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KI-Designprinzipien

Auf dieser Seite werden unsere Designprinzipien für die Erstellung von KI-gestützten Benutzeroberflächen beschrieben. Wir wenden diese Prinzipien an, um sogenannte „smarte Systeme“ zu entwickeln. Dies sind Systeme, die verschiedene Arten von Daten nutzen, einschließlich historischer, beschreibender, prädiktiver und generativer Daten sowie künstlicher Intelligenz, um in der gesamten Benutzererfahrung sogenannte „Smart Moments“ zu schaffen.

Unsere KI-Prinzipien sind kundenorientierte, umsetzbare Richtlinien für den gesamten Produktlebenszyklus, von der Ideenfindung und dem Design bis hin zur Entwicklung und Priorisierung. In der sich entwickelnden Landschaft der generativen KI leiten diese Prinzipien die Produkt- und Experience-Entscheidungen und legen fest, was wahr sein muss, damit intelligente Systeme verantwortungsbewusst, intuitiv und effektiv sind.

Diese auf wissenschaftlichen Erkenntnissen basierenden und auf die Realitäten im Versicherungsunternehmen zugeschnittenen Prinzipien gewährleisten Konsistenz, reduzieren Risiken und helfen uns, Lösungen zu entwickeln, denen unsere Kunden vertrauen können.

Unsere Prinzipien für smarte Systeme​

1. Verantwortungsvolle Nutzung und Benutzerschutz​

Gestalten Sie für den Benutzer, nicht für die Funktionen.

Symbol eines Schilds zum Schutz von Benutzern, das für eine verantwortungsvolle Nutzung steht.

KI-Systeme sind sehr leistungsfähig, jedoch birgt Leistung ohne entsprechende Leitplanken Risiken. Die Benutzer möchten die Gewissheit haben, dass KI-Systeme fair, unvoreingenommen und sicher sind. Sie erwarten von uns, dass wir die Interaktionen auf Risiken und Voreingenommenheit überwachen, ihre Daten schützen und wohldurchdachte Interaktionen fördern.

In der Praxis:

  • Bauen Sie Widerstände ein, wo es nötig ist. Sie können beispielsweise festlegen, dass der Benutzer eine Taste drücken muss, um fortzufahren, anstatt die Aufgabe durch eine Maschine ausführen zu lassen.
  • Verwenden Sie Leitplanken, um sicherzustellen, dass generative Tools menschliches Fachwissen nicht überschreiben oder voreingenommene oder fehlerhafte Informationen verbreiten.
  • Priorisieren Sie Zweck und Sicherheit gegenüber dem pauschalen Einsatz von KI.

2. Transformation statt Übertragung​

Denken Sie das Problem neu, nicht nur die Lösung.

Symbol einer Hand, die ein Raster berührt und eine neue abstrakte Form erstellt. Das Symbol steht für Transformation.

Bevor Sie KI auf eine Aufgabe anwenden, fragen Sie sich: Wie könnte der Workflow aussehen, wenn wir nicht durch die heutigen Workflows oder Annahmen eingeschränkt wären? Intelligente Systeme sind nicht nur Upgrades. Sie sind Chancen, die Art und Weise, wie wir Probleme lösen, grundlegend zu verändern.

In der Praxis:

  • Verwenden Sie KI nicht, um ein Formular zu automatisieren, sondern um es ganz zu ersetzen.
  • Fassen Sie nicht einfach nur zusammen.
  • Fragen Sie sich, was der Benutzer wirklich wissen muss.
  • Überlegen Sie, wo KI einen einzigartigen Mehrwert bringen kann: Unterstützung von Entscheidungen in Echtzeit, proaktive Bereitstellung von Erkenntnissen oder wirkungsvolle Hilfe im Moment.

3. Transparenz​

Machen Sie die Magie sichtbar und lassen Sie erkennen, dass es Magie ist.

Symbol einer Lupe über einem Fingerabdruck, das für Transparenz steht.

KI-Momente sollten nicht versteckt werden. Wenn etwas Intelligentes passiert, müssen die Benutzer darüber Bescheid wissen und es verstehen. Ein gut platzierter Hinweis kann Vertrauen schaffen. Außerdem weckt er Neugier.

