25 Punkte von xguru 2025-02-12 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Interface-Designer erschließen neuartige Nutzererfahrungen, wie es sie zuvor nicht gab
  • Ähnlich wie in der Frühphase mobiler Touch-Interfaces ist dies eine Zeit, in der alle experimentieren und dazulernen, wie man mit KI zusammenarbeitet
  • Sobald kleine Erfolgsgeschichten auftauchen, übernimmt die gesamte Branche sie umgehend
  • Durch einen Blick auf mehrere innovative Muster, die KI-Interfaces definieren, lässt sich die künftige Richtung abschätzen

1. Das konversationelle Paradigma (ChatGPT)

  • Kerninsight: Menschen können komplexe Ideen durch Gespräche leicht ausdrücken
  • Auswirkung: Das Gespräch selbst etabliert sich als grundlegende Achse der Mensch-KI-Interaktion
  • Als GPT nur in der Entwicklerkonsole verfügbar war, war seine Breitenwirkung gering
  • Mit dem Wechsel zu einem natürlichen konversationellen Ansatz erhielt es explosionsartig Aufmerksamkeit
  • Auch künftig werden gesprächsbasierte Interaktionen sehr wahrscheinlich eine wichtige Rolle spielen

2. Transparenz der Quellen (Perplexity)

  • Kerninsight: Wenn Quellen nicht offengelegt werden, fällt es Nutzern schwer, KI-Antworten zu vertrauen und zu überprüfen
  • Auswirkung: In KI-Tools mit Such- und Research-Funktionen wird die Angabe von Quellen zu einer grundlegenden Anforderung
  • In der Frühphase von ChatGPT war es mühsam, weil die Herkunft von Informationen nicht nachvollziehbar war
  • Perplexity erhöhte die Glaubwürdigkeit, indem es bei KI-Antworten Quellen in Echtzeit anzeigte
  • Dieses Muster verbreitet sich rasch auf verschiedene KI-Suchtools

3. Kreative Integration (Claude Artifacts)

  • Kerninsight: Über die reine Textgenerierung im Gespräch hinaus lassen sich strukturierte, wiederverwendbare Ergebnisse erzeugen
  • Auswirkung: KI endet nicht mehr bei der Ideengenerierung, sondern ermöglicht kreative Workflows, in denen direkt Ergebnisse entstehen
  • Mit Artifacts konnten durch Gespräche mit KI sofort nutzbare Ergebnisse erzeugt werden
  • Von der Ideenphase an steht die KI im Zentrum und ermöglicht die Erfahrung, Ergebnisse im Gespräch gemeinsam weiter zu verfeinern
  • Künftig dürfte sich vor allem die Anbindung solcher konversationellen Erzeugungsprozesse an andere Tools oder Plattformen weiterentwickeln

4. Natürliche Interaktion (Spracheingabe)

  • Kerninsight: Gesprochene Sprache kann deutlich reichhaltigeren Kontext vermitteln als getippter Text
  • Auswirkung: KI kann sofort ein breiteres Informationsspektrum erfassen, und Nutzer können ihre Gedanken freier entfalten
  • Da frühere Sprachassistenten ungenau waren, waren die Erwartungen an Spracheingabe niedrig
  • Doch das Niveau der KI-Spracherkennung hat sich verbessert, sodass sich der „Gedankenfluss“ buchstäblich schnell übermitteln lässt
  • Weil Brainstorming damit angenehmer ist als beim Schreiben, gilt dies als kreative Fähigkeit der nächsten Generation

5. Workflow-Integration (Cursor IDE)

  • Kerninsight: Wenn KI tief in die Arbeitsumgebung integriert wird, in der Menschen ohnehin arbeiten, lässt sich die Produktivität drastisch steigern
  • Auswirkung: Die IDE verbindet das Schreiben von Code mit gleichzeitigen Gesprächen mit KI und schafft so eine neue Entwicklungserfahrung
  • In Cursor IDE kann die KI direkt auf das Dateisystem zugreifen und Ergebnisse sofort in Code umsetzen
  • Wenn es an Stellen hakt, weil bestehende Codebasen schwer zu verstehen sind, liefert die KI unmittelbar Erklärungen und beschleunigt den Entwicklungsprozess
  • Die Ausgaben werden in einer sofort nutzbaren Form bereitgestellt, wodurch zusätzliche Schritte wie Kopieren und Einfügen reduziert werden

