Bewusste Reibung in der künstlichen Intelligenz

Im Bereich des User-Experience-Designs (UX) gelten nahtlose, reibungslose Nutzererlebnisse seit langem als Leitbild. Vordenker der gesamten Branche loben sie in den höchsten Tönen, und Designteams entwickeln darauf aufbauende Gestaltungsprinzipien.

Entwicklerteams legen Wert auf Benutzerfreundlichkeit und messen deren Wirksamkeit anhand von Standards wie der System Usability Scale (SUS) und dem Customer Effort Score (CES).

Das SUS-Bewertungssystem misst Effizienz, Intuitivität, Benutzerfreundlichkeit und Nutzerzufriedenheit.

Nutzer erwarten Benutzeroberflächen, die es ihnen ermöglichen, ihre Ziele mühelos zu erreichen, ohne dabei auf Hindernisse zu stoßen. Doch was passiert, wenn dieses Standardmodell versagt? Reibung kann tatsächlich ein wirksames Mittel sein, um Nutzern zu helfen, langsamer zu werden, aufmerksam zu sein und zu lernen. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI-basierten Nutzererlebnissen erkennen wir, dass Reibung nicht mehr grundsätzlich vermieden werden sollte, sondern ein wirkungsvolles Instrument sein kann, um erfolgreiche Erlebnisse zu schaffen. Daher der Aufstieg der „bewussten Reibung“ – absichtliche, durchdacht gestaltete Hindernisse, die das Nutzererlebnis verbessern, anstatt es zu behindern.

Die benutzerfreundliche Oberfläche von Airbnb ist informativ und dennoch einfach zu bedienen.

Der Mythos der Reibungslosigkeit

In der Vergangenheit haben UX-Designer danach gestrebt, Benutzeroberflächen so intuitiv zu gestalten, dass Nutzer die Übergänge zwischen den einzelnen Aktionen kaum wahrnehmen. Dieser Ansatz funktioniert zwar in vielen Szenarien gut, doch das Aufkommen der KI hat die Nachteile dieses nahtlosen Paradigmas deutlich gemacht. Es hat sich herausgestellt, dass Nutzer nicht immer am besten mit Benutzeroberflächen bedient sind, die sie vor dem „Paradoxon der Wahl“ abschirmen.

Die Studie von Sheena Iyengar und Mark Leppe zum Thema Marmelade ergab, dass eine zu große Auswahl bei Kunden Ängste auslösen kann.

Der Mythos der Reibungslosigkeit schreibt ein Einheitsmodell für Benutzererfahrungen vor. Dabei wird die Vielfalt der Bedürfnisse, Vorlieben und Kontexte der Nutzer außer Acht gelassen. KI-gestützte Schnittstellen erfordern jedoch ein differenziertes Verständnis der Nutzerinteraktionen. Indem Teams bewusste Reibungspunkte anerkennen und einbeziehen, können sie Schnittstellen gestalten, die auf die kognitiven Bedürfnisse einzelner Nutzer zugeschnitten sind und so das Engagement und die Zufriedenheit fördern.

Ein Nicht-Programmierer, der sich in einer Entwicklungsumgebung wohlfühlt, könnte den Eindruck haben, dass eine binäre Option seine Ausnahmesituation nicht berücksichtigt.

Kognitive Leistungssteigerung und Entscheidungsfindung

Einer der Kernaspekte der „bewussten Reibung“ ist die Bedeutung des kognitiven Aufwands für die Benutzererfahrung. Der kognitive Aufwand bezeichnet die geistige Anstrengung, die ein Benutzer aufbringen muss, um Informationen zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen. Zwar ist die Reduzierung des kognitiven Aufwands oft ein Ziel im UX-Design, doch ist es entscheidend, ein Gleichgewicht zu finden. Ein zu geringer kognitiver Aufwand kann dazu führen, dass der Benutzer uninformiert und desinteressiert bleibt, während eine Überlastung zu Frustration und Abbruch führen kann.

Das ehrgeizige Betriebssystem Windows 8 von Microsoft stieß bei seiner Veröffentlichung auf verhaltene Resonanz. Die getrennten Umgebungen für Tastatur und Touchscreen führten bei vielen Nutzern zu einer kognitiven Überlastung.

