GENERATIVE KI UNMITTELBAR ERLEBEN

#Transparenz #Demokratisierung #Unvollkommenheit

Savannah Kunovsky
IDEO

Seth Trudeau
Routine Chaos

Yusuf Ahmad
Playlab

Die Bedeutung von generativer KI für die zukünftige Gestaltung der Designausbildung

Abstract
Dieser Beitrag befasst sich mit der Frage, wie generative KI die Paradigmen in der Designausbildung verändert. Mit den Workshops und Feldstudien von IDEO und Playlab.ai als unserem Ausgangspunkt, beleuchten wir die sich wandelnde Rolle des Designs in einer Welt, in der KI gleichermaßen Werkzeug als auch Co-Creator ist. Wir untersuchen Aspekte von Augmented Intelligence, ethischer Anwendung von KI sowie der Wahrnehmung von Studierenden hinsichtlich der Rolle von Technologie in der kreativen Praxis und im Bildungsumfeld. Auf der Grundlage von speziellen Denkanstößen, Co-Creation mit Gen Z-Nutzern und der Entwicklung einer öffentlichen Infrastruktur für KI-basiertes Lernen präsentieren wir ein designorientiertes Konzept, in dem Intentionalität, menschliches Handeln und Experimentieren im Vordergrund stehen. Wir kommen in unserem Beitrag zu der Schlussfolgerung, dass die Designausbildung sich nicht gegen Veränderungen wehren sollte, sondern diesen Wandel anerkennt und nutzt, indem Studierenden nicht nur vermittelt wird, wie sie KI nutzen, sondern auch wie sie sie gestalten können.

Einführung: KI, Design und ein sich wandelndes Bildungsumfeld

Die Designausbildung ist gegenwärtig von tiefgreifenden Veränderungen betroffen. Die Einführung generativer KI-Tools in Designprozessen hat nicht nur zu einer Optimierung des Skizzierens, der Erstellung von Prototypen und der Ideenfindung geführt, sie wirft auch Fragen zu Urheberschaft, Handlungsmacht und zur Bedeutung von »Design« in einer Welt teilautonomer Systeme auf. Wir haben uns im Emerging Tech Lab von IDEO und durch gemeinsame Experimente mit Playlab, intensiv mit diesen Fragen beschäftigt und KI in einen Dialog mit Pädagogik, Ethik und zukünftigen Designentwicklungen gebracht.

In diesem Beitrag werden Erkenntnisse aus den jüngsten Workshops von IDEO und Playlab zusammengefasst und mit Betrachtungen von Fachleuten, studentischen Forschungsergebnissen und konzeptuellen Denkanstößen kombiniert. Wir verstehen KI nicht als singuläre Lösung, sondern als eine Reihe sich weiterentwickelnder Praktiken, die im Hinblick auf die Frage wie wir Design lehren und lernen ein Umdenken erfordern.

KI & Paradigmenwechsel

Dass generative KI zunehmend in Designprozesse integriert wird, ist nicht nur eine Herausforderung für Lehrende, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten: Sie müssen auf einen tiefgreifenden Wandel hinsichtlich der Neudefinition von Kreativität, Arbeit und Lernen reagieren und diesen analysieren. Im folgenden Kapitel werden die grundlegenden theoretischen und ethischen Aspekte dieses Wandels untersucht.

In diesem Abschnitt wird aufgezeigt, wie diese Technologien – angefangen von IDEOs Definition von Augmented Intelligence bis zu den Fallstudien aus der Praxis zur Integration von KI in verschiedenen Branchen – nicht nur verändern, was wir gestalten, sondern auch wie wir Design an und für sich definieren. Wir beschäftigen uns zudem mit der wachsenden Notwendigkeit, die Entwicklung dieser Systeme unter dem Gesichtspunkt von öffentlicher Infrastruktur und Partizipation zu demokratisieren.

Augmented Intelligence, nicht Künstliche Intelligenz

Bei IDEO steht »Augmented Intelligence« statt künstlicher Intelligenz im Vordergrund. Bei dieser Unterscheidung wird KI als Kooperationspartner verstanden und nicht als Ersatz. Es präferiert ein partnerschaftliches Verhältnis zwischen Mensch und KI, bei der die Technologie die menschliche Kreativität fördert, anstatt sie durch automatisierte Prozesse entbehrlich zu machen. Generative Tools wie Midjourney und ChatGPT werden Teil eines größeren übergreifenden Zusammenhangs aus Prompts, Skizzen und Gesprächen.

