Künstliche Intelligenz und UX/UI-Design sind zwei unterschiedliche Bereiche, die sich überschneiden und die Qualität digitaler Produkte und Dienstleistungen erheblich verbessern. KI-Technologien haben die Kraft, UX/UI-Design zu transformieren, indem sie umsetzbare Einblicke in das Benutzerverhalten bieten, die UX/UI-Designer dabei unterstützen, eine intuitivere, personalisierte und effiziente Benutzererfahrung zu schaffen. Die Aufgabe für UX/UI-Designer besteht darin, das volle Potenzial der KI auszuschöpfen.
Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt UX/UI-Designer erheblich, indem sie Werkzeuge zur Verfügung stellt, mit denen intuitive Schnittstellen und vorausschauende Benutzerinteraktionen erstellt werden können. Beispielsweise analysieren KI-gestützte Tools wie Adobe Sensei Benutzerverhaltensdaten, um Designelemente in Echtzeit zu optimieren. Unternehmen wie Airbnb nutzen KI, um die Benutzererfahrung zu personalisieren, indem sie basierend auf früheren Buchungen und Präferenzen Unterkünfte vorschlagen.
Laut einer Umfrage von Adobe glauben 80% der Design-Profis, dass KI ihre Kreativität und Produktivität verbessern wird. Darüber hinaus prognostiziert Gartner, dass bis 2025 KI 95% der Kundeninteraktionen steuern wird, was sie zu einem entscheidenden Element im UX/UI-Design macht.
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Was ist Künstliche Intelligenz?
Zunächst einmal sollten wir unsere Begriffe definieren. Künstliche Intelligenz, oder KI, bezieht sich auf die autonome Simulation menschengleicher Aufgaben, sodass Organisationen Erkenntnisse gewinnen können, die ihnen ermöglichen, Probleme effizienter zu lösen. Im Wesentlichen funktioniert KI durch Computersysteme, die Informationen erwerben und die Regeln zur Verarbeitung dieser Informationen erlernen. Aus diesen Informationen liefert KI dann Erkenntnisse, die Entscheidungen unterstützen und sich bei Bedarf selbst korrigieren. KI-Systeme haben sich als nützlich erwiesen, um menschengleiche Aufgaben wie visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Sprachübersetzung auszuführen.
Arten von KI
KI kann in zwei Haupttypen unterteilt werden:
Schwache KI: Diese Art von KI ist für eine bestimmte Aufgabe konzipiert. Die schwache KI lernt, eine einzelne Aufgabe erfolgreich auszuführen. Dadurch ist ihre Funktion auf diesen spezifischen Bereich beschränkt.
Beispiele: Virtuelle Assistenten wie Siri oder Alexa; Empfehlungssysteme, die häufig von Websites wie Amazon und Netflix verwendet werden; und selbstfahrende Fahrzeuge.
Starke KI: Erfordert menschenähnliche kognitive Fähigkeiten, was bedeutet, dass sie in der Lage ist, intellektuelle Aufgaben zu verstehen, zu erlernen und auszuführen. Bisher wurde angenommen, dass diese Aufgaben nur von Menschen durchgeführt werden können. Theoretisch ist eine starke KI in der Lage, die natürliche Sprache zu verstehen, komplexe Gedankengänge nachzuvollziehen und sich an neue Situationen anzupassen. Angesichts der Komplexität menschlicher Intelligenz lässt sich eine starke KI jedoch nur schwer erreichen.
KI-Forschern ist es nicht gelungen, eine starke KI zu entwickeln, obwohl weiterhin viel in die Entwicklung bewusster Maschinen investiert wird. Microsoft hat über 1 Milliarde US-Dollar in die Entwicklung von OpenAI (ChatGPT) investiert mit der Absicht, das Potenzial von starker KI zu nutzen.
KI-Techniken
KI-Systeme nutzen je nach Aufgabe zahlreiche Techniken und Technologien. Zu diesen Techniken gehören:
Maschinelles Lernen oder ML ist eine Untergruppe von KI, die das Trainieren von Algorithmen umfasst, um Muster erkennen und datenbasierte Entscheidungen treffen zu können.