Hinter KI-basierten Produkten verbergen sich komplexe Algorithmen und Entscheidungsprozesse. Um Transparenz zu gewährleisten und die Nutzer zu stärken, können Entwickler bewusst Reibungspunkte einbauen, beispielsweise indem sie Einblicke in KI-gesteuerte Empfehlungen gewähren oder Auswahlmöglichkeiten präsentieren, die den Nutzer zur Mitgestaltung einladen. Dadurch entsteht eine Nutzererfahrung, die die Intelligenz des Nutzers anerkennt und ihm ein Gefühl der Kontrolle vermittelt, was wiederum das Vertrauen in das Produkt stärkt.

Es gibt zahlreiche kognitive Prinzipien, die uns helfen zu verstehen, wann und wie eine Erhöhung der Reibung und des kognitiven Aufwands von Vorteil ist.

Mit dem „Logo Creator GPT“ in Dall-E können Nutzer der KI die volle Kontrolle überlassen, aus mehreren Optionen wählen oder während des gesamten Erstellungsprozesses zusätzliche Daten hinzufügen.

Handlungsneigung

Menschen ziehen es von Natur aus vor, aktiv zu handeln, anstatt untätig zu bleiben. In einer unvorhersehbaren Welt, in der den Menschen oft die Kontrolle fehlt, stärkt aktives Handeln ihr Gefühl von Kontrolle und Sicherheit. Dies gilt insbesondere im Zusammenhang mit KI, wo Nutzer einen dringlichen und beunruhigenden Kontrollverlust verspüren können.

Die Pioniere des „Action Bias“, Patt und Zeckhauser, stellten die These auf, dass Menschen dieses kognitive Prinzip entwickelt haben, weil es ihnen beim Lernen hilft. Etwas zu tun – selbst wenn sie die Möglichkeit hätten, nichts zu tun – verbessert ihre Fähigkeit, in ähnlichen Situationen in der Zukunft positive Ergebnisse zu erzielen. Die Angst vor KI verstärkt den Wunsch zu lernen und zu handeln noch weiter, auch wenn dieses Gefühl mit der Zeit nachlassen könnte, wenn man sich an KI gewöhnt. Auch wenn es verlockend ist, Ihre KI-Erfahrung so schnell und einfach wie möglich zu gestalten, nimmt dies den Nutzern doch diese Lernmöglichkeit, die für ihren Erfolg und ihr Vertrauen in die KI entscheidend ist.

Einrichtungsprozess für A/B-Tests der KI-Suche zum Vergleich des KI-Modells mit der herkömmlichen Stichwortsuche.

Entwicklungsteams erkennen diese Motivation zum Handeln, wenn es um das Testen geht, insbesondere bei KI-Erlebnissen. Das Testen ist eine der besten Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um KI-Erlebnisse zu verfeinern. Durch das Durchführen von Tests machen Sie das ansonsten unsichtbare Erlebnis des KI-Modells konkret sichtbar: Ergebnisse und Kennzahlen, die es Ihnen ermöglichen, das Erlebnis anzupassen, zu verfeinern und zu verbessern.

Ein Blick auf die KI-Suche von Algolia verdeutlicht, wie wichtig ein mehrstufiges Testverfahren ist. Sie beginnen mit einer Vorschau und können mithilfe von Testabfragen die Ergebnisse des KI-Modells genauer nachvollziehen. Anschließend können Sie einen A/B-Test starten, um die Auswirkungen des Modells im großen Maßstab bei Ihren Nutzern zu beobachten. Jeder dieser Schritte verlangsamt zwar den Prozess der KI-Einführung, liefert Ihnen jedoch wichtige Erkenntnisse, die es Ihnen ermöglichen, die KI zu verstehen, ihr zu vertrauen und mit ihr zusammenzuarbeiten.

