Masterthesis – KI trifft Kreativität: UX-Design im Wandel

Ausgangspunkt

Generative KI-Tools wie Midjourney verändern die Art, wie Designer arbeiten – besonders in der Ideationsphase. Sie ermöglichen schnelle visuelle Exploration und können den kreativen Prozess beschleunigen. Doch wie unterschiedlich nutzen erfahrene und unerfahrene Designer diese Tools? Als UX-Designer habe ich mich gefragt, wie andere KI in ihrer Arbeit einsetzen. In meiner Masterarbeit (Human Factors) untersuchte ich daher systematisch die Unterschiede zwischen Expert:innen und Noviz:innen.

Problemstellung

"AI will not replace you, people using AI will" – diesen vielzitierten Spruch wollte ich genauer untersuchen. Wie stark variiert die Effektivität generativer KI-Tools je nach Erfahrungsstand? Können Einsteiger durch KI den Vorsprung von Expert:innen aufholen? In der Literatur wurde der Unterschied zwischen erfahrenen UX-Designern und Einsteigern in der Nutzung und Bewertung dieser Tools bisher kaum behandelt. Diese Lücke wollte ich mit meiner Forschung schließen.

Methodik

Für die Studie wählte ich einen qualitativen Forschungsansatz mit zehn semi-strukturierten Interviews – jeweils 5 Expert:innen und 5 Noviz:innen. Zusätzlich führte ich eine Fallstudie durch, bei der die Teilnehmenden mithilfe von Midjourney Konzepte, Wireframes oder visuelle Assets für eine Marketing-Website entwickelten. Vor dem Versuch erhielten sie Infomaterialien und Zeit zum Brainstormen. Die Ergebnisse wurden auf einem Ideenboard gesammelt und mittels thematischer Analyse ausgewertet.

Zentrale Erkenntnisse

Die Ergebnisse zeigten klare Unterschiede: Expert:innen arbeiteten mit gezielten, strukturierten Prompts und bewerteten KI-Ergebnisse kritisch anhand von Designprinzipien. Noviz:innen nutzten das Tool explorativer, hatten aber Schwierigkeiten bei Steuerung und Weiterverarbeitung. Expert:innen hatten klarere Erwartungen an die Tool-Leistung und integrierten Ergebnisse effektiver in ihren Workflow. Beide Gruppen kritisierten die mangelnde Transparenz, wie KI-Ergebnisse entstehen.

Implikationen & Reflexion

Die Studie zeigt: Generative KI-Tools sollten unterschiedliche Erfahrungsniveaus gezielt unterstützen – durch Anleitungen und Vorlagen für Einsteiger, erweiterte Steuerungsmöglichkeiten für Expert:innen. KI dient dabei nicht als Ersatz für Designkompetenz, sondern als "Design-Sparringpartner". Während der Arbeit habe ich selbst viel gelernt: Literaturrecherche, thematische Analyse, Interviewführung und den reflektierten Einsatz verschiedener KI-Tools wie ChatGPT, Midjourney, Claude und Miro.