![\"Sustainable](\"https:\/\/www.centigrade.de\/wordpress\/wp-content\/uploads\/sustainable-ux-keyvisual.jpg\")
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In der heutigen Zeit ist Nachhaltigkeit pr\u00e4senter denn je, auf der anderen Seite nutzen wir immer mehr Technologie in unserem Alltag. Im besten Fall verbinden wir also diese Dinge miteinander. Leider fehlt den meisten UX Designern das theoretische Wissen dazu, hier setzt unser Medienprojekt an. Wir haben einen mit k\u00fcnstlicher Intelligenz umgesetzten Assistenten entwickelt. Dieser hilft als Webapplikation den Nutzern direkt in LeanScope AI<\/a> Nachhaltigkeit zu ber\u00fccksichtigen und damit verbundenen Gesetze und Richtlinien zu beachten. Mit Leanscope AI k\u00f6nnen CX und UX Professionals auf einfache Art und Weise Proto-Personas generieren, diese mit UX Research Daten anreichern und anschlie\u00dfend mit diesen Personas sogar chatten und Ideen brainstormen. Das erm\u00f6glicht so, ein tieferes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Zielgruppe zu erlangen. Das Tool ist in enger Kooperation mit Centigrade entstanden.<\/a><\/p>\n Das Medienprojekt ist eine Lehrveranstaltung, die wir im Rahmen unseres Medieninformatik-Studiums in den h\u00f6heren Semestern belegen m\u00fcssen. Wir hatten mehrere Projekte zur Auswahl, haben uns aber letztendlich f\u00fcr das Projekt \u201cAI-powered sustainable UX\u201d von Centigrade entschieden. So kamen wir als Dreiergruppe zusammen: Alica, Kevin und Simone. Kevin arbeitet schon seit einigen Jahren mit Webseiten und React und hat so schnell seine Rolle als Programmierer gefunden. Alica und Simone haben im Rahmen ihres Studiums schon einige Erfahrungen mit UI-Design und User-Research gesammelt und konnten sich diese Rollen gut aufteilen.<\/p>\n Die grunds\u00e4tzliche Idee war es, einen Assistenten f\u00fcr LeanScope AI<\/a>\u00a0zu entwickeln, der Designer:innen unter die Arme greift, wenn es um Nachhaltigkeitsthemen geht, den sog. „Eco Advisor“. Beispielsweise sollen Ideen, die nicht nachhaltig sind als solche „entlarvt“ und werden, damit digitale Produkte von Grund auf nachhaltiger gestaltet werden.<\/p>\n LeanScope AI<\/a> hilft wie angedeutet dabei, auf Basis von Personas und deren Nutzungsszenarien passende Ideen zu generieren und daraus Produkte zu entwickeln.\u00a0Unser Projekt konzentriert sich vor allem darauf, bestehende Ideen unter Nachhaltigkeitsaspekten bewerten zu lassen.<\/p>\n Der Fokus lag hier auf einem Proof of Concept und weniger auf einem komplett fertigen Produkt. Kurz vor Beginn des Projektes wurde von OpenAI<\/a> der ChatGPT Playground ver\u00f6ffentlicht, welcher uns den Umsetzungsprozess wesentlich erleichterte. Anstatt LeanScope direkt zu erweitern, haben wir uns dann f\u00fcr eine externe Webapplikation entschieden, die in direktem Datenaustausch mit LeanScope via GraphQL API steht. Wir haben die Applikation gestaltet und programmiert und den Assistenten konzipiert. Das Ganze konnten wir gut mit Nutzerbefragungen testen und verifizieren. Wie bereits zuvor erw\u00e4hnt, haben wir das Projekt in drei Bereiche aufgeteilt:\u00a0Nutzerforschung<\/strong><\/a>,\u00a0UX Design<\/strong><\/a>\u00a0und\u00a0Programmierung<\/strong><\/a>. So konnten wir teilweise parallel arbeiten und uns gut erg\u00e4nzen.