Von der Prognose zur Vorausschau: KI neu gestalten, damit sie für den Menschen relevant ist
bis
Key Learnings
- Den „Prognose-Irrtum“ erkennen: Finden Sie heraus, warum KI versagt, wenn sie sich ausschließlich auf vergangene und aktuelle Daten stützt. Lernen Sie, Backcasting mit Prognosen zu kombinieren, um Systeme zu entwickeln, die auf eine wünschenswerte Zukunft ausgerichtet sind.
- Design für Nutzerhandlungsfähigkeit: Nutzen Sie Foggs Modell im Rahmen des BCD-Konzepts, um KI zu entwickeln, die Nutzer befähigt – indem Motivation, Fähigkeit und Zeitpunkt aufeinander abgestimmt werden, sodass Menschen bewusst handeln und nicht nur auf Vorhersagen reagieren.
- Maßgeschneiderte und kontextbezogene Interventionen: Wenden Sie das transtheoretische Modell und die Nudge-Theorie an, um KI-Erlebnisse an die Veränderungsbereitschaft anzupassen und so zeitnahe, ethische Interventionen zu gewährleisten, die die Integrität der Nutzer respektieren.
Speakers
Speakerin: Joana Cerejo
Beruf: „Experience“-Designer
Arbeitsplatz: Hexagon
Beschreibung
Trotz Investitionen in Milliardenhöhe schaffen es 80 % der KI-Lösungen nicht, den versprochenen Nutzen zu liefern oder langfristig etabliert zu werden, und 95 % der Pilotprojekte im Bereich der generativen KI scheitern daran, messbaren Nutzen zu generieren. Diese Katastrophe deutet auf ein grundlegendes Versagen im Design hin, nicht auf ein technisches. Wir schaffen Systeme, die „technologisch brillant … aber für den Menschen irrelevant“ sind. Dieser Workshop geht über oberflächliches Design hinaus und befasst sich mit dem systemischen Fehler: der Abhängigkeit der Branche von Prognosen. Prognosen nutzen die Vergangenheit, um die Zukunft vorherzusagen; sie sind hervorragend darin, das Wahrscheinliche zu optimieren, versäumen es jedoch, das Wünschenswerte zu erkennen. Dies führt zu Systemen, die „statistisch korrekt, aber aus menschlicher Sicht falsch“ sind und die bestehenden Fehlfunktionen der Nutzer automatisieren. Die Teilnehmer lernen, wie sie Zukunftsforschung und die leistungsstarke Methodik des Backcastings miteinander verbinden können. Backcasting verwandelt Möglichkeiten in Pläne, indem es von einem wünschenswerten Zukunftszustand – Gewohnheiten, Prioritäten oder Fähigkeiten – ausgeht und rückwärts arbeitet, um die heutigen Designentscheidungen zu definieren. Aufbauend auf meiner Doktorarbeit werde ich Rahmenkonzepte zur Verhaltensänderung vorstellen, die auf Backcasting basieren. Diese Modelle zeigen, dass es beim Entwerfen von KI nicht nur um die Schaffung von Funktionalität geht – es geht darum, menschliche Veränderungen zu projizieren. Die Teilnehmer lernen, wie sie KI von der Genauigkeit hin zur Relevanz verlagern können – zu Systemen, die menschliche Veränderungen verstehen und nicht nur Verhalten vorhersagen.