KI-gestütztes UX-Design

Seminarziel

Das Seminar zielt darauf ab, den Teilnehmern ein tiefgehendes Verständnis der Rolle von KI im UX-Design zu vermitteln. Sie lernen, wie sie durch den Einsatz moderner KI-Tools und datenbasierter Analysen nutzerzentrierte Designs entwickeln und kontinuierlich optimieren können. Der Vergleich unterschiedlicher Methoden und interaktive Übungen fördern den Transfer des theoretischen Wissens in den praktischen Designprozess, um innovative und personalisierte Nutzererlebnisse zu schaffen.

Inhalt

• Einführung in UX-Design und KI
  • Überblick über die Grundprinzipien des UX-Designs und dessen Bedeutung für erfolgreiche digitale Produkte.
  • Darstellung der Rolle von Künstlicher Intelligenz im modernen Designprozess.
  • Erste Beispiele, wie KI den UX-Design-Prozess effizienter und nutzerzentrierter gestalten kann.
• Datenanalyse und Nutzerforschung mittels KI
  • Nutzung von KI-Tools zur Analyse von Nutzerdaten und Verhaltensmustern.
  • Automatisierte Auswertung von Nutzerfeedback, Social Media und Usability-Studien.
  • Einsatz von Predictive Analytics zur Vorhersage von Nutzerbedürfnissen.
  • Integration von Big Data und Machine Learning, um datengetriebene Designentscheidungen zu unterstützen.
• KI-gestützte Design-Tools und Prototyping
  • Vorstellung moderner Tools wie Adobe Sensei, Sketch mit KI-Plugins und Figma-Automatisierung.
  • Automatisierung von Routineaufgaben im Designprozess, etwa Farbschemata und Layout-Vorschläge.
  • Generierung von Prototypen durch KI-gestützte Algorithmen, die Designvarianten vorschlagen.
• Personalisierung und adaptive Interfaces
  • Einsatz von KI zur Erstellung personalisierter Nutzererlebnisse basierend auf Verhaltensdaten.
  • Entwicklung adaptiver Interfaces, die sich dynamisch an Nutzerpräferenzen anpassen.
  • Analyse von Nutzersegmenten und gezielte Ansprache über individualisierte Design-Elemente.
• Automatisierung und Optimierung im UX-Design
  • Einsatz von Robot Process Automation (RPA) zur Automatisierung wiederkehrender Designaufgaben.
  • Nutzung von A/B-Testing und Multivarianten-Tests, unterstützt durch KI-Algorithmen, zur Optimierung von Interfaces.
  • Kontinuierliche Anpassung von UX-Elementen durch Echtzeit-Datenanalysen.
  • Evaluierung der Effizienzsteigerung und Kostenreduktion durch automatisierte Designprozesse.
• Usability Testing und Feedback-Analyse mit KI
  • Einsatz von KI zur automatisierten Auswertung von Usability-Tests und Heatmaps.
  • Integration von Eye-Tracking-Software und Sentiment-Analysen, um Nutzerverhalten präzise zu erfassen.
  • Analyse von Nutzerfeedback aus verschiedenen Kanälen (Online-Bewertungen, Umfragen, Social Media).
  • Ableitung datenbasierter Verbesserungsvorschläge zur Steigerung der Nutzerzufriedenheit.
• Integration in agile Prozesse und Design-Thinking
  • Verknüpfung von KI-gestützten Methoden mit agilen Arbeitsweisen im UX-Design.
  • Einbindung von iterativen Feedback-Schleifen und Rapid Prototyping in den Design-Thinking-Prozess.
  • Nutzung von Collaboration-Tools, die KI unterstützen, um interdisziplinäre Teams zu vernetzen.
• Zukunftsperspektiven und ethische Aspekte im KI-gestützten UX-Design
  • Diskussion zukünftiger Trends, wie generative KI und autonomes Design.
  • Bewertung des Einflusses von KI auf Kreativität und menschliche Designkompetenz.
  • Ethische Überlegungen im Umgang mit automatisierten Designprozessen und Nutzerdaten.
  • Visionen zur nachhaltigen Integration von KI in den UX-Design-Prozess, um langfristig nutzerzentrierte Innovationen zu fördern.
• Abschließende praktische Gruppenübung
  • Die Teilnehmer entwickeln in Kleingruppen ein Konzept für eine KI-gestützte UX-Design-Strategie für ein fiktives digitales Produkt. Dabei fließen alle erarbeiteten Themen - von der datengestützten Nutzerforschung über den Einsatz moderner Design-Tools und automatisierter Optimierung bis hin zu Usability-Tests, agilen Prozessen und ethischen Aspekten - ein. Die Ergebnisse werden in einer abschließenden Präsentation vorgestellt und gemeinsam diskutiert.