In der Praxis:

  • Verwenden Sie Symbole (wie einen Zauberstab), um auf KI-generierte Vorschläge hinzuweisen.
  • Heben Sie deutlich hervor, wenn eine Vorhersage oder Zusammenfassung aus einem Modell stammt.
  • Wenn etwas wie von Menschen gemacht aussieht, das aber nicht der Fall ist, weisen Sie darauf hin.
  • Machen Sie deutlich, woher die generierten Informationen oder Aufgaben stammen.

4. Erklärbarkeit​

Helfen Sie zu verstehen, was das System kann (und was nicht) – und wie.

Symbol einer Infoblase und einer Textblase über einer Wellenform steht für die Erklärbarkeit.

Wenn Benutzer ein KI-System nicht verstehen können, werden sie es nicht nutzen, oder schlimmer noch, sie werden versehentlich in die Irre geführt. Klare Erklärungen dazu, was das System leistet, wie vertrauenswürdig es ist und wann ihm nicht zu trauen ist, sind unerlässlich.

In der Praxis:

  • Bieten Sie eine Vorschau auf die Möglichkeiten von KI-Funktionen.
  • Fügen Sie kontextspezifische QuickInfos oder Hinweise ein.
  • Machen Sie Einschränkungen sichtbar und verwenden Sie einfache Sprache, keinen Fachjargon.
  • Erläutern Sie, wie ein bestimmtes Ergebnis generiert wurde.

5. Harmonisierung​

Stören Sie den Flow nicht. Verbessern Sie ihn. Smarte Systeme sollen sich als Teil Ihres Teams anfühlen.

Symbol von zwei Partikelströmen, die zusammenfließen und sich miteinander verweben. Symbol für eine Harmonisierung.

KI-Systeme müssen sich wie natürliche Erweiterungen des Workflows eines Benutzers anfühlen, nicht wie Unterbrechungen. Wenn KI bestehende Prozesse ergänzt, anstatt mit ihnen zu konkurrieren, wächst die Akzeptanz.

Schützen Sie Benutzer vor Informationsrauschen und visueller Ermüdung, indem Sie ihnen die Möglichkeit geben, Daten dialogisch abzufragen.

In der Praxis:

  • Erweitern Sie die Aufgaben, anstatt sie zu ersetzen.
  • Integrieren Sie intelligente Funktionen in den natürlichen Ablauf, wie z. B. die Generierung einer Zusammenfassung nach Bedarf oder die Anpassung von Vorschlägen an bestehende Arbeitsstile.
  • Halten Sie die visuellen Hinweise und Haftungsausschlüsse von KI prägnant und zielgerichtet.
  • Bieten Sie Unterstützungsmomente, in denen das System gefragt werden kann und fokussierte, umsetzbare Anweisungen gibt.

6. Menschliche Verantwortlichkeit​

Beziehen Sie den Menschen mit ein.

Symbol einer Hand, die einen Block auf einen Stapel legt, steht für menschliche Verantwortlichkeit.

Die Benutzer müssen das Gefühl haben, die Kontrolle zu behalten. Das bedeutet, dass sie das letzte Wort behalten, KI-generierte Ergebnisse problemlos bearbeiten können und verstehen, dass ihre Verantwortlichkeit nicht verschwindet, nur weil KI beteiligt ist.

In der Praxis:

  • Lassen Sie die Benutzer Inhalte bearbeiten, bevor sie fortfahren.
  • Entwerfen Sie Benutzeroberflächen, die zur Überprüfung und Verfeinerung einladen.
  • Geben Sie Anleitungen zur Interaktion und laden Sie die Benutzer ein, aktiv mitzugestalten und nicht nur zu konsumieren.
  • Schließen Sie keine Aufgabe ohne Überprüfung durch den Benutzer und ohne Transparenz ab.

7. Feedback und Iteration​

Entwerfen Sie Systeme, die lernen und sich weiterentwickeln.

Symbol mit zwei Pfeilen, die eine Kugel umkreisen. Steht für Feedback und Iteration.

KI-Systeme dürfen niemals statisch sein. Feedbackschleifen, sowohl implizite als auch explizite, tragen dazu bei, sowohl das System als auch die Benutzererfahrung im Laufe der Zeit zu verbessern.

In der Praxis:

  • Verwenden Sie Reaktionen (z. B. Daumen hoch), um Input zu KI-generierten Ergebnissen zu sammeln.
  • Überlassen Sie es den Benutzern, Voreinstellungen zu verfeinern.
  • Gestalten Sie immer unter Berücksichtigung der Iteration.

