Drei Perspektiven auf User Experience und KI: Was UX + KI in der Praxis bedeutet

Wie jede Technologie können KI-gestützte Tools entweder die tägliche Arbeit wirklich vereinfachen oder Nutzer frustrieren und Prozesse verlangsamen – was letztlich ihre Akzeptanz verhindert. Aber wie entwickelt man KI-Tools mit herausragender User Experience?

Um zu zeigen, wie User Experience und KI in der Praxis zusammenkommen, nutze ich bei unseren Kunden oft dieses einfache Modell: UX für KI, UX durch KI und UX mit KI.

raditionell konzentrierte sich User-Experience-Design in der Softwareentwicklung auf Benutzeroberflächen und vordefinierte, reibungslose Nutzerpfade. Der Nutzer steuert das System direkt, beispielsweise über ein Human-Machine-Interface (HMI). Erfolg wird meist anhand der Usability und Effizienz der Software gemessen.

KI-Systeme verändern diese Dynamik: Sie arbeiten probabilistisch, ihre Vorschläge können selbst bei identischen Eingaben variieren. Dadurch verschiebt sich der Fokus des UX-Designs darauf, wie der Nutzer mit dem System interagiert und KI-generierte Ergebnisse interpretiert.

Eine gute KI-User-Experience schafft Transparenz über das Modellverhalten, macht es erklärbar und leicht verständlich. Ebenso wichtig ist eine klare Arbeitsteilung: Die KI unterstützt, leitet und empfiehlt – die Entscheidung bleibt beim Menschen. Erfolg wird anhand der Genauigkeit und Erklärbarkeit der KI-Ergebnisse sowie der steigenden Nutzerakzeptanz und des Vertrauens gemessen.

Ein weiterer Ansatz ist die Verbesserung der User Experience von Maschinen und Systemen durch KI-gestützte Funktionen. In OT/IT-Umgebungen helfen adaptive Dashboards mit Echtzeitdaten, KI-Assistenten für Bediener und prädiktive Warnmeldungen auf Basis von Trends, Maschinenbedienern im richtigen Moment. Edge-KI, die Edge Computing und KI kombiniert, ergänzt diese Lösungen, indem sie Inferenz direkt auf dem Gerät ausführt. Das reduziert Latenz und Abhängigkeit von Netzwerken – entscheidend für sicherheitskritische und zeitabhängige Prozesse.

Die User Experience verbessert sich, wenn Informationen zur richtigen Zeit und im richtigen Format bereitstehen. Nutzer treffen schneller Entscheidungen, vermeiden Fehler und reduzieren ihre kognitive Belastung. KI-Funktionen vereinfachen nicht nur einzelne Aufgaben, sondern optimieren den gesamten Produktionsprozess. Erfolg wird anhand von Bearbeitungszeiten, Fehlerquoten und Nutzerzufriedenheit gemessen.

KI unterstützt nicht nur Endanwender, sondern auch diejenigen, die digitale Lösungen entwerfen. Generative KI hat sich besonders bei der Ideenfindung, der Analyse großer Datenmengen, dem Vorschlagen von Designalternativen und der Verbesserung der Dokumentationsqualität bewährt – auch bei uns bei Etteplan. Dies gilt ebenso für andere Formen der Designarbeit: KI kann die Qualität von Spezifikationen verbessern, indem sie beispielsweise Mängel und Widersprüche identifiziert. Gleichzeitig reduziert sie Fehler und beschleunigt die Erstellung von Spezifikationen. So können Designer und Ingenieure sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren – Bereiche, in denen Menschen besonders stark sind.

Der Erfolg von KI-Lösungen wird anhand von Kennzahlen wie Time-to-Value (TTV), dem Umfang von Nacharbeiten und der Nutzerzufriedenheit gemessen. Gute Ergebnisse in diesen Bereichen führen zu schnelleren Entwicklungszyklen, geringerem Projektrisiko und einer besseren Customer Experience.

Werden diese drei Perspektiven zusammen betrachtet, entstehen KI-Lösungen, die sowohl vertrauenswürdig als auch wirklich hilfreich im Arbeitsalltag sind. Gleichzeitig werden Design und Entwicklung effizienter, und Lösungen liefern schneller geschäftlichen Mehrwert. Das ist nicht nur gutes Design – das ist der Aufbau von Wettbewerbsfähigkeit.

Welche dieser drei Perspektiven ist für Ihr Unternehmen derzeit am wichtigsten – Vertrauen in KI schaffen, die Nutzung von Maschinen optimieren oder die Effizienz von Design- und Entwicklungsarbeit steigern? Sprechen Sie mit unseren KI-Experten, um zu erfahren, wie wir Ihre Transformation unterstützen können.