{"id":2964,"date":"2025-11-28T12:12:26","date_gmt":"2025-11-28T11:12:26","guid":{"rendered":"https:\/\/wud.psyergo.uni-wuerzburg.de\/?page_id=2964"},"modified":"2025-12-03T10:55:21","modified_gmt":"2025-12-03T09:55:21","slug":"rueckblick-2025","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/wud.psyergo.uni-wuerzburg.de\/index.php\/rueckblick-2025\/","title":{"rendered":"R\u00fcckblick 2025"},"content":{"rendered":"\t\t
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WUD W\u00fcrzburg 2025 | R\u00fcckblick<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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In einem vierst\u00fcndigen Workshop besch\u00e4ftigten sich die Teilnehmenden des WUD W\u00fcrzburg im Ideenlabor des ZDI mit dem Thema\u00a0Emerging Technologies and Human Experiences. <\/strong>Von den Erkenntnissen sollen alle profitieren d\u00fcrfen, daher hier der ausf\u00fchrliche Ergebnisbericht!<\/p>

\u00a0<\/p>

tl;dr<\/b>: Emerging Technologies (derzeit KI) bieten das Potential l\u00e4stige Arbeit effizienter zu gestalten, wenn wir sie bedacht und gezielt einsetzen wo sie tats\u00e4chlichen Mehrwert bringen. Als Wunderheilmittel missverstanden flachen sie die Innovationskurve ab und werden zum Milliardengrab.<\/p>

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Stephan Huber | Literaturschau zum Status-Quo des Human-AI Teamings<\/strong><\/p>\n

Letztes Jahr malten wir uns beim WUD W\u00fcrzburg das Gute Neue Leben mit Human-AI Teams aus. Doch wie sieht es heute aus? 
Dass KI ein ambivalentes Thema ist f\u00e4ngt bereits in der GermanUPA selbst an — so ist laut Branchenreport<\/a> 2025 „Artificial Intelligence“ zugleich das meist begeisternde als auch das nervendste Thema unter den UX\/Usability Professionals. Daher er\u00f6ffnete Stephan Huber den WUD W\u00fcrzburg 2025 mit einer Literatur und Presseschau rund um KI. W\u00e4hrend KI in Laborstudien bereits F\u00fchrungsqualit\u00e4ten attestiert werden,<\/a> sieht die Realit\u00e4t im Feld anders aus. Branchen\u00fcbergreifend investieren Unternehmen Milliarden in eigene KI-Systeme, doch 95% der Projekte scheitern<\/a>. 
Stattdessen greifen Mitarbeitende auf allgemeine KI-Tools zur\u00fcck und verursachen ihren Kolleg:innen Mehraufwand durch \u201eworkslop\u201c<\/a>. Ursache f\u00fcr dieses high adoption \/ low transformation Missverh\u00e4ltnis sind der Mangel ordentlicher User Research und daraus folgend eine fehlende Kontextualisierung der KI-Tools. Auch in Deutschland nutzen zwar laut einer Studie der Randstad Stiftung 60% der Befragten regelm\u00e4\u00dfig KI im Job<\/a>; das wird jedoch meist nicht offen besprochen und untergr\u00e4bt Vertrauen zwischen Mitarbeitenden und F\u00fchrung sowie innerhalb von Teams<\/a>. G\u00e4ngige KI Modelle priorisieren die „Wahrheit“ aus ihren Trainingsdaten \u00fcber Aussagen der Nutzenden<\/a>. Speziell f\u00fcr User Research, die ja mentale Modelle der Nutzenden erheben nicht korrigieren soll ist der Einsatz von KI-Modellen daher fragw\u00fcrdig. 

<\/i><\/p>\n

„Wie also k\u00f6nnen wir vom Potential neuer technologischer Entwicklungen profitieren und gleichzeitig Interessen, Bed\u00fcrfnisse und Wohlergehen unserer User priorisieren? Wie sch\u00f6pfen wir als UX Professionals das Potential von KI-Tools aus?“ 
<\/i><\/b>— Forschungsfragen des WUD W\u00fcrzburg 2025<\/i><\/p>\n

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David Heidrich | Impulsvortrag zur Gestaltung der ORH-KI<\/b><\/p>\n