<\/p>\n Im ersten Schritt des UX-Designs haben wir uns mit der Persona der KI besch\u00e4ftigt. Dazu haben wir zun\u00e4chst Nutzungsszenarien geschrieben, um uns \u00fcber die genaue Anwendung der KI bewusst zu werden und die Zielgruppe zu definieren. Hierbei war vor allem interessant, aus welcher Richtung die Motivation f\u00fcr Nachhaltigkeit bei den einzelnen Nutzergruppen herr\u00fchrt. Eltern zum Beispiel sind dadurch motiviert, eine bessere Welt f\u00fcr ihre Kinder zu hinterlassen, das trifft auf Singles nat\u00fcrlich nicht zu.<\/p>\n Nach etwas User Research<\/a> (dazu sp\u00e4ter mehr) haben wir uns auf ein Schl\u00fcssel-Szenario festgelegt, in dem es um einen kinderlosen, relativ jungen UX-Designer geht, der in einem Startup f\u00fcr nachhaltiges Elektroger\u00e4te-Refurbishing arbeitet. Wir haben uns f\u00fcr diese Persona entschieden, da wir zu dem Schluss gekommen sind, dass solche Startups, die auf Investorenkapital angewiesen sind, zum einen das gr\u00f6\u00dfte Interesse an Nachhaltigkeit haben, und zum anderen sehr gro\u00dfe Risiken eingehen, wenn ihnen aktuelle Gesetze und Richtlinien nicht bekannt sein sollten. Diese ziehen somit den gr\u00f6\u00dften Nutzen aus unserer Anwendung und stellen die Hauptzielgruppe dar.<\/p>\n Unsere KI-Persona sollte unsere Zielgruppe also effektiv unterst\u00fctzen, aber wie? Der Ton macht die Musik. Uns war schnell klar, dass es wichtig ist, dass die KI freundlich und auf Augenh\u00f6he mit dem Nutzer kommuniziert und nicht von oben herab. Au\u00dferdem war es uns wichtig, dass sie vertrauensw\u00fcrdig wirkt und realistische Erwartungen hat. Durch die Definition dieser Eigenschaften konnten wir sicherstellen, dass unser Assistent eine klare und konsistente Pers\u00f6nlichkeit hat, die den Bed\u00fcrfnissen und Erwartungen unserer Nutzer entspricht.<\/p>\n Im zweiten Teil ging es darum, einen Prototyp f\u00fcr unsere App zu entwickeln. Zuerst haben wir einzeln gebrainstormt, dann haben wir einen Low-Fi Prototypen entwickelt. Als dieser dann stand und wir ihn durch User Research<\/a> verifizieren konnten, ging es weiter in die High-Fi Prototypenentwicklung. Daf\u00fcr haben wir Figma<\/a> benutzt. Angefangen hat es mit der Farbpalette, wir haben uns bewusst gegen das klassische \u201cKlimagr\u00fcn\u201d entschieden und stattdessen ein zu LeanScope \u00e4hnliches Blau gew\u00e4hlt. Dies ist nicht nur konsistenter f\u00fcr die LeanScope-Nutzer, sondern wirkt auch seri\u00f6ser und vertrauensw\u00fcrdiger. Darauf aufbauend haben wir die Grundstruktur des Low-Fi Prototypen \u00fcbernommen und festgestellt, dass manche Dinge in einer groben Skizze besser aussehen als im konkreten Design. Nach einigen Versuchen hatten wir ein solides, einfaches, aber professionell aussehendes Design, das wir dann an die Programmierung weitergaben.<\/p>\n In diesem Abschnitt konzentrieren wir uns auf die Implementierung der KI und nicht auf die Implementierung der Benutzerschnittstelle. Es besch\u00e4ftigten uns vor allem folgende Fragen:<\/p>\n Wie k\u00f6nnen wir unseren Assistenten eine Pers\u00f6nlichkeit geben?<\/strong><\/p>\n Nachdem wir im Design eine Persona entwickelt hatten, die die KI bekommen sollte, mussten wir uns \u00fcberlegen, wie wir dies technisch umsetzen k\u00f6nnen. Dies lie\u00df sich relativ einfach l\u00f6sen: In LeanScope selbst k\u00f6nnen Personas als JSON-Datei exportiert werden, im Playground kann man diese mitgeben. Speichert man den JSON im Playground ab, wird er bei jeder Anfrage verwendet.