Anwenden dieser Prinzipien​

Anhand dieser Prinzipien planen, entwickeln und priorisieren wir unsere KI-Anwendungen. Wir empfehlen Teams Folgendes:

  • Überprüfen Sie die 7 Prinzipien.
  • Ermitteln Sie, welche Prinzipien für Ihre Arbeit in den verschiedenen Phasen des Designs und der Entwicklung gelten.
  • Berücksichtigen Sie diese Prinzipien, wenn Sie Kompromisse bei Produkten eingehen, und priorisieren Sie sie immer auf Basis des Risikos und der Bedeutung für Ihre Benutzer.

Wie wir diese Prinzipien identifiziert haben​

Bei der Entwicklung dieser Prinzipien haben wir einen menschenzentrierten Ansatz gewählt. Diese Bemühungen sind kundenorientiert und basieren auf den Best Practices der Branche sowie der Forschung zur Mensch-Computer-Interaktion.

  • Benutzerorientiert: Die Grundsätze orientieren sich an den Bedürfnissen unserer Kunden. Als Grundlage dienten Erkenntnisse aus Untersuchungen, Beobachtungen und Interviews mit verschiedenen Benutzergruppen von verschiedenen Versicherern.
  • Übergreifend: Sie werden bei mehreren Versicherern und Sparten einheitlich beobachtet.
  • Evidenzbasiert: Sie orientieren sich an den Best Practices der Branche.

Unsere Kernverpflichtungen im Bereich KI​

Generative KI hat sich rasant von einer Neuheit zu einem zentralen Unterscheidungsmerkmal in Unternehmenssoftware entwickelt. Führende Plattformen setzen neue UX-Standards mit Co-Piloten, eingebetteten Agenten und adaptiven Dashboards, die in Echtzeit auf den Kontext und die Absichten der Benutzer reagieren. Benutzeroberflächen werden zunehmend dialogorientiert, konfigurierbar und selbstanpassungsfähig und basieren auf KI, die unterstützt, sich anpasst und lernt. Kunden erwarten mittlerweile KI-gesteuerte Arbeitsabläufe, die mühelos, vertrauenswürdig und personalisiert sind.

Dies bietet die Chance zur Transformation: Mit intelligenten, responsiven Benutzererlebnissen führend zu sein, die auf Vertrauen, Leistung und Branchenexpertise basieren.

Dies führt zu unseren Kernverpflichtungen im Bereich KI:

  • Nutzen führender UX-Muster für Unternehmen, um nahtlose, eingebettete KI-Erlebnisse zu gestalten.
  • Priorisieren der Konfigurierbarkeit von KI-Agenten, damit Geschäftsanwender die Assistenten an ihre Anforderungen anpassen können.
  • Entwerfen von dynamischen Benutzeroberflächen, die sich entsprechend den Zielen und dem Kontext der Benutzer anpassen und so den Übergang von linearen Abläufen zu adaptiven Erlebnissen ermöglichen.
  • Verwenden von vertrauten visuellen Hinweisen, um KI-Aktionen und Fortschritte klar zu signalisieren.
  • Aufbauen von Vertrauen in die Benutzeroberfläche mit Erklärbarkeit, menschlichem Fallback und der Möglichkeit, KI-Antworten zu bearbeiten oder rückgängig zu machen.
  • Integrieren von ethischen Leitplanken in das Designsystem, um Halluzinationsrisiken, Voreingenommenheit und regulatorische Auflagen zu berücksichtigen.
  • Ermöglichen von Korrektur und Kontrolle durch Menschen, dadurch dass Benutzer Aufforderungen mühelos anpassen, Antworten neu generieren oder Feedback geben können.
  • Systematisieren eines GenAI UX-Frameworks für anwendungsübergreifende Konsistenz, einschließlich Designmustern, Verhalten, Barrierefreiheit und Vertrauenswürdigkeit.
  • Erstellen von Prototypen für Mikrointeraktionen, die dafür sorgen, dass sich die KI reaktionsschnell anfühlt, z. B. Übergänge, Ladezustände und intelligente Hinweise.
  • Abbilden von End-to-End-Journeys, bei denen GenAI einen echten Mehrwert bietet: von der Erfassung bis zur Entscheidungsfindung.