Was ist KI-Produktdesign?

Wie andere Arten von KI-Geschäftsanwendungen verbindet auch das KI-Produktdesign traditionelle Design- und Produktentwicklungsprinzipien mit einem tiefgreifenden Verständnis der Funktionsweise von KI-Systemen. Beispielsweise sind in der Phase der Benutzererfahrung (UX) bei der Produktentwicklung KI-Tools und Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) unverzichtbar. Sie sind von entscheidender Bedeutung, um Designern dabei zu unterstützen, digitale Produkte zu entwickeln, die die Fähigkeit des menschlichen Gehirns zum kontinuierlichen Lernen nachahmen.

KI wurde erstmals in den 1990er Jahren im Produktdesign eingesetzt, als sie in computergestützten Konstruktionssystemen (CAD) verwendet wurde, die reale Simulationen für Benutzer erstellten, um Produkte zu testen. In den 2000er und 2010er Jahren, als KI-Anwendungen zunahmen, wurden Algorithmen für maschinelles Lernen eingesetzt, um Aspekte des Produktdesigns wie Datenanalyse, vorausschauende Wartung und Echtzeitüberwachung von Fertigungssystemen zu verbessern.

In jüngster Zeit wird KI im generativen Design eingesetzt, einem iterativen Designprozess, bei dem KI-Systeme auf der Grundlage vordefinierter Parameter mehrere Designoptionen erstellen, die Ingenieure dann prüfen können. Generatives Design unterstützt Produktmanager und Designer dabei, ihre Designideen schneller zu optimieren. Es unterstützt auch dabei, Lösungen für Designprobleme zu finden, die möglicherweise effizienter und kostengünstiger sind, als sie alleine entwickeln könnten.

KI-Produktdesign integriert KI in jede Phase der Produktentwicklung, von der Ideenfindung und Prototypenentwicklung eines neuen Produkts über Benutzeroberflächen-Design (UI-Design) bis hin zu Markttests.

KI-Tools helfen, Workflows zu optimieren, Aufgaben zu automatisieren und die Produktentwicklung in jeder Phase zu beschleunigen. KI-gestützte Systeme sind bei der Durchführung von Nutzerforschung schneller und weniger fehleranfällig als Menschen. Darüber hinaus unterstützen bekannte KI-Designtools wie Figma und ChatGPT Designer beim Brainstorming und beim Testen von Produkten in Echtzeit.

KI wird Produktdesigner zwar nie ersetzen, aber sie kann ihnen helfen, schneller zu iterieren und mit weniger Ressourcen qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu erzielen. Hier ein genauerer Blick darauf, wie KI in jeder Phase des Produktdesigns eingesetzt wird.

Während der Forschungsphase nutzen Produktvermarkter die KI-gestützte Analyse (KI-Analyse), um große Datensätze zum Nutzerverhalten, die von Social-Media-Plattformen wie Facebook, X und LinkedIn gesammelt wurden, nach Erkenntnissen zu durchforsten.

Algorithmen für maschinelles Lernen sind in dieser Phase von entscheidender Bedeutung, um Trends und mögliche Möglichkeiten für die Produktentwicklung zu erkennen. KI-Tools werden auch umfangreich eingesetzt, um Designkonzepte zu erkunden und sogar Ideen für neue Produkte vorzuschlagen.

Brainstorming, auch als Ideenfindung bezeichnet, ist die Phase der Produktentwicklung, in der Produktmanager und Kreativdirektoren persönlich oder aus der Ferne zusammenkommen, um Ideen für neue Produkte zu entwickeln.

Generative KI-Tools, bei denen es sich um KI-Modelle handelt, die Text-, Bild- und Videoinhalte erstellen können, werden in dieser Phase ausgiebig eingesetzt. Mithilfe von KI-gestützten Text- und Bildgeneratoren werden KI-generierte Mockups und Wireframes für Anwendungen und digitale Erlebnisse erstellt, die von Menschen überprüft werden können. Dies optimiert Arbeitsabläufe und hilft Designern, sich auf kreative Aufgaben zu konzentrieren.  

Prototyping, eine Schlüsselkomponente des Produktdesigns, verwendet KI-Tools, um interaktive Prototypen zu erstellen, die simulieren, wie Benutzer mit einem neuen Produkt interagieren könnten.

