User Experience (UX) im KI-Zeitalter

Beitragsbild zum Thema UX im KI Zeitalter.

Ich bin von Haus aus UX-Designerin. Mein Herz schlägt für intuitive Oberflächen, konsistente Nutzungserlebnisse und die Frage: Wie kommt ein User möglichst einfach von A nach B? Jahrelang war die Antwort in Business Software immer recht eindeutig: klare Menüs, erlernbare Muster, effiziente Wege durch das System. Doch ist die Frage mit Blick auf den Einfluss von KI auf die UX überhaupt noch aktuell?

Künstliche Intelligenz verändert nicht nur, was Software kann. Sie verändert, wie wir mit Software arbeiten. Und das hat Auswirkungen auf das, was wir unter „guter User Experience“ verstehen.

Das Ende der klassischen Bedienoberfläche?

Schauen wir auf ein Beispiel aus dem Engineering-Alltag: Sie erhalten eine E-Mail. Ihr Zulieferer teilt mit, dass Bauteil #4711 ab März nicht mehr lieferbar ist. Bisher würden Sie sich durch die Stückliste klicken, manuell nach Verwendungen suchen, Alternativen in einem anderen System recherchieren, einen Änderungsantrag anlegen und Kolleg*innen per Mail informieren. Das alles dauert Stunden, verteilt über mehrere Tools.

Demnächst sprechen Sie nur noch ein: „Bauteil #4711 fällt weg – was ist betroffen und was sind Alternativen?” Das System prüft selbständig alle Baugruppen, schlägt qualifizierte Ersatzteile vor und bereitet den Änderungsantrag zur Freigabe vor.

Noch ein Schritt weiter in die Zukunft und Sie müssen die Frage gar nicht mehr stellen. Das System erkennt die Auswirkung selbst, schlägt die Änderung proaktiv vor und wartet nur noch auf Ihre Freigabe.

Neue Anforderungen an die UX

Das Beispiel beschreibt den Paradigmenwechsel, den KI-Funktionen und -Agenten in Engineering-Umgebungen gerade einleiten. Dieser Wandel stellt vieles auf den Kopf, was wir über UX gelernt haben.

Die UX von morgen wird nicht mehr daran gemessen, wie intuitiv eine Oberfläche zu bedienen ist. Sie wird daran gemessen:

  • …wie gut das System die Absicht des Nutzers versteht
  • …wie relevant die proaktiven Vorschläge sind
  • …wie intelligent die Automatisierung im Hintergrund arbeitet

Anders formuliert: Die beste UX wird wahrscheinlich die sein, bei der man am wenigsten mit einer Oberfläche interagieren muss, um sein Ziel zu erreichen.

Fünf Prinzipien, die UX neu definieren

Was bedeutet das konkret? Ich sehe fünf Verschiebungen, die sich abzeichnen – besonders im Engineering-Umfeld.

1. Konversation statt Klick

Sprache und Text werden zur primären Schnittstelle. Nicht weil Klicken schlecht ist, sondern weil natürliche Sprache näher an unserer eigentlichen Absicht liegt als jede Menüstruktur. Ein gut trainiertes System versteht, was gemeint ist – auch dann, wenn die Formulierung nicht exakt passt.

Das erfordert ein radikales Umdenken: Es geht nicht mehr darum, dass User*innen den Umgang mit der Oberfläche einüben. Das System muss lernen, den Menschen zu verstehen.

2. Proaktiv statt reaktiv

Heutige Software wartet auf Eingaben. Zukünftige Systeme handeln von sich aus: Sie erkennen Risiken, bevor sie entstehen, schlagen Aktionen vor, bevor Nutzer*innen danach suchen, und weisen auf Inkonsistenzen hin, bevor sie zu Problemen werden.

Ein Qualitäts-Agent, der Datenströme überwacht und automatisch Korrekturmaßnahmen einleitet – das ist nicht Zukunftsmusik. Das ist eine konkrete Architekturentscheidung, die heute getroffen werden kann.

3. Adaptiver Arbeitsbereich – just in time

Die Oberfläche konfiguriert sich nach Rolle, Aufgabe und Datenkontext. Eine Konstrukteurin benötigt ein anderes Interface als eine Projektleiterin oder ein Qualitätsverantwortlicher. Und was man um 9 Uhr morgens braucht, kann sich von den Anforderungen um 15 Uhr unterscheiden.

Intelligente Systeme passen sich an den Menschen an – nicht umgekehrt.

4. Wissensgraph statt Stichwortsuche

Klassische Suche findet Dokumente, die ein Schlagwort enthalten. Eine semantische Suche auf Basis eines Wissensgraphen versteht Beziehungen: Wo wird dieses Bauteil verbaut? Welche Varianten sind betroffen? Was hat sich in der letzten Version geändert?

Dieser Unterschied klingt technisch. Er hat aber unmittelbare UX-Konsequenzen: Nutzer*innen müssen nicht mehr wissen, wonach sie suchen müssen. Das System liefert den richtigen Kontext.

5. Human-in-the-Loop – der Mensch entscheidet

So beeindruckend KI-Agenten auch sind: Die Entscheidungshoheit bleibt beim Menschen – oder sollte es in jedem Fall.

