KI im Produktdesign: Lohnt es sich?

Konstruktionen in Produktionscode umwandeln

Ich war lange Zeit skeptisch, aber im Moment bin ich voll im Hype-Zug. KI wird Ingenieure auf mittlerer Ebene kochen, bevor sie Designer kocht.

Viele Menschen wissen nicht, dass Computer – wie die Mikrochips – Programmiersprachen nicht verstehen. Sie verstehen nur Spannung: Ein/Aus oder Null/Eins. Alles, was wir als Programmiersprachen hinzufügen, ist für uns als Menschen einfacher, mit Computern zu kommunizieren.

Es begann mit einer Frau im Jahr 1947, die erfand Assembler-Code. Anstatt nun herauszufinden, welche Nullen und Einsen in einem Befehl gleichzusetzen sind, könnten Sie einfach einfache, menschlichere lesbare Befehle schreiben. Der Assembler-Code wurde zu einer Abstraktionsschicht, die die Komplexität der Nullen und Einsen verbarg und es den Menschen erleichterte, Befehle an Maschinen auszugeben.

Jede nachfolgende Programmiersprache fügte zusätzliche Abstraktionsschichten hinzu, wodurch Assemblercode unsichtbar wurde und die Befehle, die wir an Computer ausgeben, für Menschen leichter zu lesen und zu definieren waren.

Diese KI-Codierungstools sind die Schlussfolgerung zu diesem Trend: Sie werden Programmiersprachen in eine unsichtbare Abstraktionsschicht verwandeln, so wie diese Sprachen einst Assembler-Code in eine unsichtbare Schicht verwandelten. Dies geschieht bereits, und zwar schnell.

Ich habe mit Leuten über diese These gesprochen, und es ist faszinierend zu sehen, wie defensiv sie werden. „Man kann nicht einfach nur Vibe-Code machen, das ist komplexes Zeug“, heißt es. „Man kann nicht einfach einen Zauberstab schwenken und ihn fertigstellen lassen“, wobei man bequemerweise ignoriert, dass ich nie gesagt habe, dass es auf magische Weise auf einen Schlag getan werden muss.

Aber der Trend ist klar: Was Sie mit diesen Codierwerkzeugen in Bezug auf Geschwindigkeit und Produktivitätssteigerungen tun können, ist ein Wunder. und Die Menschen, die davon am meisten profitieren werden, sind nicht die Menschen, die Code schnell schreiben können, sondern die Menschen, die klar denken, klar kommunizieren und konzeptionell verstehen können, wie verschiedene Technologien miteinander interagieren.

Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel geben: In meiner Freizeit baue ich die Halo App. Ich brauchte ungefähr 8 Wochen, um die MVP zu bauen und zu versenden, und es war zermürbend. Dann entdeckte ich KI-Coding-Tools. Ich lasse sie den Code überrollen, ihn verstehen und in nur einer Woche versenden:

• Mehrsprachige Unterstützung
• Vollständige Kinderbibel integriert
• Benutzerdefinierte Audio-Bibel (die ich mit einigen cleveren konzeptionellen Ingenieursarbeiten erstellt habe, die ich selbst nie hätte kodieren können)
• Möglichkeit, einzelne Stories zusätzlich zu einem Abonnementmodell zu erwerben

In einer Woche! Ein Neugeborenes zu Hause zu haben! Das wäre mir vor einem Jahr in diesem Tempo nicht möglich gewesen.

Ja, Sie müssen noch iterieren und debuggen. Ja, Sie müssen genau darauf achten, was die KI tut. Aber die Flugbahn ist klar. Diese Technologie kommt, und sie kommt schnell.

Ich habe lange genug in diesem bereich gearbeitet, um sehr vorsichtig mit verrückten hot take-aussagen zu sein. Aber ich werde eine herausgeben: Ich denke, wenn Ihr Unternehmen mit diesen KI-Coding-Tools nicht auf diese KI-native Weise arbeitet, muss sich Ihr Unternehmen ändern. Es ist einfacher, eine Plattform mit diesen Tools vollständig neu aufzubauen, als zu debuggen, was Sie haben.

UX-Forschung

Von allen Bereichen des Produktdesigns hat der Bereich der Nutzerforschung und Forschung die unmittelbarsten und transformativsten Vorteile von KI gesehen. Es ersetzt nicht das einfühlsame Herz des Forschers, sondern gibt diesem Herz einen kraftvollen neuen Händesatz.