In einem Impulsvortrag gab David Heidrich Einblicke in den User-Centered Designprozess von KI-Tools am Bayrischen Obersten Rechnungshof (ORH). Der ORH bietet seinen Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfern mit der ORH-KI eine Reihe von selbstentwickelten spezialisierten leicht zug\u00e4nglichen KI-Helferlein, die  ausschlie\u00dflich auf eigenen gesch\u00fctzten Servern des ORH betrieben werden. Ein generisches Chat\u2011Fenster mag zwar flexibel wirken, doch f\u00fcr die meisten 
Aufgaben f\u00fchrt es h\u00e4ufig zu Ablenkungen und unn\u00f6tigem Aufwand die richtigen Fragen zu formulieren, den Kontext zu setzen und die Antworten zu  interpretieren. Stattdessen wird das Layout und die Interaktionsform der KI-Interfaces gezielt auf die konkrete Aufgabe abgestimmt. So brauchen Nutzende keine Kenntnisse \u00fcber die dahinterliegenden Algorithmen und KI\u2011Modelle, die sich regelm\u00e4\u00dfig \u00e4ndern und verbessern. Dennoch entscheiden Pr\u00fcferinnen und Pr\u00fcfer selbst, ob und wann sie sich unterst\u00fctzen lassen. Die Weiterentwicklung der einzelnen Helferlein geschieht durch intensiven Austausch mit den Endnutzenden. Regelm\u00e4\u00dfige Workshops und Interviews stellen sicher, dass das Design stets an den realen Bed\u00fcrfnissen ausgerichtet bleibt. Auch Power\u2011User, die besonders intensiv mit der KI arbeiten, geben wertvolles Feedback. So entstehen kontinuierlich neue Ideen, die die Besch\u00e4ftigten weiter 
entlasten und die Effektivit\u00e4t und Qualit\u00e4t von Pr\u00fcfungst\u00e4tigkeit und Verwaltung weiter steigern. Von der KI-Unterst\u00fctzung k\u00f6nnen am Ende auch die 
gepr\u00fcften Stellen profitieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Lewe Lorenzen | Workshop zu Prototyping with AI<\/b><\/p>

Lewe Lorenzen identifizierte zwei beispielhafte Workflows beim KI-unterst\u00fctzten 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 h\u00e4ufig genutzt werden, teils aufgrund teurer
Lizenzgeb\u00fchren. Zum Einsatz kommen die Systeme sehr vielf\u00e4ltig, etwa f\u00fcr das Brainstorming von Texten oder visueller Ideen, die Generierung ganzer Templates oder kleinere Prozessschritte wie das Freistellen graphischer Elemente oder die Umsetzung einzelner Gestaltungsanweisungen. H\u00fcrden liegen im hohen Einarbeitungsaufwand, der sich nicht rentiert f\u00fcr die oft schnelllebigen Tools, welche bald veraltet oder durch ein anderes System abgel\u00f6st sind. Ein Problem f\u00fcr iterative und vor allem Nutzerzentrierte Designprozesse ist, dass meist unklar bleibt, warum genau \u00fcberhaupt eine Designentscheidung
getroffen wurde. Derzeit bekannte Systeme k\u00f6nnen nicht auf die F\u00fclle 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 \u00fcbertrumpft. Letztlich und gerade im kommerziellen Bereich ist zudem fraglich, ob es sich anbietet Systeme zu nutzen, deren Output auf (nicht kommunizierten) Urheberrechtsverletzungen fu\u00dft.<\/p>

Tamara Friedenberger | Workshop zu Prototyping AI-Experiences<\/b><\/p>

Vor Tamara Friedenberger die WUD Teilnehmenden aufforderte Alltagsobjekte mit KI zu erweitern, brachte sie Klarheit bez\u00fcglich der Terminologien smart, K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Computer Vision (CV). Diese werden im Marketing und \u00f6ffentlichen Diskurs oft schwammig bis austauschbar verwendet. In der hands-on Session entstanden aus Karton, Styropor, Pfeifenputzern, Moosgummi, Wackelaugen und detaillierte Sketches KI-Helferlein f\u00fcr vielf\u00e4ltige Einsatzgebiete: von der zweiten Tastatur nur f\u00fcr KI-Prompting am B\u00fcroarbeitsplatz \u00fcber Fullbody-Sensoren welche die Arbeitsverteilung in der Lagerlogistik optimieren bis zur intelligenten Tischtennisplatte, die Spielenden langsam auf Olympia-Niveau hochtrainiert; oder d\u00fcrfen es eine KI-Katze als Begleitung in Alltag und Ausbildung sein, oder ein Companion, der sich wage Gef\u00fchle anh\u00f6rt ohne direkt R\u00fcckmeldung in Form einer L\u00f6sung anzubieten? F\u00fcr all diese Objekte warf Tamara Friedenberger die Frage auf, ob sie durch KI wirklich besser geworden sind, KI f\u00fcr die gelungene Interaktion n\u00f6tig ist? Die daraus entstehende Diskussion um den Nutzen und das Risiko in den vielf\u00e4ltigen Einsatzm\u00f6glichkeiten warf Spannungsfelder auf, bei denen nicht klar ist wo genau die Grenzen verlaufen: Datensparsamkeit vs. \u00dcberwachung, Effizienzsteigerung unspa\u00dfiger Aufgaben durch technischen Fortschritt vs. unmenschlich wirkendes Produkt, KI als Unversalexperte vs. Spezialist f\u00fcr einzelne Aufgaben \u2026 und hier f\u00fchrte die Diskussion wieder zum Beginn des Workshops: derzeit ist KI ein Buzzword, mit unterschiedlichen Definitionen. W\u00e4hrend der KI-Hype die oft nicht genau beschriebene Technologie im Managementkreisen als Wundermittel f\u00fcr betriebswirtschaftliche Effizienzsteigerung und Personalkostensenkungen vermittelt, br\u00e4uchte es f\u00fcr echte Innovation in Designprozess Menschen, die \u00fcber den L\u00f6sungsraum der generischen Trainigsdaten hinausblicken. Als UX-Professionals sollten wir klar benennen k\u00f6nnen, worin der Mehrwert durch KI in unseren Prozessen und Produkten besteht um \u00fcberh\u00f6hte Erwartungen bei Nutzenden (und\u00a0uns selbst) nicht zu entt\u00e4uschen.<\/p>

