Ihre Geschäftsleitung ist von KI begeistert. Sie haben die Artikel gelesen, an den Webinaren teilgenommen und die Demos gesehen. Sie sind davon überzeugt, dass KI Ihr Unternehmen verändern, die Produktivität steigern und Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wird. Währenddessen sitzen Sie in Ihrer UX-Rolle und fragen sich, was das für Ihr Team, Ihren Workflow und Ihre Benutzer bedeutet. Möglicherweise machen Sie sich sogar Sorgen um die Sicherheit Ihres Arbeitsplatzes. Das Problem besteht darin, dass die Diskussion darüber, wie KI implementiert wird, gerade stattfindet und wenn Sie nicht dabei sind, wird jemand anderes entscheiden, wie sich dies auf Ihre Arbeit auswirkt. Dass jemand wahrscheinlich die Benutzererfahrung, die Forschungspraktiken oder die subtilen Möglichkeiten, wie eine schlechte Implementierung genau die Ergebnisse beeinträchtigen kann, die das Management erreichen möchte, nicht versteht. Sie haben die Wahl. Sie können darauf warten, dass Anweisungen von oben kommen, oder Sie können die Kontrolle über das Gespräch übernehmen und die KI-Strategie für Ihre Praxis leiten. Warum UX-Profis die KI-Konversation beherrschen müssen Das Management sieht in KI Effizienzsteigerungen, Kosteneinsparungen, Wettbewerbsvorteile und Innovationen, alles zusammengefasst in einem Schlagwort-freundlichen Paket. Es ist nicht falsch, aufgeregt zu sein. Die Technologie ist wirklich beeindruckend und kann einen echten Mehrwert bieten. Aber ohne UX-Input scheitern KI-Implementierungen bei Benutzern oft auf vorhersehbare Weise:
Sie automatisieren Aufgaben, ohne zu verstehen, welche Entscheidungen diese Aufgaben erfordern. Sie optimieren die Geschwindigkeit und zerstören gleichzeitig die Qualität, die Ihre Arbeit wertvoll gemacht hat.
Mit Ihrer Expertise sind Sie optimal in der Umsetzungsbegleitung positioniert. Sie verstehen Benutzer, Arbeitsabläufe, Qualitätsstandards und die Lücke zwischen dem, was in einer Demo beeindruckend aussieht, und dem, was in der Praxis tatsächlich funktioniert. Nutzen Sie AI Momentum, um Ihre Prioritäten voranzutreiben Die Begeisterung des Managements für KI bietet die Möglichkeit, Prioritäten voranzutreiben, für die Sie erfolglos gekämpft haben. Wenn das Management bereit ist, in KI zu investieren, können Sie diese seit langem bestehenden Bedürfnisse mit der KI-Initiative verbinden. Positionieren Sie die Benutzerforschung als unerlässlich für die Schulung von KI-Systemen auf reale Benutzerbedürfnisse. Stellen Sie Usability-Tests als Validierungsmethode dar, die sicherstellt, dass KI-generierte Lösungen tatsächlich funktionieren. Die Art und Weise, wie KI implementiert wird, beeinflusst die Rollen Ihres Teams, die Erfahrungen Ihrer Benutzer und die Fähigkeit Ihres Unternehmens, hochwertige digitale Produkte bereitzustellen. Ihre Rolle verschwindet nicht (sie entwickelt sich weiter) Ja, KI wird einige der Aufgaben, die Sie derzeit erledigen, automatisieren. Aber jemand muss entscheiden, welche Aufgaben automatisiert werden, wie sie automatisiert werden, welche Leitplanken eingeführt werden sollen und wie automatisierte Prozesse zu echten Menschen passen, die komplexe Arbeiten ausführen. Dieser Jemand sollte du sein. Denken Sie darüber nach, was Sie bereits tun. Wenn Sie Benutzerrecherchen durchführen, kann Ihnen KI möglicherweise dabei helfen, Interviews zu transkribieren oder Themen zu identifizieren. Aber Sie sind derjenige, der weiß, welcher Teilnehmer gezögert hat, bevor er geantwortet hat, welches Feedback dem widerspricht, was Sie in seinem Verhalten beobachtet haben, und welche Erkenntnisse für Ihr spezifisches Produkt und Ihre Benutzer am wichtigsten sind. Wenn Sie Schnittstellen entwerfen, generiert KI möglicherweise Layoutvarianten oder schlägt Komponenten aus Ihrem Designsystem vor. Aber Sie sind derjenige, der die Einschränkungen Ihrer technischen Plattform, die politischen Realitäten der Genehmigung von Entwürfen und die Grenzfälle versteht, die eine clevere Lösung zum Scheitern bringen. Ihr zukünftiger Wert ergibt sich aus der Arbeit, die Sie bereits leisten:
Das Gesamtbild sehen. Sie verstehen, wie diese Funktion mit diesem Workflow zusammenhängt, wie sich dieses Benutzersegment von diesem unterscheidet und warum die technisch korrekte Lösung in der Realität Ihres Unternehmens nicht funktioniert. Treffen Sie Entscheidungen. Sie entscheiden, wann Sie dem Designsystem folgen und wann Sie es brechen, wann das Benutzerfeedback ein echtes Problem widerspiegelt und wann es sich um eine Funktionsanfrage eines lautstarken Benutzers handelt, und wann Sie Stakeholdern entgegenwirken oder einen Kompromiss finden. Sie verbinden die Punkte. Sie übersetzen zwischen technischen Einschränkungen und Benutzerbedürfnissen, zwischen Geschäftszielen und Designprinzipien, zwischen dem, was Stakeholder verlangen, und dem, was ihr Problem tatsächlich löst.
