Menschzentrierte KI-Gestaltung für die AUDI AG
Wie kann man komplexe KI-Tools so gestalten, dass Menschen ihnen vertrauen und sie gern nutzen? In einem praxisnahen Hochschulprojekt für AUDI habe ich mit einem interdisziplinären Team zwei Interfaces für generative KI im Produktionsumfeld entwickelt. Neben funktionalen Prototypen entstand ein UX-Leitfaden, der zeigt, wie man KI verständlich, zugänglich und hilfreich macht – gerade dort, wo die Technik noch wenig greifbar ist.
| Auftraggeber | AUDI AG |
|---|---|
| Zeitraum | Feb 2024 – Jul 2024 |
| Rolle | Projektleitung eines 14-köpfigen UX-Teams |
| Kontext | Studienprojekt |
Im Rahmen eines Studentenprojektes habe ich als Dozent und Projektauftraggeber mit Joshua Lambeck zusammengearbeitet. Er übernahm mit viel Initiative die Rolle der Projektleitung. Die Zusammenarbeit verlief zu jedem Zeitpunkt einwandfrei. Joshua hatte stets einen ausgezeichneten Überblick über die Projektziele, den Zeitplan, UX-Methodiken und die Teamarbeit. Dabei zeigte er nicht nur hervorragende Präsentationsfähigkeiten, sondern sprach auch proaktiv Schwierigkeiten an und suchte konstruktiv nach Lösungen.- Simon Knollmeyer (AUDI AG)
Projektkontext und Aufgabenstellung
Das Projekt war Teil unseres Bachelorstudiums und wurde in enger Zusammenarbeit mit einem Doktoranden der AUDI AG durchgeführt. Die Aufgabe: Zwei bestehende KI-Prototypen, eines zur Angebotsanalyse, eines zum Wissensmanagement sollten nutzerfreundlich überarbeitet werden. Gleichzeitig sollte ein Leitfaden entstehen, der beschreibt, wie man solche Tools systematisch gestaltet. Zeitweise nahm auch das Team von XL2 an unseren wöchentlichen Meetings teil, da sie später das Wissensmanagement-Tool umsetzen werden.
Um das Projekt effizient zu organisieren, teilten wir uns in zwei Gruppen auf. Ich übernahm die Leitung für den Bereich "Wissensmanagement" und war dafür verantwortlich, den Designprozess zu steuern, mein Team fachlich zu begleiten und mit der anderen Gruppe eng zusammenzuarbeiten.
Prozess und Methodik
Der Einstieg ins Projekt begann mit Recherche: Wir führten Interviews mit späteren Nutzern, analysierten bestehende Abläufe und schauten uns an, wie andere mit ähnlichen UX-Herausforderungen im KI-Bereich umgehen. Daraus entwickelten wir Personas und konkrete Nutzungsszenarien, die unsere Entscheidungen im weiteren Verlauf leiteten.
Parallel dazu begannen wir mit dem Aufbau eines UX-Leitfadens. Woche für Woche sammelten wir Erkenntnisse, strukturierten sie und überführten sie in praktische Empfehlungen z. B. zur Gestaltung von Rückmeldungen, zur Erklärung von KI-Entscheidungen oder zur Navigation durch große Wissensmengen.
Für das Wissensmanagement-Tool gestalteten wir ein übersichtliches Dashboard, das Informationen sinnvoll bündelt und eine intelligente Suche bietet. Ergänzt wurde das Ganze durch einen kleinen Assistenten ("Lucy"), der beim Einstieg hilft und durch das System führt.
Zwei Runden Usability-Tests mit echten Nutzern halfen uns, blinde Flecken zu erkennen und das Interface gezielt zu verbessern. Erst im Groben, dann im Detail.
Persona für das Angebotsanalyse-Tool
Persona für das Wissensmanagement-Tool
Ergebnis und Wirkung
Am Ende standen zwei funktionierende Prototypen, die nicht nur technisch, sondern auch aus Nutzersicht überzeugten. Das Design wurde klarer, die Navigation verständlicher, die Interaktionen nachvollziehbar. Die positiven Rückmeldungen aus den Tests zeigten, dass unsere Entscheidungen Wirkung hatten.
Zusätzlich entstand ein kompakter UX-Leitfaden, der über das Projekt hinaus als Hilfestellung für alle, die ähnliche Tools entwickeln, genutzt werden kann.
Für mich war das Projekt besonders, weil ich nicht nur gestalten, sondern auch führen durfte: Ich war verantwortlich für die inhaltliche Ausrichtung meines Teams, die Zusammenarbeit mit der anderen Gruppe und die strategischen Weichenstellungen im Design. Dabei habe ich gelernt, wie man Entscheidungen trifft, Komplexität reduziert und gemeinsam Lösungen findet.
Leitfaden für die Gestaltung von KI-Anwendungen der AUDI AG
Learnings
In diesem Projekt habe ich gelernt, wie wichtig eine klare Struktur und offene Kommunikation sind – besonders, wenn viele Rollen, Tools und Erwartungen zusammenkommen. Die Koordination eines interdisziplinären Teams hat mir gezeigt, wie man mit unterschiedlichen Perspektiven produktiv umgeht, ohne das gemeinsame Ziel aus den Augen zu verlieren.
Im Umgang mit KI-Systemen wurde deutlich, dass gute UX weit über schönes Design hinausgeht. Nutzer müssen verstehen, was das System tut – und warum. Nur dann entsteht Vertrauen. Das heißt konkret: verständliche Sprache, transparente Rückmeldungen und Angebote zur Orientierung statt Blackbox-Logik.
Auch methodisch haben wir viel mitgenommen: Wie man Erkenntnisse aus Interviews in klare Anforderungen übersetzt. Wie wichtig frühes Feedback ist. Und wie man ein komplexes System Schritt für Schritt verständlich macht – durch saubere Informationsarchitektur, einfache Dialoge und gezielte Hilfe.
Vor allem aber habe ich gemerkt, dass ich nicht nur gestalten, sondern auch mit Übersicht, Entscheidungsfreude und Empathie führen kann.
