Deze verschillen in de mate van hun attitude ten aanzien van LauraAI, AI in het algemeen, privacy ten aanzien van werkgever, vertrouwen in werkgever, comfort met de features en gender.

Te onthouden voor op te leveren tangible:

De verbanden uit de data en de gebruikersprofielen leren ons dat er adoptiepotentieel is voor Laura.AI. Wel valt op dat privacy een heikel thema is wanneer je de tool aan mensen voorstelt. Dit blijkt ook uit de open vraag die respondenten de kans gaf om bijkomende bezorgdheden te uiten.

Bijna de helft van alle antwoorden had betrekking op privacy en/of anonimiteit. Ook vertrouwelijkheid en vertrouwen in hoe er met de resultaten wordt omgegaan bleken belangrijke thema’s. Tot slot achten respondenten ook de accuraatheid en wetenschappelijke onderbouwing van de applicatie, naast transparantie over de werkwijze, belangrijk. Het wordt dus belangrijk om tijdens het ontwerpen van UX-elementen die adoptie en retentie proberen te verhogen, te focussen op elementen die vertrouwen en transparantie uitstralen.



Fase 1

29/09/2025 - 13/10/2025

Doelstelling

Tijdens de eerste fase maken we kennis met het team van Laura.AI. Daarnaast peilen we naar onze rol als studenten en verfijnen we de onderzoeksvraag. We ontwikkelen een plan van aanpak voor de volgende weken en maanden. Om de andere studenten en begeleiders om de hoogte te stellen van wat we ontdekken, wordt er een presentatie voorbereid die zal doorgaan op 13/10/2025.

Vraagstelling

  1. Wie zijn de stakeholders van Laura.AI?
  2. Wat zijn de waarden van Laura.AI?
  3. Wat is Laura precies?
  4. Wat is onze rol als studenten?
  5. Kunnen we onderzoeksvraag verder verfijnen?
  6. Hoe werkt Laura.AI?

Methodeplanning

Stakeholder mapping
  • Aantal respondenten: 11
  • Fase: Voorbereiding
Product/dienstbehoefte
  • Aantal respondenten: 11
  • Fase: Voorbereiding

Taakverdeling

Plan van aanpak ontwikkelen

Volledig team

Plenaire presentatie 13/10 voorbereiden

Volledig team

Innovation Journey Tool updaten
  • Simon Muls
METHODIEK 1: Stakeholder mapping
Aantal respondenten
11 Schatting
11 Reëel
Belangrijkste resultaten
  • Samen met het team van LauraAI leerden we de verschillende stakeholders kennen en plaatsen op een stakeholder map met twee assen (Impact-Kennis) en drie niveau's (Micro, meso, macro). Op het macroniveau plaatsten we overheidssubsidies. Deze subsidies hebben een grote impact op de werking van LauraAI, maar worden bepaald door mensen met minder gerichte kennis van zaken (weinig kennis). Verder is er op het macroniveau ook de wetgeving, maar met het verschil dat deze meer kennis inhoudt. Op het mesoniveau met grote impact en veel kennis onderscheidden we pyschologen, academische instellingen, sociale secretariaten en HR afdelingen van bedrijven. Tot slot, op het microniveau, hebben werknemers weinig tot matige impact en een gemiddeld kennisniveau.
METHODIEK 2: Product/dienstbehoefte
Aantal respondenten
11 Schatting
11 Reëel
Belangrijkste resultaten
  • Om de challengers beter te leren kennen, gebruikten we het product/dienstbehoeftemodel. Samen met het team van Laura.AI formuleerden we antwoorden op 5 belangrijke vragen. Als eerste werden de waarden van het bedrijf geformuleerd (zie onder). Daarna hadden we het over waarom het team de tool wil ontwikkelen en welke oplossing zij precies voorstellen en op welke manier ze dit willen doen. Tot slot werd een belangrijke KPI geformuleerd: het team wil dat 65% van de werknemers de tool minstens twee keer per week vrijwillig gebruikt om een gesprek te voeren. Indien Laura enkel ingevoerd wordt op middle management niveau, zien ze dit graag stijgen richting 90%.
METHODIEK 3: Literatuurstudie
Aantal respondenten
? Schatting
? Reëel
Belangrijkste resultaten
  • Aan de hand van wetenschappelijke literatuur werd onderzocht hoe AI en AI mental health coaching wordt geconceptualiseerd. De resultaten van deze korte studie werden gepresenteerd op 13/10/2025. Zo vonden we dat burn-out en mentale gezondheid bij werknemers een heikel punt is de laatste jaren. Daarnaast kent AI een rezendsnelle adoptie in recente jaren, maar hebben mensen zorgen rond privacy. Tot slot is het belangrijk om bij design rekening te houden met de menselijke psychologie.