<\/p>\n Wie stellen wir sicher, dass Chat-GPT keine falschen oder unseri\u00f6sen Quellen f\u00fcr die Analyse verwendet?<\/strong><\/p>\n Hier mussten wir uns auf fr\u00fchere Recherchen verlassen. Die Quellen wurden von uns manuell \u00fcberpr\u00fcft und dann f\u00fcr den Assistenten freigegeben.<\/p>\n Wie k\u00f6nnen wir dem Assistenten sagen, dass er immer den gleichen Ansatz zur L\u00f6sung eines Problems verwenden soll, um konsistent zu bleiben?<\/strong><\/p>\n Wir mussten es ausprobieren und noch mehr ausprobieren. Nach einiger Zeit fanden wir heraus, dass es am effizientesten ist, dem Assistenten genaue Schritte vorzugeben, die er befolgen soll. Dies gilt insbesondere auch f\u00fcr die Struktur der Antworten, denn hier ist Konsistenz wichtig. Die Antworten wurden kleinschrittig beschrieben und in der L\u00e4nge begrenzt. Erg\u00e4nzend wurden Regeln vorgegeben, z.B. dass die KI nicht das Thema wechseln sollte.<\/p>\n Abschlie\u00dfend l\u00e4sst sich sagen, dass die Programmierung eines KI-Assistenten ein fortlaufender Prozess des Experimentierens und Anpassens ist. Wir waren jedoch \u00fcberrascht, wie schnell der Assistent bereits gute Antworten auf teilweise komplexe Rechtsfragen geben konnte.<\/p>\n Um so nah wie m\u00f6glich an den Nutzenden zu entwickeln, haben wir an einigen Stellen Nutzerbefragungen durchgef\u00fchrt.<\/span> Alle unsere Interviews waren semi-strukturiert, was zu einigen interessanten (und zum Teil auch etwas l\u00e4ngeren) Gespr\u00e4chen und Erkenntnissen f\u00fchrte, die wir nicht erwartet hatten.<\/p>\n Als erstes haben wir unsere Personas verifiziert, insbesondere ihre Frustrationen und Bed\u00fcrfnisse. Dazu haben wir so viele Stakeholder wie m\u00f6glich interviewt, darunter UX Designer, Juristen und Mitglieder einer Nachhaltigkeitsorganisation. Die angegebenen Gr\u00fcnde f\u00fcr nachhaltiges Handeln waren \u00fcberraschend vielseitig und reichten von \u201cStatus und Lifestyle\u201d, \u00fcber \u201cBed\u00fcrfnis nach Sinnhaftigkeit des eigenen Handelns\u201d, bis hin zu \u201cVerantwortung gegen\u00fcber den eigenen Kindern\u201d. Auch die Frustrationen der Befragten deckten ein breites Spektrum ab. H\u00e4ufiger wurden allerdings \u201cGreenwashing\u201d und eine \u201czu geringe Nachfrage nach nachhaltigen Alternativen\u201d genannt. Insgesamt haben die Ergebnisse uns viel \u00fcber den k\u00fcnftigen Fokus unseres Projekts verraten und unsere Personas gr\u00f6\u00dftenteils best\u00e4tigt bzw. gut erg\u00e4nzt.<\/p>\n In den zweiten Interviews ging es um die Entwicklung und Anpassung der KI-Persona, hier waren sich die Nutzer sehr einig: Es sollten kurze, einfache und umsetzbare Ideen sein. Sie sollten nicht vorwurfsvoll formuliert sein und der Assistent sollte zwar nat\u00fcrlich, aber nicht zu menschlich wirken. Besonders wichtig war den Nutzern au\u00dferdem, dass die KI keine Falschinformationen ausgibt, wenn es zu einem Punkt kein n\u00fctzliches Feedback gibt.