Woran denken Sie, wenn Sie an KI denken? Vermutlich an ein Chatfenster. Ob Claude, ChatGPT oder Mistral/Le Chat: Sie alle präsentieren uns erstmal ein leeres Textfeld, das wir mit Inhalt befüllen sollen.
Das ist für viele Aufgaben gut, aber wir werfen damit Jahrzehnte von Entwicklungsarbeit, Forschung und Optimierung über Bord. Das Grafische Nutzerinterface (graphical user interface, GUI) wurde in den 1980er Jahren entwickelt, um uns Menschen zu entlasten. Dank GUI müssen wir uns nicht mehr an all die kryptischen Kommandos erinnern, mit denen Computer zu steuern waren. ls -la eingeben, um den Inhalt eines Ordners zu sehen. cp briefe/vorlage.txt brief1/ um eine Datei zu kopieren – wer es sich gemerkt hatte, war damit schnell. Aber für alle anderen war es deutlich einfacher, mit der Maus auf ein Dokument oder einen Ordner zu klicken und diese auf dem virtuellen Schreibtisch zu bewegen. Das entlastet das Hirn – die Schnittstelle zeigt uns, was wir mit ihr anstellen können.
Warum haben dann die ganzen großen Sprachmodelle (LLMs) das Chatfenster? Das hat zwei Gründe: Erstens muss man sich nicht viel merken, die Interaktion funktioniert auch ohne bestimmte Befehle, die wir kennen müssen. Wir formulieren einfach, wie uns der Schnabel gewachsen ist. Zweitens haben die Anbieter der Sprachmodelle selbst keine Ahnung, was wir mit ihren Produkten anfangen sollen. Diese können so vieles, dass es kaum Sinn hat, bestimmte Sachen anzubieten. Und, ein weiterer Grund: Die Entwicklung geht hier so schnell, dass keine Zeit bleibt, Nutzungsforschung zu machen und herauszufinden, was vielleicht besser funktionieren könnte.
Aber die LLM-Anbieter haben natürlich auch gemerkt, dass es ganz ohne klassische User-Interface-Elemente nicht geht. Jede Menge Plus-, Einstellungen-, Büroklammer- und Mehr-Buttons sind inzwischen fröhlich verteilt über die Interfaces. Im Lauf der letzten Monate haben OpenAI & Co mehr und mehr grafische Bedienelemente an den Chat geschraubt – Canvas, Artifacts, Projekte, Computernutzung, Deep Research. Lauter Elemente, die man anklickt und nicht per Texteingabe steuert. Jedes nachgerüstete Element ist im Grunde ein Eingeständnis: Text allein reicht nicht.
KI als Türsteher in unseren Produkten
Wer KI-Funktionen in seine Produkte einbaut, der setzt derzeit fast immer einfach ein Chatfenster ein. Und ist damit in guter Gesellschaft. Oder zumindest in großer Gesellschaft. Auch wenn es viele machen, nicht selten ist das die falsche Entscheidung.
Vor einigen Wochen habe ich hier über Browser geschrieben, die sich vom Fenster zum Türsteher wandeln. Vor unsere Websites stellen Google und die KI-Firmen immer häufiger eine KI, die kontrolliert, wer rein kommt. Diesen Türsteher haben wir uns nicht ausgesucht. Die KI auf unserer Site oder in unserer App dagegen schon.
Der Türsteher in Form eines Chatbots steht unten rechts auf der Seite und fragt unschuldig: „Wie kann ich helfen?“ Aber letztlich entscheidet er darüber, was die Menschen von Ihrer Site oder App überhaupt zu Gesicht bekommen – oder ob sie überhaupt hinein kommen.
Warum eigentlich überall ein Chat?
Ein Chatfenster ist das, was sich am schnellsten einbauen lässt. Ein mehr oder weniger leistungsfähiges Sprachmodell nimmt Text entgegen und gibt Text zurück. Wenn man ihm ein paar Support-Dokumente mitgibt, dann wird es schon gut funktionieren. Ein Textfeld mit Sende-Button ist das Minimalste, und das Universellste, was man an Schnittstelle haben kann. Keiner muss sich groß Gedanken über die Farben machen, über die genauen Funktionen, die Beschriftungen, Hilfetexte, Fehlermeldungen – die Schnittstelle passt sich der Technik an, statt der Aufgabe oder den Wünschen der Nutzenden.
