Human-Centered Context Engineering

Ich bin Thomas Immich, auch im Business meistens per Du – und seit knapp 25 Jahren in UX- und Human-Centered IT zu Hause. Dazu gekommen bin ich über die Videospielindustrie: Angefangen habe ich mit etwa 15 und habe später auch mein Studium mit der Videospielentwicklung finanziert. Ich war immer sehr angetan von der Kombination aus Design, Grafik, Ästhetik, Experience, Gamification und Software Engineering. Ich musste z.B. „Wormsblast“ auf den Mac portieren, was alles andere als ein Zuckerschlecken war. Ich hatte drei Monate und musste damals noch alles ohne KI-Unterstützung bauen. Claude Code braucht dafür heute wahrscheinlich nur drei Tage.

Ich habe dann aber früh gemerkt: Mich interessiert zwar Coding, aber viel, viel mehr interessiert mich das Endergebnis und wie es bei den Nutzenden ankommt. Deswegen bin ich ein bisschen von der reinen Implementierung weg und zu UX/UI gekommen. Nach nur zwei Jahren als Arbeitnehmer in der Branche habe ich dann vor 21 Jahren Centigrade als UX-Unternehmen gegründet. Damals nannten wir es noch „UI-Design“ – wir haben Interfaces angepinselt, könnte man sagen, alte Bankensoftware schön gemacht.

Das hat sich aber alles gewandelt: Irgendwann kam User Research dazu, wir haben Psychologinnen und Psychologen eingestellt, wir sind gewachsen, wir haben von WPF den Sprung nach HTML gemacht und haben wegen unserer Industrienähe sogar VR-Projekte mit Unity 3D gemacht – also ganz, ganz viel technisch dazugelegt. Und jetzt sind wir sogar Schulungs- und Beratungsunternehmen für andere UXler, was mich besonders stolz macht: dass wir ein bisschen Vorreiter sind bei der Frage, wo die Reise mit UX eigentlich hingeht, jetzt wo KI plötzlich an allen Fahnen steht.

Und jetzt: Warum gibt es eigentlich LeanScope? Unser Projektgeschäft lief immer ähnlich ab: Wir müssen erst mal verstehen, was der Nutzende will, was der Kunde will, und wie wir das in möglichst wenigen Zügen umgesetzt kriegen – so, dass am Schluss die beste Experience steht, und zwar nicht für uns, sondern für das eigentliche Zielpublikum. Da bin ich irgendwann bei einer Konferenz, der UX London, auf Jeff Gothelf aufmerksam geworden und war in seinem Lean-UX-Workshop. Der Workshop hat mich komplett geflasht. Ich bin da rausgekommen, bin zurückgeflogen und anschließend bei Centigrade mit den Worten rumgelaufen: „Wir müssen alles umstellen auf Lean UX!“ Wir haben uns dafür zunächst mal mit Excel-Sheets beholfen – Business Model Canvasses, Persona-Steckbriefe, Nutzungsszenarien, Annahmen-Backlogs und vieles mehr.

Irgendwann stieß dann Clemens Poblotzki als neuer Mitarbeiter zu uns. Er war am Anfang noch nicht direkt einem Projekt zugeteilt und hatte daher etwas Experimentierzeit übrig. Da haben wir gesagt: Gieße diese vielen Excel-Sheets doch mal in eine zentrale Web-App. Nach einem Monat dachte ich bereits: Wie krass ist das denn, was der da gebaut hat – ohne KI, damals von Hand, mit TypeScript und Angular. Ich dachte nur: „Okay, das ist total geil, wir müssen daraus ein Produkt machen.“ So ist vor acht Jahren LeanScope entstanden, zunächst also als Prototyp. Wir haben den Prototyp dann sukzessive zu einem produktiv einsetzbaren Schulungstool umgebaut, damit wir erste Lizenzkunden hatten. Das war eine strategische Entscheidung, denn ein Schulungstool darf natürlich auch mal abstürzen und wir bekommen direktes Nutzerfeedback! Daher konnten wir es im sicheren Hafen schärfen, stabilisieren und reifen lassen. Und jetzt kommt KI ins Spiel: Wir haben einige der vielen Personas, die wir über die Jahre in Kundenprojekten aufgebaut hatten, mit KI unterfüttert und sie zu lebendigen Interaktionspartnern in unseren Projekten gemacht. Das hat den Erfolg von LeanScope so angetrieben, dass wir das Produkt zu einer eigenständigen GmbH ausgekoppelt haben. LeanScope ist also keine Tochter von Centigrade, sondern eine eigene GmbH mit eigenen Kunden, eigenen Strategien, eigenen Zielen. Aber die Kooperation zwischen den beiden Unternehmen ist extrem eng, weil Centigrade als Lizenznehmer LeanScope weiterhin für jedes Projekt einsetzt – da kommen wir ja schließlich her. Und umgekehrt hat LeanScope jetzt ganz viele andere Kunden, die Centigrade nicht hat, z.B. weil sie eher aus dem Marketingbereich kommen.

Wenn man es rein technisch sieht, wird der Kontext beim Context Engineering oft vom Code abgeleitet: Ich bin in Claude, der guckt meinen Code an und weiß, was auf dieser Basis als Nächstes zu tun ist. Wenn ich aber nicht die Software Engineers, sondern die Domänen-Experten angucke, dann nutzen die eher ihren „Knowledge“-Kontext – ein Wiki also, bestehend aus Informationen, die letztlich aus Handbüchern, Tickets oder anderen Wissensquellen abgeleitet sind.

