KI-Funktionen scheitern seltener am Modell als an der Oberfläche. Ein gutes Modell hinter einer schlechten Gestaltung erzeugt Misstrauen, Wartefrust und Ergebnisse, die niemand verwendet. Die Gestaltung von KI-Funktionen unterscheidet sich von klassischer Software in einem Punkt grundlegend: Die Ausgabe ist nicht vorhersehbar. Dieselbe Eingabe kann unterschiedliche Ergebnisse liefern, manche davon falsch. Gute UX nimmt das ernst, statt es zu verstecken.
Erwartungen setzen
Nutzer müssen verstehen, was die Funktion kann und was nicht. Ein leeres Eingabefeld mit der Aufforderung «Frag mich etwas» lädt zu Fragen ein, die das Produkt nicht beantworten kann, und enttäuscht. Besser sind konkrete Beispiele, die zeigen, wofür die Funktion gedacht ist: «Fasse dieses Ticket zusammen», «Entwirf eine Antwort im Ton unserer letzten E-Mails». Der Leerzustand ist der wichtigste Moment einer KI-Funktion, weil er bestimmt, welche Erwartungen Nutzer mitbringen.
Wartezeit gestalten
Sprachmodelle brauchen Zeit, besonders bei längeren Antworten. Ein Ladesymbol, das zehn Sekunden kreist, fühlt sich länger an als eine Antwort, die nach einer Sekunde zu erscheinen beginnt. Das schrittweise Anzeigen der Antwort während der Erzeugung verkürzt die gefühlte Wartezeit erheblich. Wo das nicht möglich ist, etwa bei strukturierten Ergebnissen, helfen Zwischenschritte: «Dokumente werden durchsucht», «Antwort wird formuliert». Lange Aufgaben gehören in den Hintergrund, mit Benachrichtigung, wenn sie fertig sind.
Ergebnisse als Entwurf
Die meisten KI-Ergebnisse sind Entwürfe, keine Endprodukte. Die Oberfläche sollte das ausdrücken: Text, der direkt bearbeitet werden kann, Vorschläge, die einzeln übernommen oder verworfen werden, eine Möglichkeit, neu zu erzeugen. Eine KI-Funktion, deren Ergebnis nur als Ganzes übernommen oder gelöscht werden kann, zwingt Nutzer in eine Alles-oder-nichts-Entscheidung und wird seltener genutzt.
Quellen und Nachvollziehbarkeit
Wenn eine Antwort auf Dokumenten oder Daten beruht, sollten diese sichtbar sein. Ein Verweis auf das zugrunde liegende Dokument, den Datensatz oder die Textstelle erlaubt Nutzern, die Antwort zu prüfen, und zeigt, wann das Modell ohne Grundlage formuliert hat. Nachvollziehbarkeit ist der wirksamste Hebel für Vertrauen, viel wirksamer als Formulierungen wie «Unsere KI ist sehr genau».
Fehler ehrlich kommunizieren
KI-Funktionen machen Fehler, und die Oberfläche sollte damit rechnen. Ein dezenter, dauerhafter Hinweis, dass Ergebnisse geprüft werden sollten, ist ehrlicher als ein einmaliger Warnhinweis, den niemand liest. Wenn das System unsicher ist oder keine passenden Informationen findet, sollte es das sagen. Eine Antwort wie «Dazu habe ich in Ihren Unterlagen nichts gefunden» ist besser als eine plausible Erfindung, und Nutzer schätzen diese Ehrlichkeit.
Rückmeldung ermöglichen
Eine einfache Bewertung — hilfreich oder nicht, mit optionalem Kommentar — liefert dem Produktteam wertvolle Hinweise, wo die Funktion versagt. Diese Rückmeldungen gehören in die Auswertung und in den Testdatensatz, mit dem neue Versionen geprüft werden. Wichtig ist, sie datenschutzkonform zu speichern, weil sie oft Inhalte der ursprünglichen Anfrage enthalten.
KI kennzeichnen
Seit dem 2. August 2026 verlangt der EU AI Act, dass Menschen erkennen können, wenn sie mit einem KI-System interagieren, sofern das nicht offensichtlich ist. Für synthetisch erzeugte Inhalte gelten Kennzeichnungspflichten. Diese Kennzeichnung muss kein Störfaktor sein: Ein kleines, einheitliches Symbol für KI-erzeugte Inhalte und eine klare Bezeichnung der Funktion erfüllen die Anforderung und helfen Nutzern zugleich, Ergebnisse richtig einzuordnen.
Kontrolle beim Nutzer lassen
Nutzer sollten entscheiden können, ob und wann KI zum Einsatz kommt. Automatische Vorschläge, die ungefragt auftauchen, wirken schnell aufdringlich. Funktionen, die auf Daten anderer Personen zugreifen, sollten das transparent machen. Und wer eine KI-Funktion nicht nutzen möchte, sollte sie abschalten können, ohne das Produkt schlechter nutzen zu können.
Eine kurze Prüfliste
- Zeigt der Leerzustand, wofür die Funktion gedacht ist?
- Beginnt die Antwort schnell sichtbar zu werden, oder läuft die Aufgabe im Hintergrund?
- Lassen sich Ergebnisse bearbeiten, teilweise übernehmen und neu erzeugen?
- Sind Quellen sichtbar, und sagt das System, wenn es nichts findet?
- Ist die KI-Interaktion gekennzeichnet?
- Können Nutzer Rückmeldung geben und die Funktion abschalten?
Innopulse gestaltet KI-Funktionen in eigenen Produkten nach diesen Grundsätzen und unterstützt Teams dabei, die Oberfläche genauso sorgfältig zu bauen wie die Integration dahinter.