يمكن أن تؤدي بحوث المستخدم "في البرية" إلى مفاجآت وتعلمات، وهي بالغة الأهمية للمؤسسين في مراحل startup المبكرة الذين يحتاجون إلى اختبار الفروض ورفضها أو التمسك بها لبناء المنتج الصحيح للسوق الصحيح. هذه الممارسة، التي تم تحسينها على مدى عقد من الزمان في شركات ناشئة مثل Code Yam و Kamcord، تستند إلى عملية Design Sprint من GV و Research Sprint من Michael Margolis. يستخدم المؤلف أنواعًا من هذه الطرق للحصول على ملاحظات حقيقية من المستخدمين المحتملين بسرعة، واختبار المخاطر، والافتراضات، وقيم propositions في طرق منخفضة المخاطر. على عكس sprints تصميم الشركات التي غالبًا ما تنتج نتائج حقيقية، يركز هذا الأسلوب على الأفكار القابلة للتنفيذ من مجموعات صغيرة وممثلة. يمكن للأدوات الجديدة من الذكاء الاصطناعي أن تسرع affinment الفروض واختبارها، لكن المؤلف يؤكد أنها لا يجب أن تحل محل المحادثات المباشرة مع البشر — خاصةً لأن منتجات وكلاء الذكاء الاصطناعي حتى تتضمن مشترين أو مشغلين بشريين. تشمل حالات الاستخدام الرئيسية اختبار أفكار منتجات جديدة، propositions القيمة، صفحات الهبوط، فهم مجموعات المستخدمين، التحقق من المشكلات، الاستعداد لتجربة أو الدفع، وفعالية UI/UX. إن insight متناقض هو أن بحوث المستخدم تساعد المؤسسين على realization عندما يفشلون في تحقيق الأهداف، مثل عندما لا يتردد idea أو السوق صغير جدًا أو inaccessible. يبقى المبدأ الأساسي: يجب أن يكون المؤسسون "في arena"، متحدثين مع أشخاص حقيقيين قد يصبحوا مستخدمين أو مشترين.