Das eigentliche Problem ist dieses leere Textfeld. Es sagt uns nicht, was die Software kann. Es bietet keinen Ort, an dem wir unsere Vorgaben strukturiert eingeben könnten. Um zu sehen, was überhaupt möglich ist, muss ich es ausprobieren. Um zu verstehen, was drin ist, muss ich mühsam fragen. Wir haben hier die gleiche Diskussion, die wir schon beim Hamburgermenü hatten: Statt den Menschen zu zeigen, was es alles gibt, verstecken wir es hinter drei Strichen.
Die Last des Nachdenkens verschieben wir damit zu den Nutzenden. Statt ihnen etwas abzunehmen, verlangen wir von ihnen, dass sie selbst formulieren, was sie wissen wollen oder tun möchten. Für uns Wissensarbeitende ist das manchmal mühsam, aber kein großes Problem. Aber ein Viertel der Erwachsenen in den wohlhabenden Ländern hat laut OECD Mühe mit längeren Texten. Mit dem Chatfenster zwingen wir sie, ihr Anliegen schriftlich einzureichen. Kommen wir zum nächsten Problem.
Der Türsteher, der abweist
Menschen mögen keine Türsteher. Und als solcher wird der Chatbot nicht selten empfunden. Das wissen auch die Anbieter dieser Technologie: Das Unternehmen Five9 fand in einer Befragung heraus, dass 86 Prozent der Menschen Empathie und menschliche Verbindung wichtiger finden als eine schnelle Antwort. Laut demselben Bericht sind aber auch 72 Prozent offen für KI – vorausgesetzt, sie können bei Bedarf zu einem Menschen wechseln.
Der Konkurrent Verint formuliert es in seiner Studie so: Die Kundschaft hat nichts gegen KI, sie hat etwas gegen KI, die ihr Anliegen nicht löst. 79 Prozent der Befragten sagen, sie würden nach einer einzigen schlechten Erfahrung zur Konkurrenz abwandern. So problematisch solche Studien sind (vor allem, weil sie Menschen fragen, nicht ihr Verhalten beobachten) – sie zeigen wenig überraschend, dass es vor allem darauf ankommt, dass unser Anliegen auf der Site gelöst wird. Und das möglichst schnell und unkompliziert.
Viele Nutzende haben aus frustrierenden Erfahrungen gelernt, dass die Chatbots auf Websites und in Apps ihre Anliegen nicht lösen können. Daher ignorieren sie diese und versuchen, Ihr Anliegen anders zu lösen. Manche Profis raten daher dazu, Chatbots nicht so zu gestalten, wie sie typischerweise aussehen – das kann aber nach hinten losgehen, weil Nutzende so nicht erkennen, dass sie es mit einem Chatbot zu tun haben. Oder ihn gleich ganz übersehen.
Ein viel zitiertes Beispiel für Chatbots, die nicht funktionieren, ist das des Zahlungsdienstleisters Klarna: Das Unternehmen ersetzte rund 700 Service-Leute durch einen Bot und veröffentlichte dazu stolze Pressemitteilungen. Ein Jahr später ruderten sie zurück: Das Unternehmen stellt wieder Menschen ein, und der CEO räumte ein: Man habe zu sehr auf die Kosten geschaut statt auf die Qualität. Ein Entwickler, der den Bot getestet hat, meinte: Der Bot habe vor wie ein Filter gewirkt, durch den man erst einmal durchmusste, um zu einem Menschen zu gelangen. Da sind wir wieder bei unserem Türsteher.
In Foren liest man immer wieder von Service-Bots, etwa die der deutschen Mobilfunk-Anbieter, dass sie bei jedem Problem auf die Website und die Hilfe-Seiten verweisen. Dann ist mal wieder zurück auf Los. Der Türsteher schickt uns wieder auf die Straße, auf der wir ohnehin schon standen.
Der Türsteher, der hineinbittet
Für Chatbots gilt das gleiche wie für jede andere Technologie: Nutzende sind frustriert, wenn sie nicht funktioniert. Mein Problem ist auch überhaupt nicht der Chat an sich. Mein Problem ist der Chatbot, der bloß schwafelt, nicht weiterhilft. Sobald er uns hereinlässt, oder – noch besser – die Arbeit für uns erledigt, sieht es ganz anders aus.