Mithilfe von KI-Designtools können Designer in der Prototyping-Phase den Prozess des Testens eines digitalen Produkts auf verschiedenen Geräten optimieren. Die KI-Integrationen von Figma ermöglichen es beispielsweise Kreativdirektoren, mit der Funktionsweise eines Layouts auf verschiedenen Geräten zu experimentieren – ein Prozess, der als responsives Design bekannt ist.

Während der Iterationsphase helfen KI-Produktdesign-Tools Designern und Produktmanagern, schneller als in der Vergangenheit zu iterieren und KI-Funktionen zur Lösung komplexer Probleme einzusetzen. KI-gestützte Iteration optimiert die Designarbeit und verkürzt die Entwicklungs-Workflows um Stunden oder sogar Tage.

Ein Beispiel hierfür ist das A/B-Testing, ein Verfahren, bei dem zwei unterschiedliche Versionen einer Digital Experience an Nutzern getestet werden. Beim A/B-Testing testen KI- Automatisierungstools zwei verschiedene UI-Designs und analysieren deren Leistung in verschiedenen Situationen. Dadurch können Produktmanager beurteilen, welches Design eine bessere Benutzererfahrung bietet.

In der Bereitstellungsphase nutzen Produktmanager und Softwareentwickler KI-gestützte Tools, um einheitliche Benutzererfahrungen auf globalen Märkten zu schaffen und die Skalierung von Ressourcen zu automatisieren (Auto-Scaling).

In dieser Phase werden zunehmend KI-Modelle eingesetzt, um die Interaktion der Nutzer mit digitalen Produkten in Echtzeit zu verfolgen und Änderungen am Code sowie die Entwicklung neuer Funktionen zu empfehlen. KI-Tools verkürzen die Feedback-Schleife, sodass Produktmanager und Entwickler besser auf sich schnell verändernde Märkte reagieren können.

Die Integration von KI-Tools in die Produktentwicklung hilft sowohl Startups als auch großen Unternehmen, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, Konzepte schneller zu generieren und zu verfeinern sowie Echtzeit-Erkenntnisse in das Kundenverhalten zu gewinnen. Hier ein Überblick über die wichtigsten Vorteile von KI-gestütztem Produktdesign für Unternehmen jeder Größe.  

Das Produktdesign mit künstlicher Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Unternehmen jeder Größe Marktchancen identifizieren und Produkte entwickeln, um diese zu bedienen. Hier finden Sie einen Überblick über die wichtigsten Anwendungsfälle für KI-Produktdesign.

• Benutzererfahrung (UX) Design: Das KI-gestützte UX-Design integriert KI-gestützte Tools in die Layouterstellung, Textausrichtung, A/B-Tests und mehr. KI-Modelle können handgezeichnete Skizzen in digitale Wireframes umwandeln und ein statisches Mockup in wenigen Minuten zu einem vollständig anklickbaren Prototyp animieren.

• Erstellung von Inhalten: Die generative KI hat die Art und Weise, wie Designer eine Vielzahl von Inhalten wie Bilder, Texte und Videos erstellen, erheblich verbessert. Laut einem aktuellen Bericht werden täglich 34 Millionen KI-Bilder erstellt. Darüber hinaus wurden seit 2022, als die erste breit verfügbare generative KI-Plattform veröffentlicht wurde, über 15 Milliarden Bilder erstellt.¹ Die neuesten KI-Modelle ermöglichen es Designern, mithilfe natürlicher Befehle hochwertige, kampagnenfertige Assets mit einem Bruchteil der Ressourcen zu generieren, die sie zuvor benötigt hätten.

• Ressourcenoptimierung bei Startups: Startups haben nicht die gleichen Design-Ressourcen wie größere Unternehmen, aber KI-Produktdesign hilft ihnen, Arbeiten zu erstellen, die den gleichen Standards entsprechen. KI-gestützte Lösungen helfen kleinen Teams, skalierbare Designsysteme zu erstellen, indem sie Vorlagen, Automatisierung und Echtzeit-Kollaborationstools nutzen, damit sie mit etablierten Marken konkurrieren können.