Und wenn ich von Human-Centered Context Engineering spreche, dann meine ich die Kombination aus Code und Knowledge, aber eben ganz bestimmtem Knowledge! Es geht hier um das Wissen, das über denjenigen aufgebaut wurde, dem das Produkt letztlich gefallen muss: dem Nutzenden. Und da merken wir: Es gibt initial oft ganz wenig Wissen, kaum ein LLM-Wiki, das darüber berichten könnte, was das Publikum eigentlich will. Nur wenige Vorreiter-Unternehmen haben eine eigene UX-Abteilung und Leute, die ein solches Wissen explizit in Confluence, Jira oder ähnlichen Orten runtergeschrieben haben. Und dieses Wissen, selbst wenn es bereits runtergeschrieben ist, auch für die KI nutzbar zu machen, ist dann bereits die weitere Herausforderung. LeanScope vereinfacht beide Welten.

Erstens: Wissen aufbauen, das noch nicht da ist – indem User-Research-Ergebnisse einfach „eingespielt“ werden können. Zweitens: die Nutzbarmachung dieses Wissens über Knowledge Graphs, RAGs und alles, was zum modernen Retrieval-Baukasten dazugehört: nicht nur als Markdown-Dateien, sondern auch als graphbasierte Datenbank, schnell und token-sparend. Das ist für mich Human-Centered Context Engineering – ich weiß sofort, wie meine Nutzenden auf eine meiner Produkt- oder Designentscheidungen reagieren würden.

Genau – ich spreche von Domänen-Wissen, aber aus Perspektive der Nutzenden. Denn Domänen-Wissen ist ja bei den meisten Unternehmen bereits vorhanden, aber eben nicht aus Perspektive der Nutzenden, und schon gar nicht aligniert mit deren mentalen Modellen. Und das mentale Modell eines Nutzers ist oft ganz anders als das Domänen-Modell des Unternehmens, weil natürlich alle im Unternehmen die berühmte „Brille“ aufhaben, die sie blind gegenüber anderen Perspektiven macht. Diese Brille wollen wir abnehmen und eine andere aufsetzen. LeanScopes Claim ist daher: „Sieh die Welt mit den Augen deines Publikums“.

Genau richtig, so ist es. Es gibt natürlich auch Kunden, die noch nicht ein einziges Mal einen User Research durchgeführt haben. Da ist es immer ein bisschen schwierig zu sagen: „Okay, nutze doch einfach LeanScope, um mehr Wissen über deine Nutzenden zu erlangen“. Denn wenn ich nicht einmal weiß, wie ich ein User-Research-Interview führe und wie ich überhaupt ein User-Research-Repository aufbaue, dann bin ich eigentlich noch ein bisschen zu früh dran für LeanScope. Kontextwissen abzufragen ist immer noch zu einem großen Teil ein menschlicher Akt, und das muss man daher schon können. An der Stelle unterstützen wir dann eher mit unseren professionellen User-Research-Mitarbeitenden bei Centigrade, statt alles aufs Tool abzuwälzen.

Das war eine ganz spannende Reise, insbesondere da wir uns da schon sehr früh nach Erscheinen von ChatGPT 3.5 in das KI-Thema reingewagt haben. Begonnen hat es mit unserem Bot P.F.U.X. für meinen damaligen Podcast „Prompts for UX“. Die Grundidee war es, ein KI-getriebenes Wesen zu kreieren, das UX-spezifische Fragen beantworten kann und in der Lage ist, bessere User Stories zu schreiben. Dazu musste ich mit meiner Kollegin Catharina natürlich tief in das Thema „Prompt Engineering“ reinschauen und wir haben viel gelernt. Um das Wesen nahbarer zu machen, hatte ich damals eine Lego-Figur gebaut, die, während sie sprach, sogar den Mund auf und zu gemacht hat. Wir haben also viel mit Storytelling und Charakterdesign gespielt. Und ich habe gemerkt: Ein gut gemachter Charakter macht was mit mir, macht was mit den Leuten – dass das nicht einfach nur Text ist, sondern eine Persönlichkeit, die diesen Text überliefert. Dann kam unwillkürlich die Idee: Lass uns noch mehr von diesen witzigen Charakteren bauen und mehr Spaß bei der Nutzung von KI haben.

T0-N1 zum Beispiel, unser Voice-and-Tone-Bot, ist extrem witzig; der legt z.B. auch Wert auf eine anständige Begrüßung. Wenn ich da einfach was reinballere und sage „Gib mir mal eine Rechtschreibprüfung von dem Text da“, dann sagt er: „Wie wäre es denn erst einmal mit einem netten Hallo?“ Interessant und wichtig war für uns, dass nicht jeder Bot gleich antwortet, sondern jeder eine eigene Persönlichkeit mitbringt, um die Motivation bei der Nutzung zu erhöhen.

