Ein Gründer zeigte mir einmal ein Werkzeug, an dem sein Team ein Jahr gearbeitet hatte. Funktional war es ein sehr guter Dokumenteneditor. Das KI-Feature war ein Chatfeld in der rechten Leiste, mit dem Platzhalter „Frag einfach alles.“
„Wir haben KI eingebaut“, sagte er.
Hatten sie nicht. Sie hatten eine zweite Anwendung gebaut, sie neben die erste gestellt und den Nutzer gebeten, Informationen von Hand hin und her zu tragen. Dieser Satz — wir haben KI eingebaut — ist der teuerste Satz im Produktdesign gerade.
Das Chatfeld ist ein Geständnis
Chat ist die billigste Oberfläche der Welt. Wenn man noch nicht weiß, was ein Feature tut, erlaubt einem ein Textfeld, die Frage zu verschieben. Der Nutzer tippt, das Modell errät die Absicht. Es ist auch eine Art, die eigenen Designentscheidungen an die Person auszulagern, die das Produkt benutzt, und sie für das Privileg mit Aufwand bezahlen zu lassen.
Die besten KI-Features, die ich benutzt habe, sehen kaum nach KI aus. In einem Schreibwerkzeug erscheint ein Vorschlag inline, schon formuliert, schon in meiner Stimme. In einem Code-Editor ist die nächste Zeile vor dem Cursor ausgegraut. In einer Foto-App wird der Hintergrund freigestellt, während ich das Motiv ziehe: kein Panel, kein Modus, keine Verhandlung. Jemand hat die Entscheidung getroffen, was ich wahrscheinlich vorhabe. Diese Entscheidung ist die Designarbeit.
Drei Formen, die es zu stehlen lohnt
Vorschläge statt Befehle. Eine Oberfläche, die vorschlägt, ist leichter zu vertrauen als eine, die wartet. Setz die beste Vermutung des Modells dorthin, wo die Handlung passiert, und mach das Annehmen billiger als das Beschreiben. Ein Prompt-Feld ist ein leeres Blatt; ein Vorschlag ist ein Entwurf, zu dem man Nein sagen kann.
Umkehrbarkeit als erstklassiges Feature. Wenn Produktion billig wird, wird Urteilskraft teuer, und Urteilskraft braucht Raum. Zeig Unterschiede statt Ersetzungen. Halte einen Entwurfszustand. Lass jede Aktion in der Granularität der Aktion rückgängig machen, nicht der Sitzung. Das Gefühl von Sicherheit ist kein Luxus: Es ist das, was Menschen überhaupt erst dazu bringt, das Modell um Größeres zu bitten.
Kalibrierte Unsicherheit. Ein Modell, das „ich glaube“ sagt, wo es rät, ist nützlicher als eines, das überall gleich sicher klingt. Gestalte die Unsicherheit, vergrabe sie nicht. Wenn das Werkzeug nicht weiß, welches Projekt gemeint ist, zeig drei Kandidaten und lass einen Buchstaben wählen. Wenn die Antwort von einem Dokument abhängt, das es nicht gelesen hat, sag es dort, wo die Antwort erscheint, nicht in einem Hilfeartikel.
Das Modell ist nicht das Produkt. Die Naht zwischen Modell und Mensch ist das Produkt.
Die Naht gestalten
Ich denke KI-Oberflächen als Naht zwischen zwei Systemen mit sehr verschiedenen Eigenschaften: einem Menschen, der schnell, kontextabhängig und leicht gelangweilt ist, und einem Modell, das breit, unermüdlich und gelegentlich selbstsicher falsch ist. Jede Naht hat eine Textur, und der größte Teil der Designarbeit passiert dort.
Latenz ist der Rohstoff dieser Textur. Eine Antwort in 200 Millisekunden fühlt sich wie ein Werkzeug an; eine in vier Sekunden wie eine Abteilung. Streaming-Tokens sind nicht nur Fortschritt, sie geben das Tempo vor: Sie sagen, wie viel schon passiert ist und wie viel noch kommt. Ein Werkzeug, das in menschlicher Geschwindigkeit tippt, gewinnt das Vertrauen, das wir Kollegen schenken: Wir lesen weiter, weil wir glauben, dass der nächste Satz sich lohnt.
Die Naht ist auch der Ort, an dem die Fehler wohnen, also muss dort auch die Vergebung wohnen. Rückgängig, neu generieren, eingrenzen, zitieren, mehr Kontext erbitten. Die Oberfläche muss die Unsicherheit des Modells nicht verstecken; sie muss dem Menschen eine würdevolle Art geben, sie zu korrigieren.
Was wir entfernt haben
Bei Lumen Labs war die wertvollste KI-Arbeit Subtraktion. Wir entfernten eine Prompt-Bibliothek, weil alle dieselben sechs Prompts schrieben und die Bibliothek ein Museum unserer eigenen Fantasie war. Wir ersetzten sie durch kontextuelle Vorschläge an den Blöcken, an denen das Schreiben stockte. Wir entfernten ein Einstellungsfenster voller Modellnamen und Temperaturen und ließen zwei Optionen übrig: schnell oder sorgfältig. Wir entfernten das Chatfeld vom ersten Bildschirm.
Nichts davon waren Modellverbesserungen. Es waren Interface-Urteile darüber, wohin die Aufmerksamkeit eines Menschen gehören soll, gefällt von Leuten, die sehr viele Fünf-Minuten-Sitzungen beobachtet hatten.
Ein Test für das nächste KI-Feature
Bevor ich etwas hinzufüge, stelle ich inzwischen drei Fragen.
Reduziert es die Zahl der Entscheidungen, die die Person treffen muss, oder verschiebt es sie nur woandershin? Scheitert es so, dass der Person etwas Brauchbares bleibt? Würde sich eine aufmerksame Kollegin im Raum ungefähr so verhalten?
Wenn die Antwort auf die dritte Frage Nein ist, liegt das Problem wahrscheinlich nicht beim Modell. Es liegt in der Gestaltung dieses Moments für diese Person — und diesen Teil können wir reparieren.
Mit KI gestalten statt für sie heißt, die Werkzeuge zu nutzen, um den eigenen Geschmack zu schärfen: zehn Fassungen einer Überschrift schreiben, einen Zustand erkunden, an den man nicht gedacht hatte, den Code lesen, den man nicht anzufassen wagte. Die Maschine ist eine bessere Assistentin als Autorin. Unsere Aufgabe bleibt zu entscheiden, was existieren sollte, und es dann mühelos wirken zu lassen.