Der Faktor Mensch – Digitale Produkte im KI-Zeitalter

Was kommt nach Apps und Websites? Welche Design und Development Skills brauchen wir noch? Wie interagieren wir zukünftig mit KI und wie gestalten wir die Interfaces dafür?

Darauf gibt es keine alleinige Antwort, doch eines ist klar: KI hat bereits einen enormen Einfluss auf die Entwicklung digitaler Produkte. Sie liefert Ideen, schlägt Designs vor, schreibt Code, analysiert unser Verhalten und automatisiert Prozesse – Arbeiten, für die wir früher Tage brauchten, erledigt sie heute in Minuten. Trotz aller Effizienz bleibt KI jedoch ein Werkzeug, kein Ersatz für menschliche Kreativität.

Denn was KI liefert, basiert immer auf vorhandenem Wissen und trainierten Mustern. Sie erkennt, was war – nicht, was sein könnte. Zwar überraschen KI-Modelle inzwischen mit erstaunlichen Ergebnissen, doch auch diese basieren letztlich auf kombinierten Mustern vergangener Daten – echte Innovation entsteht erst, wenn wir diese Vorschläge kritisch prüfen, verfeinern und in neue Kontexte übertragen.

Aus meiner Sicht als Designer steht bei jedem Projekt dieselbe Frage im Zentrum: Wie wird es für Menschen verständlich, nützlich und nutzbar? Indem wir Kontext, Emotion und Verantwortung einbringen. Deshalb sehe ich die wichtigste Rolle im KI-Zeitalter nicht bei der Maschine, sondern beim Menschen, der sie sinnvoll einsetzt. Gestaltung bleibt Verantwortung – und KI ist dabei ein mächtiger, aber geführter Teil des Prozesses.

KI – Co-worker oder Tool? (KI generiert)

Zwischen UX und PX liegt IX – die Zukunft der Interaktion

Im März 2025 gab Duolingo bekannt, den Begriff «UX Design» künftig durch «PX Design» (Product Experience Design) zu ersetzen. Mig Reyes, Head of Product Experience, erklärte dazu, der neue Titel spiegle besser wider, dass sämtliche Teams produktzentriert arbeiten. Entsprechend heissen die Rollen jetzt Product Designer*innen, -Writer*innen und -Researcher*innen.

UX oder PX denken oft vom Produkt oder der Nutzerrolle her. In einer Welt, in der Interfaces flüchtiger, dynamischer und oft unsichtbar werden, wird die Erfahrung der Interaktion zum zentralen Ort der Gestaltung.

Ob wir unsere Disziplin UX, PX oder Product Design nennen, ist letztlich Nebensache. Wichtig ist, wie wir gestalten. Gute UX ist oft unsichtbar – und gerade deshalb wirkungsvoll. Sie ermöglicht Handlung, Orientierung, Entscheidung – ohne Hürden. Gutes Design rückt Menschen in den Mittelpunkt.

Auch in einer KI-dominierten Produktwelt verschwindet UX nicht, sie wird lediglich vielschichtiger und vorausschauender. Designer*innen schaffen Lösungen, mit denen Menschen sich sicher fühlen, produktiv bleiben und gleichzeitig von dynamischen Systemen profitieren.

Hier lohnt sich womöglich die Einführung eines zusätzlichen Begriffes: IX – Interaction Experience. Damit möchte ich den Fokus auf die Qualität der Interaktion selbst richten – darauf, wie sich das Bedienen anfühlt, egal ob visuell, sprachlich, haptisch oder voll automatisiert. IX erinnert uns daran, alle Modalitäten so zu choreografieren, dass sie situativ sinnvoll und intuitiv zusammenspielen.

Funktionen und Oberflächen sind Mittel zum Zweck. Entscheidend sind Wirkung, Orientierung und Vertrauen. Genau daran erkennen wir gutes Design – am Gefühl während der Interaktion, nicht am Etikett der Rolle oder Methodik.

Hall 9000, das AI Voice Interface aus dem Film «2001: A Space Odyssey» aus dem Jahr 1968

Design in einer sprachgesteuerten Zukunft – was bleibt vom klassischen UI?

