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ChatGPT ist im Gegensatz zu Amazon Echo und Meta hochgradig disruptiv. Aber woran liegt das? ChatGPT hat am schnellsten 100 Millionen Nutzer erreicht und hat keine Abh\u00e4ngigkeiten zu anderen Technologien. Zudem bot ChatGPT bisher \u00fcberraschend wenig „ethisches Glatteis“. Doch der Hauptgrund, geht es nach Sam Altman selbst, scheint die fantastische UX von ChatGPT zu sein. Gute Nachrichten also f\u00fcr alle UX Professionals.<\/p>\n
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\u201eWenn ich einen Zeitpunkt w\u00e4hlen m\u00fcsste, an dem KI wirklich disruptiv wurde, dann w\u00fcrde ich das Release <\/span>von\u00a0<\/span>ChatGPT<\/span>\u00a0w\u00e4hlen. Dabei war<\/span>en<\/span> es aber <\/span>nicht\u00a0<\/span>die<\/span>\u00a0zugrundeliegende\u00a0<\/span>KI-<\/span>Modell<\/span>e,<\/span>\u00a0die<\/span>\u00a0den Unterschied machte<\/span>n<\/span>, sondern die\u00a0<\/span>hohe\u00a0<\/span>Benutzerfreundlichkeit der Anwendung!\u201c <\/span><\/strong>\u2013 Sam Altman, CEO OpenAI, Lex Fridman Podcast<\/span><\/p>\n <\/p>\n Wir leben also in disruptiven Zeiten und m\u00fcssen konsequenterweise auch Bestehendes neu \u00fcberdenken. Dies betrifft nat\u00fcrlich auch bew\u00e4hrte UX-Methoden, die uns bereits seit Jahren zuverl\u00e4ssig durch den Dschungel der Produktentwicklung gef\u00fchrt haben. Eine dieser Methoden ist die Persona-Technik. Die zugrundeliegende Hypothese besagt, dass ein fiktiver Charakter die Perspektiv\u00fcbernahme f\u00fcr die Nutzenden erleichtert. Es handelt sich in erster Linie um ein Kommunikationsartefakt, das das Team auf eine gemeinsame Basis hebt \u2013 wenn die Persona es schafft, dass alle Teammitglieder die Perspektive dieser Figur \u00fcbernehmen, dann teilen alle automatisch die gleiche Sichtweise. Das mag trivial klingen, ist aber ein wichtiger Begleiteffekt: Diskussionen werden fokussiert und es entsteht ein st\u00e4rkeres gemeinsames Bestreben nach dem Ziel.<\/p>\n Ob die Persona-Methode bislang gut funktionierte oder nicht, \u00fcberlasse ich jedem einzelnen, denn ich denke nicht, dass man das pauschal beantworten kann. Es gab aber auch schon immer eine gewisse Skepsis der Methode gegen\u00fcber. Insbesondere algorithmisch denkende Software Engineers bevorzugen in der Regel quantitative Analysen auf Basis von \u201eharten Daten\u201c statt scheinbar willk\u00fcrlich ausgew\u00e4hlte Eigenschaften von Menschen, die am Ende des Tages nicht einmal wirklich existieren<\/a>. Bleibt meiner Ansicht zu kl\u00e4ren und zu erforschen, ob so mancher Software Engineer gegen\u00fcber Daten ja vielleicht per se mehr Empathie aufbringen kann als gegen\u00fcber Menschen.<\/p>\n Ich gehe davon aus, dass die Abneigung vielleicht weniger aus einem generellen Empathie-Defizit herr\u00fchrt, sondern mehr aus dem diffusen und auch berechtigten Gef\u00fchl, immer nur einen Teil der Wahrheit pr\u00e4sentiert zu bekommen. Wenn eine Persona als 32 Jahre alt und weiblich definiert ist, dann k\u00f6nnte sich eine Softwareentwickler*in zu Recht fragen: \u201eW\u00fcrde ein 28-j\u00e4hriger m\u00e4nnlicher Nutzer bei der Bedienung der Software scheitern, nur weil er ein Y-Chromosom besitzt? Muss der Nutzer vielleicht nur vier Jahre \u00e4lter werden, damit er die Software versteht?\u201c<\/span><\/p>\n Nat\u00fcrlich k\u00f6nnen solche Fragen einen holistisch und systemisch denkenden Menschen zweifeln lassen, denn es geht ja bei der Perspektiv\u00fcbernahme nicht um funktionale Eindeutigkeit und algorithmische Automatisierbarkeit. Das unbehagliche Gef\u00fchl bleibt dennoch: Schlie\u00dflich hat ein UX-Research<\/a>-Professional oder ein Team davon irgendwann die Entscheidung getroffen, aus vielen Frageb\u00f6gen gerade dieses Alter und dieses Geschlecht auszuw\u00e4hlen und auf eine einzige Persona zu reduzieren. Wir sto\u00dfen hier auf eine ganz andere, tiefgreifende Problematik: Alle auf dieser Persona basierenden Designentscheidungen st\u00fctzen sich letztendlich auf die nicht kalkulierbare Deutungshoheit weniger UX-Research-Professionals. Sicherlich sind dies Psycholog*innen mit Fachkenntnis, aber auch diese sind, wenn mich nicht alles t\u00e4uscht, nicht unfehlbar.