Wie können Designer sich auf die Zukunft vorbereiten?

Letzten Monat hatte ich die Gelegenheit, am CSS Day in Amsterdam teilzunehmen, einer zweitägigen Veranstaltung unterteilt in einen „UI-Tag“, der sich auf die Schnittstelle von Design und Entwicklung konzentriert, und einen „CSS-Tag“, mit Rednern, die detailliertere, technische CSS-Themen behandelten. Die Vorträge waren so vielfältig wie der Hintergrund der Sprecher selbst, aber es gab einen gemeinsamen Faden: In dieser Zeit des schnellen Wandels, sind wir als Produktmenschen in der Lage, für Automatisierung, maschinelles Lernen und KI zu gestalten?

Was bedeutet Automatisierung für Designer?

Es ist schwer, in einem Produktteam zu arbeiten, das nicht einen Teil ihres Workflows im Namen der Produktivität automatisiert hat. Wenn Maschinen sich um wiederholbare Aufgaben und schwere Arbeiten kümmern können, können Designer sich auf bedeutungsvollere Arbeit konzentrieren. Aber wie beeinflusst dies die Art und Weise, wie wir die von Maschinen erstellte Arbeit nutzen?

Josh Clark, Gründer des Designstudios Big Medium, stellte dem Publikum genau diese Frage in seinem Vortrag ‚A.I. is your New Design Material‘. Einige der beeindruckendsten Fortschritte in der jüngsten Technologie sind Dinge wie Gesichtserkennung, prädiktiver Text und Bildsuche, alle angetrieben durch maschinelles Lernen. Aber es ist wichtig, sich daran zu erinnern – all diese Technologien basieren immer noch auf Code. Der Vorteil ist weniger Raum für Fehler. Keine echten Emotionen, Erwartungen oder Gefühle stehen der Arbeit im Wege, für die sie entworfen wurden.

Dennoch gehen wir als Menschen davon aus, dass, wenn die Gesichtserkennung versagt, der gesamte Prozess von Natur aus fehlerhaft ist. Aber war das wirklich so?

Laut Josh ist das das grundlegendste Verständnis, wenn es um Maschinen geht. Dass unsere menschlichen Erwartungen nicht erfüllt werden, macht die Technologie selbst nicht automatisch zu einem Fehlschlag. Diese Dinge wurden definitionsgemäß auf Logik aufgebaut, was die Frage aufwirft: Kann die Lösung eines Roboters tatsächlich falsch sein?

Der Punkt der Einführung von maschinellem Lernen in unsere Produkte war nie, dass sie die gesamte Arbeit erledigen. Stattdessen sollen Algorithmen und logikbasierte Lösungen nur den Menschen bessere Einsichten bieten, um uns dazu zu befähigen, zu besseren Lösungen zu kommen, schneller.

Dieses grundlegende Verständnis unserer Benutzer hilft uns wirklich, bessere Produkte zu machen. Dies mag ein einfaches Beispiel sein, aber wenn ein Computer selbst herausfinden kann, wie man geht, ist es vielleicht an der Zeit, zu untersuchen, warum und wie diese Lösungen entstanden sind.

Wie gestalten wir für die unbekannte Zukunft?

Jared Spool, Mitbegründer von UIE fragt: „Was war das Wichtigste, das Sie gestern gelernt haben, und wie wird es das beeinflussen, was Sie in der Zukunft tun?“

Als Designer und Forscher müssen wir im Grunde immer darüber nachdenken, wie wir Produkte für die Zukunft gestalten, auch wenn wir den Anforderungen des heutigen Designs gerecht werden. Eine hohe Erwartung, besonders wenn sich die Dinge so schnell bewegen, wie es in den letzten zehn Jahren der Fall war.

Zu Beginn plädiert Jared dafür, zurückzublicken auf die Art und Weise, wie sich unsere Designprozesse bereits verändert haben.

Erinnern Sie sich, als UX/UI für viele Unternehmen keine Priorität war? Als Berater zu einer Zeit, als das Internet noch nicht die Massenmarktattraktivität erreicht hatte, konnte Jared viele Unternehmen in eine Denkweise lenken, die die Benutzererfahrung eines Produkts berücksichtigte.

Aber dies gibt uns auch Einblicke, wie UX und UI im Laufe der Jahre ausgesehen haben, was uns eine bessere Vorstellung davon geben könnte, wie diese Konzepte zukünftig aussehen werden. Jared beschreibt einen Begriff namens "The UX Tipping Point", mit großartigen umsetzbaren Schritten, um dorthin zu gelangen.

In der Vergangenheit mussten Designer darum kämpfen, einen Platz am Tisch zu bekommen. Wenn Sie heute nicht von einem Ort aus starten, an dem Sie sich für Benutzererfahrungen einsetzen (wie es vor 10 Jahren der Fall war), dann beginnen sie wahrscheinlich nicht an diesem Wendepunkt. Infolgedessen müssen Designer immer noch sicherstellen, dass die Rolle von UX im Unternehmen wächst und das Verständnis dafür, was UX wichtig macht. Wenn eine Organisation die letzte Phase erreicht und UX-Design in allem, was das Unternehmen tut, vollständig übernimmt, erreichen sie vollständig den UX Tipping Point.

Gestalten wir für Benutzer oder für uns selbst?

Die Menschen wissen nicht immer, was sie wollen, auch wenn sie es denken. Wie Joe Leech, ein UX-Psychologe, sagt: "Menschen wollen mehr Auswahlmöglichkeiten, können aber nicht damit umgehen.”

Wie gestalten wir also für unsere Benutzer, wenn unsere Benutzer uns nicht immer die Wahrheit sagen? Dies ist eine der wichtigsten Fragen und etwas, das umfangreiche UX-Forschung uns hilft zu bewältigen.

In den 2000er Jahren führten die Psychologen Sheena Iyengar und Mark Lepper eine Studie hinsichtlich Verbraucherentscheidungen durch. Sie gingen in einen örtlichen Supermarkt und wiesen das Geschäft an, eine Woche lang nur 6 Marmeladensorten zu verkaufen, gefolgt von 30 Sorten in der nächsten Woche.

Sie führten eine Studie darüber durch, wie viel Marmelade verkauft wurde, und zu jedermanns Überraschung wurde in der Woche mit nur 6 Auswahlmöglichkeiten mehr Marmelade verkauft. Aber interessanterweise, als die Verbraucher gefragt wurden, welche Woche sie mehr bevorzugten, antworteten sie auf die Woche, die 30 Auswahlmöglichkeiten hatte.

Mithilfe dieser Analogie macht Joe auf einen Punkt aufmerksam, mit dem man schwer argumentieren kann: “Ein Designer, der keine Psychologie versteht, wird erfolgreicher sein als ein Architekt, der Physik nicht versteht”.

Benutzerforschung und eine breite Vielfalt davon helfen Teams dabei, den Bedürfnissen eines Benutzers näher zu kommen als ihren Wünschen. Das Studium von Reaktionen in größerem Maßstab ist mehr Aufwand, bildet aber die Grundlage für echte UX.