Das Risiko, das wir am Anfang allerdings nicht so ganz gesehen haben, war natürlich, dass die Leute sich vielleicht ein Stück weit ersetzt fühlen, wenn die KI nun nicht nur beeindruckende Fähigkeiten, sondern dazu sogar eine eigene Persönlichkeit bekommt. Es gab daher tatsächlich und vollkommen zu Recht eine Diskussion bei Centigrade, ob unsere Bots auf die Teamseite sollen oder nicht – sind sie überhaupt „Teammitglieder“? Dadurch aber, dass wir das von Anfang an mit einem Augenzwinkern gemacht haben und wir auch klar gemacht haben: „Hey, das sind natürlich nur witzige Charaktere, aber ohne ihre menschlichen Paten sind sie schon mal gar nichts, weil sie nur den Humor der Menschen abbilden, die sie gepromptet haben“ – dadurch hat sich die Diskussion letztlich in Wohlgefallen aufgelöst. Aber es war wichtig, dass die Handschrift des menschlichen Paten in diesem Bot zu erkennen ist, damit dieser Mensch sagen kann: Ohne mich würde es diese Figur gar nicht geben!

Damals gab es noch nicht so tolle Tools wie heute – da hat man wirklich einfach einen Prompt in den GPT-Chat reingeschrieben. Im Sinne einer Wiederverwendbarkeit haben unsere Paten und Patinnen diese Prompt-Schablonen also initial gebaut und anschließend gewartet. Immer wenn jemand aus dem Team gesagt hat: Ich fand die Antwort von dem Bot doof – dann hat der Pate oder die Patin den Prompt angepasst und wieder auf den neuesten Stand gebracht. Ein bisschen wie ein kleiner Software-Engineering-Change-Management-Prozess unter Nicht-Software-Engineers, wenn man so will.

Ja, in GitHub wäre es der Developer und/oder Maintainer – aber wir haben die Rolle bewusst „Pate“ genannt. Genau um klar auszudrücken: „Guck mal, du bist das Vorbild“. Das Gefälle ist klar: Der Pate ist der Godfather, die Patin die Godmother. Danach hat keiner mehr das Gefühl, dass er oder sie der KI unterstellt ist.

Wie gesagt, haben wir zunächst riskiert, dass die Leute sich ersetzt fühlen oder dass Centigrade komplett falsch rüberkommt, so nach dem Motto: „Ach, guck mal, da ist ein mensch-zentriertes KI-Unternehmen, das auf Menschen verzichten kann.“ Dieses Risiko ist immer da, wenn man KI einsetzt. Und daher arbeiten wir bewusst dagegen. Auf unserer neuen Webseite steht „Menschen“ daher entsprechend unserer Philosophie als oberster Menüpunkt; das KI-Thema kommt relativ weit hinten. Wo man jetzt sagen könnte: „Ah, aber KI muss doch ganz nach vorne!“ Ja, KI ist wichtig, aber wir sind der Meinung, dass es immer einen Enabler geben muss, um komplexe digitale Systeme in außerordentlicher Qualität auf die Straße zu bringen, und dieser Enabler, das sind die Menschen in unserem Team.

Erstmal: Teams, die jetzt schon nicht mit echten Menschen sprechen, werden das leider auch in Zukunft nicht tun. Das ist so ein bisschen meine Erfahrung. Und umgekehrt: Teams, die das schon vorher gemacht haben, werden es auch weiterhin tun, weil sie diesen echten Mehrwert einfach mal gespürt haben.

Deswegen ist das Risiko, LeanScope anzuwenden, meiner Meinung nach sogar am höchsten bei den Teams, die noch nie irgendeine User-Research-Methodik angewendet haben. Warum? Weil sie sich am ehesten darauf verlassen, dass alles, was die Persona sagt, bare Münze ist. Dabei kann das schon rein technisch gar nicht sein. Was die Persona sagt, ist immer eine Summe von Erkenntnissen, die ein Mensch vorher gesammelt hat, und dann eine Summe von Wahrscheinlichkeiten, die ein LLM zu einer Antwort bewegt. Aber: Eine Persona bildet ja nicht einen Menschen ab – eine Persona bildet die Summe der Eigenschaften ähnlicher Menschen ab. So kann ich zum einen nie auf einen einzelnen Menschen zurückverfolgen, wer was gesagt hat, was schon mal aus DSGVO-Sicht eine wichtige Grundlage ist.

Das bedeutet zum anderen aber auch: Es gibt nicht die eine Wahrheit, sondern es gibt eine gesunde Mischung aus Perspektiven, die eine belastbare Entscheidungstendenz in eine bestimmte Richtung gibt. Und dieser Grad der Genauigkeit reicht vollkommen aus bei der Produktentwicklung. LeanScope ist also eher ein Kompass, der einem den Nordstern weist: Soll ich eher nach links oder nach rechts gehen? Dieser Kompass zeigt selten hart Backbord oder hart Steuerbord. Am Schluss erfordert es immer noch menschliches Gespür und technisch-organisatorische Möglichkeiten, um einen bestimmten Weg auch tatsächlich einschlagen zu können.

Es gibt ja ein sogenanntes Annahmen-Tracking in LeanScope. User Researcher machen im Prozess immer wieder kleine Annotationen, wenn sie unsicher sind, ob sie es gerade mit der Wahrheit zu tun haben oder nicht. Wenn sie zum Beispiel in einem Workshop sitzen und drei Leute diskutieren bis aufs Messer – du kennst das, jeder hat dann plötzlich recht. Das fand ich z.B. total inspirierend, dass Jeff Gothelf einfach sowas gesagt hat wie: „Lass sie reden! Schreib einfach auf, dass es sich hier bei jedem jeweils um eine Annahme handelt. Alle drei haben unrecht, denn keiner weiß es oder kann es belegen.“ Wir schreiben also auf: Hier fehlt uns ein Beleg – und diesen Beleg treiben wir dann anschließend ein. Einfach mal zu sagen: Wir diskutieren das jetzt nicht aus, sondern schreiben nur auf, dass wir hier noch einen Beleg brauchen – das kann so entspannend sein.

