UI/UX Design mit KI Kurs: Nutzerführung, die wirkt

Baue Flows, die schneller verstanden werden und messbar besser konvertieren, mit KI-gestützter Recherche, Text und Prototyping.

UI/UX Design mit KI Kurs: Nutzerführung, die wirkt
UI/UX Design mit KI Kurs: Nutzerführung, die wirkt

Kursbeschreibung

  • Kurs-ID:KKC_0274
  • Kursdauer:2 Tage
KI kann im UI/UX-Design enorm helfen, aber nur, wenn sie in einen sauberen Prozess eingebettet ist. Genau darum geht es in diesem Seminar: Du baust eine praxistaugliche Arbeitsweise, die Research, Flow-Design, Prototyping und Testing verbindet. Du startest mit der Frage, welche Aufgabe Menschen wirklich lösen wollen, und leitest daraus Struktur und Prioritäten ab. Mit Heuristiken, Cognitive-Load-Prinzipien und Fehlerprävention formulierst Du Designregeln, die Du später in Prototypen überprüfst. Für Research und Synthese nutzt Du KI, um schneller zu belastbaren Insights zu kommen: Leitfäden, Hypothesen, Zusammenfassungen und Cluster von Feedback. Du lernst dabei, wie Du Halluzinationen erkennst, wie Du Aussagen validierst und wie Du Datenlücken transparent machst. Anschließend setzt Du die Erkenntnisse in Task-Flows um, inklusive Edge Cases, Abbrüchen und klaren Recovery-Pfaden. Ein Schwerpunkt liegt auf Microcopy: Labels, Hilfetexte und Fehlermeldungen, die Orientierung geben und Support-Aufwand reduzieren. Im Tooling-Teil arbeitest Du an Prototypen, zum Beispiel in Figma, und nutzt KI für Wireframe-Varianten, Komponentenlogik, Responsiveness und Konsistenzchecks. Du integrierst Accessibility als Qualitätskriterium, nicht als Nachtrag. Zum Schluss machst Du Nutzerführung messbar: Du definierst Events, Funnel-Schritte und Dashboards, planst Usability-Tests und priorisierst Verbesserungen mit RICE/ICE. Ergebnis ist ein klarer, verantwortungsvoller KI-Workflow, der Deine Nutzerführung schneller und nachvollziehbar verbessert.

Die wichtigsten Themen im Überblick

  • Nutzerführung aus Jobs, Intent und Kontext ableiten
  • Inhalte mit Information Architecture klar strukturieren
  • Research, Hypothesen und Feedback mit KI auswerten
  • Task-Flows mit Happy Path und Edge Cases entwerfen
  • Microcopy, Labels und Fehlermeldungen mit KI verbessern
  • KI-Prototypen in Figma schneller und konsistenter erstellen
  • Usability-Tests, A/B-Hypothesen und Events planen
  • KI im Designprozess datenschutzkonform einsetzen

Zielgruppe

  • UX Designerinnen und UX Designer, UI Designerinnen und UI Designer
  • Product Designerinnen und Product Designer
  • Product Managerinnen und Product Manager mit UX-Verantwortung
  • Conversion- und Growth-Verantwortliche in digitalen Produkten
  • Für alle, die Nutzerführung mit KI messbar verbessern wollen

Voraussetzung für die Schulung

  • Grundverständnis von UI/UX (z. B. Wireframes, User Flows, Design-Systeme).
  • Erfahrung mit einem Prototyping-Tool wie Figma ist hilfreich, aber nicht zwingend.

Kursinhalte

  • Nutzerführung als System statt Bauchgefühl
    • Jobs-to-be-Done, Intent und Kontext sauber ableiten
    • Information Architecture: Inhalte priorisieren und strukturieren
    • Heuristiken, Cognitive Load und Fehlerprävention
    • Definition von Erfolg: KPI, Events, Funnels
  • KI-gestützte Research- und Insight-Arbeit
    • Interviewleitfäden, Screener und Hypothesen mit KI erstellen
    • Clustering von Feedback: Themes, Pain Points, Opportunities
    • Personas und Szenarien als überprüfbare Artefakte
    • Bias erkennen: Halluzinationen, Bestätigungsfehler, Datenlücken
  • Flow-Design: Von der Aufgabe zum sauberen Ablauf
    • Task-Flows, Happy Path, Edge Cases und Abbrüche
    • Progressive Disclosure und sinnvolle Defaults
    • Microcopy, Labels und Fehlermeldungen mit KI verbessern
    • Accessibility-Checks: Kontrast, Fokus, Tastaturlogik
  • Prototyping mit KI in Figma und Co.
    • Wireframes aus Anforderungen generieren und verfeinern
    • Komponentenlogik: Varianten, Zustände, Responsiveness
    • Prompting für UI: Constraints, Tonalität, Pattern-Library
    • Design QA: Konsistenz- und Pattern-Checks
  • Testing und Iteration: Was wirklich funktioniert
    • Usability-Testskripte, Aufgaben und Auswertungsvorlagen
    • A/B-Test-Hypothesen und Experiment-Design
    • Analytics-Plan: Events, Naming, Dashboards
    • Priorisierung mit RICE/ICE und Impact Mapping
  • KI verantwortungsvoll im Designprozess nutzen
    • Datenschutz und Vertraulichkeit: was in Prompts gehört und was nicht
    • Urheberrecht und Lizenzfragen bei generierten Assets
    • Human-in-the-loop: Review-Routinen und Qualitätskriterien
    • Team-Workflow: Prompt-Bibliothek und Dokumentation

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