Wie verändern KI-gestützte Personas die Art, wie wir Produkte entwickeln und Zielgruppen wirklich verstehen? Genau darüber spricht unser Geschäftsführer Thomas Immich im Interview mit Annett Bergk. Das ausführliche Gespräch ist im Buch Praxisleitfaden für Künstliche Intelligenz in der Unternehmenskommunikation erschienen – und liefert spannende Impulse für alle, die KI strategisch und verantwortungsvoll einsetzen möchten.
Klassische Personas sind oft gut gestaltete Steckbriefe – werden jedoch im Projektalltag selten aktiv genutzt. Für Thomas Immich müssen Personas heute mehr leisten: Sie sollen helfen, bessere Feature-Entscheidungen zu treffen und reale Erkenntnisse aus dem User Research widerspiegeln.
Mit generativer KI werden Personas dialogfähig und lernend. Teams können mit ihnen sprechen, Ideen diskutieren und Annahmen hinterfragen. Neue Research-Erkenntnisse fließen kontinuierlich ein – die Persona entwickelt sich mit.
Research lebendig machen
Mit dem Tool LeanScopeAI startet Centigrade häufig mit einer KI-generierten Proto-Persona. Aus dem Dialog entstehen Interviewleitfäden für reale Nutzende. Deren Feedback wird iterativ integriert, sodass die Persona zum interaktiven Sparringspartner wird – mit „Gedächtnis“ und Kontextverständnis. Der zentrale Mehrwert:
- Übersetzung von Daten in greifbare Perspektiven
- Stärkere Empathie durch dialogbasierte Interaktion
- Bessere Entscheidungen durch kontinuierliches Lernen
- Frühzeitiges Erkennen von Fehlannahmen
Dabei bleibt klar: KI unterstützt – die Verantwortung für Ziele und Werte eines Produkts liegt weiterhin beim Menschen.
KI-Persona trifft Wahl-O-Mat
Thomas hat das Thema KI-Personas in einem öffentlichen Experiment weitergedacht.
Zur Rheinland-Pfalz-Wahl generierte er mit LeanScopeAI eine typische SPD-Wähler-Persona. Über einen Agenten ließ er diese automatisiert den Wahl-O-Mat durchlaufen.
Das überraschende Ergebnis:
Die Persona landete nicht bei der SPD, sondern mit hoher Übereinstimmung bei der Partei DIE LINKE – die SPD folgte erst auf Platz 8.
Die zentrale Erkenntnis
Solche Ergebnisse hängen stark von der Modellierung der Persona, der Datengrundlage und der Struktur der Wahl-O-Mat-Thesen ab. Zudem misst der Wahl-O-Mat lediglich inhaltliche Übereinstimmungen – keine realen Wahlentscheidungen.
Spannend wurde es dort, wo die Diskussion weiterging:
- Wie lassen sich qualitative und quantitative Daten nutzen, um realistischere KI-Personas zu entwickeln?
- Könnten Programme künftig „agentenfreundlicher“ strukturiert sein?
- Und wie kann KI helfen, demokratische Prozesse besser verständlich zu machen?
Das Experiment war weniger eine politische Aussage als ein methodischer Impuls: KI-Personas sind starke Denkwerkzeuge – aber ihre Aussagekraft steht und fällt mit der Qualität der zugrunde liegenden Daten. Richtig eingesetzt, machen sie Perspektiven sichtbar, schärfen Diskussionen und helfen, komplexe Zusammenhänge interaktiv zu durchdenken – in der Produktentwicklung genauso wie im gesellschaftlichen Kontext.
