Das AI Interaction Decision Framework: Smarte UX für AI-gestützte Produkte

AI verändert digitale Erlebnisse – aber leider fühlen sie sich oft sperrig, unpassend oder einfach frustrierend an. Warum? Viele AI-Produkte werden technisch gedacht, aber nicht auf die Bedürfnisse und Erwartungen der Nutzer:innen abgestimmt.

Als UX-Profis haben wir die Chance – und die Verantwortung –, das zu ändern. Wir müssen AI-Erlebnisse gestalten, die wirklich hilfreich sind, die Erwartungen der Nutzer:innen erfüllen und echten Mehrwert bieten. Hier setzt das AI Interaction Decision Framework an: Ein praxisnahes Werkzeug, das hilft, AI UX strukturiert, verständlich und nutzerzentriert zu gestalten.

So verbessert das Framework die AI UX

Denke an den Chatbot, der deine Frage nicht versteht. An AI-Empfehlungen, die völlig unpassend sind. Oder an Dashboards, die mit unverständlichen Daten überladen sind. Natürlich kann an dieser Stelle mal eine technische Panne der Grund für eine schlechte User-Experience sein, häufig liegen dem aber UX-Fehler zu Grunde, weil das falsche AI-Interaktionsmodell gewählt wurde.

Das AI Interaction Decision Framework gibt dir eine klare Struktur, um AI-Features gezielt auszuwählen, anstatt dich auf Vermutungen zu verlassen. Damit stellst du sicher, dass dein AI-Produkt den Nutzer:innen hilft – und nicht zusätzliche Frustrationen schafft.

Das AI Interaction Decision Framework (Vereinfacht)

Schritt 1: Verstehe, was deine Nutzer:innen wollen

Am Anfang jeder guten AI-Interaktion steht das Verständnis für User Intent. Was wollen die Nutzer:innen erreichen – und in welchem Kontext? Je nach Situation sind unterschiedliche AI-Modelle sinnvoll:

• Suchen sie eine Anleitung? → Verwende einen Chatbot.
  • Beispiel: Eine Person möchte sich für eine Krankenversicherung registrieren. Der Chatbot führt Schritt für Schritt durch den Prozess, beantwortet Fragen in Echtzeit und gibt Sicherheit.
• Brauchen sie eine konkrete Antwort? → Setze ein Q&A System ein.
  • Beispiel: Eine Mitarbeiterin sucht dringend die aktuelle Reisekostenrichtlinie ihres Unternehmens. Statt im Intranet zu suchen, liefert das Q&A-System sofort die richtige Information.
• Wollen sie entdecken und stöbern? → Implementiere Suche & Empfehlungen.
  • Beispiel: Ein Nutzer durchstöbert Netflix, weiss aber nicht genau, was er sehen möchte. Die AI schlägt gezielt Filme oder Serien vor, die zu seinen Interessen passen.
• Brauchen sie proaktive Hilfe? → Setze auf AI Nudges.
  • Beispiel: Ein:e vielbeschäftigte:r Nutzer:in vergisst einen Termin. Die AI erinnert ihn oder sie rechtzeitig und warnt gleichzeitig vor möglichen Staus.
• Treffen sie Entscheidungen auf Basis von Daten? → Biete AI Dashboards an.
  • Beispiel: Ein:e Vertriebsleiter:in nutzt ein Dashboard, das Verkaufszahlen analysiert und Prognosen liefert. So können gezielt Strategien angepasst werden.
• Sind sie unterwegs? → Nutze Voice Interfaces.
  • Beispiel: Eine Autofahrerin bittet den Sprachassistenten, die nächste Tankstelle zu finden – ohne das Lenkrad loslassen zu müssen.

