KI-Interfaces gestalten: Ein neues Handwerk für Designer

Lange ging die Diskussion in eine Richtung: Ersetzt KI bald die Designer? Sind sie alle bald arbeitslos? Inzwischen kann man auf die Frage eine ziemlich eindeutige Antwort geben: Nein. Was allerdings feststeht, ist, dass KI den Job erheblich verändert. Genau das merken Designer spätestens dann, wenn sie plötzlich Systeme gestalten sollen, die sich nicht mehr wie eine klassische Software handeln lassen.

Der Unterschied ist grundlegend. Bisher hat man als Designer mit Systemen gearbeitet, die völlig berechenbar funktionieren: Dieselbe Eingabe liefert immer dasselbe Ergebnis. KI-basierte Systeme spielen allerdings nach anderen Regeln. Das Ergebnis ist nie ganz berechenbar, denn es hängt vom Kontext ab, von den Eingaben und manchmal von Faktoren, die man nicht vollständig kontrollieren kann. Wer das mit einem besseren Fundament angehen will, kommt nicht darum herum, sich gezielt weiterzubilden, zum Beispiel durch eine UX Design Weiterbildung, die speziell auf KI-basierte Systeme ausgerichtet ist und nicht auf das Bedienen von Tools. Anbieter wie die cimdata Bildungsakademie haben gezielt das Gestalten von Systemen im Blickpunkt, die mit KI arbeiten.

Vertrauen wird zur Designaufgabe

Ein KI-System liefert mal sehr gute, manchmal aber auch weniger zuverlässige Ergebnisse, und der Nutzer merkt das nicht immer von selbst. Die Oberfläche muss das sichtbar machen: Wann kann man dem Ergebnis vertrauen, und wann sollte man lieber nochmal hinschauen und prüfen? Wie macht man eine Unsicherheit sichtbar, ohne den Nutzer zu verunsichern? Wie baut man Mechanismen ein, die Menschen die Kontrolle behalten lassen, ohne den Workflow zu unterbrechen?

Forscher, die sich bereits seit Jahren mit den Erfahrungen der Anwender beschäftigen, kommen immer wieder zum selben Schluss: Wenn ein System unberechenbar wirkt, verlieren Nutzer schnell das Vertrauen und hören irgendwann möglicherweise sogar damit auf, es zu benutzen. Mehr Warnhinweise oder längere Erklärungen nützen in der Regel nicht viel. Helfen kann allerdings eine Oberfläche, die so gestaltet ist, dass man als Nutzer jederzeit das Gefühl behält, noch die Kontrolle zu haben.

KI als Werkzeug im eigenen Prozess

Gleichzeitig verändert KI auch die Arbeit selbst. Designtools wie Figma haben in den letzten Jahren zahlreiche KI-Funktionen integriert, beispielsweise Bildbearbeitung, Layout-Vorschläge oder automatische Anpassungen. Das erleichtert Routineaufgaben, sorgt aber gleichzeitig für neue Anforderungen: Man muss einschätzen können, welche KI-generierten Vorschläge brauchbar sind und welche man besser wieder verwirft. Wer KI blind übernimmt, ohne das Ergebnis kritisch zu hinterfragen, liefert am Ende Designs, die technisch funktionieren, aber an den echten Bedürfnissen der Nutzer vorbeigehen.

Hier ein paar Punkte, die Designer im Umgang mit KI-Systemen zunehmend beherrschen müssen:

• Input- und Output-Gestaltung: Wie führt man Nutzer zu guten Eingaben, ohne sie zu überfordern?
• Fehler- und Unsicherheitskommunikation: Wie macht man deutlich, dass ein Ergebnis nur ein Vorschlag ist und kein gesichertes Ergebnis, ohne dass der Nutzer das Vertrauen in das Tool verliert?

Neue Anforderungen, neue Lernwege

Wer bisher die klassischen UX-Kurse gemacht hat, stellt schnell fest, dass sie für KI-Projekte nicht mehr ausreichen. Die Grundprinzipien sind zwar dieselben, aber die Werkzeuge und Methoden müssen neu gedacht werden, sobald KI ins Spiel kommt. In der Praxis sieht man immer wieder dasselbe Muster: Ein KI-Projekt funktioniert technisch einwandfrei, aber die Nutzer kommen nicht damit zurecht. Nicht weil die Technologie schlecht ist, sondern weil beim Design niemand konsequent aus der Perspektive des Nutzers gedacht hat. Genau das ist der blinde Fleck in vielen Teams, der sich allerdings gut beheben lässt.