Wenn wir digitale Systeme zunehmend per Stimme steuern, tauchen Fragen auf: Was passiert mit visueller Gestaltung, wenn das Interface scheinbar verschwindet? Wird ein GPT-ähnlicher Dialog zum neuen Standard – und kommt damit das Ende des klassischen UI-Designs?

Ich denke nicht. Sprache ist der bequemste Weg, Befehle zu geben, aber nicht immer der beste, um Ergebnisse zu zeigen. Zahlen, Karten oder Fehlermeldungen erfassen wir in einer Grafik oder durch eine kurze Vibration viel schneller als in einer langen Chat-Antwort. Darum wird gutes Design alle Kanäle mischen: Sprache für die Eingabe, visuelle oder haptische Hinweise für alles, was wir auf einen Blick verstehen sollen. Aufgabe der Designer*innen ist es, diesen Wechsel so fliessend zu gestalten, dass er selbstverständlich wirkt.

Visuelle Erscheinung von Betriebssystemen von 1981 bis 2011

In sprachbasierten Systemen wird Design zur Orchestrierung: Welche Information erscheint wann? Welches Element wird sichtbar? Wie zeigt die KI ihre Entscheidung an? Statt dauerhafter, statischer Oberflächen brauchen wir flexible Visuals, die situativ reagieren.

Das bringt neue Herausforderungen. Wie macht man ein unsichtbares System verständlich? Mikrointeraktionen wie kleine Animationen, Zustandsanzeigen und adaptive Layouts schaffen Transparenz, ohne zu überfordern. Sie vermitteln Vertrauen, weil Nutzende jederzeit sehen oder spüren, was die KI gerade tut.

Design bedeutet also auch in einer Voice-first-Welt: Denken aus der Sicht des Menschen. UX-Designer*innen werden zu Conversational Architects, die planen, wie sich ein Dialog anfühlt und entwickelt. Klassisches UI verschwindet nicht – es wird zu einem Baustein unter vielen in einer nahtlosen, multimodalen Interaktion.

Multimodal heisst: Das System nutzt mehrere Kanäle wie Sprache für schnelle Befehle, Grafik für komplexe Informationen, Haptik für diskrete Bestätigungen.

Top 10 Kompetenzen für Designerinnen und Entwicklerinnen im KI-Zeitalter

Wer in einer von KI geprägten Produktwelt gestalten und entwickeln möchte, braucht mehr als Tools und Templates. Gefragt sind Fähigkeiten, die Technik, Ethik und Nutzungserlebnis miteinander verbinden – und dabei über Rollen hinweg wirken.

Prompt-Design & Modell-Governance – kluge Anweisungen geben, Ergebnisse prüfen, Bias reduzieren
Systemdenken – Funktionsmodule, Content und Daten mit Bedürfnissen der Nutzenden verknüpfen
Storytelling & Change-Facilitation – Teams und Stakeholder durch KI-getriebene Workflows führen.
Human-AI Interaction Design – Gestaltung nachvollziehbarer, vertrauenswürdiger und intuitiver Nutzungserfahrungen
Multimodale Design-Kompetenz – Integration von Text, Bild, Audio und Sensorik in konsistente Nutzungsoberflächen
Rapid Prototyping – Nutzung generativer KI zur schnellen Entwicklung von Prototypen, Texten, Bildern oder Code
Data Literacy – Datenquellen analysieren, bewerten und verantwortungsvoll nutzen
Datenethik & Accessibility – Diskriminierungsrisiken erkennen, Inklusion mitdenken und auf Datenschutz achten
Nachhaltigkeits-Know-How – Energieverbrauch von Modellen verstehen und minimieren und gleichzeitig Effizienz steigern
MLOps / AIOps-Grundlagen – Verständnis für Training, Deployment und Wartung von KI-Modellen

Wie gestalten wir KI Interfaces? (KI generiert)

Open World Apps – von fixen Features zu offenen Plattformen

Heute bauen wir Websites und Apps mit festen Funktionen. Doch Menschen haben sehr individuelle Bedürfnisse. KI-gestützte Open-World-Plattformen könnten das ändern: Wir beschreiben per Sprache, was wir brauchen, und die KI baut die passende Funktion direkt.