Die KI wird bei einzelnen Aufgaben immer besser werden. Aber Sie sind die Person, die entscheidet, welche Lösung für Ihren spezifischen Kontext tatsächlich funktioniert. Die Menschen, die Schwierigkeiten haben werden, sind diejenigen, die einfache, wiederholbare Arbeiten ausführen, ohne zu verstehen, warum. Ihr Wert liegt darin, Zusammenhänge zu verstehen, Urteile zu fällen und Lösungen mit realen Problemen in Verbindung zu bringen. Schritt 1: Verstehen Sie die KI-Motivationen des Managements Bevor Sie das Gespräch leiten können, müssen Sie verstehen, was es antreibt. Das Management reagiert auf echten Druck: Kostensenkung, Wettbewerbsdruck,Produktivitätssteigerungen und Erwartungen des Vorstands. Sprechen Sie ihre Sprache. Wenn Sie mit dem Management über KI sprechen, berücksichtigen Sie dabei den ROI, die Risikominderung und den Wettbewerbsvorteil. „Dieser Ansatz schützt unsere Qualitätsstandards“ ist weniger überzeugend als „Dieser Ansatz verringert das Risiko einer Beeinträchtigung unserer Conversion-Rate, während wir KI-Funktionen testen.“ Trennen Sie Hype von der Realität. Nehmen Sie sich Zeit, um zu recherchieren, welche KI-Funktionen tatsächlich vorhanden sind und was ein Hype ist. Lesen Sie Fallstudien, probieren Sie Tools selbst aus und sprechen Sie mit Kollegen darüber, was tatsächlich funktioniert. Identifizieren Sie echte Schwachstellen, die KI in Ihrem Unternehmen möglicherweise beheben könnte. Möglicherweise verbringt Ihr Team Stunden damit, Forschungsergebnisse zu formatieren, oder Barrierefreiheitstests führen zu Engpässen. Das sind die Probleme, die es wert sind, gelöst zu werden. Schritt 2: Überprüfen Sie Ihren aktuellen Zustand und Ihre Chancen Ordnen Sie die Arbeit Ihres Teams zu. Wohin vergeht eigentlich die Zeit? Schauen Sie sich das letzte Quartal an und kategorisieren Sie, wie Ihr Team seine Stunden verbracht hat. Identifizieren Sie hochvolumige, wiederholbare Aufgaben im Vergleich zu Arbeiten mit hohem Urteilsvermögen. Wiederholbare Aufgaben sind Kandidaten für die Automatisierung. Durch anspruchsvolle Arbeit schaffen Sie einen unersetzlichen Mehrwert. Geben Sie außerdem an, was Sie tun wollten, aber nicht genehmigt werden konnten. Dies ist Ihre Opportunity-Liste. Vielleicht wollten Sie vierteljährliche Usability-Tests, erhalten aber nur ein jährliches Budget. Schreiben Sie diese separat auf. Im nächsten Schritt verknüpfen Sie sie mit Ihrer KI-Strategie. Erkennen Sie Möglichkeiten, bei denen KI wirklich helfen könnte:
Forschungssynthese: KI kann dabei helfen, Ergebnisse zu organisieren und zu kategorisieren. Analyse von Benutzerverhaltensdaten: KI kann Analysen und Sitzungsaufzeichnungen verarbeiten, um Muster aufzudecken, die Ihnen möglicherweise entgehen. Rapid Prototyping: KI kann schnell testbare Prototypen generieren und so Ihre Testzyklen beschleunigen.