Und diesen Beleg aufzuschreiben und anschließend zu liefern – das muss ja jemand machen! Menschen nämlich, die in Diskussionen merken: Oh, hier ist gerade kein Konsens. Diese Wachheit gegenüber der Situation kann ich von professionellen User Researchern erwarten. Diese machen dann kleine, schnelle Annotationen in LeanScope in Form eines Fragezeichen-Emojis – und alleine dadurch weiß die KI schon: „Dieser Satz hier ist irgendwie unsicher. Vielleicht sollten wir beim nächsten User Research darauf hinweisen: Bitte verifiziere diese Annahme und liefere eine Bestätigung oder einen Widerspruch.“

Und das ist deshalb so stark, weil es über eine längere Zeit gespielt werden kann. Es gibt nicht dieses binäre „Ah, es war eine Proto-Persona, jetzt ist es eine verifizierte Persona“. Die Persona wird besser mit jeder neuen Erkenntnis, und die User Researcher sind deswegen ein dauerhafter Teil des Prozesses.

Oh, das passiert sogar ziemlich oft. Das ist ja das Witzige an unserem Workshop-Ansatz bei Centigrade. Wir gehen mit den Stakeholdern in einen initialen Scoping-Workshop und nehmen deren Perspektive auf. Wir schreiben Nutzungskontexte auf, wir entwickeln Proto-Personas – aber eigentlich ist das noch ein Ratespiel, wenn man ehrlich ist. Der „Best Guess“ aller Beteiligten. Und viele sind überzeugt: „Wir machen das schon seit 40 Jahren, wir wissen genau, wie die Nutzer ticken.“

Aber dann gehen wir in den ersten User Research, machen unsere Tiefeninterviews und kommen mit dem Ergebnis zurück – und plötzlich ist alles voller Annotationen mit roten X-en, die ausdrücken: „Das stimmt so nicht“. Und dann gucken alle ganz bedröppelt. Aber: Das ist ein krasser Lerneffekt jenseits der Komfortzone. Man merkt unwillkürlich: „Ach guck mal, die Welt ist gar nicht so, wie ich dachte, dass sie ist.“ Das ist der Moment, wo wir den Kunden einen Schritt näher zur Erkenntnis über seine Nutzenden gebracht haben – das ist User Research „at its best“.

Man kann es definitiv als Interessenkonflikt sehen. Ich sehe es allerdings nicht ganz so, und ich kann erklären, warum. Ich bin der Meinung, dass ganz oft gerade die kleinen und mittelständischen Unternehmen gar keinen User Research machen und auch nicht machen können – sie haben schlicht das Geld nicht dazu. Aber sie müssen ja gegen die großen SaaS-Unternehmen anstinken, die eine eigene UX-Abteilung mit Gold-Standard-Maturity haben. Wie sollen die konkurrenzfähig sein, insbesondere wo wir ja inzwischen alle wissen: UX macht konkurrenzfähig. Deswegen ist es meiner Meinung nach gut, dass wir diesen Zugang günstiger machen.

Aber – und das ist ganz wichtig – es ersetzt niemals den Umgang mit echten Menschen. Es kann nur ergänzend wirken.

Und trotzdem merken wir ganz häufig, dass bestimmte Zielgruppen gar nicht zugreifbar sind. Ich bekomme die Menschen, die ich befragen müsste, gar nicht zeitnah rekrutiert, geschweige denn befragt und das Ganze ausgewertet. Wenn ich aber heute schon meine Entscheidung treffen muss – dann können solche KI-Personas helfen, mein Bild auf eine günstige und schnelle Weise zu komplettieren. Aber diese KI-Personas könnten ja eben auch gar nicht existieren, wenn nicht vorher echte Menschen befragt worden wären. Deswegen existiert aus Sicht unserer beiden Unternehmen eben kein Interessenkonflikt, sondern im Gegenteil eine sinnvolle Kooperation: TestingTime macht genau das, was LeanScope nicht kann – das Recruiting echter Menschen, damit wir mit ihnen echte Interviews führen können. Und wir machen nur das, was TestingTime nicht leistet – lebensnahe KI-Personas auf Basis von Interview-Ergebnissen schaffen.