Beispiel: «Ich möchte alles zählen, was mir wichtig ist» – die Plattform erstellt spontan eine flexible mini Zähl-App. Trinkmenge dokumentieren, Besucher*innen erfassen oder einen Spielstand zählen? Dasselbe Baukastensystem, jeweils anders kombiniert.

Solche Offenheit demokratisiert Software. Wir wären nicht mehr auf fixe Standardlösungen angewiesen, sondern entscheiden selbst, was uns täglich begleitet. Entscheidend bleibt jedoch der menschliche Faktor: Nur wenn Interaktion intuitiv, barrierefrei und vertrauenswürdig ist, wird diese Freiheit auch genutzt werden.

Einfacher zu handhaben wäre ein hybrides Modell: Thematische Apps – Finanzen, Gesundheit, Lernen – liefern eine kuratierte Grundfunktion, lassen sich aber per KI individuell ausbauen. Nutzer*innen formulieren Bedürfnisse, die App aktiviert passende Funktionsmodule (etwa «Ausgaben nach Kategorien aufschlüsseln» oder «Zählintervall anpassen») und bindet diese nahtlos ein.

Von Apps zu personalisierten und nahtlos kombinierten Funktionen

Stellen wir uns nun vor, wir verlassen die klassische App-Logik. Statt einzelner Programme nutzen wir eine einheitliche KI-Umgebung, tief im Betriebssystem oder in einem digitalen Assistenten verankert. Nutzer*innen sprechen in natürlicher Sprache – der Assistent orchestriert im Hintergrund alle Dienste und Inhalte. Es fühlt sich an, als hätten alle einen persönlichen Software-Butler, der Grenzen zwischen Apps auflöst.

Konkretes Szenario:

Morgens: «Plane meinen Tag.» Sofort entsteht eine persönliche Mini-App mit Terminen, Wetter-Check für die Kleidung, To-dos und einem Lunch-Vorschlag nach deinem Ernährungsplan. Die Interaktion ist vorwiegend verbal, visuelle Inhalte werden erst auf Wunsch erstellt und angezeigt.
Dieses personalisierte Programm-Widget lässt sich nun jeden Tag nutzen und weiter verfeinern.
Nachmittags: «Erstelle mir eine 30-minütige Jogging-Route um 17 Uhr und zeige mir meine Durchschnittsgeschwindigkeit im Vergleich zum Vorjahr.» Der Assistent holt die Wearable-Daten, ergänzt die App um eine Trainingsgrafik – alles fliessend, ohne je eine App zu wechseln oder ein Upgrade laden zu müssen.

So würde eine nahtlose, zugeschnittene Erfahrung entstehen: Funktionen werden ad hoc generiert, angepasst, gespeichert oder verworfen – exakt nach unseren Vorgaben und Bedürfnissen.

Wo wir heute stehen

Erste Vorboten der Open-World-Vision sind schon da. Simular.ai etwa zeigt, wie eine tief ins System eingebaute KI arbeiten kann: Ihr macOS-Agent öffnet Dateien, klickt Buttons, füllt Formulare aus und verknüpft all das zu wiederholbaren Skripts – ganz ohne klassische APIs. Unterwegs versuchen Geräte wie das Rabbit R1 mit rOS oder der am Revers getragene Humane AI Pin Ähnliches: Per Sprache lassen sich Tickets, Playlists oder Routen quer durch Web- und App-Dienste abrufen, auch wenn der Ablauf noch etwas holprig wirkt.

Allen heutigen Lösungen gemeinsam ist eine Einschränkung: Sie bleiben thematisch oder hardwaregebunden. Was noch fehlt, ist eine wirklich OS-integrierte Plattform, die frei kombinierbare Funktionsbausteine – Kamera, Datenbank, Visualisierung, Payment etc. per Sprachwunsch zu völlig neuen Mini-Apps zusammenstellt, ohne Silos, Geräte-Lock-In oder starre Workflows.

