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Zwischen Himmel und Hölle - UX in Zeiten von KI

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Von heutiger, anwendungsbezogener (oder "schwacher") KI getroffene Entscheidungen sind ihrem Wesen nach komplex und nicht immer direkt nachvollziehbar. Als Folge können Produkte, die maschinelles Lernen oder KI einsetzen, intransparent oder willkürlich wirken und überfordern viele Nutzer. Die Entwicklung von KI-basierten Systemen erfordert daher eine besondere Aufmerksamkeit, ggf. eine veränderte Herangehensweise und ein erweitertes Skillset beim UX-Design. Wir zeigen Beispiele auf, helfen beim Verständnis der neuen Herausforderungen und wollen Wege sie zu bewältigen diskutieren.

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Zwischen Himmel und Hölle - UX in Zeiten von KI

  1. 1. Zwischen Himmel und Hölle UX in Zeiten von KI Christoph Fröhlich, Dr. Christian Graf 4.2.2019 UX-Roundtable Hamburg Ipsos, Hamburg
  2. 2. Christoph Fröhlich Folge 3 GmbH cf@folge3.de Dr. Christian Graf Ipsos GmbH @_twain_
  3. 3. Warum mit KI beschäftigen? Warum jetzt? https://www.wired.com/story/worlds-fastest-supercomputer-breaks-ai-record/ https://enterprisersproject.com/article/2018/12/ai-trends-2019 https://www.heise.de/newsticker/meldung/WIPO-Studie-Patentwelle-bei-Kuenstlicher-Intelligenz-rollt-heran-4296540.html
  4. 4. Ziel unseres Vortrages https://cdn.icon-icons.com/icons2/817/PNG/512/thefreeforty_target_icon-icons.com_66342.png Ziel dieses Vortrages: Wir wollen untersuchen wie die Gegenwart von Künstlicher Intelligenz in Produkten diese zu erfolgreichen und akzeptierten Lösungen für die Nutzer macht - oder eben zu Produkten “aus der Hölle”. Bei diesen neuen Produkten stellen sich neue Herausforderung unterschiedlicher Art, die bei “klassischen” Produkten noch keine Rolle spielten und die Konzeption vor neue Herausforderungen stellt. Wir wollen Voraussetzung und Strategien diskutieren, mit denen UXler und Produktmanager nützliche und akzeptierte KI-Produkte konzipieren und schaffen können und Fälle aufzeigen in denen es sehr schwierig ist, den Nutzen der KI und eine guten UX zu vereinen. Wir wollen eine Diskussion anregen, gerne später auch offline über XING, Twitter und Co.
  5. 5. Was meinen wir, wenn wir „KI“ sagen
  6. 6. https://c2.staticflickr.com/4/3741/11125963283_4043bc5b03_b.jpg http://archive.4plebs.org/dl/tg/image/1464/90/1464909318693.jpg Die KI, die wir NICHT meinen!
  7. 7. Dystopien, Menschheitsprojekte und der Alltag © Bruno Künzel https://commons.wikimedia.org/wiki/ File:Apollo_11_Saturn_V_lifting_off_on_July_16,_1969.jpg
  8. 8. Wie intelligent ist künstliche Intelligenz? Arthur C.Clarke “Jede hinreichend fortschrittliche Technologie ist von Magie nicht zu unterscheiden.”
  9. 9. Warum hier und heute?
  10. 10. Fokus UX
  11. 11. UX Geschäfts- ziele Nutzer- bedürfnisse
  12. 12. Beispiele
  13. 13. Hamburg - Kuala Lumpur bei Google Flights
  14. 14. Abflugtag nach Preis auswählen
  15. 15. Hinflug auswählen für 3.034 €
  16. 16. Rückflug auswählen für 3.034 €
  17. 17. Oh. Eben waren es noch 3.034 €
  18. 18. Die Überraschung bei Expedia 3.764,- € 3.034,- € 3.337,- €
  19. 19. UX aus dem Himmel oder aus der Hölle? © Bruno Künzel
  20. 20. Lufthansa Revenue Services
  21. 21. Google Expedia Lufthansa Revenue Services Emirates Revenue Services XY Revenue Services Wie funktioniert es
  22. 22. Und: Wie komme ich selbst an die günstigen Tickets? Marcus Frank lächelt. "Fliegen Sie dann, wenn wir Sie als Passagier brauchen", sagt der Manager. Wie wichtig ist Kundenzufriedenheit für die Revenue Service Abteilungen?