Die Frage ist total wichtig, weil ich bei manchen Anfragen auch schon mal ein Störgefühl gemerkt habe: Es wird manchmal aus den falschen Gründen zu Personas gegriffen und das Mindset ist gar nicht da, dass wir immer noch echte Menschen für den Erfolg brauchen. Dann höre ich so was wie „synthetische Daten“ – also ein Einsatz, wo bereits die Datengrundlage von der KI generiert wird. Bei sowas frage ich mich immer: Ist das nicht ein richtig dummer Zirkelschluss? Vielleicht übersehe ich ja was, aber ich bin jetzt schon eine Weile dabei…

Das kann man zwar machen – man sollte sich dann aber der Gefahren bewusst sein. Wenn also ein Kunde kommt und sagt: „Ich weiß, dass das eine Gefahr ist, aber ich gehe das Risiko ein!“ – finde ich das völlig okay. Aber wenn jemand kommt und sagt: „Ich glaube, das ist der Heilsbringer und es gibt kein Risiko!“ – dann würde ich sagen: Guck dir lieber mal an, was User Research und Market Research eigentlich ist und wie die Profis da arbeiten. Dort ist alles sehr methodisch und systematisch. Diese Disziplin muss man erst verstanden haben, bevor man sie einsetzen möchte. Selbst das vermeintlich einfache Stellen einer Frage kann bei der ersten Suggestivfrage so richtig nach hinten losgehen. Einen guten Interviewleitfaden zu bauen, ist ebenfalls nicht so einfach.

In sogenannten Ethikkommissionen auf jeden Fall. Wir haben das Glück, dass wir einige Forschungsprojekte machen durften, gefördert vom damaligen BMBF – dem heutigen BMFTR, also dem Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt. Sonst hätte LeanScope auch nicht entstehen können, das muss man vielleicht an dieser Stelle nochmal betonen.

In jedem geförderten Forschungsprojekt ist inzwischen eine Ethikkommission vorgeschrieben. Du darfst gar nicht arbeiten, ohne dich mit der Ethikfrage zu befassen. Du darfst übrigens inzwischen auch nicht ohne User Research in Forschungsprojekten arbeiten. Du darfst also nicht einfach nur unter Engineers und Forschern das Projekt runterballern, sondern du brauchst UX, du brauchst Ethik. Gute Sache!

Und genau in diesen Forschungsprojekten wurde mir tatsächlich bewusst, wie wichtig das Thema ist. In der öffentlichen Diskussion hingegen wird es zu wenig diskutiert. Wenn du aber einen Ethikrat hast, der über alles drüberguckt, dann merkst du: Ah ja, okay, da hab ich gar nicht drüber nachgedacht – macht total Sinn.

Ja – streng wissenschaftlich würde ich es nicht nennen, aber streng systematisch durchaus. Am Ende ist es auch egal, ob man „Design Thinking“ zitiert, den „Double Diamond“ oder den Human-Centered-Design-Prozess. Es ist egal, ob man Lean UX, Scrum oder SAFe macht. Am Ende des Tages geht es um die gleichen und wiederkehrenden Muster, die allen Prozessen gleichermaßen zugrunde liegen. Es macht zum Beispiel keinen Sinn, über visuelles Design zu sprechen, wenn man noch nicht mal weiß, was das Konzept oder der Brand des Unternehmens ist. Das wiederum kann ich auch jetzt schon sagen, dafür brauche ich keine KI. Im Gegenteil, die KI sagt vielleicht: Na gut, weil du es wünschst, generiere ich dir halt ein schönes Icon, weil ich so gut Icons bauen kann. Ich würde als Mensch sagen: Mach es nicht, obwohl du es kannst. Mach dir jetzt noch keine Gedanken über visuelles Design, das ist zu früh! Und da sehe ich uns Menschen mit unserer Erfahrung schon immer noch am Zug. Aber wir müssen solche Erfahrungen auch machen dürfen – sonst haben wir sie schlichtweg nicht, wenn wir sie brauchen!

Erstmal ein bisschen definieren: Was ist überhaupt ein mentales Modell? Das ist total schwer zu greifen – ein mentales Modell von einem mentalen Modell zu haben ist gar nicht so einfach, um es mal auf der Metaebene auszudrücken ☺ Aber ich sehe es so: Jeder Mensch hat einen anderen Zugang zu seinem eigenen Wissen, zu seiner eigenen Erfahrung. Wenn ich an ein Fahrrad denke, dann denke ich an so ein zweirädriges Gefährt, wo immer so ein Ding zum Sitzen drauf ist, das sich Sattel nennt. Wenn jetzt aber jemand Liegerad fährt, dann denkt er oder sie vielleicht eher an eine Art Sitz, nicht an einen Sattel. Für ihn ist ein Fahrrad eben nichts zum Aufrechtsitzen, sondern zum Liegendsitzen. Zwei Menschen, ein Begriff – und dennoch zwei unterschiedliche mentale Modelle.

Genau hier liegt die Schwierigkeit, die wir als UX Professionals haben. Wir gestalten eine Software mit dem mentalen Modell des UXlers (wenn es gut läuft); wenn es schlecht läuft, gestalten wir sie mit dem mentalen Modell eines Software Engineers. Und das ist meistens ein komplett anderes mentales Modell als das der Nutzenden – und dann haben wir einen Clash. Und: Jedes mentale Modell jedes einzelnen Nutzenden ist anders. Das heißt, wir haben Tausende verschiedene mentale Modelle – deswegen gibt es im Grunde auch tausend „User Experiences“. Denn UX ist ja das, was ich erlebe, bevor, während und nachdem ich bediene. Deswegen kann man UX streng genommen gar nicht gestalten – wie will ich etwas gestalten, das im Kopf jedes einzelnen Menschen anders entsteht?

Bedeutet also: Ich kann mentale Modelle nur als Vereinfachung der Realität sehen. Wenn drei von vier Leuten ähnlich über einen Begriff denken, dann reicht mir das, um dazu ein mentales Modell zu bauen. Das ist mir als menschlichem Modellierer vorbehalten. Es ist also auch eine strategische Entscheidung, wie weit ich hier gehen möchte.