Augmentation verankert die KI überdies in materiellen Kontexten, d.h. sie generiert nicht lediglich Bilder oder Texte, sondern gestaltet physische Designprozesse. So haben IDEO-Teams beispielsweise Midjourney genutzt, um Muster und Oberflächen zu erzeugen, die von Seetang und Moos inspiriert sind, und dabei KI-Bilder in den textilen Gestaltungsprozess integriert. Hier agiert die KI weniger wie ein Künstler, vielmehr als Ideengeber, der das Spektrum möglicher Ergebnisse erweitert.

Die ethischen Aspekte exponentieller Auswirkungen

Die Wirkung von KI ist nicht neutral. Mit der zunehmenden Leistungsfähigkeit von Tools und ihrer Allgegenwärtigkeit wächst auch ihr Einfluss und daraus ergeben sich in der Folge komplexe ethische Fragen. Generative KI kann Vorurteile befördern, Fehlinformationen verbreiten und auch menschliche Arbeitskraft ersetzen. Diese Konsequenzen machen ein ethisches Design unerlässlich.

IDEOs Bezeichnung von KI als »Kettensäge« ist ausgesprochen treffend: sie ist enorm leistungsstark, effizient und bei unsachgemäßer Handhabung potenziell gefährlich. Tools müssen transparent, verantwortungsvoll und erklärbar sein – und Designer müssen hinsichtlich der Realisierbarkeit dieser Idealvorstellung ehrlich sein.

In unserem Workshop steht dieser Diskurs im Fokus. Wir beziehen uns in diesem Zusammenhang auf Wissenschaftler wie Joy Buolamwini und Ruha Benjamin und erinnern die Teilnehmenden daran, dass gegen den »neuen Jim Code«, also die neue algorithmische Voreingenommenheit aktiver Widerstand geleistet werden muss. Ethisches KI-Design wird nicht durch einfaches Abhaken einer Checkbox erreicht, vielmehr durch einen kontinuierlichen Prozess des Hinterfragens, Iterierens und der Einbeziehung vielfältiger Stimmen.

Muster bei der Integration von KI: Wie sieht die Umsetzung in Unternehmen aus

Anhand von Fallstudien haben wir verschiedene unternehmerische Strategien bei der Einbeziehung von KI beobachtet:

Umfassende Optimierung: Unternehmen wie McKinsey und IBM betrachten KI als Produktivitätsverstärker, der große Teile menschlicher Arbeit ersetzt.
Vorsicht und Zurückhaltung: Apple und Stack Overflow vertreten eine eher konservative Strategie und testen Tools zunächst intern, bevor sie allgemein verfügbar gemacht werden.
Die Schleusen weit öffnen: Duolingo und Canva haben frühzeitig auf KI gesetzt und umfangreiche Funktionen für Schreiben, Rollenspiele und Design eingeführt.
Strategische Partnerschaften: Unternehmen wie Microsoft und Adobe haben Allianzen mit KI-Firmen gebildet, um die Tools selbst mitzugestalten.
Differenzierung durch Ethik: Firefly von Adobe wird auf Basis von lizenzierbaren Daten trainiert und berücksichtigt damit die Bedenken der Design-Community hinsichtlich geistigen Eigentums.
Schräge Kreativität: Von Grimes, die ihre Stimme lizenziert, bis hin zu Telemarketing-Bots von Jolly Roger, entwickelt sich eine spielerisch spekulative Anwendung von KI.

Diese Ansätze können in der Designausbildung als Beispiele für die Entwicklung von Lehrplanstrategien zugrunde gelegt werden: Sollen die Studierenden abgeschirmt oder befähigt bzw. vielleicht sogar ermutigt werden, die Tools selbst zu entwickeln?

Aufbau einer öffentlichen Infrastruktur für KI

Wenn KI die nächste grundlegende Ebene unserer digitalen Erfahrung wird, dann muss eine öffentliche Infrastruktur für KI als genauso wesentlich erachtet werden wie Straßen oder Bibliotheken. Gegenwärtig verfügen nur einige wenige Unternehmen und Techniker über die Macht KI-Systeme zu gestalten. Der Zugang zu KI-gestützten Entwicklungsmöglichkeiten muss unter Berücksichtigung von Aspekten wie Gerechtigkeit, Kreativität und gesellschaftlicher Verantwortung demokratisiert werden.

