Produktdesign in einer KI-gesteuerten Welt

Wie Designer KI nutzen können, um sinnvolle, datengestützte Erlebnisse zu schaffen

Seit Jahren konzentrieren sich die Diskussionen rund um UI/UX-Design auf dieselben Prinzipien: übersichtliche Benutzeroberflächen, intuitive Abläufe und benutzerfreundliche Erfahrungen. Diese Aspekte sind zwar nach wie vor wichtig, reichen aber allein nicht mehr aus. Da digitale Produkte immer komplexer werden und KI Teil des Design-Workflows wird, erweitern sich das Design-Ökosystem und die Möglichkeiten für menschliche Kreativität.

Die Herausforderung besteht darin, zu verstehen, was KI leisten kann und, was noch wichtiger ist, was sie nicht leisten kann. KI kann riesige Datenmengen verarbeiten, für Menschen unsichtbare Muster erkennen und Ergebnisse mit bemerkenswerter Geschwindigkeit vorhersagen. Allerdings mangelt es ihr an Empathie, Urteilsvermögen und Weitblick. Wie können Designer also KI-gestützte Intelligenz nutzen, um ihre Kreativität zu steigern und gleichzeitig ihre Arbeit weiterhin auf menschliche Erkenntnisse zu stützen?

Vom intuitiven zum KI-gestützten, datengesteuerten Design

Traditionell stützten sich Designer bei ihren Entscheidungen auf Interviews, Umfragen, Usability-Tests und ihre Intuition. Diese Ansätze sind nach wie vor wertvoll, aber sie sind langsam, in ihrem Umfang begrenzt und oft reaktiv. KI ändert das. Mit Zugang zu prädiktiven Analysen, Verhaltensdaten und automatisierten Simulationen können Designer nun Annahmen vor der Umsetzung validieren.

Smashing Magazine liefert ein anschauliches Beispiel dafür aus der Praxis. Das Unternehmen startete eine Umfrage unter Nutzern, die seinen Dienst verlassen wollten, und sammelte in nur einer Woche über 30.000 Antworten in sieben Sprachen. Es reichte nicht aus, einfach nur die Prozentsätze für die vordefinierten Gründe zu zählen, aus denen die Nutzer den Dienst verlassen hatten. Das Unternehmen wollte tiefergehende Fragen untersuchen:

• Gibt es bestimmte Tageszeiten, zu denen Nutzer häufiger kündigen? 
• Unterscheiden sich die Gründe für den Austritt je nach Region? 
• Gibt es einen Zusammenhang zwischen Nutzerabwanderungen und Systemauslastung? 

Die manuelle Beantwortung dieser Fragen hätte Wochen, wenn nicht Monate gedauert.

Mithilfe von KI-Tools wie Gemini, das in Google Sheets integriert ist, konnte das Team von Smashing Magazine den gesamten Datensatz verarbeiten, Visualisierungen wie Balkendiagramme erstellen, die Stornierungsgründe nach Stunde und Währung anzeigen, und in etwa zwei Stunden Erkenntnisse gewinnen. Die KI ersetzte nicht das menschliche Urteilsvermögen, sondern gab dem Team die Freiheit, sich auf die richtigen Fragen zu konzentrieren und Muster zu interpretieren. Dieses Experiment unterstrich den tatsächlichen Wert von KI im Design: die Beschleunigung der Datenanalyse und die Aufdeckung umsetzbarer Erkenntnisse, die manuell nur schwer zu ermitteln gewesen wären.

Für Designer verdeutlicht dieses Beispiel den Wandel von intuitiven Entscheidungen hin zu evidenzbasiertem Design. Durch die Kombination der Fähigkeit der KI, mit Umfang und Komplexität umzugehen, mit menschlichem Denken können Teams schneller iterieren, Annahmen validieren und Designentscheidungen treffen, die sowohl intelligenter als auch strategischer sind. KI verkürzt die Zeit zwischen Datenerfassung und Erkenntnisgewinn, sodass sich Designer auf das Wesentliche konzentrieren können: das Verständnis der Nutzer, die Verfeinerung der Erfahrungen und die Abstimmung der Designentscheidungen auf die übergeordnete Produktstrategie.

Kommunikation mit KI: Das Beste daraus machen

Generative KI ermöglicht es Designern, Ideen schneller zu iterieren und zu testen, jedoch nur, wenn die Eingabeaufforderungen effektiv gestaltet sind. Dies macht das Entwerfen von Eingabeaufforderungen zu einer entscheidenden Fähigkeit für moderne Designer. 

Eine vage Anweisung wie „Entwerfen Sie einen Checkout-Ablauf“ führt zu allgemeinen Ergebnissen. Eine präzise, kontextreiche Aufforderung – „Erstellen Sie drei Varianten eines mobilen Abonnement-Checkout-Prozesses. Optimieren Sie diese hinsichtlich Vertrauenswürdigkeit, minimieren Sie die Schritte und geben Sie eine Begründung für jede Variante an“ – liefert umsetzbare Erkenntnisse. Durch iterative Fragen, bei denen Designer die Ergebnisse durch aufeinanderfolgende Aufforderungen verfeinern, kann der kreative Prozess erkundet werden, ohne die Kontrolle darüber zu verlieren. Im Wesentlichen ist „AI sprechen“ eine Form des Design Thinking, die sich durch klare Absichten, das Verständnis von Einschränkungen und eine effektive Problemformulierung auszeichnet.

Die KI-Landschaft für das Produktdesign ist breit gefächert und spezialisiert. Forschungswerkzeuge analysieren Stimmungen, gruppieren Nutzerverhalten und decken neue Trends auf. Wireframing und Prototyping Tools wie Figma Make, Adobe Firefly oder Adobe Firefly beschleunigen die Iteration und generieren effizient Variationen. Usability-Test-Simulatoren sagen Reibungspunkte voraus, bevor Produkte die Nutzer erreichen. Die Kombination dieser KI-gestützten Tools mit effektivem Prompt Engineering trägt dazu bei, den Design-Workflow zu glätten und den Prozess effizienter zu gestalten.

Fazit

KI ist keine Bedrohung für die Kreativität, sondern schärft sie. Durch die Kombination von maschineller Intelligenz und menschlicher Intuition können Designer Entscheidungen schnell validieren, Möglichkeiten in großem Maßstab ausloten und die Benutzererfahrung direkter als je zuvor mit der Strategie verknüpfen. Die Zukunft des Produktdesigns liegt in der Zusammenarbeit: Menschen und Maschinen arbeiten zusammen, um funktionale, sinnvolle und strategisch abgestimmte Erlebnisse zu schaffen. Designer, die diese Partnerschaft begrüßen, werden nicht nur bessere Schnittstellen entwickeln, sondern auch Produkte schaffen, die bei den Nutzern wirklich Anklang finden und eine nachhaltige Wirkung erzielen.