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Zusammenfassung – Angesichts der zunehmenden Komplexität herkömmlicher Web-Dashboards, die Navigation und Einarbeitung erschweren, stößt das „interface-first“-Modell an seine Grenzen und kann den wachsenden KI-Erwartungen nicht mehr gerecht werden. LLMs übernehmen mit einem intention-first-Design: unsichtbare Prompts, Gesprächsspeicher und Chat/GUI-Hybridisierung passen die UX in Echtzeit an, steigern die Produktivität (–60 % Zeit) und reduzieren Support-Tickets (–40 %). Die Überarbeitung setzt auf präzise Modellierung geschäftlicher Intentionen, modulare Gesprächsabläufe, user-in-the-loop-Schutzmechanismen und eine skalierbare Microservices-Architektur.
Solution: Zur AI-native UX übergehen, indem generative KI, Geschäftslogik und progressives Design aufeinander abgestimmt werden.
Althergebrachte Webschnittstellen, bestehend aus Menüs, Dashboards und komplexen Strukturen, können die heutigen Erwartungen der Nutzer kaum mehr erfüllen. Durch den Aufschwung großer Sprachmodelle zeichnet sich ein neues “Intention-first”-Modell ab, bei dem KI selbst zur Benutzeroberfläche wird und Bedürfnisse antizipiert, ohne starre Navigationspfade vorzugeben.
Für CIOs, CTOs und Verantwortliche der digitalen Transformation erfordert dieser Wandel ein vollständiges Umdenken im UX-Design, um das volle Potenzial der KI freizusetzen. Dieser Artikel erläutert, weshalb die KI-Produkte von morgen nicht mehr wie heutige Anwendungen aussehen werden, welche strategischen Herausforderungen dieser Übergang mit sich bringt und welche bewährten Methoden es gibt, um wirklich KI-native Erlebnisse zu gestalten.
Das Ende traditioneller Benutzeroberflächen
Dashboards und zahlreiche Menüs sind das Ergebnis einer aus dem Web stammenden Logik. Dieser “Interface-first”-Ansatz erzeugt Komplexität und Frustration statt nahtloser Benutzerführung.
Ein Erbe des Web, das Komplexität schafft
In der Zeit, als Websites auf statische Seiten beschränkt waren, waren Strukturbaum und Menüs die einzige Möglichkeit, Informationen zu gliedern. Dashboards etablierten sich, um Kennzahlen zusammenzuführen, doch deren Vervielfältigung erschwerte die Navigation erheblich.
Jede neue Funktion führt zu einem weiteren Tab, Button oder Unterbereich, wodurch Nutzer sich eine Vielzahl von Pfaden merken müssen. Diese kognitive Überlastung lenkt vom eigentlichen Geschäftsziel ab.
Folglich verlängert sich die Lernkurve und das Fehlerrisiko steigt. Bereits kleinste Änderungen werden für Produkt- und Support-Teams zur Herausforderung und begrenzen den gelieferten Nutzen.
KI als Hauptschnittstelle
Prompts und kontextbezogene Vorschläge verdrängen nach und nach Buttons. KI wird zur Oberfläche und passt das Nutzererlebnis in Echtzeit an.
Aufforderungen und kontextbezogene Vorschläge
Die ersten “KI-gestützten” Produkte begnügten sich damit, einem klassischen UX-Design Buttons wie “Generieren” oder “Vorschlagen” hinzuzufügen. Heute geht der Ansatz weiter: Die KI bietet automatisch Optionen basierend auf dem Geschäftskontext an, ganz ohne manuelle Aktion.
Beispielsweise antizipiert die KI in einem Schreibwerkzeug den nächsten Satz oder korrigiert den Stil in Echtzeit, ohne dass ein Menü-Klick nötig ist. Die Eingabeaufforderung wird unsichtbar und nahtlos in das Erlebnis integriert.
Diese Form des conversationalen Designs reduziert den kognitiven Aufwand und beschleunigt Entscheidungen. Der Nutzer behält die Kontrolle und erhält gleichzeitig proaktive Unterstützung.
Kontextgedächtnis und Hybridisierung von Chat und GUI
Das Kontextgedächtnis ermöglicht der KI, den Gesprächsverlauf beizubehalten, Präferenzen zu speichern und konsistente Interaktionen zu bieten. Es wird zu einem wesentlichen Vorteil für komplexe Arbeitsabläufe.