"UI / Useless Interfaces" Art IA par __ewert__

«UI / Useless Interfaces» – __ewert__ (KI generiert)

Hürden auf dem Weg zur Open World App

Aktuelle KI-Dienste wie ChatGPT zeigen bereits, wie sich Dialog-Interfaces anfühlen. Wirklich nützlich werden Open-World-Systeme aber erst, wenn sie tief mit Betriebssystem, persönlichen Daten, Fahrzeugen, Smart-Home und Profilen verknüpft sind. Ob wir diese allgegenwärtige Vernetzung wollen, bleibt offen – doch es ist wohl nur eine Frage der Zeit, bis die Technik reift und die gesellschaftliche Akzeptanz nachzieht.

UX und Vertrauen

Ein offenes System nützt nur, wenn es einfach bleibt. KI-Dialoge müssen intuitiv und fehlertolerant sein. Unerwartete Ergebnisse dürfen nicht frustrieren. Transparenz hilft: Nutzer*innen sehen, welche Daten die KI nutzt und können Outputs anpassen. So entsteht Vertrauen – gerade weil vieles im Hintergrund passiert.

Mehrdeutigkeit und Fehlinterpretation

Natürliche Sprache ist oft vage. «Mach mir eine Notiz-App wie Post-it» – simple Textliste oder bunte Sticky-Notes mit Alarm? KI versteht Kontext, errät aber nicht jedes Detail. Ein klärender Gesprächsmodus («Sollen die Notizen erinnern?») fängt Missverständnisse ab. Dafür braucht es sorgfältiges Interaction Design, sonst wird der Dialog mühsam.

Modularität und Technik

Eine echte Open-World-Plattform braucht standardisierte Bausteine – Kamera, Dateneingabe, Diagramm, E-Mail, etc. Die KI setzt sie wie Lego Bausteine zusammen. Die Herausforderung: unzählige Kombinationen mit einer begrenzten Zahl von Modulen abdecken oder Module dynamisch erzeugen. Beides ist komplex und erfordert klare Schnittstellen.

Qualitätssicherung und Fehlerbehebung

User*innen-generierte Funktionen können Fehler enthalten – unklare Beschreibung, KI-Aussetzer. Wer fixt Bugs, wenn keine professionelle Entwickler*innen dahinterstehen? Die Plattform muss automatische Tests, Fehlermeldungen und Self-Healing-Mechanismen bieten, damit Probleme schnell erkannt und korrigiert werden.

Akzeptanz und Lernkurve

Für viele bedeutet Open-World ein Paradigmenwechsel: Statt fertige Apps zu laden, formulieren sie selbst ihre Wünsche. Das braucht Anleitung und ein Vorschlags-System, das bei der Formulierung hilft. Erst wenn Assistent, Gerätedaten, Fahrzeuge, Haussteuerung und Profile nahtlos verknüpft sind, wird das Konzept wirklich alltagstauglich – und gesellschaftliche Akzeptanz kann wachsen.

Sicherheit & Ethik

Je offener die Plattform, desto grösser das Missbrauchsrisiko. Die KI darf keine sensiblen Daten preisgeben, diskriminierende Vorschläge machen oder fehlerhafte Anweisungen halluzinieren. Klare Richtlinien (etwa nach EU-AI-Act), Content-Filter und menschliche Kontrollinstanzen sind nötig, um Vertrauen langfristig zu sichern.

Ein besonders kritisches Thema ist dabei die Prompt Injection – also das gezielte Unterwandern von KI-Anweisungen durch manipulierte Eingaben. Dieser Beitrag von Arun Nair zeigt eindrücklich, wie schnell ein System in die Irre geführt werden kann, wenn Sicherheitsmechanismen fehlen.

Solche Angriffsvektoren zeigen, wie wichtig Content-Filter, robuste Kontexteingrenzung und klare Modell-Governance sind. Design muss auch hier Verantwortung mittragen – etwa durch kluge Interface-Grenzen, Feedbackmechanismen und nachvollziehbare Dialogverläufe.

