
KI ist Designmaterial – Was das für Designer bedeutet
Ob man will oder nicht, ab jetzt wird das meiste, was wir gestalten, eine “intelligente” Komponente enthalten. Ob Retrieval-augmented Generation (RAG), eine Empfehlungsengine oder ein System, das sich weiterentwickelt – KI ist kein „nice-to-have“ mehr. Sie ist der neue Standard.
In diesem Blogbeitrag geht es nicht darum, wie KI unsere Arbeit erleichtert. Es geht darum, wie wir für KI gestalten.
Intelligente Systeme sind dynamisch. Sie passen sich an, entwickeln sich weiter und treffen Entscheidungen – manchmal auf unerwartete Weise. Das verändert auch, wie wir Design angehen müssen. Wir stehen vor der Chance – und Verantwortung – KI-Systeme zu gestalten, die wirklich den Menschen dienen.
Warum Designer früh am KI-Tisch sitzen sollten
Es läuft oft so ab: Ein Unternehmen hat eine Idee, für ein KI-System und engagiert einen Data Scientist, um ein Modell zu entwickeln. Monate später, wenn das System fast fertig ist, kommt jemand auf die Idee: „Vielleicht sollte das auch noch gut aussehen.“ Kommt euch das bekannt vor?
Wenn Designer erst so spät einbezogen werden, sind die entscheidenden Entscheidungen längst getroffen – wie das System funktioniert, wer davon profitiert und welche Risiken es birgt. Und genau diese Entscheidungen beeinflussen die User direkt.
Es geht auch anders.
Wenn wir früh dabei sind, können wir:
- Nutzerbedürfnisse einbringen: Systeme, die nicht für Menschen funktionieren, funktionieren überhaupt nicht. Wir sorgen dafür, dass KI den Menschen dient und ihre Würde respektiert – statt sie der Technologie zu unterwerfen.
- Die richtigen Fragen stellen: Wen schliesst das System aus? Was passiert, wenn es versagt? Wie unterstützt es Menschen, statt sie zu ersetzen?
- Ethik von Anfang an einbauen: Fairness, Transparenz und Verantwortung dürfen keine nachträglichen Gedanken sein.
KI-Systeme gestalten unsere Zukunft. Wenn wir möchten, dass diese Zukunft inklusiv und menschenzentriert wird, müssen wir von Anfang an dabei sein.
KI als neues Designmaterial
Für KI zu gestalten, ist völlig anders. Es geht nicht um Interfaces – es geht um Verhalten. Wie reagiert das System auf Inputs? Welche Workflows unterstützt es? Was passiert, wenn etwas schiefgeht?
Traditionelle Design-Tools wie Wireframes, klickbare Prototypen oder Figma reichen hier nicht aus. Wir brauchen neue Ansätze:
- LLMs nutzen: Mit LLMs wie ChatGPT, Claude oder Gemini, können wir Systemverhalten und Interaktionen früh simulieren.
- No-Code-Plattformen ausprobieren: Tools wie N8N, Dify oder Flowise ermöglichen uns, funktionierende Prototypen zu erstellen – ohne zu programmieren.
- Synthetische Daten verwenden: Damit können wir testen, wie ein System in verschiedenen Szenarien funktioniert, besonders wenn echte Daten sensibel oder unvollständig sind.
Indem wir unser Toolkit erweitern, können wir KI-Systeme gestalten, die intelligent und menschenfreundlich sind.
Relevant bleiben im Zeitalter der KI
Die gute Nachricht: Designer sind wichtiger denn je. Aber um relevant zu bleiben, müssen wir uns anpassen:
- Grundlagen der KI lernen. Wir müssen keine Ingenieure werden, aber wir sollten verstehen, wie KI funktioniert, was sie kann und wo ihre Grenzen liegen.
- Clever prototypen. Mit LLMs und No-Code-Tools können wir Verhalten und Logik eines Systems schnell testen und verbessern.
- Mit Data Scientists zusammenarbeiten. Daten zu verstehen ist entscheidend. Wir können bessere Fragen stellen und sogar mit synthetischen Datensätzen experimentieren.
Die Zukunft des Designs liegt nicht darin, KI-Systeme „hübsch“ zu machen. Es geht darum, Systeme zu gestalten, die ethisch, inklusiv und transparent sind – und für Menschen funktionieren.
Bereit, die Zukunft zu gestalten?
Bei we are cube³ erforschen wir aktiv die Möglichkeiten von AI Experience (AIX) Design. Gemeinsam mit Data Scientists und Engineers sammeln wir praktische Erfahrungen, wie Designer KI-Projekte wirklich beeinflussen können.
Wir entwickeln auch Workshops und Kurse, die Designer und Human-Centered-Design-Practitioners (HCD) unterstützen:
- Intelligente Systeme zu konzipieren und zu prototypen.
- Mit synthetischen Daten Verhaltensweisen zu testen und zu verbessern.
- Für ethisches und nutzerzentriertes KI-Design einzutreten.
- Ihren Platz in interdisziplinären Teams einzufordern.
Interessiert? Besuche unsere Seite zu AI Experience (AIX) oder melde dich direkt bei uns. Wir freuen uns darauf zu hören, wie du diese Herausforderungen angehst – und wie wir dich unterstützen können.