  23. 23. Google Expedia Lufthansa Revenue Services Emirates Revenue Services XY Revenue Services Wie funktioniert es Amadeus 3.084 bis 3.098 € 3.337 € ? € ? €
  24. 24. Einschätzung für dynamische Flugpreise Wie nah ist die KI am UI? weit weg sehr nah Ist der Einsatz transparent gegenüber dem Nutzer? nein ja Bietet der KI-Einsatz einen Mehrwert für den Kunden? nein ja Ist es eher eine Evolution oder eher eine Revolution? Evolution Revolution
  25. 25. Recommender
  26. 26. Amazon Prime
  27. 27. Netflix
  28. 28. Spotify
  29. 29. https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insights/how-retailers-can- keep-up-with-consumers „ Already, 35 percent of what consumers purchase on Amazon and 75 percent of what they watch on Netflix come from product recommendations based on such algorithms. “
  30. 30. Wie funktioniert es
  31. 31. NetflixAmazon Prime Spotify Für wen wird empfohlen
  32. 32. Einschätzung für Recommender Wie nah ist die KI am UI? weit weg sehr nah Ist der Einsatz transparent gegenüber dem Nutzer? nein ja Bietet der KI-Einsatz einen Mehrwert für den Kunden? nein ja Evolution oder Revolution Evolution Revolution
  33. 33. Himmel oder Hölle? © Bruno Künzel
  34. 34. Werbenetzwerke
  35. 35. Funktionsweise Server Nachrichtenportal Server Werbenetzwerk
  36. 36. Blockiert
  37. 37. Blockiert
  38. 38. Blockiert
  39. 39. Funktionsweise Server Nachrichtenportal Server Werbenetzwerk
  40. 40. Blockiert
  41. 41. Einschätzung für Werbenetzwerke Wie nah ist die KI am UI? weit weg sehr nah Ist der Einsatz transparent gegenüber dem Nutzer? nein ja Bietet der KI-Einsatz einen Mehrwert für den Kunden? nein ja Ist es eine Evolution oder eine Revolution? Evolution Revolution
  42. 42. Himmel oder Hölle? © Bruno Künzel
  43. 43. Verkaufsunterstützung
  44. 44. Einschätzung Verkaufsassistent Wie nah ist die KI am UI? weit weg sehr nah Ist der Einsatz transparent gegenüber dem Nutzer? nein ja Bietet der KI-Einsatz einen Mehrwert für den Kunden? nein ja Ist es eine Evolution oder eine Revolution? Evolution Revolution
  45. 45. Himmel oder Hölle? © Bruno Künzel
  46. 46. Vergleichen der Beispiele
  47. 47. Vergleich der Beispiele nah am UI Transparent Mehrwert für Kunden? Evo / Revo Himmel / Hölle Reco- mender ja Revo ja ja Dynamische Preisbildung nein nein Revo so so Verkaufs- assistent ja ja ja Evo Werbe- Netzwerke nein Revo so so ja
  48. 48. Thesen
  49. 49. 1.KI ermöglicht Automatismus in neuen Bereichen 2.KI befördert Animismus & Anthropomorphismus 3.KI-Akzeptanz erfordert Kommunikation 4.Einbau von KI in Systeme fordert neue Fähigkeiten im Produktteam Vier Thesen
  50. 50. 1. KI ermöglicht Automatismus in neuen Bereichen „Turning AI into concrete value: the successful implementers‘ toolkit“ von Capgemini
  51. 51. 2. KI befördert Animismus & Anthropomorphismus https://usercontent2.hubstatic.com/13060997_f1024.jpg
  52. 52. 2. KI befördert Animismus & Anthropomorphismus „Wir Menschen sind anders. Wir sprechen allen möglichen Dingen eine Seele zu. Wir geben unserem Auto einen Namen, und wenn es erst anspringt, wenn wir das Lenkrad streicheln, sehen wir darin ein Indiz für seine Persönlichkeit.“ Theresa Züger, Psychologin https://www.zeit.de/zeit-magazin/2017/53/seele-psychologie-existenz-suche/komplettansicht Unsere These zum Animismus ist, dass KI es den Menschen leichter machen wird, auch digitale Produkte für sich zu beseelen und eine engere Beziehung zu dem Produkt zu entwickeln. Das ist für die Schaffung von User-Erfahrung und Kundenzufriedenheit eine Chance.