Die Hybridisierung von Chat und GUI vereint das Beste aus beiden Welten: die Flexibilität einer textbasierten Schnittstelle und die Übersichtlichkeit gezielter grafischer Komponenten. Der Nutzer kann jederzeit zwischen freier Eingabe und der Darstellung strukturierter Ergebnisse wechseln. Mehr zur Erstellung eines Sprachassistenten.
Diese Hybridisierung erfüllt unterschiedliche Anforderungen: freie Exploration und anschließende synthetische Visualisierung. Die UX entwickelt sich dynamisch nach der Intention und schränkt den Nutzer nicht in eine starre Struktur ein.
Beispiel eines schweizerischen Industrie-Mittelstandsunternehmens
Ein schweizerisches mittelständisches Unternehmen im Bereich Anlagenfertigung hat sein Lagerverwaltungs-Dashboard durch ein Intentionserfassungs-Modul ersetzt. Statt in fünf Bildschirmen nach dem richtigen Weg zu suchen, geben die Verantwortlichen heute ihre Anfragen in natürlicher Sprache ein.
Diese Vereinfachung hat die durchschnittliche Berichtserstellungszeit um 60 % verkürzt und die Zahl der Supporttickets um 40 % gesenkt. Das Beispiel zeigt, dass ein Menü-freier Ansatz die Produktivität der Teams direkt verbessert.
Er bestätigt außerdem, dass der Übergang zu einem “Intention-first”-Modell ohne vollständige Überarbeitung des Back-Ends möglich ist, dank einer KI-Schicht im Front-End.
Warum dieser Übergang für Unternehmen strategisch ist
Die Einführung einer KI-first-UX reagiert auf die beispiellose Beschleunigung der KI-Nutzung und ist ein entscheidender Differenzierungsfaktor in einem gesättigten Markt.
Beschleunigte KI-Einsatzszenarien und Nutzererwartungen
Die Reife großer Sprachmodelle und die Demokratisierung von Programmierschnittstellen haben die Einsatzfälle für KI innerhalb weniger Monate explodieren lassen. Um die Bedeutung der Idempotenz von Programmierschnittstellen zu verstehen, ist es entscheidend zu erkennen, wie diese Prinzipien die Zuverlässigkeit der Interaktionen sicherstellen.
Produktdifferenzierung in einem gesättigten Markt
In einer Landschaft, in der jeder Anbieter sein Produkt als “KI-gestützt” bewirbt, reicht die bloße Integration von Funktionen nicht mehr aus. Die echte Innovation liegt in einer Neugestaltung des UX rund um die Intelligenz.
Ein dialogbasiertes System oder eine kontextbezogene Vorschlagsfunktion wird so zu einem einzigartigen Mehrwert, der sich ohne Fachkenntnisse im Prompt-Engineering, konversationellen Design und modularer Architektur nur schwer reproduzieren lässt.
Die Frühanwender dieses Ansatzes positionieren sich als Marktführer und gewinnen sowohl die Aufmerksamkeit der Endanwender als auch der IT-Entscheider.
Beispiel eines Schweizer Logistikdienstleisters
Ein Logistikdienstleister hat sein Auftragsverfolgungsportal durch einen sprach- und textbasierten Assistenten ersetzt, der in ERP- und WMS-Systeme integriert ist. Die Mitarbeitenden stellen ihre Anfragen in Alltagssprache, die KI extrahiert relevante Daten und liefert sofort Antworten.
Dieses Projekt hat nicht nur das Ticketaufkommen im Helpdesk um 70 % reduziert, sondern auch die Genauigkeit der bereitgestellten Informationen verbessert. Es zeigt, wie man Komplexität verbirgt, um das Nutzererlebnis zu vereinfachen und einen Wettbewerbsvorteil zu schaffen.
Es beweist zudem, dass der KI-first-Ansatz in anspruchsvollen industriellen Umgebungen mit heterogenen Systemen und hohen Sicherheitsanforderungen funktioniert.
Edana: Strategischer Digitalpartner in der Schweiz
Wir begleiten Unternehmen und Organisationen bei ihrer digitalen Transformation.