Am stärksten wirkt sich dies auf die Synthese qualitativer Daten aus. Stellen Sie sich vor, Sie haben gerade eine Umfrage mit tausend offenen Antworten abgeschlossen. In der Vergangenheit musste ein Forscher Tage oder sogar Wochen damit verbringen, dieses Feedback manuell zu lesen, zu markieren und zu gruppieren, um aussagekräftige Themen zu finden. Heute können KI-Tools diese Aufgabe in wenigen Minuten erledigen. Plattformen wie Hotjar AI können einen Berg von Benutzerumfragen beantworten und automatisch einen zusammenfassenden Bericht erstellen, der die wichtigsten Ergebnisse identifiziert und sogar umsetzbare Empfehlungen vorschlägt. In ähnlicher Weise können Tools wie Miro Assist ein virtuelles Whiteboard mit digitalen Haftnotizen aus einer Brainstorming-Sitzung betrachten und sie sofort nach Stichwort oder Benutzerstimmung gruppieren, um Ordnung ins Chaos zu bringen.

Diese Automatisierung erstreckt sich auf den gesamten Forschungsworkflow. Berücksichtigen Sie den Prozess der Durchführung von Benutzerinterviews. Ein moderner, KI-gestützter Workflow könnte so aussehen: Sie nehmen den Videoanruf mit einem Tool wie Zoom auf und laden die Aufnahme dann in einen Transkriptionsdienst wie Otter.ai hoch, der mithilfe von KI in wenigen Minuten ein nahezu perfektes Texttranskript erstellt. Doch die Magie hört dort nicht auf. Sie können dieses Transkript dann in ein großes Sprachmodell wie ChatGPT einspeisen und ein Gespräch mit Ihrer eigenen Forschung beginnen. Sie können ihn auffordern, „alle direkten Zitate zu ziehen, bei denen der Benutzer Frustration mit dem Checkout-Prozess erwähnt hat“ oder „die Hauptschmerzpunkte des Benutzers in fünf Aufzählungspunkten zusammenzufassen“. Dies verwandelt die mühsame Aufgabe, durch Aufnahmen zu schrubben, in einen dynamischen Untersuchungsprozess, der es Ihnen ermöglicht, schneller zu den Kerneinblicken zu gelangen.

Über einzelne Studien hinaus beschleunigt KI auch das breitere Feld der Forschungsoperationen. Wie Sie zu Recht vermutet haben, umfasst dies alles von der Beschaffung von Kandidaten bis hin zur Analyse der Daten. Plattformen wie Hotjar Engage bieten Forschern beispielsweise Zugang zu einem vorab geprüften Pool von über 200.000 Teilnehmern, wodurch es einfacher wird, verschiedene Nutzer für Studien zu finden und zu rekrutieren. Einige dieser plattformen können interviews sogar automatisch in dutzende von sprachen transkribieren, internationale barrieren abbauen und nuancierte kulturelle einblicke erfassen, die zuvor vielleicht verpasst wurden.

Die Rendite dieser Investitionen ist nicht nur theoretisch. Auf Unternehmensebene sehen Unternehmen bereits starke Ergebnisse. Die Forschungs- und Betriebsleiter von Autodesk haben beispielsweise ihre Erfahrungen bei der Erstellung und Implementierung eines dedizierten KI-Playbooks zur Skalierung ihrer UX-Forschungsbemühungen und -wirkungen ausgetauscht. In einem anderen Fall hatte ein Hospitality-Unternehmen Probleme, weil seine Gästefeedback-Daten getrennt von seinen Buchungsdaten gespeichert wurden. Durch die Verwendung von Natural Language Processing (NLP) zur Vereinheitlichung und Analyse dieser beiden Datensätze konnten sie eine direkte Verbindung zwischen Gaststimmung und Verhalten aufdecken. Diese Analyse ergab umsetzbare Muster – wie die Entdeckung, dass die Schlafqualität ein starker Treiber der Loyalität war –, die zu Produktänderungen führten, die zu einer% Erhöhung sowohl des Net Promoter Score (NPS) als auch der Kundenkonversion.3

Was wir erleben, ist nicht die Abwertung des Forschungsberufs, sondern seine Erhöhung. Die Arbeit eines Forschers ist zu lange von logistischen und fast klerikalen Aufgaben verschlungen: Planen, Transkribieren, Zählen und Sortieren. Diese Aufgaben sind zwar notwendig, aber nicht dort, wo der wahre Wert der Forschung liegt. Indem wir diese Grunzarbeit an die KI weitergeben, befreien wir den menschlichen Forscher, sich auf seine wichtigsten und unersetzlichsten Fähigkeiten zu konzentrieren: Entwerfen Sie brillante Studien, stellen Sie aufschlussreiche Fragen, üben Sie während eines Interviews tiefe Empathie aus und verweben Sie vor allem die von der KI aufgetauchten Datenpunkte zu einer überzeugenden strategischen Erzählung, die das gesamte Produktteam leitet. Die KI kann es Ihnen sagen was Die Nutzer sagen: Nur ein Mensch kann wirklich verstehen warum und bestimmen also was.

