Lewe Lorenzen | Workshop zu Prototyping with AI

Lewe Lorenzen identifizierte zwei beispielhafte Workflows beim KI-unterstützten Prototyping: einerseits Prototypen die aus reinen Textprompts generiert werden und andererseits Prototypen, die auf Designs oder Sketches aufbauen. Im Workshop lud Lewe Teilnehmende zum Erfahrungsaustausch rund um Protoyping mit KI ein. Kern-Ergebnisse waren, dass zwar einige Systeme bekannt sind, aber die wenigsten häufig genutzt werden, teils aufgrund teurer
Lizenzgebühren. Zum Einsatz kommen die Systeme sehr vielfältig, etwa für das Brainstorming von Texten oder visueller Ideen, die Generierung ganzer Templates oder kleinere Prozessschritte wie das Freistellen graphischer Elemente oder die Umsetzung einzelner Gestaltungsanweisungen. Hürden liegen im hohen Einarbeitungsaufwand, der sich nicht rentiert für die oft schnelllebigen Tools, welche bald veraltet oder durch ein anderes System abgelöst sind. Ein Problem für iterative und vor allem Nutzerzentrierte Designprozesse ist, dass meist unklar bleibt, warum genau überhaupt eine Designentscheidung
getroffen wurde. Derzeit bekannte Systeme können nicht auf die Fülle der User Research zugreifen, Design Vorgaben (Corporate Identity) sind schwer zu integrieren und es bleibt unklar, welche Normen in der jeweiligen KI stecken. Ergebnisse sind daher entweder inkonsistent oder so generisch, dass einerseits ihr Innovationsgehalt fraglich ist, andererseits das Ergebnis obgleich teurer errechnet bestehende Templates kaum übertrumpft. Letztlich und gerade im kommerziellen Bereich ist zudem fraglich, ob es sich anbietet Systeme zu nutzen, deren Output auf (nicht kommunizierten) Urheberrechtsverletzungen fußt.

Tamara Friedenberger | Workshop zu Prototyping AI-Experiences

Vor Tamara Friedenberger die WUD Teilnehmenden aufforderte Alltagsobjekte mit KI zu erweitern, brachte sie Klarheit bezüglich der Terminologien smart, Künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Computer Vision (CV). Diese werden im Marketing und öffentlichen Diskurs oft schwammig bis austauschbar verwendet. In der hands-on Session entstanden aus Karton, Styropor, Pfeifenputzern, Moosgummi, Wackelaugen und detaillierte Sketches KI-Helferlein für vielfältige Einsatzgebiete: von der zweiten Tastatur nur für KI-Prompting am Büroarbeitsplatz über Fullbody-Sensoren welche die Arbeitsverteilung in der Lagerlogistik optimieren bis zur intelligenten Tischtennisplatte, die Spielenden langsam auf Olympia-Niveau hochtrainiert; oder dürfen es eine KI-Katze als Begleitung in Alltag und Ausbildung sein, oder ein Companion, der sich wage Gefühle anhört ohne direkt Rückmeldung in Form einer Lösung anzubieten? Für all diese Objekte warf Tamara Friedenberger die Frage auf, ob sie durch KI wirklich besser geworden sind, KI für die gelungene Interaktion nötig ist? Die daraus entstehende Diskussion um den Nutzen und das Risiko in den vielfältigen Einsatzmöglichkeiten warf Spannungsfelder auf, bei denen nicht klar ist wo genau die Grenzen verlaufen: Datensparsamkeit vs. Überwachung, Effizienzsteigerung unspaßiger Aufgaben durch technischen Fortschritt vs. unmenschlich wirkendes Produkt, KI als Unversalexperte vs. Spezialist für einzelne Aufgaben … und hier führte die Diskussion wieder zum Beginn des Workshops: derzeit ist KI ein Buzzword, mit unterschiedlichen Definitionen. Während der KI-Hype die oft nicht genau beschriebene Technologie im Managementkreisen als Wundermittel für betriebswirtschaftliche Effizienzsteigerung und Personalkostensenkungen vermittelt, bräuchte es für echte Innovation in Designprozess Menschen, die über den Lösungsraum der generischen Trainigsdaten hinausblicken. Als UX-Professionals sollten wir klar benennen können, worin der Mehrwert durch KI in unseren Prozessen und Produkten besteht um überhöhte Erwartungen bei Nutzenden (und uns selbst) nicht zu enttäuschen.