Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Kaum ein Tag vergeht, ohne dass ein neues KI-Tool vorgestellt oder über die Zukunft von ChatGPT, Gemini oder Claude diskutiert wird. Auch im UX Design hat sich in den vergangenen zwei Jahren viel verändert. Doch wer KI sinnvoll nutzen möchte, sollte zunächst verstehen, was ein Sprachmodell eigentlich ist und was eben nicht.
KI ist kein UX-Designer und genau das ist ihre Stärke. Wenn ich in Gesprächen mit UX-Kolleg:innen nach ihren Erfahrungen mit ChatGPT frage, höre ich häufig zwei völlig unterschiedliche Antworten.
Die einen sind begeistert. Sie erstellen in wenigen Minuten Interviewleitfäden, User Stories oder erste Navigationskonzepte und sparen dadurch jede Menge Zeit. Die anderen sind eher enttäuscht. Die Antworten seien zu allgemein, würden den Projektkontext nicht berücksichtigen oder lägen manchmal schlicht daneben. Beide Erfahrungen sind richtig.
Der entscheidende Unterschied liegt meistens nicht im verwendeten Tool, sondern in den Erwartungen. Viele behandeln ein Sprachmodell wie einen erfahrenen UX-Designer, der den Projektkontext kennt, Nutzer versteht und automatisch die beste Lösung entwickelt. Genau das kann ein Large Language Model jedoch nicht leisten.
Und trotzdem gehört es heute zu den spannendsten Werkzeugen, die wir UX-Designer:innen zur Verfügung haben.
Warum sich ein Blick hinter die Kulissen lohnt
Um mit KI erfolgreich zu arbeiten, musst du weder Informatik studiert haben noch verstehen, wie neuronale Netze mathematisch funktionieren. Viel wichtiger ist ein grundlegendes Verständnis dafür, wie Sprachmodelle arbeiten. Denn nur wer weiß, wie ein Werkzeug funktioniert, kann seine Stärken gezielt nutzen und seine Grenzen richtig einschätzen.
Das erinnert ein wenig an unsere tägliche UX-Arbeit. Auch wir würden kein Interface gestalten, ohne den Nutzungskontext zu kennen. Warum sollten wir also von einer KI erwarten, dass sie ohne Kontext perfekte Ergebnisse liefert?
Was macht ein Sprachmodell eigentlich?
Die Antwort klingt überraschend unspektakulär. Ein Large Language Model verarbeitet Sprache. Es analysiert Texte, fasst Informationen zusammen, formuliert Inhalte um, strukturiert Gedanken oder erstellt neue Texte. Dabei entstehen Antworten, die häufig erstaunlich natürlich wirken.
Der wichtige Punkt ist jedoch, dass ein Sprachmodell die Sprache nicht wie ein Mensch versteht. Es besitzt keine Erfahrungen. Es kennt keine echten Nutzer. Es verfolgt keine Ziele. Und es übernimmt keine Verantwortung für seine Antworten.
Stattdessen berechnet es auf Basis unzähliger gelernter Sprachmuster, welches Wort mit hoher Wahrscheinlichkeit als Nächstes passt. Genau deshalb wirken viele Antworten so überzeugend.
Warum das für UX-Designer trotzdem unglaublich hilfreich ist
An dieser Stelle denken viele: „Wenn die KI gar nichts versteht, warum sollte ich sie dann überhaupt nutzen?“
Die Antwort liegt in unserer täglichen Arbeit. UX besteht längst nicht nur aus Wireframes oder Designsystemen. Ein großer Teil unserer Zeit fließt in Aufgaben wie:
- Informationen strukturieren
- Interviewfragen entwickeln
- User Stories formulieren
- Anforderungen dokumentieren
- Microcopy schreiben
- Stakeholder-Workshops vorbereiten
- Konzepte verständlich erklären
- verschiedene Lösungsansätze vergleichen
All diese Aufgaben basieren auf Sprache. Und genau dort spielen Sprachmodelle ihre größte Stärke aus. Sie ersetzen unsere fachliche Expertise nicht. Sie helfen uns vielmehr dabei, schneller von der leeren Seite zu einer ersten brauchbaren Arbeitsgrundlage zu gelangen.
Ein Beispiel aus dem Projektalltag
Stell dir vor, dein Team entwickelt ein neues Versicherungsportal. In wenigen Tagen findet ein Workshop statt. Bis dahin müssen typische Nutzergruppen beschrieben, Interviewfragen vorbereitet und erste Hypothesen für den Schadenmeldeprozess entwickelt werden.