KI-unterstütztes Copywriting

Einer der häufigsten Engpässe im Prototyping ist der Bedarf an realistischem Text. Mit dem Platzhaltertext „lorem ipsum“ können Sie nur so weit kommen; Ein Geschmacksmuster wird erst dann wirklich lebendig, wenn es mit einer aussagekräftigen Kopie gefüllt ist. KI kann nun als Texter im ersten Entwurf fungieren und Ihre Designs sofort mit Text befüllen, der dem etablierten Tonfall Ihrer Marke entspricht. Dies ist mehr als nur ein Zeitersparnis; Sie ermöglicht realistischere und überzeugendere Prototypen, die mit den Nutzern getestet und den Interessenträgern vorgestellt werden können.

Diese Fähigkeit wird schnell direkt in unsere primären Design-Tools integriert. Das Figma-Plugin „UX Writing Assistant“ von Frontitude fungiert beispielsweise als „wordsmith teammate“ direkt in Ihrer Designdatei. Es kann Ihnen helfen, Ideen für Kopien zu entwickeln, vorhandenen Text umzuschreiben, um prägnanter zu sein oder einen anderen Ton zu wählen, und sogar Ihre Arbeit anhand der festgelegten Inhaltsrichtlinien Ihres Teams zu überprüfen, ohne Figma jemals zu verlassen. Diese enge Integration rationalisiert den Workflow und ermöglicht es Designern, die möglicherweise nicht sicher sind, dass Autoren qualitativ hochwertigere Arbeiten produzieren. Andere eigenständige Tools wie Jasper.ai und Copy.ai bieten ähnliche, leistungsstarke Funktionen für die Generierung von Knopfmikroskopie bis hin zu Marketingartikeln in voller Länge.

Design-Lokalisierung

Für jedes Unternehmen, das auf einem globalen Markt tätig ist, ist die Lokalisierung eines Produkts ein großes Unterfangen. In der Vergangenheit war das Erstellen von Versionen eines Designs für verschiedene Sprachen ein mühsamer, manueller Prozess. KI hat dies dramatisch vereinfacht. Es ist nun möglich, ein fertiges Bildschirmdesign zu erstellen und es mithilfe von KI sofort in mehrere übersetzte Versionen zu duplizieren. Dies ermöglicht es Designern und Entwicklern zu sehen, wie die Benutzeroberfläche mit verschiedenen Sprachen und Zeichensätzen früh im Prozess aussehen wird.

Dies hat sich weit über einfache Plugins hinaus entwickelt. Es gibt jetzt ganze KI-gestützte Lokalisierungsplattformen wie Crowdin, Smartcat und Lokalise, die eine End-to-End-Automatisierung bieten. Diese Plattformen können direkt in Ihre Design-Tools (wie Figma), Ihre Code-Repositories (wie GitHub) und Ihre Content-Management-Systeme integriert werden. Sie erstellen eine kontinuierliche Lokalisierungspipeline, in der neue Designs oder Kopieränderungen automatisch zur Übersetzung gesendet und dann wieder in das Produkt integriert werden, wodurch der manuelle Aufwand drastisch reduziert und globale Veröffentlichungen beschleunigt werden.

Inhalt Stress-Testing

Jeder erfahrene Designer kennt den Schmerz eines perfekt gefertigten Bauteils, das den Moment bricht, in dem es mit realen Inhalten gefüllt ist. Ein Benutzer hat einen längeren Namen als erwartet, eine Marketing-Überschrift ist kürzer als erwartet oder ein hochgeladenes Bild hat ein ungewöhnliches Seitenverhältnis. KI bietet eine leistungsstarke neue Möglichkeit, Drucktests gegen diese Art von Variabilität durchzuführen. Sie können KI verwenden, um Ihre Komponenten automatisch mit einer Vielzahl von Inhalten zu füllen – sehr langer Text, sehr kurzer Text, Text in verschiedenen Sprachen, Bilder unterschiedlicher Größe –, um schnell zu sehen, wo sich Ihre Layouts kürzen, ungeschickt wickeln oder ganz brechen.

Diese Idee verbindet sich mit einer fortgeschritteneren Praxis: Automatische visuelle Regressionstests. Wenn eine Komponente in Ihrem Designsystem aktualisiert wird, können KI-gestützte Tools automatisch einen Screenshot der neuen Version mit einem genehmigten Basisbild des alten vergleichen.4 Was diese Tools „intelligent“ macht, ist ihre Fähigkeit, zwischen sinnvollen Änderungen und irrelevantem Rauschen zu unterscheiden. Sie können trainiert werden, um winzige Rendering-Unterschiede auf Pixelebene zu ignorieren, aber wichtige Regressionen wie eine Änderung der Polsterung, einen Farbkontrastfehler oder einen Typografiefehler zu kennzeichnen.4 Einige Tools können sogar simulieren, wie verschiedene Zielgruppen-Personas Ihre kreativen Inhalte wahrnehmen könnten, und Sie frühzeitig warnen, wenn ein Design falsch interpretiert werden könnte.5 Dies fungiert als automatisierte Qualitätssicherungsprüfung und fängt Fehler und Inkonsistenzen auf, bevor sie den Benutzer erreichen.