Wie man ein wirklich KI-natives Erlebnis gestaltet
Der Schlüssel zu einer wirklich KI-nativen UX liegt in der präzisen Modellierung der Nutzerintention und einer modularen Architektur. Schutzmechanismen gewährleisten Vertrauen und Kontrolle.
Modellierung der Nutzerintention
Zuallererst müssen die Geschäftsintentionen definiert werden: Welche Anfragen wird der Nutzer vorrangig stellen? Diese Analyse ermöglicht die Erstellung eines optimierten und relevanten Use-Case-Mappings.
Ein Use-Case-Mapping muss Entitäten, Einschränkungen und erwartete Ergebnisse festlegen, um das große Sprachmodell zu steuern und semantische oder funktionale Abweichungen zu begrenzen.
Dieser erste Schritt erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen, UX-Designern und KI-Expert:innen, um die Vielfalt der Intentionen zu erfassen und die Antworten präzise abzustimmen.
Konversationsgesteuerte Journeys
Anstelle fester Workflows werden adaptive Dialoge entwickelt. Jede Antwort der KI öffnet je nach Anfrage und Kontext neue Pfade, begleitet von dynamischen Vorschlägen zur Nutzerführung.
Diese Konversationsabläufe enthalten Validierungs-Checkpoints und Feedback-Schleifen, um Kohärenz und Transparenz automatisierter Aktionen sicherzustellen.
Das Ergebnis ist ein modulares und skalierbares Erlebnis, das sich anhand des Nutzerfeedbacks und zunehmender Erfahrung weiterentwickelt.
Schutzmechanismen (User-in-the-Loop)
Um Vertrauen aufzubauen, muss jede Aktion der KI vor der Ausführung vom Nutzer bestätigt oder angepasst werden. Dieses “User-in-the-Loop”-System begrenzt Risiken im Zusammenhang mit Halluzinationen großer Sprachmodelle.
So können Schreibvorschläge, Korrekturen oder operative Entscheidungen angeboten werden, während die abschließende Kontrolle beim Menschen bleibt.
Diese Bestätigungen bieten zudem die Gelegenheit, Feedback zu sammeln und die Modelle kontinuierlich zu verbessern.
Generative KI, Geschäftslogik und progressive UX kombinieren
Die generative KI stellt die Interaktionsfläche bereit, während die Geschäftslogik, implementiert in Mikroservices, Kohärenz und Nachvollziehbarkeit der Aktionen garantiert.
Eine progressive UX führt Funktionen entsprechend dem Kompetenzfortschritt ein: Es beginnt mit einfachen Anfragen, und je nach Nutzung werden fortgeschrittene Optionen hinzugefügt.
Dieses Modell fördert die Akzeptanz und ermöglicht es, das Erlebnis zu erweitern, ohne Brüche oder unerwartete Effekte zu erzeugen.
Entwicklung eines modularen und skalierbaren Systems
Eine Architektur aus Mikroservices und Serverless-Komponenten erleichtert das Hinzufügen oder Ändern von KI-Modulen und gewährleistet gleichzeitig Isolation und Skalierbarkeit. Jeder Baustein kann unabhängig aktualisiert werden.
Der Einsatz von Open-Source-Modellen und Container-Orchestratoren sorgt für Flexibilität und Kostenkontrolle. Ein Vendor-Lock-in wird vermieden und die Datenhoheit bleibt erhalten.
Ein solches Design ermöglicht die schnelle Integration neuer Use Cases, die Optimierung der Performance und die Sicherstellung der Langlebigkeit der Lösung.
Steigen Sie auf eine KI-native UX um, um an Agilität zu gewinnen
Die Transformation von einem “Interface-first”- zu einem “Intention-first”-Modell stellt einen kulturellen ebenso wie technologischen Bruch dar. Indem Unternehmen KI als Hauptschnittstelle integrieren, vereinfachen sie das Nutzererlebnis, beschleunigen die Nutzung und heben sich in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt ab.
Für den Erfolg ist es unerlässlich, die Intentionen präzise zu modellieren, konversationelle Journeys zu gestalten, Schutzmechanismen zu implementieren und eine modulare, skalierbare Architektur aufzubauen. KI-native Projekte basieren auf der Synergie von generativer KI, Geschäftslogik und progressivem Design.
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