Für das UX-Design eröffnet KI neue Möglichkeiten, Nutzerbedürfnisse präziser zu erkennen und besser zu erfüllen. Automatisierte Analysen, personalisierte Nutzeroberflächen und adaptive Interaktionen bieten die Chance, Erlebnisse individuell, relevant und effizient zu gestalten. Gleichzeitig verschieben sich die Anforderungen an UX-Teams: Neben Kreativität werden Datenkompetenz und ein Verständnis für KI-gestützte Prozesse zentral. Designer:innen müssen mit neuen Tools und veränderten Workflows umgehen. Kollaboration zwischen Fachbereichen wird wichtiger denn je.
George UX Conf ist eine jährliche Konferenz, die sich an Expert:innen und Interessierte rund um nutzerzentriertes Design, Digitalisierung und zukunftsweisende Technologien richtet. Das Event bringt internationale UX-Profis, Branchenführer:innen und Vordenker:innen zusammen, um aktuelle Trends, Herausforderungen und die Zukunft der User Experience zu diskutieren. Künstliche Intelligenz war überall im Programm präsent, aber nicht so, wie man es erwarten würde. Niemand war darauf versessen, Neuheiten oder clevere Tricks vorzuführen. Stattdessen drehten sich die Gespräche immer wieder um eine harte Wahrheit: Künstliche Intelligenz zwingt uns dazu, unsere Arbeitsweise, unsere Organisation und sogar die Bedeutung von Design neu zu überdenken. Von philosophischen Fragen zur Entscheidungsfindung bis hin zur chaotischen Realität der Neugestaltung von Arbeitsabläufen zeigten die Vorträge, dass die Branche still und leise erkannt hat, dass sich die Werkzeuge schneller verändert haben als die Gewohnheiten und es nun an der Zeit ist, aufzuholen.
Welche neue Rolle nimmt UX ein, wenn Künstliche Intelligenz uns nicht ersetzt, sondern den Designprozess gezielt unterstützt?
UX übernimmt eine neue, strategische Rolle als Vermittler zwischen menschlicher Kreativität und den Möglichkeiten von KI: Anstatt von Künstlicher Intelligenz ersetzt zu werden, nutzt UX gezielt deren Unterstützung, um den Designprozess effektiver und nutzerzentrierter zu gestalten. Morten Rand-Hendriksen eröffnete die Konferenz, indem er ein Missverständnis ansprach, dem viele Teams unbewusst folgen: Wir erwarten, dass Künstlich Intelligenz uns sagt, was wir brauchen, und entwickeln dann auf der Grundlage dieser Annahmen Tools. Er argumentierte, dass dies die Beziehung völlig auf den Kopf stellt.
KI ist nicht dazu da, Entscheidungen für uns zu treffen. Sie ist dazu da, die Entscheidungen zu unterstützen, die wir treffen. Es handelt sich um assistive Intelligenz, nicht um autonome Intelligenz. Mit dieser semantischen Verschiebung definierte er die Rolle des Designs neu. Anstatt zu fragen: „Wie gestalten wir für Künstliche Intelligenz?“, fragte Morten immer wieder: „Was möchten wir, dass KI uns dabei unterstützt, zu werden?“ Diese Frage gab den Ton für den gesamten Tag vor.
Welche Rolle spielen Kreativität, Künstliche Intelligenz und UX in der digitalen Transformation?
Kreativität, Künstliche Intelligenz (KI) und User Experience (UX) sind zentrale Treiber der aktuellen digitalen Transformation. Während UX-Design auf Struktur, Nutzerfreundlichkeit und reibungslose Prozesse abzielt, bringt Kreativität bewusst Offenheit, Experimentierfreude und unerwartete Momente in digitale Produkte. KI wirkt dabei als Enabler: Sie reduziert operative Hürden, beschleunigt Prozesse und schafft Freiräume für Innovation. Das Zusammenspiel von UX, Kreativität und KI entscheidet zunehmend über Wettbewerbsfähigkeit, Innovationskraft und Nutzerbindung.