Designer und Pädagogen spielen für eine ausgeweitete Partizipation am KI-Ökosystem eine entscheidende Rolle. Durch die Entwicklung von Tools, die quelloffen, überprüfbar und anpassbar sind, können alle möglichen gesellschaftlichen Gruppen – nicht nur die Konsumenten – eigenständig KI gestalten. Insbesondere im Bildungsbereich muss dringend eine entsprechende Infrastruktur geschaffen werden, d.h. Schüler und Studierende müssen nicht nur die Nutzung von Tools erlernen, sondern die Systeme, die ihre Zukunft maßgeblich prägen werden, auch verstehen und hinterfragen können.

Eine öffentliche Infrastruktur für KI erfordert neue Plattformen, neue Formen der Zusammenarbeit sowie eine verbindliche kollektive Verantwortung. Es geht darum, Ökosysteme zu schaffen, in denen in einem sicheren Umfeld experimentiert werden kann, in denen eine soziale Lernumgebung herrscht und in denen Wissen geteilt wird. Das heißt, auf allen Ebenen müssen partizipative Strukturen geschaffen werden.

KI-gestütztes Design in der Praxis

Um sicherzustellen, dass generative KI ein wesentlicher Faktor einer inklusiven und zielgerichteten Designausbildung wird, müssen wir über die Theorie hinausschauen. Wir haben unseren Fokus auf angewandte Praktiken gerichtet: Wie werden KI-Tools in Lernumgebungen integriert, wie reagieren Studierende und wie bringen sie sich ein und auf welche Weise ermöglichen Infrastrukturen wie Playlab eine tiefgehendere und sinnvollere Partizipation?

Aus der Perspektive von Lernenden der Generation Z und anhand experimenteller Workshops untersuchen wir nicht nur, wie Studierende KI nutzen, sondern auch welche Formen der Unterstützung sie sich im Hinblick auf ihre weitere Entwicklung von ihr versprechen. Diese Erkenntnisse beruhen auf realen Experimenten und pädagogischen Denkanstößen und erlauben eine Neudefinition der Rolle von Lehrenden und der Ausgestaltung des Lehrplans im Zeitalter von KI.

Eine Gestaltung von KI mit und für die Generation Z

Im Verlauf von 2023 haben wir schwerpunktmäßig zur Gen Z geforscht und mithilfe von Social Listening und Co-Creation-Veranstaltungen aktuelle Einstellungen gegenüber KI ermittelt. Im Widerspruch zu techno-utopischen oder dystopischen Stereotypen haben die Studierenden klare, menschenzentrierte Erwartungen formuliert:

Soziale Anbindung statt Isolation: KI soll soziale Bindungen vertiefen, nicht ersetzen. Die Studierenden haben Tools bevorzugt, die Zusammenarbeit und kreative Gemeinschaftlichkeit fördern.

Unterstützen, nicht ersetzen: Tools sollen das Lernen optimieren, nicht automatisieren. Die Studierenden scheuen keine Anstrengungen, sie wollen unter Anleitung lernen und sich weiterentwickeln – keine Abkürzungen nehmen.

Unvollkommenheit anerkennen: KI soll die Unvollkommenheit des Menschseins widerspiegeln. Tools, die Nuancen und Emotionen berücksichtigen, wurden als kompatibler mit den eigenen Werten empfunden.

Zu den gestalterischen Denkanstößen zählten ein »Passion Coach«, ein »KI-Freund« und sogar sprechende Hosen – Ideen, die die Grenzen zwischen Unterstützungssystem, kreativem Partner und Freund verschwimmen lassen. Diese spielerischen, dennoch fundierten Denkanstöße sorgten dafür, dass die Studierenden KI nicht nur als abstrakte Instanz wahrnehmen, sondern auch als etwas Vertrautes und Formbares.

Playlab: Eine Fallstudie zur öffentlichen Infrastruktur

Die Vision von Playlab beruht auf der Schaffung einer offenen, gerechten Infrastruktur für KI im Bildungsbereich. Anstatt auf wenig transparente Black Boxes von Unternehmen zu setzen, unterstützt Playlab die Entwicklung benutzerdefinierter Tools durch Pädagogen und gemeinnützige Organisationen. Dazu gehören:

Eine kreative Plattform, auf der Tools gemeinschaftlich entwickelt werden können.
Eine Forschungsplattform, um herauszufinden, was sich tatsächlich auf den Lernerfolg auswirkt.
Die Anerkennung von quelloffener KI, die überprüfbar ist und an lokale Gegebenheiten angepasst werden kann.