Schritt 3: Definieren Sie KI-Prinzipien für Ihre UX-Praxis Bevor Sie mit der Ausarbeitung Ihrer Strategie beginnen, legen Sie Grundsätze fest, die jede Entscheidung leiten. Legen Sie nicht verhandelbare Dinge fest. Privatsphäre der Benutzer, Zugänglichkeit und menschliche Aufsicht über wichtige Entscheidungen. Schreiben Sie diese auf und holen Sie die Zustimmung der Führung ein, bevor Sie etwas steuern. Definieren Sie Kriterien für den KI-Einsatz. KI ist gut in der Mustererkennung, Zusammenfassung und Generierung von Variationen. KI ist schlecht darin, Zusammenhänge zu verstehen, ethische Urteile zu fällen und zu wissen, wann Regeln gebrochen werden sollten. Definieren Sie Erfolgskennzahlen, die über die Effizienz hinausgehen. Ja, Sie möchten Zeit sparen. Sie müssen aber auch Qualität, Benutzerzufriedenheit und Teamfähigkeit messen. Erstellen Sie eine Balanced Scorecard, die erfasst, worauf es wirklich ankommt. Erstellen Sie Leitplanken. Möglicherweise muss jede KI-generierte Schnittstelle vor der Auslieferung von einem Menschen überprüft werden. Diese Leitplanken verhindern die offensichtlichen Katastrophen und geben Ihnen Raum für sicheres Lernen. Schritt 4: Erstellen Sie Ihre KI-in-UX-Strategie Jetzt sind Sie bereit, die eigentliche Strategie zu entwickeln, die Sie der Führung vorstellen möchten. Beginnen Sie klein mit Pilotprojekten, die einen klaren Umfang und klare Bewertungskriterien haben. Stellen Sie eine Verbindung zu Geschäftsergebnissen her, die dem Management am Herzen liegen. Schlagen Sie nicht „die Verwendung von KI für die Forschungssynthese“ vor. Pitch „Verkürzung der Zeit von der Recherche bis zu Erkenntnissen um 40 %, was schnellere Produktentscheidungen ermöglicht.“ Nutzen Sie Ihre bestehenden Prioritäten für die KI-Dynamik. Erinnern Sie sich an die Chancenliste aus Schritt 2? Jetzt verknüpfen Sie diese seit langem bestehenden Anforderungen mit Ihrer KI-Strategie. Wenn Sie sich häufigere Usability-Tests gewünscht haben, erklären Sie, dass KI-Implementierungen eine kontinuierliche Validierung benötigen, um Probleme zu erkennen, bevor sie skaliert werden. KI-Implementierungen profitieren wirklich von guten Forschungspraktiken. Sie nutzen einfach die Begeisterung des Managements für KI als Vehikel, um endlich Ressourcen für Praktiken zu erhalten, die schon immer hätten finanziert werden sollen. Rollen klar definieren. Wohin führt der Mensch? Wo hilft KI? Wo wollen Sie nicht automatisieren? Das Management muss verstehen, dass manche Arbeiten menschliches Urteilsvermögen erfordern und niemals vollständig automatisiert werden sollten. Planen Sie den Kompetenzaufbau. Ihr Team benötigt Schulungen und neue Fähigkeiten. Planen Sie dafür Zeit und Ressourcen ein. Gehen Sie Risiken ehrlich an. KI könnte voreingenommene Empfehlungen generieren, wichtige Zusammenhänge übersehen oder Arbeiten hervorbringen, die gut aussehen, aber nicht wirklich funktionieren. Erklären Sie für jedes Risiko, wie Sie es erkennen und was Sie tun, um es zu mindern. Schritt 5: Stellen Sie der Führung die Strategie vor Gestalten Sie Ihre Strategie so, dass Sie die KI-Ambitionen des Managements gefährden und nicht blockieren. Sie zeigen ihnen, wie sie KI erfolgreich implementieren und dabei die offensichtlichen Fallstricke vermeiden können. Führen Sie mit Ergebnissen und ROI, die ihnen am Herzen liegen. Stellen Sie das Geschäftsszenario in den Vordergrund. Bündeln Sie Ihre Wunschliste in der KI-Strategie. Wenn Sie Ihre Strategie vorstellen, beziehen Sie die Funktionen ein, die Sie sich schon immer gewünscht habenKonnte vorher nicht genehmigt werden. Präsentieren Sie sie nicht als separate Anfragen. Integrieren Sie sie als wesentliche Komponenten. „Um KI-generierte Designs zu validieren, müssen wir unsere Testhäufigkeit von jährlich auf vierteljährlich erhöhen“ klingt viel vernünftiger als „Können wir bitte mehr Tests durchführen?