Der Webhosting-Anbieter Hostinger aus den USA zeigt, wie das geht. Sein Bot Kodee kann über 350 Aufgaben erledigen, die man typischerweise gelegentlich erledigen muss, wenn man eine Site betreibt – von der Website-Migration, über das Anlegen von Sicherheitszertifikaten bis zur Domain-Registrierung. Sogar die Bezahlung ist darüber möglich. Nach Angaben des Unternehmens führt der Bot pro Monat 750.000 Gespräche, und kann das Anliegen in drei Viertel der Fälle ohne menschliche Hilfe durch den Service lösen – die meisten in weniger als 2 Minuten.
Viele Nutzende bedanken sich bei Kodee – haben sie gemerkt, dass sie mit einer KI geredet haben? Auf jeden Fall ist das ein Türsteher, der hineinbittet – oder die Rolle eines Butlers übernimmt und unsere Aufgabe hinter den Türen für uns erledigt.
Kodee spricht auch Deutsch – und könnte seinen Kollegen in Deutschland vielleicht Nachhilfe geben. Wobei auch bei uns durchaus auch heute schon positive Beispiele zu finden sind. Hamburg, Stuttgart, Berlin – sie alle haben Chatbots auf ihren Seiten für Bürgerservice. Insbesondere der von Berlin hat mir gut gefallen – hier scheint ein Sprachmodell dahinter zu liegen, das leistungsfähig genug ist und das Training war so gut, dass er meine Testanfragen bestens gemeistert hat. Man liest auch Positives über „Frag Magenta“ der Telekom. Hier soll man wohl auch Zahlungsdaten und Verträge direkt ändern können – meine kurzen Tests waren aber nicht ganz so glorreich, siehe Abbildung oben.
KI ohne Chatfenster
Oft ist der beste Türsteher überhaupt keiner. KI kann viel mehr sein als ein Textfeld. Fünf typische Muster bieten sich an:
- Vorausschauendes Vorbereiten. Die KI nimmt vorweg, was als Nächstes gebraucht wird, und liefert es, bevor danach gefragt wird. Das Buchungsportal, das den Rückflug schon vorschlägt, oder das Formular, das die nächsten Angaben vorausfüllt – wenn es funktioniert, sehr bequem.
- Generative Assistenz. Wir bekommen einen Entwurf, den wir nur noch anpassen müssen. Die vorgeschlagene Antwort-Mail, die automatische Zusammenfassung eines langen Dokuments – der Mensch redigiert, statt Anweisungen zu geben, was erstellt werden soll.
- Personalisierung. Die Oberfläche richtet sich nach unseren Verhalten und Vorlieben, ohne dass wir etwas einstellen müssen. Die Startseite, zeigt, was zu uns passt, oder Empfehlungen, die mit jeder Nutzung besser werden – bei Spotify und Apple Music funktioniert das oft gut, beim Shopping nicht immer.
- Automatik im Hintergrund. Hier erledigt die KI eine Aufgabe für uns unsichtbar, ganz ohne Interaktion. Der Spam-Filter, die Betrugserkennung beim Bezahlen, die automatische Verschlagwortung – so eine KI bemerken wir im Idealfall nur dann, wenn sie ausfällt.
- Das Gespräch. Jetzt erst kommt der Chat – reserviert für die Fälle, in denen echtes Hin und Her, ein Dialog, nötig ist: nachfragen, eingrenzen, verfeinern, wenn jeder Schritt auf dem vorherigen aufbaut.
Der Chat ist also eine Möglichkeit von vielen und sollte nicht das sein, was wir immer einbauen. Und selbst wenn der Chat die Eingabe ist: Die Ausgabe muss nicht immer Text sein.
Eine KI, die zwar ein Textfenster hat, die aber kein Chat ist, kommt auch aus Deutschland: der Übersetzungsdienst DeepL. Kein Prompt, kein „Absenden“-Button. Sie kopieren Ihren Text hinein und bekommen die Übersetzung. Ganz ohne „Wie kann ich helfen?“ oder andere Umwege.
Auf wessen Gehaltsliste steht Ihr Türsteher?
Wenn wir uns mit der KI einen Türsteher vor unser Produkt stellen, sollten wir auch über die Frage nachdenken, wer dessen Gehalt zahlt, wo dessen Loyalitäten liegen.