  53. 53. 2. Anthropomorphismus https://www.slideshare.net/WenGeng/media-equation-presentation-draft-1
  54. 54. Gesteigerte Erwartung „Wenn ihr klug genug seid, mitzubekommen, dass ich schwanger bin, dass es eine Geburt gab, dann seid ihr sicher auch klug genug, mitzukriegen, dass mein Baby gestorben ist, und dann könnt ihr eure Anzeigen anpassen, oder … mir gar keine mehr zeigen." Gillian Brockell https://www.brigitte.de/familie/mitfuehlen/facebook--mutter-beschwert-sich-nach-totgeburt-ueber-werbeanzeigen-11504194.html
  55. 55. 3. KI-Akzeptanz erfordert Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Wahlfreiheit 1. Transparenz: Einsatz der KI kommunizieren 2. Nachvollziehbarkeit: Erklärung warum ein Ergebnis plausibel ist 3. Wahlfreiheit: KI-Nutzung den Nutzern freistellen, mehrere Optionen zur Auswahl stellen (⇒ Kontrollgefühl)
  56. 56. 3.2 Nachvollziehbarkeit braucht Übersetzungsleistung Ziel: Ergebnisse der KI für Menschen nachvollziehbar machen Mittel 1: Ergebnisse der KI interpretierbar machen Mittel 2: Funktionsweise der KI verstehbar machen
  57. 57. KI muss übersetzt werden Variable 1 Variable 2 Variable 3 Input Blackbox KI Ergebnis Output Ergebnisse der KI sind (meist) interpretationsbedürftig
  58. 58. KI muss übersetzt werden Unklar welche Informationen berechnet sind und welche sich auf direkte Beobachtung stützen Beispiel: Auslastung der Straßen (wahrscheinlich) prognostiziert vs. Sperrungen und Baustellen (hoffentlich) aus Beobachtung Unklar welche Prognosesicherheit hinter der Darstellung der Auslastung steckt
  59. 59. 4. Einbau von KI in Systeme braucht neue Fähigkeiten im Produktteam Human Evolution. via Wikimedia Commons (José-Manuel Benitos) ● Übersetzungsleistung für Nutzer von KI-Systemen muss vom Produktteam erbracht werden ● “New talent gap” gibt es nicht nur auf Entwicklerseite, sondern auch bei PO, UX, Marketing etc.: Technische Einsicht als Vorbedingung zu Erklärungsvermögen ● Tiefe des Technikverständnis unklar: Wieviel ist genug?
  60. 60. Fazit & Diskussion • KI wird alltäglich, im Einzelfall aber nur erfolgreich falls vom Nutzer akzeptiert • Akzeptanz abhängig von Mehrwert durch die KI, Nachvollziehbarkeit für den Nutzer und Einsatzgebiet der KI • Verantwortung für die Schaffung akzeptabler KI-Produkte liegt bei Produktteam, UX-Designer und PO • UCD als grundlegendes Mind-Set Voraussetzung • Hoher Anspruch an sie: Wie sollten neues Skillset, neue Methoden, neue Best-Practices aussehen?
  61. 61. Offene Fragen 1. Welche qualitative Bedeutung haben die Größen Wahlfreiheit, Nachvollziehbarkeit und Transparenz heute für Nutzer: Ist jeder für sich jeweils (nach dem KANO-Modell) Basisfaktoren, Leistungsfaktoren oder Begeisterungsfaktoren? 2. Ist die Bedeutung der Größen Wahlfreiheit, Nachvollziehbarkeit und Transparenz für einen Menschen bei unterschiedlichen Produkten/Produktklassen unterschiedlich? 3. Von welchen Faktoren hängt die Bedeutungszuschreibung ab (demographischen Faktoren der Nutzer, Einsatzbereich des Produkts, Branche, …)?
