Künstliche Intelligenz in der Umsetzung: Geeignete Methoden

In Software bietet es sich heutzutage an, künstliche Intelligenz einzusetzen, um die Leistungsfähigkeit der Lösung zu stärken. Für einen nachhaltigen Projekterfolg muss untersucht werden, an welchen Stellen die KI die MitarbeiterInnen am besten unterstützen kann ohne das sie das Sinn-Erlebnis an der Arbeit nimmt. Es muss aber auch gefragt werden, welche grundsätzlichen Ängste und Vorbehalte gegen den Einsatz Künstlicher Intelligenz bestehen und wie man sie geeignet abbauen kann. Für den Projekterfolg ist daher die Gestaltung von positiver User Experience ein wichtiger Faktor. Im Verlauf eines Projektes ist es von Vorteil, unterschiedliche Methoden einzusetzen um dieses Ziel zu erreichen. Nähere Informationen mit Praxisbezug erhalten sie auch auf der Informationsseite des Umsetzungsprojekts.

Voraussetzungen schaffen

Ohne eine solide und umfangreiche Datenbasis ist an einen Einsatz von KI nicht zu denken. Daher stehen am Anfang eines Projektes die Prozesse im Unternehmen. Durch ein Digitialisierungsprojekt muss eine Software geschaffen werden, die die NutzerInnen zufriedenstellend bei der Bewältigung ihrer Aufgaben unterstützt: So werden die MitarbeiterInnen motiviert, die Daten, die für die KI benötigt werden im Arbeitsalltag zu erfassen und haben gleichzeitig positive Erfahrungen mit dem Softwaresystem.

Oft sind Unternehmensprozesse aber komplex und das aus gutem Grund. Sie können also nicht vereinfacht werden, sondern es müssen viele kleine Herausforderungen angenommen werden, welche die Mitarbeiter über einen längeren Zeitraum hinweg bewältigen können. Bei der Umsetzung ist daher ein gutes Projekt- und Changemanagment wichtig für den Erfolg. Die MitarbeiterInnen müssen verstehen, warum eine Veränderung angestrebt wird, was der erwartete Gewinn ist und was sie dazu beitragen können. Lesen sie hierzu mehr in dem Beitrag: Change Management und Digitalisierung.

Nutzungskontextanalyse

Die User Experience hängt ganz wesentlich davon ab, wie stark sich die Software in der konkreten Arbeitssituation der BenutzerInnen in deren Arbeitsprozesse einfügt. Im Idealfall nehmen die BenutzerInnen eine Unterstützung durch die Software wahr, die sie die wichtigen Aufgaben effizienter erledigen lässt. Im schlimmsten Fall erfordert die Software auch für einfache Arbeitsschritte überaus komplexe Bedienvorgänge und die BenutzerIn muss zwischen mehreren Anwendungen wechseln.

Vor der eigentlichen Softwareentwicklung hilft die Nutzungskontextanalyse dabei, das Umfeld, in der das Produkt genutzt werden soll und die mit ihm verbundenen Aufgaben der zukünftigen AnwenderInnen genauer zu analysieren. Dies kann in einem Workshop stattfinden, in dem sowohl die EntwicklerInnen der Anwendung, als auch die Zielgruppe in die Analyse einbezogen werden, die dann das Produkt, die Nutzergruppe und die Aufgaben gemeinsam definieren.

Wichtig ist, dass die einzelnen Aspekte der Nutzungskontextanalyse vorher gemeinsam mit der Zielgruppe und den Experten diskutiert und erarbeitet werden. Dies führt dazu, dass die Projektziele für die Beteiligten deutlicher werden, motiviert die TeilnehmerInnen und regt zur späteren Diskussion im Workshop an.