Mick Champayne brachte eine ganz andere Art von Spannung auf die Bühne: die zwischen der Besessenheit der UX von Ordnung und der Abhängigkeit der Kreativität vom Chaos. Traditionelle UX zielt darauf ab, Überraschungen zu vermeiden: weniger Fehler, mehr Struktur, vorhersehbare Abläufe. Aber wenn alles zu einer geraden Linie optimiert ist, woher kommt dann die Freude? Mick beschrieb, wie Googles Easter-Egg-Arbeit von „glücklichen Zufällen” lebt; den winzigen, unerwarteten Momenten, in denen sich Nutzer clever fühlen, weil sie den Witz verstanden haben. Diese Momente schaffen Verbindung, nicht Reibung. Und KI ist ihrer Ansicht nach ein überraschend mächtiger Verbündeter für diese Art der Erforschung. KI Tools generieren keine Ideen für uns, aber sie beseitigen Reibung und geben Designer:innen mehr Raum zum Spielen, Erkunden und Zusammenführen von Konzepten.
Kreativität bleibt menschlich, und KI öffnet Türen, durch die man nicht gehen wollte. Mit Methoden wie Vibecoding kann man überprüfen, ob es sich lohnt, eine Idee weiterzuverfolgen, ohne stundenlang daran zu feilen. In Micks Welt ist Serendipität keine Verschwendung - sie ist Teil des Arbeitsablaufs, in dem KI unendliche Variationen hervorbringen kann und der einzigartige menschliche Beitrag zur Entscheidung wird, welche Richtung tatsächlich wichtig ist.
Wie verändert gezielt gestaltete Künstliche Intelligenz Organisationsstrukturen?
Künstliche Intelligenz sorgt für mehr Komplexität, Geschwindigkeit und Unvorhersehbarkeit, und Designorganisationen müssen sich strukturell anpassen, nicht nur kosmetisch. Während es in den Vorträgen am Vormittag um die Denkweise ging, zeigten die Mittagsveranstaltungen die operative Realität auf: Um KI-Produkte zu entwickeln, müssen sich Teams neu erfinden. Die Geschichte von Intercom über die Entwicklung von Fin, dem KI-Agenten von Intercom, machte eines deutlich: Bei „All-in auf KI” geht es nicht darum, eine Technologie einzuführen, sondern darum, Gewohnheiten aufzugeben, die Teams ausbremsen. In ihren Folien beschrieben sie dies als eine Art „Renaissance der Designer:innen”, in der Neugierde mehr zählt als Erfahrung, Designer:innen zu Entwicklern werden und Manager näher an die eigentliche Arbeit herankommen. Festgelegte Rollen verschwimmen. Generalisten haben Erfolg. Prozesse werden verkürzt. In ihrem Fall hat Künstliche Intelligenz nicht nur das Produkt verändert, sondern auch die Organisation neu ausgerichtet auf Geschwindigkeit, Experimentierfreudigkeit und gemeinsame Verantwortung. Jarno Koponen von Zalando erweiterte diese Perspektive, indem er zeigte, wie sie Künsliche Intelligenz als Mittel zur Navigation in einem riesigen Produktuniversum nutzten. Sein Team verwendete natürliche Sprache als Einstiegspunkt, verband Inspiration mit konkreten Produktergebnissen und betrachtete Konversation eher als eine Form der Entdeckung denn als Kundensupport. Die Skalierung auf 21 Sprachen erforderte eine enge funktionsübergreifende Zusammenarbeit – eine Zusammenarbeit, bei der Designer:innen, Ingenieure und Analysten gemeinsam iterieren, anstatt die Arbeit über Silos hinweg weiterzugeben. Alexandre Deffenain von Revolut verband all dies mit dem Spannungsfeld zwischen globaler Konsistenz und lokaler Relevanz. Seine Botschaft war klar:
„Eine einheitliche Designsprache funktioniert nur, wenn man genau weiß, wann man sie anpassen muss.“
Die praktische Ebene: Muster, Klarheit und die ruhige Benutzererfahrung der KI
Am Nachmittag verlagerte sich der Schwerpunkt der Konferenz von Strategie zu Handwerk. Vitaly Friedman stellte neue Designmuster für KI vor – stille KI, Daemons, Style Lenses, Refinement Loops. Es war, als würde man zusehen, wie die ersten Grundzüge einer neuen Interaktionssprache Gestalt annehmen. Stefan von George Labs brachte dies zurück zum Bankwesen: Mit dem Aufkommen von dialogorientierten Schnittstellen müssen wir verstehen, welche Momente sich gut für eine Chat-Interaktion eignen und welche absolut nicht. „Hey George“ ist nicht nur eine Funktion, sondern ein neues Beziehungsmodell zwischen User und Finanzen. Meylin Bayryamali schloss den Kreis mit einer unverblümten Wahrheit: Gut genug ist nicht mehr genug.