6. Periphere Assistenzfunktionen (Grok-Button auf X)

  • Kerninsight: Es ist nützlich, wenn Nutzer sofort KI-Hilfe erhalten können, sobald sie Informationen nicht verstehen
  • Auswirkung: Die Fähigkeit, die enorme Menge an Informationen aus dem Internet in Echtzeit zu interpretieren und zu kontextualisieren, wird immer wichtiger
  • Im X-(Twitter-)Feed erschien ein Grok-Button, über den sich sofort zusätzliche Informationen zu Beiträgen abrufen lassen
  • Die KI analysiert unmittelbar die Absicht eines Beitrags oder dessen Hintergrundkontext
  • Dieser Ansatz könnte sich letztlich auf das gesamte Web ausweiten und sogar zu Assistenzfunktionen auf OS-Ebene führen

7. Transparenz des Prozesses (Deepseek)

  • Kerninsight: Wenn der Schlussfolgerungsprozess der KI offengelegt wird, verstehen Nutzer die Ergebnisse besser und vertrauen ihnen stärker
  • Auswirkung: Indem sichtbar wird, wie die KI denkt, können Menschen Zwischenideen oder Logik direkt überprüfen
  • Das R1-Modell von Deepseek sorgte für Aufsehen, weil es das „Denken“ der KI offenlegte
  • Nutzer können den mittleren Denkprozess der KI mitverfolgen und unnötige oder fehlerhafte Teile herausfiltern
  • Künftig muss die Offenlegung von Schlussfolgerungen vielleicht nicht zwingend sein, dürfte aber zumindest als optional überprüfbare Funktion bestehen bleiben

8. Aufgeschobenes Interface (Midjourney)

  • Kerninsight: Es kann auch eine strategische Entscheidung sein, sich auf die Umsetzung der Kerntechnologie zu konzentrieren und den Aufbau eines Interfaces zu verschieben
  • Auswirkung: Der Fokus liegt zunächst darauf, die Qualität des KI-Modells selbst zu erhöhen und Nutzern klaren Mehrwert zu liefern
  • Obwohl es sich um ein Tool für visuelles Gestalten handelt, wurde anfangs kein eigenes UI gebaut, sondern es in Discord integriert
  • Dieser Ansatz erlaubte es, Entwicklungsressourcen auf die Verbesserung des Modells zu konzentrieren und zugleich schnelles unmittelbares Feedback aus der Community zu erhalten
  • Heute gibt es zwar eine Web-UI, doch die frühe Strategie war das Sprungbrett für den Erfolg

Abschließende Gedanken

  • Die acht Beispiele oben markieren wichtige Wendepunkte in einer neuen Ära der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI
  • Es handelt sich allesamt um Designentscheidungen, die aus mutigen Experimenten hervorgingen, sich schnell verbreiteten und zu Branchenstandards wurden
  • Konversationelle Ansätze, die Integration kreativer Workflows und die Offenlegung von Schlussfolgerungsprozessen des Modells entwickeln die Zusammenarbeit mit KI allesamt weiter
  • Genau jetzt ist die Zeit, in der Designer, Entwickler und Kreative gemeinsam KI-Interfaces definieren können
  • Es bleibt spannend, welche neuen Muster künftig entstehen und welche Innovationen wir schaffen werden

1 Kommentare

 
eususu 2025-02-12

So etwas gefällt mir sehr.
Ich habe gestern chat.qwenlm.ai ausprobiert, und die Benutzeroberfläche zur Modellauswahl war ziemlich gut.
Neben der Modellauswahl gibt es eine Schaltfläche zum Vergleich mit anderen Modellen; wenn man darauf klickt, wird unten eine zusätzliche Kombinationsbox zur Modellauswahl hinzugefügt.
Stellt man dann eine Frage, werden die Antworten getrennt in den jeweiligen Boxen für die einzelnen Modelle ausgegeben.