Was man aber nicht verwechseln darf: Es handelt sich hier um keine allgemeingültige Ontologie, die das Unternehmen z.B. als universelle Wissensbasis speichert. Wenn ich als Fahrradwerkstatt ein Fahrrad in meiner Ontologie beschreibe, dann wird das Fahrrad natürlich Räder (1 bis 3) sowie eine Sitzgelegenheit besitzen (Sattel oder Sitz). Aber ob ich das im UI dann tatsächlich Sattel oder Sitz nenne, hängt davon ab, welche Nutzer ich anspreche oder welches Fahrrad ich konkret betrachte. Und wenn ich auch Liegerad-Fahrer ansprechen möchte, dann muss eben auch das Wort „Sitz“ Treffer in meiner Webshop-Suche liefern. Perspektivübernahmen richtig gestalten – genau hier halte ich mentale Modelle für extrem unterschätzt. Und damit auch Personas, denn sie bilden genau diese mentalen Modelle auf einer Detailebene ab, wie sie direkt in der User-Interface-Gestaltung brauchbar wird.

Ich glaube, dass die neuen Werkzeuge da ein Stück weit hinfahren werden. Es gibt da zum Beispiel das Open Knowledge Format (OKF) von Google, im Grunde ein LLM-Wiki. Es geht darum, die Art und Weise zu standardisieren, wie wir Wissen updaten und in graphartiger Form ablegen. Das finde ich einen superspannenden Ansatz, weil wir weggehen von monolithischen Dokumenten hin zu feingranularen Entities und deren Relationships. Und ein kleines, aber feines Detail: Beim OKF gibt es immer für jeden Begriff sogenannte „Aliase“, also Synonyme. Ein Fahrrad könnte also auch „Drahtesel“ heißen und dennoch semantisch als Fahrrad verstanden werden – die Älteren unter den Lesern werden den Begriff sicher noch kennen. Das ist eine coole Entwicklung, weil wir sehen: Wissen ist nicht absolut, Wissen kommt auf den Kontext an. Und ich sage zusätzlich: Wissen kommt vor allem auch auf den Nutzungskontext an – und der beinhaltet immer den Nutzenden mit seinen Bedürfnissen.

Das ist eine sehr tiefe Frage, die ich erstmal versuchen muss zu Ende zu denken. Ich versuche es, indem ich vom Lagerfeuer ausgehend assoziiere: Das Fernsehen hat das Lagerfeuer ja im Grunde als Erstes ersetzt, also lange bevor Software überhaupt eine Rolle gespielt hat. Wo wir ein paar Jahrzehnte früher noch über „Wetten, dass..?“ gesprochen haben, reden wir jetzt über Reels auf Instagram. Hier ist also etwas Ähnliches bereits passiert: Wir haben das zentrale und gemeinsame Lagerfeuer „TV“ in viele kleine individuelle Lagerfeuer „Instagram-Contentstream“ zerlegt.

Und das ist Fluch und Segen. Positiv ist: Es finden sich neue kleine Communities, die vorher gar nicht wussten, dass ihre Mitglieder überhaupt existieren. Negativ ist: Es entstehen damit auch immer mehr zersplitterte Communities.

Wenn man das auf Software überträgt, ist die Frage: Hat es überhaupt einen tieferen Wert, dass ich über Figma sprechen kann und jeder an meinem Lagerfeuer weiß, was Figma ist, weil Name und Verhalten der Software bekannt sind? Oder ist es vielleicht sogar mehr wert, darüber zu reden, was man mit Figma geschafft hat: „Meine Nutzenden haben durch einen von mir schnell erstellten und wahnsinnig echt wirkenden Prototyp tolles Feedback zu unseren Produktideen gegeben.“ Ist es wichtig, mit welcher Software ich das gebaut habe, oder ist wichtiger, dass wir uns über den Outcome der Software unterhalten, die in diesem Fall einige Menschen weitergebracht hat? Ist also die Software das Lagerfeuer – oder sind es unsere Ziele und die Erlebnisse, die wir schaffen konnten? Software könnte in Zukunft ja auch als Nostalgiesubjekt einen neuen Lagerfeuer-Wert bekommen… so nach dem Motto: „Weißt du noch damals, als wir uns in WinAmp die UIs per Skin draufgezogen haben?“ Sie leistet dann zwar nichts mehr, ist aber zu einer Geschichte geworden und damit absolut tauglich für ein Lagerfeuer!

Genau, und das ist eine Gefahr. Deswegen sage ich: Segen und Fluch. Ich bin noch mit linearem Fernsehen mit nur drei TV-Programmen aufgewachsen. Für mich wäre damals auch nur ein einziger weiterer Sender das absolute Paradies gewesen.

