KI kann inzwischen fast alles. Nur macht sie nicht immer das Richtige.
Erstaunlich viele KI-Projekte scheitern – selten an den Modellen, fast immer am Vorbeidenken an den Menschen, die damit arbeiten sollen. UX for AI dreht darum die Reihenfolge um: erst die Nutzer und ihre Arbeit verstehen, dann die Maschine passend erziehen.
Wie das geht
In Wochen statt Quartalen: das Problem sauber einrahmen, einen funktionierenden Prototyp bauen – ja, mit Vibe Coding –, mit echten Nutzern testen, die Qualität von Anfang an messen. Und dann wachsen lassen, Schicht um Schicht. Das Framework dahinter heißt treffend Snowball Sprint.
Nebenbei passiert etwas Bemerkenswertes: Die Rollen verschwimmen. UX skizziert, die KI programmiert, alle testen. Ich unterstütze Teams, in diesem neuen Normal miteinander zu arbeiten statt neben- oder nacheinander.
Was dabei herauskommt
KI-Anwendungen, die funktionieren, weil sie nutzerzentriert sind. Human-centered AI – Werkzeuge, die Menschen befähigen statt beschäftigen (oder verblöden). Mit diesem Ansatz kenne ich mich bestens aus, seit 2026 auch amtlich: als Certified UX for AI Professional nach dem Framework von Greg Nudelman (uxforai.com). Die 25 Jahre UX-Praxis davor schaden sicher nicht.
Ich berate gern – von der ersten Idee bis zum belastbaren Prototyp.
Und darüber hinaus
Mein Werkzeugkasten reicht von der Use-Case-Ideation über Evaluation (Golden Sets, Evals) bis zu adaptiven KI-Ökosystemen. Dazu hier bald mehr – ein Anfang:
- Context Design – mein Ansatz unterhalb der Oberfläche
- Informationsarchitektur – warum der Polarbär im Schrank steht.