Um diese Anwendungen konkreter zu machen, finden Sie hier eine Zusammenfassung einiger der praktischsten und zuverlässigsten KI-Tools, die Produktdesignern heute zur Verfügung stehen.

Name des Werkzeugs	Spezifischer Anwendungsfall	Wie es hilft	Preismodell
Miro Assist	Clustering virtueller Haftnotizen, Zusammenfassung von Board-Inhalten, Generieren von Diagrammen.	Organisiert sofort unordentliche Brainstorming-Sitzungen und Forschungssynthese-Boards und spart Stunden manueller Sortierung.	Freemium, bezahlte Stufen
Hotjar KI	Analyse und Zusammenfassung von offenen Umfrageantworten.	Verwandelt Tausende von qualitativen Kommentaren in umsetzbare Berichte mit wichtigen Themen und Erkenntnissen.	In den bezahlten Stufen enthalten
Otter.ai \ + ChatGPT	Nutzerinterviews transkribieren und den Text nach Erkenntnissen abfragen.	Eliminiert manuelle Transkription und ermöglicht eine schnelle, konversationelle Analyse von Interviewdaten.	Freemium, bezahlte Stufen
Frontitude	Generieren und Verfeinern von UX-Kopie direkt in Figma.	Wirkt als „Copilot“ für UX-Schreiben, hilft bei der Ideenfindung, schreibt um und setzt Stilrichtlinien durch.	Freemium, bezahlte Stufen
Lokalisieren / Crowdin	Automatisierung des gesamten Design- und Content-Lokalisierungs-Workflows.	Integriert sich in Design-Tools und Code, um eine kontinuierliche Pipeline für die Übersetzung und Bereitstellung mehrsprachiger Inhalte zu erstellen.	Bezahlte Stufen
Uizard	Generieren von Wireframes und Prototypen aus Skizzen oder Textaufforderungen.	Beschleunigt die frühesten Phasen der Ideenfindung, indem grobe Ideen in interaktive Mockups umgewandelt werden.	Freemium, bezahlte Stufen
RehabAI-Stresstester	Simulieren, wie verschiedene Publikumspersönlichkeiten auf kreative Inhalte reagieren.	Bietet frühzeitiges Feedback zu Messaging und Design und identifiziert potenzielle Fehlinterpretationen vor dem Start.	Benutzerdefinierte 5

Die Ankunft einer Technologie, die Aufgaben ausführen kann, die einst als einzigartig menschlich galten, führt unweigerlich zu einer Phase der Seelensuche. Wenn eine KI ein Design generieren, Kopien schreiben und Benutzerfeedback analysieren kann, was muss der Designer tun? Das ist vielleicht die persönlichste und dringlichste Frage von allen. Die Angst, ersetzt oder abgewertet zu werden, ist real und wird von Fachleuten in vielen Bereichen empfunden, nicht nur von uns selbst. Die Antwort: Aber es geht nicht um Verzweiflung, sondern um Evolution. Unser Ziel ist nicht zu verschwinden; Es wird fokussierter, strategischer und menschlicher.

Vom Schöpfer zum Kurator

Der Boden bewegt sich unter unseren Füßen, und wir müssen unsere neue Grundlage finden. Unsere Rolle besteht nicht darin, zu verschwinden, sondern sich zu vertiefen, indem wir uns von primär „Schöpfern“ materieller Vermögenswerte zu „Kuratoren“ intelligenter Systeme entwickeln.14 Andere Begriffe für diese weiterentwickelte Rolle sind „Designschiedsrichter“ oder „Schnittstellenstratege“.15 Aber was bedeuten diese neuen Titel wirklich in unseren Herzen?