Wenn man das jetzt weiterdenkt und sagt: Wir haben irgendwann so viele Programme, wie es menschliche Interessen gibt, und jeder guckt nur noch seine eigenen Programme, möchte aber mit niemandem mehr über deren Inhalte reden – dann haben wir als Menschheit auch unseren Kern verloren. Denn wir zeichnen uns nun mal dadurch aus, dass wir uns austauschen wollen, dass wir uns gegenseitig inspirieren, dass wir Geschichten erzählen und hören wollen. Und eigentlich ist es ja nicht das Lagerfeuer selbst, um das es geht – es sind eben die Geschichten, die ums Lagerfeuer herum erzählt werden, egal welche dezentrale Form dieses Lagerfeuer inzwischen auch immer angenommen hat. Und das müssen wir uns erhalten, mit allem, was uns lieb ist. Wenn wir nur noch in uns und für uns selbst erleben, dann wird das eine sehr traurige Zukunft. Ich glaube aber ehrlich gesagt nicht, dass das passieren wird. Es macht einfach keinen Spaß, mit ungeteilten Erlebnissen durch die Welt zu gehen.

Ja, ich glaube, dass es einen Punkt gibt, ab dem der Mensch sagt: „Nö, das will ich eigentlich gar nicht.“ Das ist zumindest meine Hoffnung. Wir sehen aber auch leider Zeichen, dass ich falsch liegen könnte – wir sehen Leute, die nur noch auf ihr Handy gucken und abwesend sind, Teenager, die aufgrund von Social Media Selbstmord begehen. Und das müssen wir sehr, sehr ernst nehmen. Ich glaube daher, dass wir proaktiv etwas tun müssen, um dagegen zu steuern. Ich finde es z.B. gut, dass wir darüber reden, ob es ein Social-Media-Verbot für Teenager geben soll. Das initiiert die Debatte. Ich glaube zwar: Ein Verbot allein wird nichts bringen, wir müssen eher schon sehr früh Aufklärung betreiben. Wir müssen in den Schulen früh anfangen zu erklären, wie überhaupt eine KI funktioniert, wie Social-Media-Algorithmen funktionieren und einen in ihren dunklen Bann ziehen. Wir müssen auch Ansätze wagen, wo wir den Kindern mitgeben: „Ja, du darfst hier KI benutzen, aber sag mir, wie du vorgegangen bist – und sag mir, wo die KI falsch lag“.

Ja, definitiv. Der Mensch ist meiner Meinung nach angelegt, um mündig zu sein; ich glaube also, dass Menschen im Grunde gute Entscheidungen treffen können. Allerdings kann man sie mit Missinformationen, Echokammern, Heilsversprechen und natürlich auch Geld so sehr blenden und auf die falsche Spur bringen, dass man schon fast sagen müsste: „Die konnten ja gar nichts dafür!“ Natürlich können sie etwas dafür, wenn sie als mündig behandelt werden wollen! Aber sie können nichts für Missinformation und Desinformation, die sich unbemerkt den Weg zu ihnen erschlichen haben. Und genau an der Grenze zum „Unsichtbaren“ müssen wir unsere „Abwehr“ mobilisieren: Desinformation müssen wir erkennen! Vorsätzliche Abhängigmachung müssen wir erkennen! Ideologische Echokammern ohne Offenheit nach außen müssen wir erkennen! Wir müssen erkennen, wenn Menschen vorsätzlich irgendwo reingezogen werden, wo sie ohne fremde Hilfe nicht wieder rausfinden, und dem Einhalt gebieten!

Die Antwort ist schon fast zu simpel: „Wenn dir immer jeder zustimmt, dann bist du bereits in der Echokammer.“ Nein, im Ernst: Ich umgebe mich eigentlich mit Freunden, die nicht immer meiner Meinung sind. Ich folge bei LinkedIn zum KI-Thema auch immer Menschen aus beiden Seiten des Spektrums: jemand, der komplett dagegen ist, und jemand, der uneingeschränkt dafür ist. Dazwischen muss ich mir meine eigene Meinung bilden.

Da hast du absolut recht, das ist die Bequemlichkeit. Das ist übrigens eine der menschlichen Schwächen, die uns am meisten beutelt. Die Klimakrise beispielsweise ist lange bekannt. Die Klimafolgenforschung hat alles vorausgesagt, was aktuell passiert, gerade in diesem Sommer. Und dann hat der Rhein irgendwo bei Koblenz nur noch 16 Zentimeter Pegel am Rand und 1,29 Meter in der Fahrrinne. Du kannst also quasi trockenen Hauptes durch den Rhein spazieren. Und was ist die Idee, um das Problem zu lösen? Wir lassen einfach mehr LKWs fahren! Und dann kommt aber das nächste Problem: Die aus Bequemlichkeit marode gewordenen Brücken tragen auf Dauer die LKWs nicht. Dann eben auf die Schiene – aber die Schiene funktioniert ja aufgrund der Bequemlichkeit der letzten Jahre auch nicht! Wir sind also ein ums andere Mal unserer Bequemlichkeit erlegen und haben immer den kurzfristig einfacheren Weg eingeschlagen. Und dann kommt plötzlich und vermeintlich unvermittelt ein Berg von Problemen auf uns zu, bei denen man denken könnte: „Die Welt hat sich gegen uns verschworen.“ Hat sie nicht – wir haben einfach nur immer die bequemste Entscheidung getroffen und einen Berg von Verantwortungsschuld angehäuft.