Deep Learning oder DL ist eine Untergruppe des maschinellen Lernens, die mehrschichtige Modelle verwendet, um große Datenmengen zu verarbeiten, umzuwandeln und daraus zu lernen.
Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. Sie ist für Anwendungen wie Chatbots, Sprachübersetzung und Stimmungsanalysen entscheidend.
Robotik: Man hört immer öfter von KI-gestützten Robotern, die darauf ausgelegt sind, mit der physischen Welt zu interagieren, Entscheidungen zu treffen und Aufgaben autonom auszuführen.
Expertensysteme sind KI-Systeme, die die Entscheidungsfähigkeit menschlicher Experten in bestimmten Bereichen nachbilden sollen. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um eine Wissensdatenbank mit Fakten und Regeln, aus denen diese Systeme Empfehlungen abgeben können.
Das Gebiet der KI wächst branchenübergreifend ständig, und diese Techniken werden schnell entwickelt. Wir empfehlen, über diese Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben, um die Leistungsfähigkeit von KI nutzen zu können.
Hauptwege, wie KI das UX/UI-Design verbessert
Künstliche Intelligenz und UX/UI-Design sind zweifellos zwei separate Disziplinen, die einzigartige technische und soziale Fähigkeiten erfordern, um gemeistert zu werden. Dennoch können UX/UI-Designer die Macht der KI nutzen, um wertvolle Einblicke zu gewinnen, Designprozesse zu rationalisieren und die Benutzererfahrung zu verbessern.
Nachfolgend sind mehrere Möglichkeiten aufgeführt, wie UX/UI-Designer*innen KI nutzen können:
Datengestützte Erkenntnisse: KI ist für die Aufschlüsselung enormer Datenmengen entscheidend, die Datenwissenschaftlern und Designern Einblicke in Benutzerverhalten und -präferenzen bieten. Diese umsetzbaren Erkenntnisse ermöglichen es Designer*innen, fundierte Entscheidungen in Bezug auf Design- und Funktionsverbesserungen sowie Layoutänderungen zu treffen.
Personalisierung: KI kann die Benutzererfahrungen personalisieren. Dabei werden Daten aus der Benutzerhistorie abgerufen, um Benutzermuster und Verhaltensweisen zu verstehen und Angebote an die Benutzerpräferenzen anzupassen. Die Anpassung von Inhalten und Funktionen an jede*n einzelne*n Benutzer*in fördert die Zufriedenheit der Verbraucher*innen.
Prädiktive Analyse: KI bietet Einblicke in das Benutzerverhalten basierend auf historischen Daten. Dies kann sich auf den Designansatz auswirken, denn es ermöglicht Designern, die Bedürfnisse der Benutzer*innen zu antizipieren und Produkte zu entwickeln, die den Erwartungen der Benutzer*innen entsprechen.
Benutzerforschung und -tests: KI-gestützte Tools sind bei der Automatisierung von Aspekten der Benutzerforschung und Benutzerfreundlichkeitstests nützlich. Zu diesen Tools gehören Chatbots und Textanalysen, um Benutzerfeedback, Heatmaps und Augenverfolgungsdaten zu sammeln, um Interessensgebiete von Benutzern zu identifizieren, sowie Verhaltensanalysen wie Scrolling-Trends, Klickmuster und Sitzungsdauer, um die Stärken und Schwächen des Designs zu ermitteln.
Generatives Design: Bei spezifischen Parametern oder Einschränkungen kann KI Designoptionen bereitstellen, die von Designer*innen erweitert oder angepasst werden können. Diese erzeugten Designs können Designer*innen helfen, über ihre eigenen mentalen Blockaden hinaus zu denken und verschiedene Designmöglichkeiten und Konzepte zu erkunden.
Barrierefreiheit: KI hat sich bei der Analyse von Designs und der Empfehlung von Verbesserungen als nützlich erwiesen, um die Barrierefreiheit für Benutzer*innen mit Behinderungen sicherzustellen. Dazu gehören die Analyse von Farbkontrasten, die Bereitstellung von alternativem Text für Bilder und die Identifizierung anderer potenzieller Zugänglichkeitsprobleme.
