Die sechs Phasen von Design Thinking
Design Thinking ist ein iterativer, nutzerzentrierter Ansatz zur Problemlösung, der in sechs Phasen unterteilt ist. Diese Phasen helfen Teams, innovative Lösungen zu entwickeln, indem sie die Perspektive der Nutzer in den Mittelpunkt stellen. Die sechs Phasen sind:
1. Verstehen (Empathize)
In dieser Phase geht es darum, die Bedürfnisse, Wünsche und Herausforderungen der Nutzer zu verstehen. Dies geschieht durch Interviews, Beobachtungen und das Sammeln von Daten. Ziel ist es, sich in die Perspektive der Nutzer hineinzuversetzen und ein tiefes Verständnis für ihre Probleme zu entwickeln.
2. Definieren (Define)
Hier werden die Erkenntnisse aus der ersten Phase strukturiert und in eine klare Problemstellung überführt. Das Team formuliert eine sogenannte „Point of View“-Aussage, die das Problem aus der Sicht der Nutzer beschreibt. Diese Phase ist entscheidend, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten ein gemeinsames Verständnis des Problems haben.
3. Ideen finden (Ideate)
In dieser kreativen Phase werden möglichst viele Ideen entwickelt, um die definierte Problemstellung zu lösen. Brainstorming, Mindmapping und andere Kreativitätstechniken kommen zum Einsatz. Ziel ist es, innovative und unkonventionelle Ansätze zu finden, ohne sich von Anfang an auf eine Lösung festzulegen.
4. Prototypen entwickeln (Prototype)
Die besten Ideen aus der Ideationsphase werden in greifbare Prototypen überführt. Diese Prototypen können einfache Skizzen, Modelle oder digitale Mockups sein. Wichtig ist, dass sie schnell und kostengünstig erstellt werden, um die Ideen zu visualisieren und greifbar zu machen.
5. Testen (Test)
Die Prototypen werden mit echten Nutzern getestet, um Feedback zu sammeln. Ziel ist es, herauszufinden, was funktioniert, was verbessert werden muss und ob die Lösung tatsächlich die Bedürfnisse der Nutzer erfüllt. Diese Phase ist iterativ: Das Feedback fließt in die Weiterentwicklung der Prototypen ein.
6. Implementieren (Implement)
In der letzten Phase wird die finale Lösung umgesetzt und in die Praxis überführt. Dies kann die Entwicklung eines Produkts, einer Dienstleistung oder eines Prozesses sein. Auch nach der Implementierung bleibt der iterative Charakter des Design Thinkings erhalten, um kontinuierliche Verbesserungen zu ermöglichen.
Reflexion: Nutzen von Design Thinking im Arbeitsalltag
Als Teammitglied im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) sehe ich großes Potenzial, Design Thinking in den Arbeitsalltag zu integrieren. Besonders wertvoll ist der nutzerzentrierte Ansatz, da KI-Lösungen oft komplex sind und die Gefahr besteht, dass sie an den tatsächlichen Bedürfnissen der Nutzer vorbeigehen. Durch die Anwendung von Design Thinking kann ich sicherstellen, dass die entwickelten KI-Systeme nicht nur technisch beeindruckend, sondern auch praktisch und benutzerfreundlich sind.
Ein weiterer Vorteil ist die Förderung von Kreativität und Zusammenarbeit im Team. In der Ideationsphase können interdisziplinäre Teams zusammenarbeiten, um innovative Ansätze zu entwickeln. Dies ist besonders wichtig in der KI, wo technische Expertise mit Domänenwissen und Nutzerperspektiven kombiniert werden muss.
Auch die Prototyping- und Testphasen sind im KI-Bereich essenziell. Durch schnelle Prototypen, wie z. B. einfache Machine-Learning-Modelle oder interaktive Mockups, kann ich frühzeitig Feedback von Nutzern einholen und sicherstellen, dass die Lösung in der Praxis funktioniert.
Beispielaufgabe: Design Thinking im Bereich KI
Aufgabe: Entwicklung eines KI-gestützten Chatbots für den Kundenservice
Ein Unternehmen möchte einen KI-gestützten Chatbot entwickeln, der Kundenanfragen effizient bearbeitet und gleichzeitig eine positive Nutzererfahrung bietet. Diese Aufgabe eignet sich hervorragend für die Anwendung von Design Thinking, da sie sowohl technische als auch nutzerzentrierte Aspekte umfasst.
Design Thinking Prozess für den Chatbot:
Verstehen (Empathize):
Das Team führt Interviews mit Kunden und Kundendienstmitarbeitern durch, um die häufigsten Probleme und Bedürfnisse zu identifizieren. Dabei wird festgestellt, dass Kunden oft frustriert sind, weil sie lange auf Antworten warten müssen, und dass sie sich eine personalisierte und freundliche Kommunikation wünschen.
Definieren (Define):
Basierend auf den Erkenntnissen wird die Problemstellung formuliert:
„Wie können wir einen Chatbot entwickeln, der Kundenanfragen schnell und präzise beantwortet, dabei aber eine menschliche und freundliche Kommunikation bietet?“
Ideen finden (Ideate):
Das Team brainstormt verschiedene Ansätze, z. B.:
Ein Chatbot, der mit natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) arbeitet.
Ein hybrides System, das bei komplexen Anfragen automatisch an einen menschlichen Mitarbeiter weiterleitet.
Ein personalisierter Chatbot, der aus früheren Interaktionen lernt und den Kunden mit Namen anspricht.
Prototypen entwickeln (Prototype):
Ein einfacher Prototyp des Chatbots wird entwickelt. Dieser kann z. B. ein Skript sein, das häufige Fragen beantwortet, oder ein rudimentäres NLP-Modell, das grundlegende Anfragen versteht. Der Prototyp wird in einer Testumgebung implementiert.
Testen (Test):
Der Prototyp wird mit einer kleinen Gruppe von Kunden getestet. Das Feedback zeigt, dass der Chatbot zwar schnell antwortet, aber bei komplexen Fragen oft scheitert. Außerdem wünschen sich die Nutzer eine freundlichere und weniger „robotische“ Sprache. Basierend auf diesem Feedback wird der Prototyp überarbeitet.
Implementieren (Implement):
Nach mehreren Iterationen wird der finale Chatbot implementiert. Er nutzt ein fortgeschrittenes NLP-Modell, hat eine personalisierte Ansprache und leitet komplexe Anfragen an menschliche Mitarbeiter weiter. Nach der Einführung wird der Chatbot kontinuierlich überwacht und verbessert.
Fazit: Design Thinking im KI-Bereich
Design Thinking ist eine äußerst wertvolle Methode, um KI-Projekte erfolgreich umzusetzen. Es hilft, die Bedürfnisse der Nutzer in den Mittelpunkt zu stellen und innovative Lösungen zu entwickeln, die sowohl technisch als auch praktisch überzeugen. Der iterative Charakter des Prozesses passt perfekt zur agilen Entwicklung von KI-Systemen, bei denen kontinuierliches Lernen und Anpassen essenziell sind.