Die Hauptaufgabe eines Schöpfers besteht darin, Dinge von Grund auf neu zu machen. Die Aufgabe eines Kurators besteht darin, Kontext auszuwählen, zu leiten und zu geben. Der Designer als Kurator wird Gärtner. Wir akzeptieren nicht nur, was die Maschine wächst; Wir pflegen den Boden, beschneiden die Äste und nähren das Ökosystem, um sicherzustellen, dass die Blüten nicht nur funktional, sondern auch schön und wahr sind.15 Wir stellen die Leitrahmen, die Einschränkungen und die Ziele bereit, innerhalb derer die KI operieren darf, vertrauen darauf, dass das System mit den Details umgeht, aber niemals die endgültige kreative Kontrolle abtritt.17

Diese neue Rolle legt eine viel höhere Prämie auf die Tugenden, die KI nicht replizieren kann. Unser Wert wird nicht mehr an unserer Geschwindigkeit in Figma gemessen, sondern an unserer Weisheit und unserem Urteil. Die kritischsten Aufrufe für den Designer der Zukunft werden sein:

• Die Weisheit zu fragen „Warum?“: Die wichtigste Frage, die sich ein Designer stellen kann, ist: „Ist KI überhaupt das richtige Werkzeug, um dieses Problem zu lösen?“ In einer Welt, in der KI häufig auf der Suche nach einem Problem in Produkte eingefügt wird, muss der Designer die Stimme der Vernunft sein und sich für die einfachste und eleganteste Lösung einsetzen, unabhängig davon, ob es sich um KI handelt oder nicht.18
• Der Mut, das Gewissen zu sein: Große Sprachmodelle werden auf die riesigen, unordentlichen und voreingenommenen Inhalte des Internets trainiert. Sie können und werden Ergebnisse produzieren, die falsch, irreführend oder beleidigend sind. Der Designer muss als Gewissen des Produkts handeln, indem er aktiv gegen Vorurteile vorgeht, unbeabsichtigte Konsequenzen antizipiert und dafür kämpft, in jeder Interaktion eine menschliche Note zu bewahren.18
• Der Funke der wahren Innovation: Im Kern ist eine generative KI ein massives statistisches Modell. Es wurde entwickelt, um die wahrscheinlichste oder durchschnittliche Antwort auf der Grundlage seiner Trainingsdaten zu erzeugen. Es kann Muster aufdecken, die wir nicht sehen können, aber es kann nicht die überraschenden kognitiven Sprünge machen, die zu echten, bahnbrechenden Innovationen führen. Der Zweck des Designers besteht darin, über das Wahrscheinliche hinauszugehen und sich das Mögliche vorzustellen, um sicherzustellen, dass unsere Produkte nicht einfach in den Mittelwert zurückfallen.18
• Das Herz der Zusammenarbeit: Wenn die Grenzen zwischen Design und Engineering verschwimmen, wird der Designprozess flüssiger. Bei der Rolle des Designers geht es weniger darum, ein perfektes, statisches Modell zu präsentieren, sondern vielmehr darum, das gesamte Team mit User Stories und klaren Designprinzipien zu inspirieren. Es geht darum, Probleme mit Ihren technischen Kollegen zu teilen und zusammenzuarbeiten, um den besten Weg nach vorne zu finden und nicht nur eine Lösung zu diktieren.17

Wie bewahren wir die menschliche Berührung?

Die Übernahme dieser neuen Identität erfordert mehr als eine persönliche Denkweise; Es erfordert eine bewusste Weiterentwicklung in der Strukturierung unserer Teams und Prozesse. Für Design-Führungskräfte besteht die Herausforderung darin, ein Umfeld zu schaffen, in dem diese neue, strategischere Form des Designs gedeihen kann. Hierbei handelt es sich um mehrere Leitaktionen:

• Einen Garten der Neugier kultivieren: Die KI-Landschaft verändert sich in schwindelerregendem Tempo. Führungskräfte müssen ihren Teams Zeit und psychologische Sicherheit geben, um mit neuen Werkzeugen zu experimentieren. Dazu könnte es gehören, spezielle Kanäle für den Austausch von Erfolgen und Misserfolgen zu schaffen oder regelmäßige Teamsitzungen abzuhalten, um neue Techniken zu diskutieren.20
• Beginnen Sie mit fokussierten Pilotprojekten: Es ist verlockend zu versuchen, KI auf alles auf einmal anzuwenden, aber dies ist ein Rezept für Chaos. Ein viel klügerer Ansatz besteht darin, einige Pilotprojekte mit hohem Wert und relativ geringem Risiko zu ermitteln. Dies ermöglicht es dem Team, in einer kontrollierten Umgebung zu lernen und sich anzupassen.20
• Bauen Sie Zäune des Vertrauens und der Sicherheit: Mit Macht kommt Verantwortung. Führungskräfte müssen mit Rechts- und Sicherheitsteams zusammenarbeiten, um klare Richtlinien für den Einsatz von KI festzulegen. Dazu gehören Regeln zur Datensicherheit und zum geistigen Eigentum. Das Team muss auch eigene Standards für die Qualitätskontrolle definieren und die Verantwortung für die Endproduktion übernehmen.20
• Menschlich zentrierte Reibung absichtlich hinzufügen: In Eile nach Effizienz ist es einfach, zu viel zu automatisieren. Ein kluger Leiter wird sich ihren Designprozess ansehen und fragen: „Wo sollten wir absichtlich langsamer werden? Wo müssen ein menschliches Auge und ein menschliches Herz beteiligt sein?“ Dies könnte bedeuten, dass eine menschliche Überprüfung aller KI-generierten Kopien erforderlich ist oder eine manuelle Ethikprüfung vorgeschrieben wird, bevor ein neues Feature eingeführt wird. Die menschliche Berührung zu erhalten, bedeutet manchmal, dem Prozess absichtlich Reibung zuzufügen.18
• Mentor der nächsten Generation: Wenn KI einen kompetenten ersten Entwurf einer Benutzeroberfläche erstellen kann, wie lernen Nachwuchsdesigner die Grundlagen von Layout, Typografie und Interaktionsdesign? Führungskräfte müssen kritisch darüber nachdenken, wie sie ihre Nachwuchstalente betreuen und ausbauen werden, um sicherzustellen, dass sie die Kernkompetenzen Neugier, kritisches Denken und Zusammenarbeit entwickeln, die die nächste Generation großer Designer definieren werden.

