Künstliche Intelligenz ist das neue User Interface – und warum nutzerzentriertes Design jetzt entscheidender ist denn je
Ich habe das schon einmal erlebt
Ich erinnere mich noch genau an das Gefühl, als mobile Apps alles verändert haben. Damals arbeitete ich in einem Unternehmen für digitale Produkte. Mittendrin in einer Welt, in der sich User Experience rasant weiterentwickelte. Wir verabschiedeten uns von statischen Seiten und entwarfen responsive, personalisierte Interfaces. Plötzlich gestalteten wir nicht mehr nur Bildschirme, sondern beeinflussten, wie Menschen interagieren, Entscheidungen treffen und jederzeit, direkt aus der Hosentasche, auf Services zugreifen.
Heute fühlt es sich wieder so an. Doch diesmal verändert sich nicht der Bildschirm, sondern das, was ihn antreibt.
KI im Praxistest
In den letzten Monaten habe ich bei Hitachi Solutions intensiv mit KI-basierten Copilots und kleinen Agenten experimentiert. Viele davon eigens entwickelt. Manche nutze ich privat, etwa einen Essensplaner, der gesündere und nachhaltigere Einkaufslisten erstellt. Doch die meisten Tools unterstützen meine tägliche Arbeit:
- 📝 Inklusivere Stellenbeschreibungen formulieren
- 📚 Interne Schulungen für Berater:innen strukturieren
- ⚠️ Risikoabhängigkeiten in komplexen Delivery-Programmen analysieren
- 🧱 Design Sprints simulieren, um Teams zu trainieren
- ✏️ Workshop-Planung und Content-Erstellung beschleunigen
- 🎯 Nachbereitungen und Aufgaben aus Research-Sessions automatisieren
Allen Anwendungen lag derselbe Ursprung zugrunde, nicht Technologie, sondern ein konkretes Bedürfnis.
Gute KI-Erlebnisse beginnen beim Menschen – nicht beim System
Bei Hitachi Solutions entwickeln wir KI-Lösungen, um reale Herausforderungen für unsere Teams, unsere Kund:innen und deren Anwender:innen im Alltag zu lösen.
KI ist keine Benutzeroberfläche im klassischen Sinne. Ihr Design bedeutet: Absicht gestalten, Interaktionen definieren und sicherstellen, dass das Ergebnis echten Mehrwert schafft. Im Zentrum steht der Mensch – nicht nur das, was die KI kann.
Einige der besten KI-Tools sind bewusst einfach gehalten. Sie konzentrieren sich auf eine konkrete Aufgabe und erfüllen diese klar und zuverlässig. Ob es um das Zusammenfassen einer Kompetenzanalyse geht, um Follow-up-Mails nach einem Meeting oder um das Ableiten von Forschungsfragen aus einem Briefing.
Das Erfolgsgeheimnis? Fokus statt Funktionsfülle. Apps wie Google Kalender oder Apple Notizen zeigen: Wer einen klaren Zweck erfüllt, wird verstanden, genutzt und empfohlen.
Auch bei generativer KI gilt: Wer ein konkretes Problem gezielt löst, wird schneller akzeptiert. Solche Tools sind leichter zu erklären, intuitiver zu bedienen und schaffen schneller Vertrauen.
Oder wie aus der Entertainmentbranche gelernt: Menschen kehren zu Dingen zurück, die ihnen Freude bereiten.
Verhalten gestalten, nicht nur die Oberfläche
Aus Dutzenden interner Copilot-Experimente hat sich ein klares Vorgehen bewährt:
🔍 Beginne mit einem echten Bedarf
Nicht mit Trends oder Wunschlisten. Ausgangspunkt ist immer ein reales Problem – etwas, das Zeit frisst oder frustriert.
✍️ Erst schreiben, dann bauen
Bevor ich einen Prototyp entwickle, schreibe ich den Ablauf in einfachem Text: Wie reagiert der Agent? Welcher Ton? Welche Regeln braucht es?
🧪 Zuerst im eigenen Team testen
Die ersten Nutzer:innen kommen aus unseren Teams – Berater:innen, Designer:innen, Projektleitungen. Wenn ein Tool nach zwei, drei Anläufen keinen Mehrwert bietet, wird es überarbeitet oder gestoppt.
🧩 Modular statt monolithisch
Statt eines großen Assistenten mit vielen Funktionen setzen wir auf kleine, gezielte Agenten, die sich besser testen, verbessern und in reale Abläufe integrieren lassen. Das erhöht nicht nur den Nutzen, sondern verkürzt auch die Time-to-Value erheblich.
♻️ Feedbackbasiert weiterentwickeln
Wir arbeiten mit qualitativen Rückmeldungen – so erkennen wir schnell Reibungspunkte und optimieren iterativ.
So entwickeln wir KI-Prototypen in nur vier Tagen
Weil viele Teams KI erkunden wollen, aber auf ganz unterschiedlichem Wissensstand sind, haben wir unseren eigenen „AI Design Sprint“ entwickelt – speziell auf diese Herausforderung zugeschnitten.
Das 4-tägige Format schafft Orientierung, methodische Sicherheit und ethische Grundlagen. Es hilft Teams dabei:
- zu erkennen, wo KI wirklich Mehrwert für Nutzende oder Mitarbeitende stiften kann
- die wertvollsten Probleme zu priorisieren
- das gewünschte Verhalten der KI zu definieren (nicht nur das Modell)
- erste Prototypen (z. B. als einfacher Chatbot) zu bauen
- mit echten Nutzer:innen zu testen – und zu lernen, was funktioniert und was nicht
Wir setzen dieses Format erfolgreich in der öffentlichen Verwaltung, intern sowie in interdisziplinären Projektteams ein. Es hilft, KI vom Buzzword zur echten Lösung zu machen.
Das ist unser Handwerk – und wir beherrschen es
Die Tools sind neu. Das Mindset nicht. Wir wissen, wie man zuhört, experimentiert und reale Lösungen entwickelt. KI-Design ist für uns der nächste Schritt in der nutzerzentrierten Gestaltung – und wir sind mittendrin.
Wir warten nicht auf Erlaubnis. Wir verlieren uns nicht in Strategiepapiere.
Wir bauen. Wir testen. Wir lernen. Und wir helfen anderen, dasselbe zu tun.
Letzter Gedanke: Einfach anfangen
Wenn Sie wissen wollen, was KI für Sie leisten kann, starten Sie klein:
Bauen Sie ein Tool, das Ihnen hilft.
Testen Sie es.
Verbessern Sie es.
Und dann entwickeln Sie das nächste.