Diese Plattformen ermöglichen Lehrenden (und nicht nur Forschern bzw. Entwicklern) KI eigenständig zu gestalten. Im Rahmen der praxisorientierten Workshops von Playlab, haben die Lehrenden die Plattform genutzt, um Prototypen von Tools für ihren eigenen Unterricht zu entwickeln. Ein solches Beispiel war ein Bot für die Karriereplanung, der die Studierenden bei der Findung und Ausarbeitung von Projektideen unterstützte. Ein weiteres, von Lehrenden mit nur geringfügigen technischen Kenntnissen konzipiertes Tool, lieferte den Studierenden nützliches Feedback für Schreibaufträge und trug damit dem Umstand Rechnung, dass Lehrenden nicht genug Zeit für Bewertungen zur Verfügung steht.

Playlab legt überdies Wert auf das Prinzip Learning-by-Doing. Durch die Einbindung in den Entwicklungsprozess für Tools, erlangen die Lehrenden technische Fertigkeiten und Selbstvertrauen. Dieses praxisorientierte Lernmodell schließt die Lücke zwischen Neugier und Kompetenz. Entscheidend ist hier, dass Lehrende Technologie mitgestalten, anstatt sie nur passiv zu nutzen.

Das Projekt dient außerdem als Live-Forschungssetting. Während der Entwicklung und Anwendung der Tools, sammelt Playlab Erkenntnisse über die Nutzung von KI in realen Umgebungen – was funktioniert, was nicht und wie reagieren Nutzer darauf. Dies trägt dazu bei, bessere Konzepte zu entwickeln, während zugleich eine breitere Evidenzbasis für eine verantwortungsvolle. leistungsstarke KI im Bildungsbereich geschaffen wird.

Durch die Unterstützung von Lehrkraftassistenten, Studierenden und gemeinnützigen Organisationen – Gruppen die häufig vom Hightech-Entwicklungsprozess ausgeschlossen sind – erweitert Playlab den Zugang dazu und sorgt für eine Neuverteilung der Handlungsmacht. Die Arbeit von Playlab bekräftigt damit eine wichtige Prämisse: die Zukunft von Bildung sollte nicht von Technologen vorgegeben werden, sie sollte vielmehr von Lehrenden und Lernenden gestaltet werden.

Implikationen für die Designausbildung

Welche Bedeutung hat das alles für die Designausbildung?

Zunächst müssen die Lehrpläne weiterentwickelt werden, um nicht nur den Umgang mit KI als Tool sondern auch als Form einer konzeptuellen Fragestellung zu vermitteln. Die Studierenden sollten lernen, wie KI funktioniert, welche Prioritäten durch sie gesetzt werden und wie man in ihre Entwicklung eingreifen kann. Dies erfordert eine neue Form der Zusammenführung der technischen, ethischen und ästhetischen Aspekte der Ausbildung.

Zum Zweiten ist auch die Rolle des Lehrenden Veränderungen unterworfen. In einer Welt, in der Studierende Zugang zu generativer KI außerhalb des Seminarraums haben, ist der Lehrende eher ein Vermittler von Sinnstiftung und nicht mehr die alleinige Quelle von Fachwissen. Aufgaben sollten die Studierenden dazu anregen, KI-Ergebnisse kritisch zu hinterfragen, neu zu kombinieren und in einen anderen Kontext zu setzen, anstatt sie lediglich zu generieren.

Und nicht zuletzt muss das eigene institutionelle Tempo in der Designausbildung hinterfragt werden. Die Weiterentwicklung von Tools schreitet rasant voran, die Hochschulen hinken jedoch oft hinter dieser Entwicklung her. Die entsprechenden Bildungseinrichtungen müssen Wege für eine schnellere Entwicklung von Prototypen sowie für eine offenere Zusammenarbeit finden und offene Lösungsfindungen als Norm anerkennen.

Schlussfolgerung

Auf dem Weg in eine Zukunft mit generativer KI

Die Designausbildung ist nicht immun gegen Umbrüche – aber sie kann diese aufgrund ihrer einzigartigen Position maßgeblich mitgestalten. Indem wir Augmentation gegenüber Automatisierung, ethischen Aspekten gegenüber dem Hype und dem Experimentellen gegenüber Vorgaben den Vorzug geben, können wir die Studierenden auf eine Welt der KI nicht nur vorbereiten, sondern ihnen auch die Kompetenz vermitteln, diese selbst mitzugestalten.

Die Zukunft ist noch nicht da. An den Hochschulen, in den Workshops und Ateliers skizzieren Designer jedoch bereits ihre Umrisse. Lassen Sie uns dafür sorgen, dass sie dabei zielgerichtet und sorgfältig vorgehen und immer den Menschen im Blick haben.

(Aktualisiert am 20. November 2025)