«void of complexity» von __ewert__ (KI generiert)

«void of complexity» – __ewert__ (KI generiert)

Nachhaltiger Umgang mit KI

KI eröffnet faszinierende Möglichkeiten, hat aber einen ökologischen Preis: Jeder Prompt startet energiehungrige Rechenprozesse in Datenzentren. Müssen wir für einen Social-Media-Banner ein 4K-Bild x-mal neu generieren – oder reicht eine einmal erstellte Version, die wir anpassen? Indem wir Auflösung, Modellgrösse und Variantenzahl bewusst begrenzen, vermeiden wir unnötigen CO₂-Ausstoss. Nachhaltiges Arbeiten heisst deshalb, KI gezielt einzusetzen, Ressourcen zu schonen und sich über den Energieaufwand bewusst zu sein. Am meisten in der Pflicht sind die KI Unternehmen selbst. Ohne signifikante Effizienzsprünge prognostiziert eine aktuelle Analyse der International Energy Agency (IEA, April 2025), dass der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 auf rund 945 TWh steigen wird – «leicht mehr als der gesamte heutige Strombedarf Japans». KI-optimierte Rechenzentren machen dabei den grössten Anteil am Anstieg aus.

Laut Sam Altman, CEO von OpenAI, gibt das Unternehmen zig Millionen Dollar für Stromkosten aus, weil die Leute «bitte» und «danke» zu ChatGPT sagen. Wir können also auch durch effiziente Prompts Energie sparen. Hoffen wir nur, dass sich die KI für unser unfreundliches Verhalten nicht rächt.

Eine neue Evolutionsstufe von Design und Entwicklung – die Zukunft sind wir!

Auch im KI-Zeitalter bleibt der menschliche Funke im Design unersetzlich. Wenn Algorithmen blitzschnell Funktionen generieren, wird Emotion zum eigentlichen Unterscheidungsmerkmal. Peter Barber, Head of Product Design bei Delphos Labs fasst es treffend zusammen:

«In a future where code becomes cheap and automation is everywhere, emotional residue may become the most valuable output of design. And it will be the most human part of every product we make.»
(«In einer Zukunft, in der Code billig und Automatisierung allgegenwärtig wird, könnten emotionale Überbleibsel zum wertvollsten Design-Output werden – und zum menschlichsten Teil jedes Produkts.»)

Diese «emotionalen Überbleibsel» entstehen nur, wenn Designer*innen Empathie einbringen und die Nutzer*innen wirklich verstehen. KI soll unser kritisches Denken verstärken, nicht ersetzen.

Das Berufsbild wandelt sich: Statt Pixel zu verschieben, kuratieren wir dynamische Systeme, denken ganzheitlich und setzen ethische Leitplanken. Wir bleiben Schnittstelle, Ideengeber*in und Qualitätsfilter – Rollen, die KI nicht übernehmen kann.

Der Blick nach vorne zeigt digitale Erlebnisse jenseits klassischer App-Rahmen. Vernetzte Geräte, Zero-UI-Konzepte und Ambient Computing machen Interaktion nahtlos - adaptive Systeme passen sich dem Moment an. Designer*innen gestalten dadurch weniger isolierte Produkte, sondern zusammenhängende Erfahrungen. Der Schritt vom App-Silo zur offenen Sprachplattform kann digitale Angebote inklusiver und persönlicher machen.

KI-Modelle schreiben schon heute komplette Funktionen oder schlagen ganze Software-Architekturen vor. Trotzdem werden Entwickler*innen nicht überflüssig – ihre Aufgaben verlagern sich. «Bis 2025 verschmilzt Kreativität mit Effizienz: Entwickelnde integrieren, überwachen und verfeinern KI-Systeme, statt jede Zeile selbst zu tippen», sagt Software-Veteran Charlie Clark. Wie Designer*innen KI‐Inhalte kuratieren, formen Entwickler*innen aus KI-Rohcode robuste, ethisch vertretbare und wartbare Systeme. Der Fokus verschiebt sich von Tipparbeit zu Systemdenken – weniger Handwerk, mehr Orchestrierung.

Viele rufen wegen KI auch das «Ende des Designs» aus. Ich sehe das Gegenteil: eine neue Evolutionsstufe, in der sich Design auf seine stärksten Fähigkeiten besinnt – Empathie, Kreativität und kritisches Denken. Gerade weil beliebiger «Code billig wird», gewinnt das Menschliche an Wert. Darin liegt unsere Aufgabe und unsere Chance.