Gute UX in KI-Systemen bedeutet, den richtigen Moment zu finden, an dem das System pausiert und auf menschliche Genehmigung wartet – nicht zu früh (das wäre nervig), nicht zu spät (das wäre riskant).

Human-in-the-Loop ist kein Sicherheitsnetz. Es ist eine Designentscheidung, die Vertrauen schafft.

Eine Flotte digitaler Kolleg*innen

Ein Bild hilft mir, wenn ich über die Zukunft der Zusammenarbeit mit KI nachdenke: Stellen Sie sich vor, Sie bekommen kein neues Tool, sondern neue Kolleg*innen, die sich um Engineering und Design kümmern. Die auf Qualität und Compliance spezialisiert sind und die Lieferkette im Blick haben.

Diese digitalen Agent-Kolleg*innen arbeiten still im Hintergrund, orchestriert und aufeinander abgestimmt. Sie sind nicht omnipräsent, aber immer dann zur Stelle, wenn sie gebraucht werden.

Das verändert nicht nur die Arbeit, sondern auch das Verhältnis zur Software. Aus einem Werkzeug, das bedient werden muss, wird ein Partner, der mitdenkt.

In CONTACT Elements enthaltene KI-Assistenten helfen Ingenieur*innen bei ihren Aufgaben.

Was das für die Praxis bedeutet

Diese Veränderungen geschehen nicht über Nacht. Und sie sind keine Selbstläufer. Wer von intelligenter UX profitieren will, braucht dafür die richtige Grundlage: strukturierte Daten, klare Governance. Und ein System, das KI nicht als Add-on, sondern als integralen Bestandteil versteht.

Die Qualität der KI-Ausgaben ist direkt abhängig von der Qualität der Eingaben. Ein Agent, der auf unstrukturierte oder unvollständige Daten zugreift, liefert unzuverlässige Ergebnisse und schlechte UX, egal wie gut das Interface gestaltet ist.

Deshalb lautet mein wichtigstes Fazit aus der Arbeit der letzten Monate: Investitionen in Datenqualität und Plattformarchitektur sind Investitionen in User Experience.

Der Mensch bleibt im Mittelpunkt

KI verändert die Oberfläche, aber nicht das Ziel. Technologie soll Menschen in die Lage versetzen, ihre Arbeit gut zu erledigen. Mit weniger Reibung, mehr Kontext und besseren Entscheidungsgrundlagen.

Dass dies künftig über Konversation statt Klick, über proaktive Vorschläge statt leerer Textfelder, über semantische Zusammenhänge statt Stichwortsuche geschieht, ist keine Bedrohung für gutes UX-Design. Es ist eine Einladung, neu darüber nachzudenken, was „intuitiv“ eigentlich bedeutet.

Künstliche Intelligenz richtig einsetzen

Künstliche Intelligenz entfaltet ihre Wirkung nur, wenn Sie KI-Funktionen systematisch und wertschöpfend in Ihren Prozessen verankern. Wie das funktioniert, erfahren Sie in unseren AI Insights. Mit dem Newsletter erhalten Sie handfeste Praxisbeispiele, Best Practices und wertvolle Tipps rund um Engineering und Manufacturing Intelligence.

Ein Gedanke zu „User Experience (UX) im KI-Zeitalter“

  1. Hello Mrs Kühne,

    A few thoughts on your post.

    First of all, I’m looking forward to seeing more AI support in engineering environments, and I generally view the topic very positively.

    That said, a few thoughts came to mind while reading your article.

    „Simply put: The best UX will probably be the one that requires the least amount of interface interaction to get the job done.“

    Yes, but only if the AI’s proposal is both unambiguous and correct.
    This raises what I believe is the key question: How can the proposed AI outcome be verified?

    From that perspective, UX will still need to be perfectly aligned with users‘ needs. Ultimately, as you point out in „5.Human-in-the-Loop“, humans will continue to make the final decision. To do so, they need access to all relevant information, including the necessary context.

    It is not enough to ask a user:
    „Should component A be replaced by component B? Yes / No.“

    Instead, the system must present the rationale, impact, assumptions, and context in a way that enables a sound and informed decision.

    Regarding „Conversation instead of clicks“, I agree to some extent. However, there will always be situations where the AI suggests the wrong revision, version, or dataset. In such cases, users need precise controls that allow them to select a specific dataset directly rather than having to describe it in natural language.

    Regarding „Adaptive workspace – just in time“, this may work well from the perspective of an individual user. However, when multiple team members from different disciplines need to look at the same information, a consistent view becomes important. In addition, users develop familiarity with interfaces over time. If the interface changes continuously, that could potentially have a negative impact on usability and efficiency.

    Regarding „Knowledge graph instead of keyword search“, I fully agree that AI will provide far more value than traditional search. However, if users do not know what they are looking for, there is also a risk that the results become overly broad or even wrong. Good AI support should therefore not only provide answers but also help users understand why specific information is relevant.

    I’m not sure whether AI will actually change the user interface dramatically.

    What I do fully support, however, is your conclusion:

    „Technology should empower people to do their jobs well. With less friction, more context, and stronger foundations for decisions.“

    Thanks for the great post and sharing your thoughts. I’m looking forward to seeing how UX develops in the age of AI. Whatever changes come, let’s make sure UX never forgets the “U”. 😉

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