Auch wenn Sie den Türsteher angelernt haben mit Ihren Daten – ausgebildet haben Sie ihn nicht. In Ihrem Bot steckt ein fremdes Modell, in das Sie nicht hineinschauen können. OpenAI/ChatGPT, Anthropic/Claude, Google/Gemini lassen sich nicht in die Karten gucken. Und selbst wer ein offenes Modell nutzt – meist fehlen Zeit und Expertise, sich im Detail mit den Grundlagen des Modells zu befassen. Sie stellen also jemanden vor Ihre Tür, dessen Eigenheiten und Vorlieben Sie weder kennen noch steuern können.
Daraus ergeben sich mehrere unbequeme Fragen:
Wenn Ihr Assistent Produkte vorschlägt, rät er zu dem, was Ihrer Kundschaft nützt, oder zu dem, was Sie gern verkaufen wollen? Empfiehlt er die teuersten Produkte, die mit Ihrer höchsten Marge, oder die am besten auf die Anforderungen passenden? Oder schickt er in Einzelfällen die Interessierten sogar zur Konkurrenz? Ein Sprachmodell antwortet immer aus der Situation heraus, jede einzelne können Sie unmöglich durchspielen.
Dann: Was erzählt dieser Türsteher nach Feierabend zu Hause – also, was verrät die KI dem Anbieter des Modells?
Und schließlich: Spricht der Türsteher mit Ihrer Stimme? Jedes Modell hat Manierismen, einen eigenen Stil zu formulieren. Das passt vielleicht nicht zu Ihrer Marke, ist möglicherweise austauschbar. Entschuldigt sich die KI reflexhaft für jede Unannehmlichkeit oder erfindet sie Erstattungen, die es gar nicht gibt, wie es Air-Canada passiert ist?
Einstellungstest für KI-Türsteher
Bevor Sie die nächste KI-Funktion in Ihr Produkt einbauen, sollten Sie vier Fragen beantworten:
- Brauchen wir überhaupt einen Türsteher? Oder erledigt eine vorausschauende Funktion, ein vorausgefülltes Formular, eine Automatik die Sache besser als jeder Chat?
- Lässt er rein oder weist er ab? Handelt der Bot und bringt die Aufgabe zu Ende – oder schickt er die Leute bloß zurück auf die Seiten, auf denen sie längst waren?
- Für wen arbeitet er? Wessen Modell steckt darin, wohin fließen die Daten, und klingt er nach Ihrer Marke oder nach Standard-KI?
- Wie reagieren Menschen auf ihn? Nur wenn wir mit echten Nutzenden testen, wie die mit ihren konkreten, echten Anliegen mit dem neuen Türsteher klarkommen, wissen Sie sicher, ob diese Personalentscheidung eine gute war. Leider ist es dabei nicht mit 5 Testpersonen getan, wie es sonst für viele Aufgaben empfohlen wird. Eine klassische Schnittstelle reagiert immer gleich, eine KI kann jedes Mal anders antworten.
KI macht UX also keineswegs überflüssig, im Gegenteil. Wir können hier viel Neues lernen, haben neue Methoden zur Verfügung, können KI nutzen, um automatisch Szenarien zu testen – und müssen weiter mit echten Menschen, den Nutzenden arbeiten, um zu sehen, ob unser neues KI-Feature bei ihnen ankommt.
Damit wir am Ende einen Türsteher mit Buttler-Qualitäten einbauen, der die Gäste erkennt, bevor sie klopfen, auf ihre Wünsche auch wortlos eingeht – und der genau weiß, wann er Menschen zur Verstärkung rufen muss, statt selbst zu antworten. Lassen Sie uns gemeinsam an dieser besseren Zukunft arbeiten.
Links zu mehr Infos
https://www.customerexperiencedive.com/news/klarna-reinvests-human-talent-customer-service-AI-chatbot/747586/
Wie Klarna seinen Service-Bot als Ersatz für 700 Menschen anpries – und ein Jahr später zurückruderte.
https://www.hostinger.com/blog/kodee-agentic-update
Hostinger über die Fähigkeiten und den Erfolg des eigenen Bots Kodee
https://designpixil.com/blog/ai-chatbot-interface-design
Ein Designer, der Chat-Oberflächen baut, erklärt sehr gut, wann ein Chat die richtige Wahl ist und wann nicht.
https://www.businesswire.com/news/home/20260512146246/en/
Menschen haben nichts gegen KI, sondern KI, die ihr Anliegen nicht lösen kann.
https://uxdesign.cc/the-chat-box-isnt-a-ui-paradigm-it-s-what-shipped-96e931d92769
Chat ist kein durchdachtes Bedienkonzept, sondern einfach nur das, was sich am schnellsten bauen ließ.