Automatisierung sich wiederholender Aufgaben: KI rationalisiert den Designprozess durch die Automatisierung routinemäßiger Designaufgaben wie die Größenänderung von Bildern, die Erstellung reaktionsschneller Designs und die Erstellung von Design-Assets. Dies ermöglicht es UX/UI-Designer*innen, sich mehr auf die kreativen und strategischen Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren und den Designprozess effizienter zu gestalten.
A/B-Tests: Dies ist eine Methode, die im UX/UI-Design verwendet wird, um zwei Versionen einer Webseite, Schnittstelle oder eines Designelements zu vergleichen und so zu bestimmen, welche Version besser funktioniert. KI hilft Designer*innen bei der Identifizierung von Trends und Mustern in Benutzerverhalten, Benutzerengagement, Konversionsraten und anderen relevanten Kennzahlen, anhand derer datengesteuerte Designentscheidungen getroffen werden.
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Wird künstliche Intelligenz das UX/UI-Design ersetzen?
Viele in der Tech-Branche denken vielleicht, dass künstliche Intelligenz eine Bedrohung für unser menschliches Wissen und unsere Fachkenntnisse ist. Im UX/UI-Design hat KI das Potenzial, bestimmte Aspekte des Designprozesses zu automatisieren. Damit künstliche Intelligenz das UX/UI-Design ersetzen kann, braucht es jedoch wesentlich mehr. Und das sind die Gründe dafür:
Kreativität und menschliche Intuition: KI leistet bei der Mustererkennung, Datenanalyse und -optimierung hervorragende Arbeit. Ihr ist es jedoch immer noch nicht gelungen, Kreativität, Empathie und menschliche Emotionen vollständig zu verstehen.
Komplexe Problemlösung: KI kann Designvorlagen bereitstellen und Ideen generieren. Es braucht jedoch UX/UI-Designer*innen, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen, die über Standardmuster hinausgehen. Sie werden benötigt, um Informationen aus verschiedenen Quellen zu synthetisieren, mehrere Blickwinkel zu berücksichtigen und innovative Lösungen zu finden – alles Soft Skills, die auf menschlichen Kompetenzen beruhen.
Ethische Überlegungen: KI wird von ethischen Debatten und Implikationen überlagert. Dazu gehören potenzielle Vorurteile, datenschutzrechtliche Bedenken, ökologische Nachhaltigkeit und mehr. Es ist großartig, dass Technologie-Experten dabei helfen, einen fairen und transparenten Einsatz von künstlicher Intelligenz zu gewährleisten.
Zusammenarbeit und Kommunikation: UX/UI-Designer*innen müssen ihre Arbeit auch mit funktionsübergreifenden Teams, Stakeholdern und Kunden teilen. Dennoch sind zwischenmenschliche Fähigkeiten wie effektive Kommunikation, Präsentation, Verhandeln und menschliches Verständnis entscheidend für die Gestaltung eines erfolgreichen digitalen Projekts oder einer Dienstleistung.
KI kann die Effizienz für UX/UI-Designer*innen zwar erheblich maximieren, kann jedoch die Notwendigkeit menschlicher Kreativität und Kompetenzen nicht vollständig ersetzen. UX-/UI-Designer*innen sind entscheidend, wenn das darum geht, User Stories zu verstehen, sinnvolle Benutzererfahrungen zu schaffen und ethische Entscheidungen zu treffen. KI soll kein Ersatz für das UX/UI-Design sein, sondern vielmehr ein Tool, das die Qualität des Produktdesigns verbessert und die Rolle von UX/UI-Designer*innen erweitert.
Beliebte KI-Tools und Plugins für UX/UI-Designer
Wenn wir uns die Werkzeuglandschaft der UX/UI-Designer ansehen, ist es nicht schwer, den Einfluss von KI zu erkennen. Designer können jetzt aus einer Reihe von speziell entwickelten KI-Tools wählen, und viele beliebte Tools der Branche haben neue KI-basierte Funktionen hinzugefügt. Zum Beispiel:
Figma: Hat kürzlich KI-Funktionen für automatisierte Designvorschläge und -verbesserungen integriert, wodurch der Designprozess intuitiver und effizienter wird.
Adobe XD : Integriert Sensei, Adobes KI, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, Designelemente vorzuschlagen und den gesamten Workflow zu verbessern.