Die größte Gefahr, der wir ausgesetzt sind, besteht nicht darin, dass KI Designer obsolet macht, sondern dass wir als Beruf unseren neuen, mächtigeren Wert nicht neu definieren und artikulieren. Jahrzehntelang waren die von uns produzierten materiellen Vermögenswerte – die Wireframes, die Mockups, die Prototypen – das wichtigste Maß für unseren Beitrag. Wenn wir uns weiterhin durch sie definieren, wird unsere Funktion unweigerlich als eine zu optimierende Ware angesehen werden. Die dringendste Arbeit für Designer heute ist es, diese Definition zu ändern. Wir müssen unsere neue Rolle als strategische Partner, ethische Hüter und menschenzentrierte Kuratoren proaktiv evangelisieren.

Tabelle: Das Human-AI Collaboration Framework

Um diesen Wandel praktikabel zu machen, brauchen Teams ein klares Modell, wie die Arbeit zwischen menschlicher Intelligenz und künstlicher Intelligenz aufgeteilt werden kann. Das folgende Framework gliedert den Produktdesignprozess und weist entweder KI oder Menschen auf der Grundlage ihrer jeweiligen Stärken Aufgaben zu. So wird aus der abstrakten Angst vor dem Ersatz ein konkreter Plan für die Zusammenarbeit.

Entwurfsphase	Am besten für KI (Das „Was“ und „Wie“)	Best for Humans (Das „Warum“ und „Sollten wir“)
Nutzerrecherche	Transkribieren von Interviews, Zusammenfassen langer Dokumente, Identifizieren von Schlüsselwörtern und Mustern in großen Datensätzen, Sentimentanalyse. 22	Definieren Sie die Forschungsziele, stellen Sie einfühlsame Interviewfragen, interpretieren Sie Nuancen und unausgesprochene Bedürfnisse und bauen Sie eine Beziehung zu den Teilnehmern auf. 24
Ideation	Generieren Sie Hunderte von Layoutvarianten, erkunden Sie verschiedene visuelle Stile und schlagen Sie unkonventionelle Farbpaletten vor. 20	Definieren Sie das zu lösende Kernproblem, legen Sie die strategische Vision und kreative Richtung fest und identifizieren Sie, welche Ideen wirklich innovativ sind. 1
Prototyping & Benutzeroberfläche	Erstellen von High-Fidelity-Mockups aus Text, Erstellen von responsiven Webseiten, Generieren von Komponentenvariationen innerhalb eines Designsystems. 10	Sicherstellen, dass der Benutzerfluss intuitiv und emotional resonant ist, die Details von Mikrointeraktionen und Abständen schwitzt und endgültige Entscheidungen über Typografie und Hierarchie (Handwerk) trifft. 35
Inhalt	Generieren von UX-Kopiervarianten, Zusammenfassen von Artikeln, Übersetzen von Inhalten in verschiedene Sprachen. 4	Definieren Sie den Ton der Marke, stellen Sie sicher, dass die Kopie einfühlsam und kontextuell angemessen ist, und schreiben Sie für strategische Wirkung und emotionale Verbindung. 36
Prüfung & QA	Automatisieren von Barrierefreiheitsprüfungen (z.B. Farbkontrast), Ausführen automatisierter UI-Tests, Identifizieren von Leistungsengpässen im Code. 42	Durchführung von qualitativen Usability-Tests, Interpretation von Benutzerfrustration und Freude, um das endgültige Urteil darüber zu fällen, ob ein Design ethisch einwandfrei und markenkonform ist. 5

Teil 5: Unseren Weg nach vorne finden

Das Navigieren in der KI-Landschaft im Produktdesign erfordert mehr als nur technische Fähigkeiten; Es erfordert Weisheit, Weitsicht und ein tiefes Bekenntnis zu menschlichen Werten. Bei dem Weg nach vorne geht es weder darum, blind jedes neue Werkzeug anzunehmen, noch darum, Veränderungen zu widerstehen. Es geht darum, einen durchdachten, bewussten Weg zu finden, diese neue Technologie in das Gewebe unserer Arbeit einzuweben. Die besten Teams zeigen uns bereits, wie es geht.