Schritt 2: Definiere die Komplexität der Interaktion

Nachdem du weisst, was die Nutzer:innen brauchen, geht es darum, wie die Interaktion mit der AI gestaltet werden soll. Hier geht es um Steuerung, Komplexität und Kontrolle:

• Ist die Interaktion aktiv oder passiv?
  • Beispiel: Ein Bank-Chatbot wartet, bis der Kunde eine Frage stellt Der User muss also selbst aktiv werden. Spotify hingegen schlägt von selbst Playlists vor, ohne dass der Nutzer danach fragt. In diesem Fall agiert der User nur passiv, also ohne gezielte Aktion.
  • Relevanz: Passive Vorschläge können überraschen – oder nerven, wenn sie nicht passen.
• Ist es eine einfache oder komplexe Interaktion?
  • Beispiel: Alexa antwortet direkt auf die Frage „Wie wird das Wetter heute?“ (einfach). Eine Reklamation über einen Kundenservice-Chatbot umfasst oft mehrere Schritte, wie Datenprüfung und Lösungsvorschläge (komplex).
  • Relevanz: Je komplexer, desto mehr braucht es Gedächtnis, Kontext und Fehler-Toleranz.
• Brauchen Nutzer:innen Kontrolle und Anpassung?
  • Beispiel: Eine Investorin passt in ihrem AI-Dashboard Prognosemodelle an und filtert Daten – volle Kontrolle. Ein Nachrichtenfeed dagegen kuratiert Inhalte automatisch, ohne dass die Nutzer:innen eingreifen können.
  • Relevanz: Je höher die Kontrolle, desto höher das Vertrauen, vor allem bei anspruchsvollen Anwendungen.

Schritt 3: Optimiere für Vertrauen und Zuverlässigkeit

Ein AI-System darf kein „Set & Forget“-Feature sein. Es muss lernen, Vertrauen aufbauen und Fehler vermeiden.

• Personalisieren und Anpassen
  • Beispiel: Spotify passt Empfehlungen an den Musikgeschmack an. Wenn sich dieser ändert, sollte die AI das berücksichtigen – oder den Nutzer:innen die Möglichkeit geben, neu zu starten.
• Fehler und Risiken identifizieren
  • Beispiel: Ein Gesundheits-Chatbot gibt eine falsche Empfehlung. Eine Eskalation zu echten Ärzt:innen oder Notfallhinweise verhindern Schlimmeres.
• Bias minimieren und Fairness sicherstellen
  • Beispiel: Ein AI-gestütztes Bewerbungssystem bevorzugt unbewusst bestimmte Gruppen. Durch Audits und diverse Trainingsdaten wird das verhindert.
• Transparenz schaffen
  • Beispiel: Google kennzeichnet bezahlte Anzeigen klar. Ein AI-System für Kreditentscheidungen sollte offenlegen, warum ein Antrag genehmigt oder abgelehnt wurde.

So passt sich das Framework deinem Workflow an

Das AI Interaction Decision Framework ist flexibel und passt sich deiner Team- und Arbeitsstruktur an:

• Für detailverliebte Designer:innen: Nutze es, um umfassende User Journeys zu erstellen.
• Für agile Teams: Verwende die drei Schritte als schnelle Checkpoints in jedem Sprint.
• Für forschungsorientierte Teams: Investiere besonders viel in Schritt 1, um die Bedürfnisse gründlich zu analysieren.
• Für kollaborative Teams: Etabliere ein gemeinsames Vokabular für alle Stakeholder – von UX über Produkt bis Data Science.

Ein Meilenstein für AI UX Design

Das AI Interaction Decision Framework ist ein Meilenstein, weil es uns von „One-size-fits-all“-Lösungen im Bereich KI wegführt. Es ersetzt Vermutungen durch Klarheit, bringt UX-Strategie und KI-Fähigkeiten in Einklang und gibt den Nutzer:innen die Kontrolle zurück. Warum es funktioniert:

• Es ist strukturiert – so vermeiden Teams zufällige KI-Features, die keinen Mehrwert bieten.
• Es ist nutzerzentriert – die KI unterstützt reale Aufgaben und erfüllt echte Erwartungen.
• Es ist skalierbar – egal ob du für einen Startup-Chatbot oder eine Enterprise-Entscheidungsunterstützung entwickelst.

Fazit

AI kann vieles – aber es muss sinnvoll sein. Mit dem AI Interaction Decision Framework sorgst du dafür, dass AI den Menschen dient. So wird aus Technologie ein echter Nutzen – verständlich, vertrauenswürdig und hilfreich.

Bereit, bessere AI UX zu gestalten? Lass uns darüber sprechen, wie das Framework dein nächstes AI-Projekt verbessern kann!