  62. 62. Offene Fragen 4. Wird es Menschen in 5 Jahren noch interessieren, wo KI drinsteckt und wie sie zu ihren Ergebnissen kommt? https://enterprisersproject.com/article/2018/12/ai-trends- 2019?page=1
  63. 63. Vielen Dank Christoph Fröhlich Folge 3 GmbH cf@folge3.de Dr. Christian Graf Ipsos GmbH @_twain_
  64. 64. Linkempfehlung KI & Ethik / Gesellschaft 1. Veranstaltungshinweise für den 18.2.: „Künstliche Intelligenz - Der nächste Schritt der Digitalisierung“ 2. Forschergruppe “Living Space” an der HAW rund um Kai von Luck, die sich mit dem Thema beschäftigt und kürzlich den Vortrag “Erklärbare AI” gehalten hat 3. Forschergruppe "Ethik in der Informationstechnologie (EIT)" an der UniHH rund um Judith Simon, die sich mit Fragen um Ethik und Informatik beschäftigt, z.B. “Ethik in der Künstlichen Intelligenz - Moral für Maschinen?" 4. European Approach on a responsible usage of AI based on an European ethical framework 5. Richtlinien für den ethischen Umgang mit KI bei SAP 6. Statement & Ethikrichtlinien der Hochrangige Expertengruppe für Künstliche Intelligenz der Europäischen Kommission (Hintergrundartikel) 7. Literaturauswahl der Enquete-Kommission des Deutschen Bundestages „Künstliche Intelligenz – Gesellschaftliche Verantwortung und wirtschaftliche, soziale und ökologische Potenziale“
  65. 65. Studie “Arbeit 2028: Trends, Dilemmata und Chancen” https://www.detecon.com/de/wissen/studie-arbeit-2028-trends-dilemmata-und-chancen
  66. 66. Backup Slides
  67. 67. KI für drei verschiedene Bereiche: Entscheiden, Wahrnehmen, Verstehen: Quelle:"KünstlicheIntelligenzinderF&E“(http://www.ki- produktentwicklung.com/site/assets/files/1202/kbm_kuenstliche_intelligenz_2018-04-10_esa_online.pdf)
  68. 68. Most popular uses of AI/ML 1. increase efficiencies or worker productivity (51 percent) 2. inform future business decisions (41 percent) 3. streamline processes (39 percent) Quelle: (https://enterprisersproject.com/article/2018/12/ai-trends-201
  69. 69. Vue.ai
  70. 70. KI extrahiert automatisch Produktattribute aus Bildern
  71. 71. Angabe der Trefferwahrscheinlichkeit und Möglichkeit manuell nachbesserbar: Gut?!
  72. 72. Google Duplex
  73. 73. Natürlichsprachlicher Dialog mit einer KI: Gestern. https://upload.wikimedia.org/wikipedia /commons/9/98/GNU_Emacs_ELIZA _example.png GNU Emacs 21 showing ELIZA. Self-made by User:Ysangkok on June 9th 2007
  74. 74. Einen Friseurtermin buchen Einen Tisch im Restaurant reservieren Natürlichsprachlicher Dialog mit einer KI: Morgen?
  75. 75. Stimme 1: "Hallo, wie kann ich Ihnen helfen?" Stimme 2: "Hi, ich rufe an, um für eine Kundin einen Damenhaarschnitt zu buchen." Stimme 2: "Am besten wär's am 3. Mai." Stimme 1: "Klar, einen Moment bitte." Stimme 2: "Mm-Hmm." Stimme 1: "Gut. Um welche Uhrzeit würde es denn passen?" Stimme 2: "Um 12 Uhr." Stimme 1: "Um 12 Uhr haben wir nichts mehr frei. Die nächste Möglichkeit wäre 13:15 Uhr." Stimme 2: "Haben Sie vielleicht etwas zwischen 10 und 12 Uhr?" Stimme 1: "Kommt darauf an, was gemacht werden soll. Was will sie denn gemacht haben?" Stimme 2: "Für's Erste nur einen Damenhaarschnitt." Stimme 1: "Okay, das können wir um 10 Uhr machen." Stimme 2: "10 Uhr passt prima." Stimme 1: "Okay, wie lautet ihr Vorname?" Stimme 2: "Der Vorname ist Lisa." Stimme 1: "Okay, perfekt. Dann sehen wir Lisa am 3. Mai um 10 Uhr." Stimme 2: "Okay. Super. Danke." Stimme 1: "Prima. Einen schönen Tag noch. Tschüss." Natürlichsprachlicher Dialog mit einer KI
  76. 76. Muss die Maschine sagen, dass sie eine ist? - Was passiert, wenn die KI jemanden nachahmt, dem wir vertrauen? - Was, wenn wir eine soziale Bindung zu einer KI aufbauen oder uns gar in sie verlieben? (Spielfilm “Eva”) - Was, wenn wir ihr menschliche Fähigkeiten zuschreiben, sie aber nur unterhalb dieses Niveaus agieren kann? - Dann könnte es schnell zu Unfällen kommen. Toby Walsh (2016): Turing's Red Flag law → Transparenz! - In Zukunft dann: “Guten Tag, ich bin der Google Assistant von Christian Graf”?
  77. 77. Uncanny Valley
  78. 78. Der Gruselgraben-Effekt (“uncanny valley”) https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Mori_Uncanny_Valley_de.svg#/media/File:Mori_Uncanny_Valley_de.svg Tobias K. [CC BY-SA 3.0 (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/)], via Wikimedia Commons
  79. 79. Mit KI: Länger glaubhaft, dann steilerer Absturz aber eventuell nicht so tief Eigene Darstellung basierend auf https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Mori_Uncanny_Valley_de.svg#/media/File:Mori_Uncanny_Valley_de.svg Tobias K. [CC BY-SA 3.0 (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/)], via Wikimedia Commons

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