Und deswegen glaube ich, die Bequemlichkeit ist genau der Punkt, wo wir ansetzen müssen. Deswegen bin ich auch so von Gamification angetan. Fitness ist ja auch „wider die Bequemlichkeit“: Warum sollte ich morgens laufen gehen? Es macht meistens ja gar keinen Spaß. Aber wenn du das ein paar Mal gemacht hast, kannst du nach einer Weile gar nicht mehr anders. Das hat mit Coaching und Habituierung zu tun, mit Gamification, mit Motivationstechniken. Und ich denke mir: Wenn wir uns dazu bequemen können, um 5 Uhr morgens im Regen zu joggen, dann schaffen wir es vielleicht auch, uns über die ein oder andere Meinung mal etwas tiefere Gedanken zu machen. Das heißt ja noch nicht, dass wir des Anderen Meinung direkt als die eigene annehmen müssen. Aber zuhören, wirken lassen und sich diese andere Perspektive mal vorzustellen… das wäre doch ein Anfang.

Wenn ich das jetzt verrate, dann habe ich meinen Unique Selling Point verspielt. Deswegen gehe ich vielleicht eher auf die erste Frage ein. Die ist für mich insofern hochrelevant, weil ich jetzt schon denke: Was ich vor einem Jahr gemacht habe, ist zum Teil nichts mehr wert, weil die KI das Feld gerade massiv von hinten aufräumt. Claude kann sich zum Beispiel jetzt schon viel besser den Kontext erschließen als früher. Man muss zum Teil auch nicht mehr so gute Prompts schreiben wie früher, weil die LLMs besser werden und immer smartere Rückfragen stellen.

Aber dann wiederum denke ich mir: Wenn man es sparsam machen will, mit kleineren Modellen, wenn man es vielleicht auch europäischer machen will, mit der DSGVO im Sinn – dann kommt ja doch das alles wieder und es geht nicht mehr ganz so viel „Out of the Box“ wie zunächst gedacht. Und hier kommen wir wieder zur Bequemlichkeit: Ich kann immer alle Speerspitzen-Technologie nutzen, ich bin dann aber auch meistens abhängig von einem Global Player, der das als Einziger anbietet (siehe zum Beispiel Palantir). Wenn ich aber eine Rückbesinnung mache und sage: „Auch wenn es einen Anbieter gibt, der das kann, was ich suche, mache ich es anders“, dann bin ich dafür freier und mündiger, kann bessere Haken schlagen und bin vielleicht auf lange Sicht sogar wettbewerbsfähiger. Deswegen würde ich nicht als Maßstab sehen, welche tausend Sachen in Zukunft gehen werden, die jetzt noch nicht gehen. Die Frage ist eher: Zu welchem Preis ist es erkauft worden, dass sie gehen? Vielleicht kann man ein ähnliches Ergebnis auf anderem Weg erzielen, der viel günstiger ist und den noch keiner entdeckt hat. Für diese potenziellen Möglichkeiten bin ich letztlich Unternehmer geworden!

Es wird uns über die Zeit garantiert das ein oder andere Fell wegschwimmen, weil mal wieder ein neues Release etwas obsolet gemacht hat. Und dann werden wir – wie sagt man so schön: gesherlockt. Das muss ich erklären: Früher gab es so eine Suche für Mac OS, die hieß Watson. Und irgendwann kam Apple selbst genau mit einer solchen Suche namens „Sherlock“ um die Ecke, und keiner brauchte mehr das Watson. Deswegen ist der Begriff entstanden: „Die wurden gesherlockt“. Hier ist es auch so: Wir bauen was, dann kommt jemand um die Ecke und zieht uns den Boden unter den Füßen weg. Aber für uns wäre es immer nur ein Teil des Bodens. Wir sind ja eine Plattform, LeanScope ist also mehr als eine kleine App. Das, was uns kurzzeitig an Fellen wegschwimmt, bauen wir durch Smartness woanders wieder an. Ich kann dir nicht sagen, was es sein wird – aber ich kann dir sagen: Es wird passieren.

Erstmal ganz wichtig: Ich erkenne es nicht daran, dass ich mir auf die Schulter klopfe, sondern daran, dass ich das Leuchten in den Augen der Nutzer sehe – das ist mir persönlich wichtig. Das finde ich immer noch so erfüllend, wenn ein LeanScope-Kunde mir erzählt: „Oh, ich war auf einer Konferenz, ich habe da LeanScope gezeigt und die haben so Augen gekriegt.“ Dann denke ich mir: „Ja, genau dafür machen wir das.“

Aber ich weiß auch, dass wir auf der richtigen Reise sind, wenn das Team es motivierend findet, mit und für LeanScope zu arbeiten. Wenn das Team sagt: Ich glaube an das, was wir machen. Und letzten Endes muss ich auch noch daran glauben! Das ist im Unternehmertum immer so eine Sache: Du hast auch mal Durststrecken. Ich habe nicht 21 Jahre lang gesagt: Yeah, wir machen immer das Richtige, ich hab' da 100 Prozent Bock drauf. Als Unternehmer hast du auch mal keinen Bock und denkst: Was machen wir hier eigentlich? Aber aus diesen Krisen, insbesondere aus Sinnkrisen, ist immer wieder ein neuer geschärfter Sinn oder ein neuer Glaube entstanden – und das transformiert den Unternehmer und das Unternehmen mit seinem Team gleichermaßen. Deswegen würde ich sagen: Der Erfolg ist für uns immer der gute Match zwischen unseren Werten, unserem Glauben, unserem Purpose und der guten Arbeit, die uns durch die Kunden und Nutzer widergespiegelt wird. Das ist ein schmaler Grat, gebe ich zu – aber danach strebe ich.