09.07.2020

Warum an guter UX heutzutage niemand mehr vorbeikommt

Jede erfolgreiche Software zeichnet sich dadurch aus, dass die Nutzer es lieben, sie zu verwenden. Das führt dazu, dass an der Disziplin der User Experience (UX) kein Weg mehr vorbei führt. Damit hier aber ein gutes Ergebnis entsteht, ist ein perfekts Zusammenspiel verschiedener Teams nötig - eine Aufgabe, welche die Softwareentwickler von Parkside perfekt meistert.
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Das Team von Parkside: Experten für User Experience (UX).
Das Team von Parkside: Experten für User Experience (UX). © Tim Ertl
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Wenn der Backend-Code fertig geschrieben ist, dann ist auch das Produkt per se marktreif. Denn bei Software zählt vor allem, dass sie funktioniert und keine Fehlermeldungen produziert. Richtig? Falsch gedacht. Denn egal ob Uber, WhatsApp oder LinkedIn: Alle digitale Produkte, die heute erfolgreich sind, legen einen Fokus auf eine ausgefeilte User Experience (UX). Das bedeutet, dass das Produkt perfekt an die Bedürfnisse des Users angepasst ist. Er fühlt sich in der App wohl, er verwendet die Website gerne. Kurzum: UX ist der entscheidende Aspekt bei der Frage, ob der User ein Produkt liebt oder nicht – und ob er in weiterer Folge auch bereit ist, dafür zu bezahlen. 

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Teil dieser UX ist ein ansprechendes User Interface (UI). Und hier geht es wiederum um mehr als bloß um hübsches Aussehen – eine gute UI-Herangehensweise beantwortet auch die kritischsten Fragen, die sich bei jedem Produkt stellen: Wie soll die Marke aussehen? Wer ist die Zielgruppe? Wie können das Geschäft und die Marke in digitale Produkte übersetzt werden? Intelligentes Problemlösen ist hier die oberste Maxime. Somit sind UX und UI essentielle Aspekte der Produktentwicklung – die wiederum Hand in Hand mit der Softwareentwicklung gehen sollten. 

Gutes UX-Design ist in jeder Branche gefragt

Das zeigen auch die Beispiele der Softwareexperten bei Parkside aus einer Branche, die sonst nicht unbedingt Schönheitspreise gewinnt, sondern den Fokus mehr auf Effizienz und Rentabilität legt: Die Finanzbranche. 

„Unsere Software sieht aus wie ein Excel-Sheet. Was würden Sie unternehmen, um sie zu verbessern?“ lautete etwa die klare Anforderung von ION (vormals Reval), einem international führenden Anbieter von Cloud Treasury Software. Als Ergebnis wurde eine im Bankensektor noch nie da gewesene User Experience geschaffen: Eine mobile App, die responsive und einfach zu verwenden ist, durch klare Use Cases überzeugt und den User beim Treffen von wichtigen Entscheidungen unterstützt. “Eine der größten Herausforderungen für unser UX Team war es, etwas so Kompliziertes einfach aussehen zu lassen,” sagt dazu Syrous Abtine, Managing Partner und CCO von Parkside. Und genau das ist Parkside in enger Zusammenarbeit mit ION gelungen. 

Auch beim Technologie-Beratungsunternehmen BearingPoint hat man die Wichtigkeit guter UX erkannt und beauftragte Parkside daher mit der Konzeption, dem UX/UI-Design und dem Frontend Development des EasyTax User Interface. Das Ziel: Ein einheitliches und nahtlos integriertes User Interface schaffen, mit dem Zeit gespart und Fehler reduziert werden.

Wie Parkside die UX-Herausforderungen der Kunden löst

Während der Arbeit mit ION und BearingPoint arbeiteten die Expertinnen und Experten von Parkside eng mit den Kunden zusammen – das ist Teil des Erfolgsrezeptes. Es fanden zahlreiche Workshops sowie Interviews mit den Kunden statt – daraus abgeleitet wurden wiederum mehrere sogenannte “Personas”, die bestimmte Kunden-Typen symbolisieren.