Früher begann diese Arbeit häufig mit einem leeren Whiteboard. Heute könnte dein Prompt beispielsweise lauten:
„Formuliere typische Pain Points beim digitalen Melden eines Versicherungsschadens. Ergänze mögliche Interviewfragen für Stakeholder und leite erste Hypothesen für eine verbesserte Informationsarchitektur ab.“
Innerhalb weniger Sekunden erhältst du zahlreiche Ideen. Natürlich ersetzt das keine Nutzerforschung. Aber statt bei null anzufangen, kannst du direkt mit einer ersten Arbeitsgrundlage weiterarbeiten, Ideen bewerten und an den Projektkontext anpassen. Genau darin liegt der eigentliche Mehrwert von KI.
Vier Rollen, in denen Sprachmodelle besonders stark sind
Im UX-Alltag nutze ich Sprachmodelle vor allem in vier unterschiedlichen Rollen.
1. Als Sparringspartner
Manchmal fehlt nicht die Lösung, sondern ein neuer Blickwinkel.
Ein Sprachmodell kann alternative Perspektiven aufzeigen, Annahmen hinterfragen oder unterschiedliche Nutzergruppen simulieren. Das erweitert den kreativen Suchraum erheblich.
2. Als Formulierungshilfe
Ob Microcopy, Fehlermeldungen oder Onboarding-Texte – gute UX ist immer auch gute Kommunikation.
Sprachmodelle helfen dabei, Inhalte einfacher, verständlicher oder zielgruppengerechter zu formulieren und verschiedene Tonalitäten auszuprobieren.
3. Als Strukturierer
Nach Workshops oder Interviews liegen oft unzählige Notizen vor.
Hier kann KI Themen clustern, Aussagen zusammenfassen oder erste Kategorien bilden. Die eigentliche Interpretation bleibt zwar beim UX-Team, die Vorarbeit wird jedoch deutlich schneller.
4. Als Ideengeber
Besonders in frühen Konzeptionsphasen liefert KI oft wertvolle Denkanstöße.
Sie schlägt alternative User Flows vor, entwickelt erste Navigationsideen oder formuliert unterschiedliche Hypothesen, die anschließend gemeinsam bewertet werden können.
Wo die Grenzen liegen
So beeindruckend die Ergebnisse häufig sind, ein Sprachmodell kennt keine Wahrheit. Es weiß nicht, welche Aussage durch Research belegt wurde. Es kennt keine Conversion-Daten. Es hat keine Interviews geführt. Und es beobachtet keine Nutzer.
Deshalb können Antworten plausibel wirken und trotzdem falsch sein. Genau hier liegt eine der wichtigsten Aufgaben von UX-Designer:innen. Und wir treffen Entscheidungen auf Basis echter Erkenntnisse statt bloßer Vermutungen.
KI unterstützt diesen Prozess. Sie ersetzt ihn nicht. Wir prüfen, hinterfragen und validieren.
Gute Ergebnisse beginnen mit gutem Kontext
Wenn ich nur einen einzigen Tipp für die Arbeit mit Sprachmodellen geben dürfte, dann wäre es dieser: Beschreibe dein Problem so, wie du es auch einem neuen Teammitglied erklären würdest.
Je klarer Zielgruppe, Nutzungskontext, Aufgabe und gewünschtes Ergebnis beschrieben werden, desto besser werden die Antworten. Das ist übrigens nichts Neues.
Im UX Design gilt schon immer, schlechte Anforderungen führen zu schlechten Lösungen. Mit KI verhält es sich genauso.
Fazit
Large Language Models sind weder allwissende Experten noch magische Problemlöser. Sie sind leistungsfähige Werkzeuge, die Sprache verarbeiten und dadurch viele Aufgaben im UX-Prozess erheblich beschleunigen können.
Wer ihre Funktionsweise versteht, wird schnell feststellen, dass ihr größter Mehrwert nicht darin besteht, fertige Lösungen zu liefern. Viel wichtiger ist ihre Fähigkeit, Ideen zu strukturieren, Perspektiven aufzuzeigen und den Weg von der leeren Seite bis zum ersten belastbaren Konzept deutlich zu verkürzen.
Am Ende bleibt gute UX jedoch das, was sie schon immer war, das Ergebnis aus Nutzerverständnis, Erfahrung, kritischem Denken und kontinuierlichem Testen. KI kann diesen Prozess unterstützen, die Verantwortung für gute Entscheidungen bleibt aber weiterhin bei uns UX-Designer:innen.