Service Design

Der Service Blueprint bietet eine zusammenfassende Gesamtsicht auf das System. Er zerlegt das System in eine Sammlung von Services, also kleine funktionale Einheiten die einen bestimmten Aspekt beisteuern. Durch diese Vorgehensweise können besonders auch für komplexe Prozesse die verschiedenen notwendigen Services identifiziert und die benötigten Ressourcen übersichtlich dargestellt werden. Es entsteht ein umfassenderes Verständnis für die Nutzung einzelner Services, die Teil der Produktlösung sind. Mit dieser Methode wird auch die technische Seite und die Machbarkeit berücksichtigt. Dies geschieht, indem eine strukturierte Darstellung der gesamten Anwendung mit den für die NutzerInnen sichtbaren und nicht sichtbaren Bestandteilen erarbeitet wird. Mit einem insgesamt besseren Überblick über die Aufgaben und Funktionen der Anwendung werden zielgerichtet und nutzerzentriert Anforderungen an die Schnittstellen, beispielsweise zwischen Mensch und KI, ausgearbeitet. Wichtig ist es hierbei, gemeinsam mit der Zielgruppe die genaue Aufgabenverteilung zwischen Mensch und KI herauszuarbeiten, um die NutzerInnen optimal bei der Arbeit zu unterstützen und Potenziale für positive Erlebnisse aufzudecken.

Konzepte für positive Erlebnisse bei der Nutzung können unter Einsatz geeigneter UUX Methoden für Interaktions- und Interface- Design, bspw. durch Wireframing erarbeitet werden.

KI Services

Egal mit welchen Aufgaben die KI später beauftragt wird, sie wird aus den bestehenden für zukünftige Datenbestände lernen. Je besser der Anwender mit der KI interagiert, also je mehr und vielfältiger er sein eigenes Wissen einbringt und weitere Daten ergänzt, desto besser kann die KI auch trainieren. Haben die Anwender über die Jahre hinweg die KI mit genügend guten Daten versorgt, werden viele Einzelprozessschritte dann auch von der KI sicher beherrscht.

Man muss sich jedoch vorher überlegen, was die KI schlussendlich lernen soll. Die Eingangsdaten und Ausgangsdaten sind durch den Entwurf der KI-Methode festgelegt und können nicht dynamisch je nach Anforderung angepasst werden. Genau das muss durch die Ausgestaltung der Anwendung versucht werden zu überwinden, so dass eine KI tatsächlich dynamisch lernen kann, um aus einer wachsenden Menge an Daten verschiedenste Schlussfolgerungen ziehen zu können.

Usability Testing am Prototyp

Usability Tests mit potenziellen Nutzern der Software sind eine wertvolle Möglichkeit die wichtigsten Merkmale einer Anwendung auch in Richtung der Benutzererfahrung zu verbessern. Die Gedanken und Erwartungen der Nutzenden stehen im Vordergrund. Um diese persönlichen Inhalte zu erfahren ist es hilfreich offene Fragen zu formulieren, damit die Nutzenden sich kreativ äußern können. Zwischen den verschiedenen Usability Tests ist es eine Herausforderung die Anwendung aufgrund der Beobachtungen nicht sofort zu verbessern. Die Vergleichbarkeit der unterschiedlichen Ergebnisse wäre ansonsten nicht gewährleistet. Kleine korrigierende Eingriffe zwischen den einzelnen Tests müssen gut abgewogen werden. Oft fällt dem Entwicklungsteam erst beim Durchspielen der wichtigsten Prozesse mit den Benutzern entlang der sog. User Journey auf, dass noch weiteres Potenzial zur unmittelbaren Verbesserung besteht und es tauchen weitere Merkmale auf, die auch erst zu einem späteren Zeitpunkt umgesetzt werden können. Schnell neue Features in dieser Prototyp-Phase zu erproben kann Helfen, früher den Zustand eines stimmigen Gebrauchs von der KI durch Optimierung der Rückmeldung zu erreichen. Für die Auswertung der Usability Tests steht eine große Menge an Beobachtungen zur Verfügung, die es zu strukturieren gilt. Die Beobachtungen werden nach Häufigkeit und Bedeutung für jede Ansicht der Anwendung klassifiziert, die sich dann in Verbesserungsmaßnahmen übersetzen lassen. Aus unserer Erfahrung in Projekten in denen auf dieses Hilfsmittel verzichtet wurde und solchen, in denen diese Methoden konsequent zum Einsatz kamen, können wir sagen, dass sie einen entscheidenden Einfluss auf den Projekterfolg haben können.

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