<\/p>\n Anschlie\u00dfend f\u00fchrten wir Interviews zum High-fi Prototypen durch. Hier ging es uns ausschlie\u00dflich um das Design und Usability der Anwendung und nicht um die Ausgabe der KI. Der Prototyp wurde durchweg positiv bewertet, abgesehen von einigen Kleinigkeiten, die von verschiedenen Nutzern unterschiedlich bewertet wurden: Soll die Chat Funktion vordefiniert oder offen sein? Wo wird die Persona angezeigt? Diese Dinge mussten dann von uns entschieden und umgesetzt werden.<\/p>\n Nach diesem Prozess gab es nur noch eins: den finalen Test. Unser Fokus bei der Umsetzung lag vor allem auf der Funktionalit\u00e4t. Das Visuelle musste aufgrund des Zeitdrucks an der ein oder anderen Stelle darunter leiden. Zum Feedback geh\u00f6rte zum Beispiel die Beobachtung, dass der Assistent auf jede Abfragesprache in Englisch antwortet, was als st\u00f6rend im deutschen Arbeitsfeld wahrgenommen wurde. Des Weiteren war unsere finale Anwendung sehr un\u00fcbersichtlich, da es sich in der Umsetzung als kompliziert herausstellte, das Design aus LeanScope und dem Prototyp zu \u00fcbernehmen. Au\u00dferdem wurde sich gew\u00fcnscht, dass die Antworten der KI k\u00fcrzer ausfallen und in Stichpunkten angegeben werden. Dann w\u00e4re es allerdings notwendig, durch Auswahl einzelner Stichpunkte eine detailliertere Auskunft \u00fcber diese erfragen zu k\u00f6nnen. Alles in allem wurde die Umsetzung der Idee aber f\u00fcr gut befunden und die Nutzer zeigten gro\u00dfes Interesse an einer zuk\u00fcnftigen Nutzung des Assistenten. Der Proof of Concept wurde also definitiv erbracht.<\/p>\n Zusammenfassend waren wir relativ \u00fcberrascht, wie unterschiedlich Feedback aus derselben Nutzergruppe sein kann. So schienen die Arbeitsabl\u00e4ufe und Bed\u00fcrfnisse sehr stark von Person zu Person zu variieren \u2013 was einige als Vorteil sahen, empfanden andere als st\u00f6rend. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass gezeigt wurde, dass es m\u00f6glich ist, einen KI-Assistenten mit Nachhaltigkeitsfokus zu programmieren und dass es auch eine interessierte Zielgruppe gibt. Erg\u00e4nzend zu dem bisher Erreichten muss das User Interface noch an den High-Fi Prototypen angepasst und einige kleine \u00c4nderungen an den Prompts vorgenommen werden.<\/p>\n Das Potenzial des Endprodukts ist jedoch gro\u00df, UX Design<\/a> hat einen enormen Einfluss auf die Nutzer und bietet die Chance, viel zu ver\u00e4ndern. Dar\u00fcber hinaus ist Nachhaltigkeit f\u00fcr Unternehmen interessant, da sie Geld, Zeit und Arbeitskraft spart. Wir sehen daher ein gro\u00dfes Potenzial f\u00fcr die tats\u00e4chliche Nutzung und hoffen, einen positiven Beitrag zur nachhaltigen digitalen Zukunft leisten zu k\u00f6nnen.<\/p>\n <\/p>\n Wir haben Dein Interesse geweckt? Schau Dir unsere\u00a0Leistungen<\/a>\u00a0an!<\/strong><\/p>\nDie Idee: Anfangsschritte und Arbeitsteilung unseres Projekts<\/h2>\n
UX-Design: Ausarbeitung der Benutzerschnittstelle und der KI Persona<\/span><\/h2>\n
![\"UI\/UX](\"https:\/\/www.centigrade.de\/wordpress\/wp-content\/uploads\/1-ecoadvisor-1500x742.jpg\")
<\/p>\nProgrammierung: Technische Umsetzung der KI<\/h2>\n
![\"Technische](\"https:\/\/www.centigrade.de\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2-2.png\")
<\/p>\nUX-Research: Gestaltung eines benutzerzentrierten KI-Assistenten<\/h2>\n
\n![\"UI\/UX](\"https:\/\/www.centigrade.de\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2-ecoadvisor-1500x742.jpg\")
<\/p>\nEin Ausblick in die Zukunft: Potenzial und Weiterentwicklung und Front End Ausbau<\/h2>\n