<\/span><\/p>\n Zum Thema Large Language Models: Eigentlich ben\u00f6tigen wir nicht l\u00e4nger User Researcher, die aus einem Pool von Daten \u201eh\u00e4ndisch\u201c Personas generieren und dabei wom\u00f6glich Fehler machen. Mit Hilfe generativer KI k\u00f6nnen wir aus diesen Daten auch ohne den Umweg \u00fcber UX Research Professionals zu einer Persona kommen. Wie ich in meinem Artikel, der letztes Jahr im Bitkom Digital Design Jahrbuch erschienen ist, n\u00fcchtern festgestellt habe: Der Mensch ist fehlbar, die KI auch. Aber: Bei der KI resultiert diese Fehlbarkeit wohl weniger aus einer eigenen Meinung, sondern eher aus der mangelnden Qualit\u00e4t der Daten.<\/span><\/p>\n Ein UX Researcher, der implizit den Wunsch hegt, f\u00fcr eine nachhaltigere digitale Welt einzutreten, wird wahrscheinlich unbewusst jene Persona-Eigenschaften betonen, die er oder sie f\u00fcr eine nachhaltige Designentscheidung als besonders wichtig erachtet. Die Persona ist dann also \u201ameinungsbehaftet\u2018 und wir leben leider in Zeiten, in denen bereits eine individuelle Meinung \u201aan sich\u2018 so manchem Anlass zur Sorge gibt.<\/span><\/p>\n Doch wer garantiert einem, dass nicht auch KI-generierte Personas \u201ameinungsbehaftet\u2018 sind? Letztendlich gilt vereinfacht: \u201aDer Prompt macht die Musik.\u2018 Ein Prompt, der bereits bei der Generierung von Personas das Thema Nachhaltigkeit einflie\u00dfen l\u00e4sst, wird dieses Thema nat\u00fcrlich auch im Output ber\u00fccksichtigen oder sogar verst\u00e4rken.<\/span><\/p>\n Mit Centigrade durften wir im letzten Jahr ein hochspannendes Experiment durchf\u00fchren. Wir wurden von Bosch eingeladen, einen ganzen Nachmittag lang deren gro\u00dfes Inhouse-Designerteam mit einem Workshop zu generativer KI und Design zu leiten und zu moderieren<\/a>. Dazu haben wir eine Software genutzt, die in der Lage ist, mithilfe von KI brauchbare Personas zu erstellen \u2013 n\u00e4mlich LeanScope AI<\/a>. Zusammen mit Centigrade haben wir diese zu einem Kioskmodus umgebaut und mit Unterst\u00fctzung unseres Einrichtungspartners NUILAND<\/a> in eine Art Fahrkartenautomaten integriert. Statt Tickets spuckte dieser Automat dann Persona-Poster aus. Anschlie\u00dfend haben wir die Designer*innen in sechs Gruppen zu je zehn Teilnehmenden aufgeteilt. Jede Gruppe durfte sich eine eigene Persona generieren, um ein Bosch-Produkt ihrer Wahl vor dem Hintergrund der GenAI-Welle neu zu denken.<\/span><\/p>\n Und nun zum Twist: Was die Teilnehmenden nicht wussten, war, dass wir LeanScope nicht nur optisch in einen Kioskmodus verwandelt hatten, sondern dass wir auch die Prompts, die f\u00fcr die Generierung der Personas zust\u00e4ndig sind, ordentlich modifiziert haben. Wir setzten quasi einen Masterprompt dar\u00fcber, welcher festlegte, dass jede Persona, unabh\u00e4ngig von ihrer Rolle, eine nachhaltige Pr\u00e4gung erhielt. Gab man „Elektriker“ ein, so wurde eine Persona generiert, die es frustrierend fand, alte, noch funktionsf\u00e4hige Kabel wegzuwerfen. Ging es um „Vampir“, dann entstand eine Persona, die davon gefrustet war, dass sie eigentlich in Frieden mit allen Kreaturen der Welt koexistieren m\u00f6chte, dabei jedoch ihr Verlangen nach Blut nicht ignorieren kann. Immerhin trinkt ein nachhaltiger Vampir nicht mehr Blut, als er zum \u00dcberleben ben\u00f6tigt. Beruhigend, nicht wahr?<\/span><\/p>\nAltes hinterfragen<\/h2>\n
Kritik an der Persona Methode<\/h2>\n
![\"Skeptischer](\"https:\/\/www.centigrade.de\/wordpress\/wp-content\/uploads\/1-2.png\")
<\/p>\nDeutungshoheit und Fehlbarkeit des UX Research<\/h2>\n
Die KI ist auch fehlbar<\/h2>\n
Das BOSCH Experiment<\/h2>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.centigrade.de\/wordpress\/wp-content\/uploads\/rehling-runter-alle-1365x1024.webp\")
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