Wie funktioniert das in der Praxis?

Ein Beispiel: Wir erhalten den Auftrag, eine neue Webseite zu entwickeln, und der Kunde beschreibt uns eine grobe Zielgruppe. Mit dieser Beschreibung füttern wir ein KI-Modell, das typische Parameter dieser Zielgruppe identifiziert: Alter, Einkommen, Gewohnheiten, Werte, Social-Media-Verhalten usw. Die KI generiert daraufhin verschiedene Personas, die als Stellvertreter der Zielgruppe fungieren. Dabei ist es selbstverständlich, den Prompt so genau wie möglich zu formulieren. Die generierten Personas können anschließend noch zusammengefasst oder in Feinheiten korrigiert werden.

Das klingt zunächst nach einer überzeugenden Erleichterung. Aber sind die Ergebnisse gut genug? Können KI-Personas die Komplexität und Authentizität echter Nutzer+innen widerspiegeln und somit als verlässliche Grundlage für Entscheidungen im weiteren Prozess dienen?

Nutzen oder Nachteil?

Ein großer Vorteil der KI-generierten Personas ist unbestreitbar die Schnelligkeit und Kosteneffizienz. Innerhalb von Minuten erhält man eine ganze Reihe von Nutzertypen mit ausformulierten Zielen und Bedürfnissen. Gerade für kleinere Projekte, wenn das Budget knapp ist oder nur wenige Informationen zur Verfügung stehen, kann dies wertvoll sein.

KI-Personas basieren jedoch auf statistischen Durchschnittswerten und nicht auf echten Menschen. Sie tendieren dazu, zu eindimensional und zu „perfekt“ zu wirken oder idealisierte Antworten zu geben. Da „synthetic users“ oft alle Bedürfnisse und Probleme als gleich wichtig darstellen, sind sie beispielsweise für die Priorisierung von Features weniger hilfreich (mehr dazu hier: https://www.nngroup.com/articles/synthetic-users/). KI-Personas mögen die Zielgruppe gut abbilden, aber sie sind keine tatsächlichen Nutzer+innen. Das kann dazu führen, dass wichtige Details verloren gehen, insbesondere wenn Anwendungen ein hohes Maß an Fachwissen erfordern oder die Nutzer+innen stark emotional involviert sind.

Echte Menschen sind widersprüchlich, haben Eigenheiten und handeln nicht wie der Durchschnitt – sie erzeugen ihn über eine Masse an variablem Verhalten. Und genau diese Nuancen sind es, die für ein gelungenes Nutzungserlebnis und ein erfolgreiches Produkt entscheidend sind.

KI-Research: Konkurrenz oder Ergänzung?

In Bezug auf KI-Personas stellen sich viele UX-Designer aktuell die Frage: Wird das klassische Vorgehen bei der Persona-Entwicklung durch KI-Personas ersetzt und wird die fachliche Expertise von UX-Designern dadurch überflüssig?

Ein starkes Team für bessere Nutzererlebnisse

Unserer Meinung nach sollte man hier nicht zu voreilig sein. KI und klassisches User-Research müssen bei der Erstellung von Personas keine Konkurrenten sein. Sie können sich vielmehr ergänzen. Man könnte sogar sagen, dass KI eine Chance für klassisches User-Research bietet, um dort einen wichtigeren Stellenwert in der Produktentwicklung einzunehmen. Der Einstieg über KI-Personas ist niederschwellig und die Möglichkeit, mit Personas „zu kommunizieren“, ist ein neuer Zugang.

Wenn es um das schnelle Testen von Annahmen oder die Definition grober Anforderungen geht, bieten KI-Personas eine wertvolle Starthilfe. Um Features zu priorisieren und kreative Lösungen zu entwickeln, bleibt der direkte Kontakt mit Nutzer+innen jedoch unverzichtbar. Durch echte Gespräche, Interviews und Tests mit Menschen, für die die digitalen Lösungen entwickelt werden, erhält man die tiefen Einblicke, die den Unterschied zwischen einem ausreichenden und einem herausragenden Nutzungserlebnis ausmachen.