Wie nutzen die besten Teams heute KI?

Ein genauer Blick darauf, wie führende Technologieunternehmen KI integrieren, zeigt ein konsistentes Muster: Sie nutzen es, um menschliche Fähigkeiten zu erweitern und spezifische, reibungsgeladene Probleme zu lösen, nicht um menschliches Urteilsvermögen oder Kreativität zu ersetzen.

• Fallstudie: Spotify – Die Kunst der Personalisierung. Das Genie von Spotify liegt in der Nutzung von KI, um den Geschmack der Nutzer mit unglaublicher Tiefe zu verstehen. Features wie der AI DJ und die ikonische Discover Weekly Playlist sind keine KI-Schreibmusik; Es geht darum, die Reibung In der Vergangenheit war es ein arbeitsintensiver Prozess, neue Musik zu finden, die Sie wirklich liebten, indem Sie Blogs, Plattenläden und Radiosender durchsuchten. Spotify nutzt KI, um diesen persönlichen Musikexperten zu automatisieren. Seine Modelle des maschinellen Lernens analysieren Billionen von Datenpunkten – was Sie hören, was Sie überspringen, was Sie zu Wiedergabelisten hinzufügen –, um die Suche nach relevanten Songs zu erleichtern.49 Dies ermöglicht es dem Benutzer, die pure Freude an der Entdeckung ohne die Arbeit zu erleben. Das zentrale Designprinzip, wie es vom Spotify-Designteam formuliert wurde, besteht darin, „Reibung zu identifizieren und zu automatisieren“48.
• Fallstudie: Airbnb – Synthesizing Insights at Scale (Synthese von Erkenntnissen in großem Maßstab). Für eine so große Plattform wie Airbnb ist es eine monumentale Herausforderung, ihre Daten zu verstehen. Das Unternehmen nutzt KI nicht, um die Schnittstelle seiner App zu gestalten, sondern um die gesamte Plattform intelligenter und effizienter zu machen. Für den Kundensupport analysieren Modelle des maschinellen Lernens die transkribierte Sprache der Anrufer, um ihren „Kontaktgrund“ mit hoher Genauigkeit vorherzusagen, und leiten sie viel schneller an die richtigen Hilfeartikel oder Agenten weiter.50 Auf der Host-Seite analysiert die KI-gestützte Computersicht hochgeladene Fotos und markiert sie automatisch mit Etiketten wie „Küche“, „Pool“ oder „Ozeanansicht“.51 Dies erspart Hosts manuellen Aufwand und verbessert das Sucherlebnis für Gäste, die nach bestimmten Annehmlichkeiten filtern können. In beiden Fällen wird KI verwendet, um Informationen in einer Größenordnung zu synthetisieren, die kein menschliches Team bewältigen kann, wodurch eine bessere Grundlage geschaffen wird, auf der die Produkt- und Designteams aufbauen können.52
• Fallstudie: Microsoft – KI für Barrierefreiheit. Die vielleicht am tiefsten auf den Menschen ausgerichtete Anwendung von KI ist in der Initiative AI for Accessibility von Microsoft zu sehen. Dieses Programm konzentriert sich auf den Einsatz von KI, um tiefe menschliche Bedürfnisse zu lösen und Barrieren für Menschen mit Behinderungen abzubauen. Die KI-App Seeing nutzt beispielsweise die Kamera und das Computerbild eines Smartphones, um die visuelle Welt für blinde oder sehbehinderte Menschen zu erzählen und Personen, Texte und Objekte in ihrer Umgebung zu beschreiben.53 Innerhalb von Microsoft Teams machen KI-gestützte Untertitelungen und Transkriptionen in Echtzeit Meetings für Personen mit Hörbehinderungen zugänglicher.53 Die entscheidende Lehre aus dieser Arbeit besteht, wie Microsoft betont, darin, dass es wichtig ist, mit, not for,“ die Behindertengemeinschaft, die dafür sorgt, dass die Technologie in enger Partnerschaft mit den Menschen entwickelt wird, denen sie dienen soll.53

Was sollten wir als nächstes tun?

Die Reise ins KI-getriebene Design ist für jedes Team einzigartig. Es gibt keine One-Size-Fits-All-Roadmap. Aber es gibt Leitprinzipien, die jedem Team helfen können, diese Reise mit Absicht und Sorgfalt zu beginnen. Dies ist kein Mandat, sondern eine Reihe von Ausgangspunkten für Ihr eigenes Gespräch.

