5 große Probleme mit den heutigen konversationalen KI-Schnittstellen

Die Nutzung von Chat-Schnittstellen bietet eine zugängliche Möglichkeit, mit LLMs (Large Language Models) zu interagieren, insbesondere für Erstbenutzer. Doch sie sind auch ein Design-Dead-End, das die Nutzer zwingt, sich an das Modell anzupassen, anstatt umgekehrt. Die nächste Generation von Assistenten wird adaptivere Benutzeroberflächen verwenden und proaktiv ihre Fähigkeiten kommunizieren.

Einführung in die konversationalen Schnittstellen

Die Einführung von ChatGPT durch OpenAI am 30. November 2022 hat die Nutzererfahrung revolutioniert. Innerhalb von nur zwei Monaten brach es Rekorde für Verbraucher-Apps. Doch was macht ChatGPT so besonders? Es ist nicht nur die Qualität der Antworten, sondern auch die Benutzeroberfläche – ein konversationales Textfeld, das sofort von der gesamten Welt genutzt werden kann. Diese Benutzeroberfläche hat die nächste Ära des User Experience Designs eingeläutet.

Die fünf größten Probleme mit konversationalen KI-Schnittstellen

Obwohl konversationale Schnittstellen faszinierend sind, gibt es fünf wesentliche Probleme, die es zu beachten gilt:

1. Das Problem der leeren Seite

Ein leeres Chatfeld ist oft einschüchternd. Es verstößt gegen die erste Regel einer hochwertigen Benutzererfahrung: Es ist nicht offensichtlich, was man damit tun kann. Dies ist besonders problematisch für weniger technikaffine Nutzer, die sich von der leeren Seite überfordert fühlen. Stattdessen sollten konversationale Schnittstellen Anleitungen oder Vorlagen bieten, um den Nutzern zu helfen, das volle Potenzial der Technologie auszuschöpfen.

2. Das Iterationsproblem

Die Erstellung eines Prototyps ist einfach, aber die Verfeinerung ist oft mühsam. Konversationale Schnittstellen sind ineffizient, wenn es darum geht, Anpassungen vorzunehmen. Nutzer möchten möglicherweise Titel ändern oder Bilder austauschen, aber das Tippen von Anweisungen kann frustrierend sein. Eine Kombination aus konversationalen und traditionellen Benutzeroberflächen könnte hier Abhilfe schaffen.

3. Das Eingabe-Ausgabe-Problem

Text ist ein mächtiges Medium, aber es hat seine Einschränkungen. Oft ist es schneller, verbal zu kommunizieren oder visuelle Informationen zu verarbeiten. Die Annahme, dass Eingabe- und Ausgabemethoden identisch sein sollten, ist nicht immer sinnvoll. Ein besseres Verständnis der Nutzerabsichten könnte zu effizienteren Interaktionen führen.

4. Das Scoping-Problem

Aktuelle konversationale KI-Systeme sind oft nicht in der Lage, ihre eigenen Grenzen zu erkennen. Wenn ein Nutzer eine Anfrage stellt, die außerhalb der Kompetenz des Systems liegt, gibt es keine klare Rückmeldung. Ein besseres Feedback-System könnte die Nutzererfahrung erheblich verbessern und Vertrauen aufbauen.

5. Das Personalisierungsproblem

Die nächste große Herausforderung besteht darin, konversationale KI-Systeme so zu gestalten, dass sie die individuellen Bedürfnisse der Nutzer besser verstehen. Eine personalisierte Ansprache könnte die Nutzerbindung erhöhen und die Interaktion verbessern. KI-Systeme sollten in der Lage sein, sich an die Vorlieben der Nutzer anzupassen und relevante Fragen zu stellen, um die Interaktion zu optimieren.

Fazit

Konversationale Schnittstellen haben das Potenzial, die Nutzererfahrung zu revolutionieren, aber es gibt noch viel zu tun. Die Herausforderungen, die mit der Gestaltung dieser Systeme verbunden sind, bieten eine enorme Gelegenheit für Innovationen. Die nächste Generation von KI-Assistenten könnte durch bessere Benutzeroberflächen und personalisierte Erfahrungen einen bedeutenden Fortschritt erzielen.

Quellenliste:

• Quelle: Conversational Interfaces: the Good, the Ugly & the Billion-Dollar Opportunity