Design Thinking ohne Menschen: Was KI von uns verlangt

Um 2013 habe ich an Central Saint Martins in London Innovationsmanagement studiert, und ein Begriff war damals überall: Design Thinking. Das Versprechen war, dass sich komplexe Probleme lösen lassen, wenn man denkt wie ein Designer. Gemeint war ein Vorgehen: ein Problem genau verstehen, viele Lösungen erzeugen, die tragfähigen auswählen, ausprobieren, verbessern. Gemacht wurde das in Gruppen, in Workshops, an Wänden voller Zettel. Die Kritik kam bald, und ganz unberechtigt war sie nicht: Das macht viel Spaß und bringt wenig heraus. Ein Tag voller Energie, am Ende oft mehr Stimmung als Ergebnis.

Dazu kam ein zweites Versprechen: Das kann jeder. Nicht nur Designerinnen und Designer, auch Leute aus ganz anderen Berufen — am besten gleich die gesamte Geschäftsleitung — sollten denken wie Designer, und dann würde alles besser. Das war Unsinn. Ein Urteil, das Designerinnen und Designer über Jahre an echten Aufgaben lernen, gibt ein Workshoptag nicht weiter. Die Methode ließ sich vermitteln, das Urteil nicht — und ohne Urteil blieb von der Methode eine Wand voller Zettel.

Falsch war also nicht das Vorgehen, sondern das Versprechen, dass es ohne Urteil funktioniert. Das Vorgehen selbst ist heute zurück: an meinem Schreibtisch, ohne Gruppe, mit einer Maschine mit KI-Hirn. Ich mache Design Thinking mit dem Computer – what the heck. Viele Lösungen erzeugen, das übernimmt jetzt die Maschine, schneller und in größerer Zahl als jede Workshoprunde. Was bei mir bleibt, ist der Rest: wissen, was ich eigentlich suche, erkennen, welche Lösung trägt, und dafür sorgen, dass sie gebaut wird. Damit steht diesmal im Mittelpunkt, was 2013 gefehlt hat: das Urteil. Und die Frage, die damals zu schnell mit Ja beantwortet wurde, stellt sich neu: Kann das jeder?

Was die Maschine übernimmt

Der aufwendigste Teil eines Workshops war damals das Erzeugen. Stunden, in denen eine Gruppe möglichst viele Ideen sammelt, Varianten skizziert, verwirft und neu ansetzt. Genau dieser Teil kostet heute fast nichts mehr. Zwanzig Varianten für den Aufbau einer Website, fünf Wege, eine Auswertung darzustellen, drei Abläufe für die UX eines Bestellprozesses: Das steht in Minuten da, und alles davon sieht brauchbar aus. Der Teil, der damals den meisten Spaß gemacht hat, ist ausgerechnet der, den die Maschine am besten kann.

Übrig bleibt aber, was im Workshop oft zu kurz kam. Welche der zwanzig Varianten trägt? Welche löst das Problem, das wir wirklich haben, und nicht das, das sich am leichtesten beschreiben ließ? Und wer sorgt dafür, dass die richtige am Ende auch gebaut wird? Das sind keine neuen Fragen, es sind die Fragen, die Designer:innen immer gestellt haben. Neu ist, dass sie jetzt jeden treffen, der mit KI arbeitet — nicht zweimal im Jahr, sondern zwanzigmal am Tag. Menschen, die keinerlei Ausbildung darin haben, Ergebnisse schnell zu bewerten, müssen dies aber ständig tun. Das ist die Verschiebung aus dem ersten Beitrag dieser Reihe: Herstellen ist billig geworden, Beurteilen nicht.

Vier alte Fähigkeiten, vier alte Freunde.

Was man braucht, lässt sich benennen, und nichts davon ist Werkzeugwissen. Analysieren: ein Thema zerlegen, bevor man überhaupt fragt — wissen, was man wissen will, aufmerksam sein für das, was man nebenbei findet, und Nebengeräusch aussieben. Synthetisieren: aus dem, was zurückkommt, ein eigenes Urteil bauen, statt die plausibelste Antwort zu übernehmen; KI liefert Material, keine Entscheidung. Durchsetzen: dieses Urteil vertreten, gegen die KI, gegen die bequeme Variante, gegen alle, die die erste Antwort schon gut fanden. Anwenden: es in Betrieb bringen und dafür geradestehen, wenn es nicht hält.