Anschließend wurden “User Flows” grafisch dargestellt: Hier wird gezeigt, wie sich ein User in der Applikation von A nach B bewegt. Diese Tools trugen wiederum zu einer Vereinfachung ebendieses User Flows und somit zur Verbesserung der Usability bei. Dabei wurde zum Beispiel in der Zusammenarbeit mit BearingPoint dieser Prozess laufend wiederholt, bis die Partner schließlich gemeinsam das gewünschte Qualitätsniveau erreichten. Durch diesen Prozess wurde ein transparentes Umfeld für ein komplexes Projekt geschaffen, in dem Fortschritte sichtbar gemacht und hervorragende Ergebnisse erzielt werden können.

© Tim Ertl

Und schließlich fanden, etwa in der Zusammenarbeit mit ION, Trainings mit den Kunden statt, um die Lösung bestmöglich in dessen Systeme zu integrieren. Und um die Entwicklungszeit der neuen Software zu beschleunigen, übernahm Parkside gar das gesamte Frontend Development für die erste Version der neuen Software. Auch die eigentliche Entwicklung des Produkts von BearingPoint war durch eine enge Zusammenarbeit zwischen Parkside und dem Kunden sowie durch einen agilen Entwicklungsprozess geprägt: Die Koordination zwischen den zwei Teams fand in wöchentlichen Telefonkonferenzen statt, wo die Entwickler Details direkt nach Bedarf klären konnten, zusätzlich kamen diverse moderne Entwicklungstools zum Einsatz.

Gute UX bringt glückliche Kunden

Bei beiden Projekten können die finalen Produkte den gleichen Benefit vorweisen: Software, die den Kunden seit ihrem Release durch eine perfekte Usability begeistert. Und das wurde vor allem möglich durch das konzertierte Zusammenspiel aus Engineering, User Experience und Design, beziehungsweise User Interface – ein klares Markenzeichen von Parkside. 

Denn die Beispiele zeigen, dass bei Parkside gleich zu Beginn eines Projekts Engineers, Designer und Strategen mit dem Kunden zusammenarbeiten. “Das hilft uns, unsere Vision zu kommunizieren und gibt uns eine starke Basis für die kommenden Workshops”, sagt Clemens Posch, Design Director von Parkside: “In jeder Phase unseres Designprozesses versuchen wir, unsere Entwickler in den Entscheidungsprozess einzubeziehen, um mögliche Probleme beim Übergang von der Entwurfs- zur Entwicklungsphase zu vermeiden.”

Zugleich betont Posch, dass Design und Engineering nur zwei der Parkside-Kernkompetenzen sind: “Zusätzlich betreuen wir Kunden in der Entwicklung ihrer digitalen Produkte mit agilen und iterativen Methoden und helfen ihnen, richtige Entscheidungen zu treffen, um zukunftssichere Produkte zu gewährleisten.”

Die Lösungen sind – wie die beiden Beispiele zeigen – maßgeschneidert und beschränken sich nicht auf Technologien, Frameworks und bestehende Systeme, wie Posch abschließend sagt: “So können wir eine Produktidee also nicht nur konzeptionieren, designen und entwickeln, sondern auch als multi-platform Lösung umsetzen.” 

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
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AI Summaries

Warum an guter UX heutzutage niemand mehr vorbeikommt

  • Egal, ob Uber, WhatsApp oder LinkedIn: Alle digitalen Produkte, die heute erfolgreich sind, legen einen Fokus auf eine ausgefeilte User Experience (UX).
  • Das bedeutet, dass das Produkt perfekt an die Bedürfnisse des Users angepasst ist. Er fühlt sich in der App wohl, er verwendet die Website gerne.
  • UX ist der entscheidende Aspekt bei der Frage, ob der User ein Produkt liebt oder nicht – und ob er in weiterer Folge auch bereit ist, dafür zu bezahlen. 
  • Das zeigen auch die Beispiele der Softwareexperten bei Parkside aus einer Branche, die sonst nicht unbedingt Schönheitspreise gewinnt, sondern den Fokus mehr auf Effizienz und Rentabilität legt: Die Finanzbranche.
  • Bei den Projekten können die finalen Produkte den gleichen Benefit vorweisen: Software, die den Kunden seit ihrem Release durch eine perfekte Usability begeistert.
  • Und das wurde vor allem möglich durch das konzertierte Zusammenspiel aus Engineering, User Experience und Design, beziehungsweise User Interface – ein klares Markenzeichen von Parkside.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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