KI macht es einfach, schnell zu liefern, aber User tolerieren keine halbherzigen Experimente mehr. Sie erwarten Intelligenz und Perfektion. Was diese Vorträge gemeinsam hatten, war einfach: KI erhöht den Standard, nicht die Effizienz.
Neuerfindung als UX-Kompetenz
Eine der interessantesten Vorträge hielt Aleksandra Lazović, die über ihren Werdegang berichtete, in dessen Verlauf sie fünfmal das Team wechselte und schließlich ins Produktmanagement wechselte. Ihre Botschaft bezog sich zwar nicht direkt auf KI, passte aber perfekt zum Thema des Tages: In einer sich ständig verändernden Landschaft ist Anpassungsfähigkeit die neue Seniorität. In ihrem „Spielbuch” ging es nicht um Techniken. Es ging darum, mit Unsicherheiten umzugehen, wichtige, aber wenig glamouröse UX-Arbeit zu verkaufen und Verbündete zu finden, die dabei helfen, Schwung in die Sache zu bringen. Es war eine gute Erinnerung daran, dass sich Tools weiterentwickeln, Organisationen sich verändern, aber Selbstvertrauen und Neugierde uns immer noch weiterbringen.
Markenaufbau und UX-Design in wachsenden digitalen Plattformen
Rosie und Kevin von Wise berichteten über ihre Erfahrungen beim Aufbau einer Marke und eines Designs von Grund auf innerhalb einer schnell wachsenden Fintech-Plattform. Ihre Geschichte handelte nicht direkt von KI, sondern davon, Klarheit inmitten von Komplexität zu schaffen - genau das, was KI-gesteuerte Produkte erfordern. Ihre Arbeit zeigte eine weitere Seite der Reife: Manchmal besteht der mutigste Schritt im Bereich UX nicht darin, etwas Neues auf den Markt zu bringen, sondern bereits Vorhandenes zu artikulieren, damit andere endlich vorankommen können. Als ihr Team wuchs, bestand ihre Aufgabe nicht mehr darin, „Bildschirme zu entwerfen”, sondern „Verständnis zu entwerfen”.
UX tritt in seine nächste Phase ein - ob wir bereit sind oder nicht
Am Ende der Konferenz kristallisierte sich ein Thema heraus: KI erweitert nicht einfach nur die Möglichkeiten von Produkten. Sie macht deutlich, wie gut (oder wie schlecht) unsere Arbeitsweisen tatsächlich funktionieren. Wir können „Designentscheidungen” nicht mehr von „Organisationsentscheidungen” trennen. KI überbrückt diese Distanz. Die Qualität unserer Produkte hängt zunehmend von der Qualität unserer Zusammenarbeit, unserer Klarheit, unserer Experimentierfreudigkeit und unserer Bereitschaft ab, unsere eigenen Rollen zu überdenken. Die George UX Conf bot keine einfachen Antworten, aber sie machte eines unmissverständlich klar: Designer:innen gestalten heute mehr als nur Schnittstellen. Sie gestalten die Systeme, Teams und Bedingungen, die intelligente Produkte benötigen, um zu existieren. Und diese Verantwortung ist größer als jedes Werkzeug, das wir verwenden.