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So what? Takeaways aus der Diskussion<\/b><\/p>\n

M\u00fcssen wir bzw. unsere User die neue Technologie komplett verstehen, um sie erfolgreich* einzusetzen?<\/i> Wahrscheinlich nicht. Computer und Autos verstehen ja auch nicht alle bis in technische Tiefe; ein grundst\u00e4ndiges Verst\u00e4ndnis zu Funktionen und Konsequenzen ist f\u00fcr die Nutzung jedoch n\u00f6tig. Nicht-Verstehen l\u00f6st Angst und Unsicherheit bei der Nutzung aus. Eine L\u00f6sung ist, Nutzenden bei Herausforderungen, die ihren t\u00e4glichen Umgang mit KI-Systemen
\u00fcbersteigen menschliche Expert:innen als Anlaufstelle anzubieten \u2013 analog zur Auto-Werkstatt und Systemadministration. Pr\u00e4ventiv kann man KI f\u00fcr sehr spezifische Aufgaben in Tools und Apps packen, um Nutzende nicht mit \u201edem ganz gro\u00dfen Modell\u201c und n\u00f6tigen Wissen \u00fcber alle Parameter zu \u00fcberfordern.<\/p>\n

Brauchen wir neue Methoden wenn es um Emerging Technologies geht? Worin unterscheidet sich unser Vorgehen \u2013 was \u00e4ndert sich f\u00fcr uns als User \/ Designer \/ Developer?<\/i> Vor allem sollten Erwartungen auf allen Seiten nicht \u00fcberspitzt werden. \u201eEmerging\u201c Technologies befinden sich per Definition noch
in Entwicklung, sind also noch imperfekt. Daraus resultierende Einschr\u00e4nkungen sollen kommuniziert werden sowohl \u00fcber das Interface selbst als auch Vertrieb\/Schulungen. So gesehen ist KI nur eine weitere Technologie, deren Einf\u00fchrung in Unternehmen und Privatleben Fingerspitzengef\u00fchl verlangt. Die Prozesse sind nach der KI-Einf\u00fchrung oft die gleichen, lediglich manche Umsetzungsschritte werden verk\u00fcrzt wodurch sich Rollen ver\u00e4ndern. <\/p>\n

KI ist kein Allheilmittel. Gerade f\u00fcr Innovationsprozesse ist ein tiefes Verst\u00e4ndnis menschlicher Bed\u00fcrfnisse erforderlich. KI-Einsatz produziert effizient (bestenfalls funktionierende) Generika, verflacht dabei jedoch immer die Innovationskurve. Daher sollten Anforderungsanalysen f\u00fcr Innovationsprozesse auf menschlichen Kontakt und Austausch mit Nutzenden bauen, welche ein tiefes, empathisches Verst\u00e4ndnis f\u00fcr den Gesamtkontext bieten. Sollten wir KI
pauschal aus unserem Gestaltungsprozess verbannen? Keineswegs. Wenn wir davon ausgehen k\u00f6nnen, dass KI bei Prozessschritten identische Ergebnisse bringt (etwa bei der automatischen Transkription oder \u00dcbersetzung von Interviews), kann sie menschlichen Aufwand immens reduzieren. Lasst uns sinnvolle Eins\u00e4tze von Emerging Technologies also weiterhin neugierig erkunden — mit User Needs als treibendem Faktor f\u00fcr Interaktion mit neuen Technologien statt \u00fcberh\u00f6hter Erwartungen des Managements.<\/p>\n

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Vielen Dank an alle Teilnehmenden sowie den Partnern und Sponsoren des WUD2025:<\/b><\/p>\n