Antwoorden

1. Wat is Laura precies?

Laura is de naam van de voice first conversational AI-oplossing. De doelstelling van Laura is tweedelig:

1. Het coachen van werknemers en deze helpen bij stressgerelateerde gevoelens.

2. Werkgevers real-time inzicht bieden in de situatie en gevoelens van werknemers.

2. Hoe werkt Laura.AI?

De antwoorden die Laura geeft aan de gebruikers worden gegenereerd door een Large Language Model (LLM). Aan de hand van statistische berekeningen worden steeds de woorden en zinnen met de hoogste graad van waarschijnlijkheid gepresenteerd. Daarbij wordt rekening gehouden met de context en de input van de gebruiker. De taalmodellen worden voor dat ze bruikbaar zijn eerst getraind op enorme hoeveelheden tekst en data.

Er worden tijdens de training miljoenen verbanden gelegd tussen de inputgegevens en de parameters worden getuned tot een gewenst resultaat kan worden gegenereerd. LauraAI betaalt voor toegang tot de API van OpenAI om tekst en audio te kunnen genereren. Om ervoor te zorgen dat de antwoorden die Laura geeft inhoudelijk zinvol zijn, wordt een dataset als naslagwerk meegegeven aan het model. Deze dataset bestaat uit academische bronnen en psychologische frameworks. Op deze manier blijft Laura binnen de context van mentale gezondheidscoaching. Na anderhalf jaar kan eventueel overgeschakeld worden naar een Open-Source model. Dat komt in de buurt van een closed source model, maar geeft volledige controle over de gegevens. Het model kan bovendien hertraind worden om aan de noden van het werkveld en coaching te voldoen.

Het genereren van behulpzame antwoorden voor werknemers is maar één deel van het verhaal van Laura.AI. Managers krijgen namelijk toegang tot een dashboard met informatie over het mentale welzijn van werknemers die Laura gebruiken. Achterliggend worden de conversaties van gebruikers met Laura geanalyseerd om welzijnscores en patronen te identificeren. Deze geanonimiseerde data worden nadien via een dashboard gepresenteerd aan het management of de HR-afdeling. Bovendien krijgt de manager ook advies over hoe situaties kunnen worden aangepakt.

3. Wie zijn de stakeholders van Laura AI?

Samen met het team van Laura.AI leerden we verschillende stakeholders kennen. We plaatsten deze op een stakeholder map met twee assen (Impact-Kennis) en drie niveau's (Micro, meso, macro).

Op het macroniveau plaatsten we overheidssubsidies. Deze subsidies hebben een grote impact op de werking van Laura.AI, maar worden bepaald door mensen met minder gerichte kennis van zaken (weinig kennis). Verder is er op het macroniveau ook de wetgeving, maar met het verschil dat deze meer kennis inhoudt.

Op het mesoniveau met grote impact en veel kennis onderscheidden we pyschologen, academische instellingen, sociale secretariaten en HR afdelingen van bedrijven.

Tot slot, op het microniveau, hebben werknemers weinig tot matige impact en een gemiddeld kennisniveau.

4. Wat zijn de waarden van Laura AI?

Laura.AI wil een gezonde werkomgeving creëren met de focus op het welzijn van het individu. Bij het ontwikkelen van Laura als tool voor een betere werkomgeving zijn enkele zaken zeer belangrijk.

1. Privacy-by-design: Er is niet alleen een transparant beleid met betrekking tot dataverzameling, maar gebruikers zullen ook hun data volledig kunnen verwijderen.

2. Eerlijkheid en openheid: Denk hierbij aan communicatie met de juiste tone of voice.

3. Inzicht: Werkgevers krijgen real-time inzicht in de gevoelens van hun werknemers om snel te kunnen handelen (actionable).

4. Kwaliteitsvol en toegankelijk coachen: Werknemers krijgen een empatische, behulpzame coach die vertrouwen uitstraalt.

5. Wat is onze rol als studenten?

Op basis van inzichten uit onderzoek formuleren we welke UX-elementen mogelijk kunnen leiden tot meer adoptie en betere retentie van gebruikers.

6. Kunnen we onderzoeksvraag verder verfijnen?

Hoewel de onderzoeksvraag al vrij specifiek geformuleerd is kunnen we twee delen onderscheiden:

1. Hoe zorgen we ervoor dat werknemers LauraAI vrijwillig adopteren?

2. Hoe zorgen we ervoor dat werknemers LauraAI na adoptie blijven gebruiken (retentie)?

Wat nemen we mee naar de volgende onderzoeksstap?

Er is geen zekerheid of werknemers zitten te wachten op Laura.AI. Daarom zullen we in de volgende fase het adoptiepotentieel grondig onderzoeken aan de hand van een uitgebreide survey.

Als antwoord op de kritische vragen na onze presentatie op 13/10/2025 zullen we de AI-act nader bekijken. Daarnaast houden we rekening met de ethische vraagstukken die de tool met zich meebrengt.

Te onthouden voor op te leveren tangible:

Het is belangrijk dat er rekening wordt gehouden met het voice-first aspect van Laura. Ze biedt namelijk de mogelijkheid om te bellen en real-time gesprekken te voeren.