“ Sie erklären, was erforderlich ist, damit ihre KI-Investition erfolgreich ist. Zeigen Sie schnelle Erfolge neben einer längerfristigen Vision. Identifizieren Sie ein oder zwei Pilotprojekte, die innerhalb von 30–60 Tagen einen Mehrwert zeigen können. Zeigen Sie ihnen dann, wie diese Pilotprojekte im nächsten Jahr auf größere Veränderungen hinarbeiten. Fragen Sie nach dem, was Sie brauchen. Seien Sie konkret. Sie benötigen ein Budget für Werkzeuge, Zeit für Piloten, Zugang zu Daten und Unterstützung für die Teamschulung. Schritt 6: Wert umsetzen und demonstrieren Führen Sie Ihre Pilotprojekte mit klaren Vorher-Nachher-Kennzahlen durch. Messen Sie alles: Zeitersparnis, Aufrechterhaltung der Qualität, Benutzerzufriedenheit, Teamvertrauen. Dokumentieren Sie Erfolge und Erkenntnisse. Auch Misserfolge sind nützlich. Wenn ein Pilotprojekt nicht funktioniert, dokumentieren Sie, warum und was Sie gelernt haben. Teilen Sie Fortschritte in der Sprache des Managements. Monatliche Updates sollten sich auf Geschäftsergebnisse und nicht auf technische Details konzentrieren. „Wir haben die Forschungssynthesezeit um 35 % reduziert und gleichzeitig die Qualitätswerte beibehalten“ ist der richtige Detaillierungsgrad. Bauen Sie interne Fürsprecher auf, indem Sie echte Probleme lösen. Wenn Ihre KI-Piloten jemandem die Arbeit erleichtern, schaffen Sie Fürsprecher, die eine breitere Akzeptanz unterstützen. Iterieren Sie basierend darauf, was in Ihrem spezifischen Kontext funktioniert. Nicht jede KI-Anwendung passt zu Ihrem Unternehmen. Achten Sie darauf, was tatsächlich funktioniert, und verdoppeln Sie dies. Initiative ergreifen ist besser als Warten Die Einführung von KI ist im Gange. Die Frage ist nicht, ob Ihr Unternehmen KI nutzen wird, sondern ob Sie die Art und Weise, wie sie implementiert wird, selbst bestimmen. Ihre UX-Expertise ist genau das, was Sie brauchen, um KI erfolgreich umzusetzen. Sie verstehen Benutzer, Qualität und die Lücke zwischen beeindruckenden Demos und nützlicher Realität. Machen Sie diese Woche einen praktischen ersten Schritt. Nehmen Sie sich 30 Minuten Zeit, um eine KI-Möglichkeit in Ihrer Praxis abzubilden. Wählen Sie einen Bereich aus, in dem KI hilfreich sein könnte, überlegen Sie, wie Sie ihn sicher steuern würden, und skizzieren Sie, wie der Erfolg aussehen würde. Beginnen Sie dann das Gespräch mit Ihrem Vorgesetzten. Sie werden überrascht sein, wie aufgeschlossen sie gegenüber jemandem sind, der die Leitung übernimmt. Sie wissen, wie man Benutzerbedürfnisse versteht, Lösungen testet, Ergebnisse misst und evidenzbasiert iteriert. Diese Fähigkeiten ändern sich nicht, nur weil KI im Spiel ist. Sie wenden Ihr vorhandenes Fachwissen auf ein neues Tool an. Ihre Rolle verschwindet nicht. Es entwickelt sich zu etwas Strategischerem, Wertvollerem und Sichererem. Aber nur, wenn Sie die Initiative ergreifen, diese Entwicklung selbst zu gestalten. Weiterführende Literatur zu SmashingMag
„Entwerfen mit KI, nicht darum herum: Praktische fortgeschrittene Techniken für Anwendungsfälle im Produktdesign“, Ilia Kanazin & Marina Chernyshova „Jenseits des Hype: Was KI wirklich für das Produktdesign tun kann“, Nikita Samutin „Eine Woche im Leben eines KI-gestützten Designers“, Lyndon Cerejo „Funktionale Personas mit KI: Ein schlanker, praktischer Workflow“, Paul Boag
