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All of us who do creative work, we get into it because we have good taste. But there is this gap. For the first couple years you make stuff, it's just not that good. — Ira Glass
Maschinen haben keinen Geschmack
Falls dir in letzter Zeit aufgefallen ist, dass KI-generierte Screens sich alle ziemlich ähnlich sehen, geht es dir wie mir. Ein Begriff aus der Evolutionsbiologie erklärt, warum das ein wiederkehrendes Muster mit eigenem Namen ist, und was genau daraus gerade zur größten Chance für UX-Professionals wird.
Maschinen haben keinen Geschmack, sie optimieren auf das, was im Training am häufigsten funktioniert hat, und genau deshalb konvergieren die Ergebnisse zwangsläufig zu einem Mittelmaß, das niemandem wehtut und niemanden begeistert.
Es gibt dafür in der Evolutionsbiologie ein schönes Wort, Carzinisierung, das Phänomen, dass ganz unterschiedliche, nicht miteinander verwandte Krebstierlinien im Lauf der Evolution immer wieder unabhängig voneinander bei derselben Form landen, der klassischen Krabbenform, mindestens fünfmal ist das nachweislich passiert. Bei KI-generierten Interfaces ist genau dasselbe Muster zu sehen. Völlig unterschiedliche Ausgangspunkte, unterschiedliche Modelle, unterschiedliche Branchen, und am Ende landet der meiste Output bei dem gleichen Ergebnis. Häufig sogar in Form und Farbe.
Nur wo genau verläuft die Grenze zwischen hilfreicher Vereinheitlichung und diesem Einheitsbrei? Bei einem Checkout will ich als User ziemlich sicher keine Überraschung, sondern die Bedienerfahrung, die ich von hundert anderen Shops kenne, weil mich das schneller zum Kauf bringt, und in diesem Sinn hilft diese Konvergenz tatsächlich sowohl den Nutzenden als auch dem E-Commerce, der davon lebt, dass Prozesse reibungslos funktionieren.
Das Kontroverse daran ist, dass genau diese Vereinheitlichung, die im Kleinen so vernünftig wirkt, aber im Großen still und leise all die Unterscheidungsmerkmale auffrisst, an denen sich eine Brand eigentlich festmachen ließe, bis am Ende zehn Websites aus derselben Branche kaum noch auseinanderzuhalten sind, obwohl jede einzelne für sich betrachtet tadellos funktioniert.
Auch in unseren Evals können wir gerade sehr gut messen, welches LLM unter welchen Bedingungen gut funktioniert, bei welchen Kosten, zu welchem Aufwand usw., aber jedes visuelle Ergebnis sieht quasi identisch aus. Qualitativ im Code, aber in der UI nicht immer gut, nicht immer nützlich usw.
Deswegen glaube ich fest daran, dass das zunehmend zu einem Problem für Unternehmen wird. Und weil solche Dinge austauschbar sind, wird Differenzierung noch relevanter als je zuvor. Denn nur mit einer holistischen UX über alle Touchpoints hinweg, bewussten, validierten Entscheidungen, wann man dem Muster folgt oder man vom Pfad abweicht, kommt man zukünftig sicher zum Erfolg.
Thomas Jackstädt hat heute in der Community eine Zahl aus einer aktuellen Studie des BVDW geteilt, die genau hierher passt: digitale Wertschöpfung wächst längst über eine eigene Branche hinaus und steckt inzwischen in rund einer Billion Euro, fast einem Viertel der deutschen Bruttowertschöpfung, verteilt über Banken, Handel, Industrie und den Mittelstand.
Und deswegen bin ich mir mittlerweile sicher, dass die Zeit und die Chancen für UXer besser sind als je zuvor, für Menschen mit dem Gespür für Ästhetik, für das Gefühl, wann Standardisierung hilft und wann nicht. Das lässt sich (noch) nicht in ein Modell trainieren, sondern bleibt weiterhin eine menschliche Entscheidung.
Bild offensichtlich mit KI erstellt. Text mit Hilfe von KI revidiert.