Das sind Designfähigkeiten. Sie werden in jedem Designbereich verlangt, ob es um ein Erscheinungsbild geht, eine Website oder einen Raum. Aber sie gehören längst nicht mehr nur Designerinnen und Designern. In jedem Haus, das seine Website, seine Auswertungen oder seine Abläufe mit KI baut, sitzen jetzt Leute vor zwanzig Varianten, deren Rolle bisher nie verlangt hat, zwischen zwanzig Varianten zu wählen. Das ist der Kern von „denken wie ein Designer“: nicht die Schritte des Vorgehens, sondern die Fähigkeiten, ohne die das Vorgehen nichts taugt. 2013 war das ein Versprechen, und als Versprechen war es Unsinn. Heute ist es eine Forderung — und sie kommt nicht aus einem Workshop, sondern mit dem Werkzeug.

Der Widerspruch am Tisch fehlt

Was ein Workshop bei aller Kritik hatte: Da saßen Leute mit anderen Herangehensweisen, aus anderen Berufen, oft aus anderen Kulturen — und sie haben widersprochen. Eine Idee an der Wand musste sich gegen andere Köpfe behaupten und kam oft verändert zurück, besser als vorher. Entschieden war damit damals noch nichts, dafür fehlte oft das Urteil, oft schlicht die Kenntnis. Die Reibung aber gab es: mühsam und manchmal zäh, doch eine Prüfung, die man nicht selbst organisieren musste. Heute sitzt man allein vor dem Rechner, in der eigenen Blase. Man arbeitet damit wahrscheinlich effizienter, läuft aber Gefahr, einen Tunnelblick zu bekommen. Man kann die KI um Widerspruch bitten, und sie liefert ihn. Ob man ihn ernst nimmt, entscheidet man trotzdem selbst — und wer um Widerspruch bittet, hat die Richtung meist schon gewählt.

Der Widerspruch muss also aus einem selbst kommen, und das ist schwerer, als es klingt. Gerade für uns Designerinnen und Designer. Über fremde Arbeit urteilen wir sicher, bei der eigenen werden wir nachsichtig. Mit einer Maschine, die unermüdlich Varianten liefert und jede davon freundlich begründet, wird diese Schwäche nicht kleiner. Die alte Kritik an Design Thinking dreht sich damit um. Früher viel Spaß und wenig Ergebnis. Heute viel Material — und die Gefahr, dass niemand mehr widerspricht.

Was das für Vermittlung von KI-Kompetenz heißt

Ein Werkzeugkurs lehrt das Erzeugen: wie man fragt, damit mehr und bessere Varianten herauskommen. Das ist ausgerechnet der Teil, den die Maschine ohnehin am besten kann. Was fehlt, ist alles andere — das Zerlegen vorher, das Urteilen danach, das Vertreten und das Umsetzen. Kann das also jeder? Nicht von selbst, und nicht nach einem Tag mit einem Werkzeug. Man lernt es, indem man es übt, an eigenen Aufgaben und mit jemandem, der widerspricht, bis man es selbst kann.

Davon nehmen wir mit: Die Maschine hat uns den lautesten Teil von Design Thinking abgenommen. Geblieben ist der leise — der Moment, in dem jemand sagt „das stimmt so nicht“. Und dieser Jemand muss jetzt öfter man selbst sein.

Wer hier schreibt

Ich bin Philip Reitsperger und führe Identity Lab in Wien. Ich baue digitale Lösungen — Websites, Shops, Auswertungen — und arbeite dabei selbst mit KI. Was in diesen Beiträgen steht, kommt aus dieser Arbeit: aus Projekten, Entscheidungen und Fehlern, nicht aus Broschüren. Wer im eigenen Betrieb vor derselben Frage steht, fängt am besten mit einem Tag an, an dem sortiert wird, was trägt und was nicht: KI-Workshop. Oder mit einem Gespräch von zwanzig Minuten — mail@identitylab.at · +43 677 6412 7394.