Sketch : Bietet KI-Plugins wie Sketch2Code, das handgezeichnete Wireframes in nutzbaren Code umwandelt, und so die Lücke zwischen Design und Entwicklung schließt.
Uizard : Ein KI-Tool, das Skizzen und Wireframes in digitale Designs verwandelt und so die Prototyping-Phase beschleunigt.
DesignScape : Nutzet KI, um in Echtzeit Designfeedback zu geben und Verbesserungen basierend auf Best Practices und Benutzerdaten vorzuschlagen.
Colormind : Ein KI-gesteuerter Farbschema-Generator, der ästhetisch ansprechende Farbpaletten basierend auf Deep-Learning-Algorithmen bereitstellt.
Fronty : Konvertiert Bilder in HTML/CSS-Code und nutzt KI, um den Frontend-Entwicklungsprozess zu optimieren.
Anima : Bietet KI-gesteuerte Funktionen zur Umwandlung von Designdateien in entwicklerfreundlichen Code, wobei die Designintegrität während des Übergabeprozesses gewahrt bleibt.
ImageAI : Hilft bei der Generierung von Design-Assets und der Verbesserung bestehender Bilder, wodurch die visuellen Aspekte des UX/UI-Designs verbessert werden.
Wenn du ein Fan von Figma bist, informiere dich über alles, was sie bei ConFig 2024 angekündigt haben, einschließlich neuer KI-Tools:
Jobs im Bereich künstliche Intelligenz und UX/UI-Design
Die Bereiche künstliche Intelligenz und UX/UI-Design wachsen zweifellos stark. Das U.S. Bureau of Labor Statistics geht davon aus, dass die Stellen im UX/UI-Design bis 2028 jährlich um 3 % steigen werden. Darüber hinaus wird prognostiziert, dass KI-Technologien „die Rentabilität von Unternehmen in 16 Branchen in 12 Volkswirtschaften bis 2035 um durchschnittlich 38 % steigern werden“. Um also ein aussichtsreiche*r Bewerber*in für eine Stelle im UX/UI-Design zu sein, müssen Designer*innen in der Lage sein, die Vorteile künstlicher Intelligenz zu nutzen.
Wenn du deine Karriere in der Tech-Branche in den Bereichen Datenwissenschaft oder UX/UI-Design starten möchtest, bist du hier genau richtig. Ironhack bietet Kurse für Data Analytics und UX/UI-Design an – beides Bereiche, die schnell wachsen. Unsere Career Services und unser umfangreiches Alumni-Netzwerk helfen dir dabei, einen Job in der Technologiebranche zu landen. Los geht’s!
Schritte zur Integration von KI in deinen Designprozess
Wähle die richtigen Tools : Bewerte KI-Tools wie Adobe Sensei oder Sketch 3 mit KI-Plugins.
Datensammlung : Sammle und analysiere Benutzerdaten zu Verhaltensweisen.
Implementiere KI-Funktionen : Verwende KI für Aufgaben wie prädiktive Analysen und Design-Automatisierung.
Testen und Iterieren : Teste kontinuierlich KI-gesteuerte Designs mit echten Benutzern und iteriere basierend auf deren Feedback.
Um in einer Branche, die ständig im Wandel ist, wettbewerbsfähig zu bleiben, ist es wichtig, dass du - als Designer - alle dir zur Verfügung stehenden Werkzeuge optimal nutzt. Das bedeutet nicht nur, zu verstehen, wie KI dir hilft, deine Arbeit schneller und unabhängiger zu erledigen, sondern auch, wie du sie verantwortungsvoll einsetzt. So können wir die UX/UI-Design-Branche auch während dieser AI-Revolution ethisch gestalten.
Über die Autorin
Juliette Carreiro ist eine Technikautorin mit zwei Jahren Erfahrung in der Erstellung ausführlicher Artikel für Ironhack. Sie deckt alles ab, von Karriereberatung und der Navigation auf der Karriereleiter bis hin zu den zukünftigen Auswirkungen von KI im globalen Technologiebereich. Juliette ist die Anlaufstelle für die Ironhack-Community angehender Tech-Profis.