Abstandseffekt

Die Gesellschaft als Ganzes lernt gemeinsam, KI gleichzeitig zu nutzen. Damit dieser Lernprozess effektiv ist, kann KI nicht durch eine einzige Interaktion vermittelt werden. Damit Ihre Nutzer Informationen langfristig behalten, müssen sie kontinuierlich daran erinnert werden. Der „Spacing-Effekt“ ist eines der ältesten bekannten kognitiven Prinzipien, das erstmals 1885 beschrieben wurde. Ihre Nutzer vergessen 80 % neuer Informationen innerhalb von 24 Stunden. Um sich das Wissen über die Konzepte, die Benutzeroberfläche, die Interaktionen und die Fähigkeiten zu bewahren, die für den erfolgreichen Umgang mit KI erforderlich sind, müssen sie diese Informationen daher im Laufe der Zeit wiederholt sehen.

Um den „Spacing-Effekt“ in der Praxis zu erleben, muss man nicht weiter suchen als bis zu Algolias „Dynamic Re-Ranking“. Durch den Einsatz von „Progressive Disclosure“ zum Verständnis der vorhergesagten Bewertungen erinnert jede Interaktion die Nutzer an die wichtigsten Erkenntnisse, die sie während des Onboardings gewonnen haben.

Die Benutzererfahrung wäre „reibungsloser“, wenn lediglich die Produktranglisten angezeigt würden. Durch das Hinzufügen der prognostizierten Attraktivitätswerte und des Info-Symbols werden den Nutzern jedoch kontinuierliche Lernmöglichkeiten geboten.

Die Kriterien für die Attraktivität bei „Dynamic Re-Ranking“ lassen sich ganz einfach durch Bewegen des Mauszeigers über die Elemente anzeigen.

Entscheidungsüberlastung

Nutzer empfinden Auswahlmöglichkeiten in der Regel als Segen, da sie ihnen die Möglichkeit geben, die für ihre individuellen Bedürfnisse am besten geeignete Option auszuwählen und anzupassen. Eine unendliche Auswahl ist ideal für Themen, in denen sie Experten sind und bereits über das nötige Vorwissen verfügen, um GENAU zu wissen, wonach sie suchen, sodass sie alle Optionen schnell durchgehen können. In anderen Fällen sind Auswahlmöglichkeiten jedoch eher ein Fluch als ein Segen. Es gibt zwei typische Situationen, in denen dies der Fall ist:

1. Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, mit dieser Situation umzugehen

2. Man beginnt mit einer leeren Seite, auf der die Möglichkeiten buchstäblich unbegrenzt sind

Wenn Nutzer nicht über das nötige Fachwissen verfügen, um alle Optionen schnell zu durchforsten, kann eine bewusste Hemmschwelle ihnen helfen, einen Gang herunterzuschalten und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Eine der gängigsten Lösungen sind Assistenten, die die Komplexität in einzelne Schritte unterteilen. Am Beispiel der KI-Empfehlungen von Algolia lässt sich erkennen, dass die Aufteilung des Prozesses in kleinere Schritte die Komplexität mindert, die die kognitive Überlastung verstärkt.

Der Einrichtungsassistent für KI-Empfehlungen gliedert die Komplexität des Modells in mehrere einfache Schritte auf.

FAZIT: Der Weg in die Zukunfte

Die Nutzer profitieren davon, aktiv am Entscheidungsprozess beteiligt zu sein. Da sich KI ständig weiterentwickelt und das Nutzererlebnis prägt, hilft der bewusste Einsatz von Reibungspunkten Entwicklern dabei, leistungsstarke Lösungen zu schaffen. Indem ihr den Mythos widerlegt, dass „reibungslos immer am besten ist“, gebt ihr euch die Möglichkeit, differenziertere Lösungen zu entwickeln, anstatt auf eine Einheitslösung zurückzugreifen.

Als Gestalter von Nutzererlebnissen erfordert der bewusste Einsatz von Reibungspunkten ein tiefgreifendes Verständnis kognitiver Prinzipien und ihrer Auswirkungen auf die Interaktion der Nutzer mit KI. Durch die Einbindung gezielter Reibungspunkte stärken wir die Nutzer, erhöhen die Transparenz und ebnen den Weg für inklusivere, anpassungsfähigere und vertrauenswürdigere, KI-gestützte Erlebnisse. Die Balance zwischen Nahtlosigkeit und bewusster Reibung wird die Zukunft nutzerzentrierter Produkte im Zeitalter der künstlichen Intelligenz bestimmen.