Generative UI beschreibt Benutzeroberflächen, die von KI in Echtzeit für jede Anfrage individuell erzeugt werden. Dadurch entstehen neue Möglichkeiten für personalisierte Nutzererlebnisse, während klassische UX-Prinzipien wie Konsistenz und Erlernbarkeit herausgefordert werden. Design Systems und Pattern Libraries könnten künftig eine zentrale Rolle spielen, um KI-generierte Interfaces steuerbar zu machen.
Klassisches UX-Design lebt von Nutzerzentrierung, Empathie, Struktur, Konsistenz und Iterationen mit stetiger Verbesserung. Doch was passiert, wenn jede Nutzungsoberfläche einzigartig ist, nur für einen Moment existiert und sich bei jeder Interaktion verändert? Mit Generative UI stehen wir vor einem fundamentalen Wandel in der Art, wie wir digitale Erlebnisse gestalten und testen.
Das Ende der statischen User Interfaces
Generative UI bezeichnet Benutzeroberflächen, die nicht mehr vorab gestaltet und dann immer wieder ausgeliefert werden, sondern die eine KI im Moment der Anfrage spontan erstellt – maßgeschneidert auf die konkrete Frage und den Kontext der Nutzer*innen. Statt statischer Websites, die für alle gleich aussehen, generiert das System für jede Suchanfrage ein individuelles, interaktives Interface.
Traditionelles Interface-Design folgt einem bewährten Prozess: Wir analysieren Anforderungen, erstellen Wireframes, entwickeln Prototypen, führen Usability-Tests durch und iterieren, bis wir optimale Lösungen gefunden bzw. entwickelt haben.
Beispiel einer Generated Website, Screenshot von generativeui.github.io
Die UX-Grundpfeiler unter Druck
Die Entwicklung von Generative UI – also kontextbezogene, dynamisch generierte Oberflächen stellt zentrale Prinzipien einer guten Usability in Frage:
- Konsistenz
Einer der wichtigsten Grundsätze guter Usability im UI-Design ist Konsistenz. Nutzer*innen erkennen und erlernen Funktionalitäten leichter, wenn diese gleichbleibend eingesetzt werden und vorhanden sind. Mit Generative UI und dynamisch wechselnden Oberflächen ist dieser Ansatz in gleichen Use Cases gegebenenfalls nicht mehr gegeben. Nutzer*innen stellen sich bei jeder Informationsaufbereitung auf neue Ansichten ein. - Erlernbarkeit
Nutzer*innen lernen Interfaces, indem sie sie wiederholt nutzen. Wir merken uns, wo bestimmte Funktionen zu finden sind, werden routinierter, schneller und sicherer in der Bedienung von Oberflächen. Bei ephemeren bzw. temporären Interfaces funktioniert dieser Mechanismus nicht mehr. Das Interface kann beim nächsten Aufruf komplett anders aussehen. - Muskelgedächtnis
Erfahrene Nutzer*innen navigieren oft, ohne bewusst hinzusehen, durch automatisierte Bewegungsabläufe. Denken Sie an Ihre Banking-App oder Ihr E-Mail-Programm: Sie wissen genau, wo Sie hin tippen müssen, ohne nachzudenken. Dieses Muskelgedächtnis fällt bei Generative UI komplett weg. - Orientierung und Navigation
Wenn Nutzer*innen dieselbe Aufgabe wiederholt ausführen und jedes Mal ein anderes Layout sehen, kann das frustrierend sein und Bearbeitungszeit kosten. Die praktische Vergleichstabelle von gestern? Heute eine andere Darstellung mit anderen Filtermöglichkeiten. Als Nutzer*in beginnt man gegebenenfalls immer wieder von vorne, sich mit Oberflächen vertraut zu machen.
Personalisierung neu gedacht
Klassische Usability-Tests basieren darauf, dass mehrere Testpersonen dieselbe Version eines Interfaces nutzen und wir beobachten, wo Probleme auftreten. Mit Generative UI funktioniert das nicht mehr: Alle Nutzenden erhalten das Interface abgestimmt auf den persönlichen Nutzungskontext. Die Personalisierung läuft nicht mehr regelbasiert, sondern über statistische Modelle. Das macht sie einerseits flexibler und kontextbewusster, andererseits aber auch schwerer vorhersehbar und erklärbar.
Marken ohne Kontrolle
Für Marken und Unternehmen bedeutet Generative UI einen massiven Kontrollverlust. Ihre Marke erscheint in KI-generierten Übersichten und Dynamic Views – aber in einer Form, die Google und das Modell bestimmen. Die zentrale Frage für Marken: Wie stelle ich sicher, dass meine Corporate Identity respektiert wird, wenn ich nicht mehr das Interface kontrolliere?
Mögliche Entwicklungen:
- Zertifizierte Brand-Profile für KI-Systeme
- UI-Pattern-Feeds, die Markenrichtlinien an Plattformen übermitteln
Design Systems und Pattern Libraries: Die neue Schnittstelle zur KI
Wenn KI-Systeme Interfaces generieren, brauchen sie klare Vorgaben. Hier kommen Design Systems als Schnittstelle zwischen menschlicher Design-Intention und maschineller Interface-Generierung ins Spiel.
Eine Pattern Library ist im Grunde eine maschinenlesbare Beschreibung eines Design Systems. Statt nur visueller Styleguides für Designer*innen enthalten Pattern Feeds strukturierte, semantische Informationen:
- Welche UI-Komponenten existieren (Buttons, Formulare, Navigation, etc.)?
- Wie sehen diese Komponenten aus (Farben, Fonts, Abstände)?
- Wie verhalten sie sich (Interaktionen, Animationen, Status)?
- Wann werden sie eingesetzt (Kontext, Anwendungsfälle, Best Practices)?
- Welche Regeln gelten (Barrierefreiheit, Brand Guidelines, technische Limitationen)?
Diese Informationen werden in einem Format bereitgestellt, das KI-Systeme interpretieren und nutzen können.
Beispiele führender Design Systems
Mehrere große Unternehmen haben Design Systems entwickelt, die als Vorbilder für Pattern Feeds dienen können:
- Material Design (Google)
- Polaris (Shopify)
- Fluent Design (Microsoft)
Generative UI stellt vieles in Frage, was wir bisher über die Entwicklung guter Interface-Designs angewendet haben. Die Frage ist nicht, ob diese Entwicklung kommt, sondern wie wir als Branche, Verantwortliche und Anbieter*innen diese Systeme gestalten. Wer heute im Bereich UX und Design arbeitet, sollte diese Entwicklung aufmerksam verfolgen – und aktiv mitgestalten.
In den weiteren Teilen dieser Serie:
- Generative UI – KI als Webdesigner: Die Zukunft des Webs? Teil 1 von 4
- Generative UI – Die neue Ära der Sichtbarkeit Teil 3 von 4
- Generative UI – Technische Herausforderungen Teil 4 von 4
Zur Autorin
Carmen Hartmann-Menzel ist Usability Engineer bei rocket-media und betreut hier namhafte Kunden aus Mittelstand und Industrie. Sie ist anerkannte Seminar-Trainerin nach dem Standard des „International Usability and User Experience Qualification Board (UXQB)“. Seit 20 Jahren lehrt sie in den Bereichen Design / UX an verschiedenen Hochschulen im In- und Ausland und wurde im September 2019 auf eine Professur an der Hochschule für Gestaltung Schwäbisch Gmünd im Studiengang „Interaktionsgestaltung“ berufen.
Titelbild-Urheber: mikkiorso