• Automobildesign: KI-Produktdesign hilft Designern, schnellere, sparsamere Autos und Lkw zu entwickeln, indem es eine Art maschinelles Lernen nutzt, das als überwachtes Lernen bezeichnet wird. Beim überwachten Lernen lernt ein Algorithmus für maschinelles Lernen aus Daten, die Menschen bereits gekennzeichnet haben. Dieser Ansatz ermöglicht es Designern, Fahrzeuge auf der Grundlage äußerst spezifischer Kundenrückmeldungen zu entwickeln.

• Design für den E-Commerce: KI-gestütztes Produktdesign für den E-Commerce nutzt KI-Tools, um auf Basis von Nutzerdaten personalisierte digitale Einkaufserfahrungen für Kunden zu schaffen. KI-Modelle führen Benutzerforschung schneller und effizienter durch als Menschen. Hochgradig adaptive Schnittstellen, die KI nutzen, können Produkte basierend auf dem Browserverlauf, dem geografischen Standort, dem Alter und weiteren Faktoren empfehlen.

Während die KI-Technologie sich weiterentwickelt und Unternehmen mit neuen Anwendungsmöglichkeiten experimentieren, bleibt das Produktdesign ein vielversprechender Anwendungsbereich. Die im Produktdesign eingesetzten KI-Modelle gehören zu den fortschrittlichsten, übernehmen komplexe Aufgaben und erweitern die Grenzen dessen, was KI-Systeme leisten können. Im Folgenden werden drei Trends im Bereich des KI-Produktdesigns vorgestellt, die weiterhin Innovationen vorantreiben. 

Anstatt zu versuchen, KI-Systeme zu entwickeln, die mit der menschlichen Kreativität mithalten können, geht der Trend in der Produktgestaltung hin zu Systemen, die die Designarbeit effizienter gestalten und Innovationsbarrieren abbauen.

Agentische KI, KI-Systeme, die vernünftig denken, Tools verwenden und sich anpassen wie Menschen, macht wichtige Fortschritte in diesem Bereich, während die generative KI offenbar hinterherhinkt. Laut einem aktuellen Bericht nutzen fast 80 % der Vorstandsebene generative KI, erzielen jedoch nicht die erwarteten Ergebnisse.²

Agentische KI könnte bei bestimmten Anwendungen bessere Ergebnisse erzielen als generische KI, da sie komplexe Aufgaben zur Erreichung eines Ziels auf höherem Niveau automatisieren kann.

Die Personalisierung auf Basis von Kundendaten ist bereits ein Bereich, in dem KI dramatische Verbesserungen erzielt hat. Es ist jedoch zu erwarten, dass neuere, ausgefeiltere KI-Produktdesign-Tools die Möglichkeiten noch weiter vorantreiben werden.

Fortschrittliche KI-Algorithmen sind nun in der Lage, das Verhalten innerhalb der App zu analysieren und in Echtzeit darauf zu reagieren. Dieser Prozess passt dynamisch an, welche Inhalte einem Kunden beim Surfen, Einkaufen oder Spielen eines Online-Spiels angezeigt werden.

Moderne digitale Benutzeroberflächen entwickeln sich unmittelbar weiter, wenn sich der aktuelle Kontext des Benutzers ändert, z. B. in Bezug auf den Standort, den Gerätetyp oder sogar den wahrgenommenen emotionalen Zustand.

Die Digitale-Zwillings-Technologie besteht aus virtuellen Modellen, mit denen Produktmanager simulieren können, wie Produkte unter bestimmten Bedingungen funktionieren. Durch den Einsatz dieser Technologie erhalten Sie schneller Erkenntnisse über das Nutzerverhalten, als dies bei anderen Ansätzen in der Vergangenheit der Fall war. Mit digitalen Zwillingen können Entwickler heute Schwachstellen von Produkten testen und neue Funktionen in einer kontrollierten Umgebung evaluieren, bevor sie auf den Markt kommen.

Digitale Zwillinge im KI-Produktdesign tragen dazu bei, Erkenntnisse über Produktleistung, Zuverlässigkeit und Effektivität schneller zu gewinnen, was den Anwendern einen deutlichen Wettbewerbsvorteil verschafft, Kosten senkt und zur Verkürzung der Entwicklungszeiten beiträgt.