1. Fördern Sie Neugier, nicht Angst. Der wichtigste erste Schritt ist kulturell. Der Lärm und Hype um KI kann Angst und ein Gefühl der Bedrohung erzeugen. Führungskräfte müssen psychologische Sicherheit schaffen, damit ihre Teams experimentieren, schwierige Fragen stellen und Bedenken ohne Urteil äußern können.2 Das Gespräch über KI sollte als Erkundung eines neuen Werkzeugs konzipiert werden, das dem Team helfen kann, und nicht als Vorstufe zum Personalabbau.55 Beziehen Sie die Mitarbeiter frühzeitig ein, indem Sie sie fragen, wo sie Möglichkeiten für KI sehen, ihre eigene Arbeit und das Geschäft als Ganzes zu verbessern.
2. Investieren Sie in einzigartige menschliche Fähigkeiten. Wenn KI beginnt, die routinemäßige Ausführung zu automatisieren, werden die langlebigsten und wertvollsten Fähigkeiten diejenigen sein, die Maschinen nicht replizieren können. Organisationen sollten aktiv in die Aus- und Weiterbildung ihrer Teams in diesen Bereichen investieren:
3. Systemdenken: Die Fähigkeit, das Gesamtbild zu sehen und zu verstehen, wie sich alle Teile eines Produkts, eines Unternehmens und des Lebens eines Nutzers verbinden.
4. Strategische Vorausschau: Die Fähigkeit, Chancen zu identifizieren und eine Vision zu definieren, bevor ein formeller Brief geschrieben wird. Dies verschiebt das Design von einer reaktiven zu einer proaktiven Funktion.56
5. Tiefe Empathie & amp; Ethisches Urteil: Die Fähigkeit, menschliche Emotionen zu verstehen und verantwortungsbewusste Entscheidungen zu treffen, die das Wohlbefinden über einfache Metriken stellen.
6. Das Handwerk der Kuration: Entwicklung des sachkundigen „Geschmacks“ und des kritischen Auges, um große Arbeit von dem Meer „gut genug“ KI-generierter Inhalte zu unterscheiden.35
7. Starten Sie klein und lösen Sie echte Schmerzpunkte. Widerstehen Sie dem Drang, eine massive Top-down-Initiative zur „KI-Transformation“ ins Leben zu rufen. Dieser Ansatz ist oft zu abstrakt und von den täglichen Realitäten Ihres Teams getrennt. Beginnen Sie stattdessen damit, ein oder zwei spezifische, nagende Reibungspunkte in Ihrem aktuellen Workflow zu identifizieren.14 Dauert die Synthese der Benutzerforschung Wochen? Pilotieren Sie ein KI-Transkriptions- und Analysetool. Verbringen Ihre Designer zu viel Zeit damit, sich wiederholende Marketing-Assets zu erstellen? Experimentieren Sie mit einem generativen Bildwerkzeug für erste Entwürfe. Indem Sie mit einem klaren, in sich geschlossenen und wertvollen Anwendungsfall beginnen, können Sie die Vorteile von KI demonstrieren, Vertrauen aufbauen und wertvolle Lektionen lernen, bevor Sie Ihre Bemühungen skalieren.46

Um zu schließen, kehren wir zur Idee des Handwerks zurück. Vielleicht ist der beste Weg, über KI nachzudenken, nicht als neuer Handwerker, sondern als neuer Werkstoffe. Wie eine neue Art von Holz, ein neues Metall oder ein neues Polymer hat es einzigartige Eigenschaften. Es ist unglaublich formbar und in der Lage, Form mit einer beispiellosen Geschwindigkeit zu erzeugen. Es ist auch brüchig an Orten, anfällig für Fehler, und es fehlt die inhärente Wärme von Materialien, die wir gut kennen. Sein ultimativer Wert liegt nicht im Material selbst. Sein Wert wird durch die Geschicklichkeit, die Weisheit und die Absicht des menschlichen Designers verwirklicht, der sich dafür entscheidet, es aufzugreifen, seine Natur zu verstehen und es zu etwas Sinnvollem, Nützlichem und Schönem zu formen.3 Bei der Zukunft des Designs geht es nicht darum, was die Maschine tun kann, sondern darum, was wir als nachdenkliche Schöpfer damit machen.

Zitierte Werke

Works Cited (Click To Show)

1. AI’s transformative role in brand design – 2023 – Articles, accessed July 20, 2025, https://www.transformmagazine.net/articles/2023/ais-transformative-role-in-brand-design/
2. 6 Common AI Model Training Challenges – Oracle, accessed July 20, 2025, https://www.oracle.com/artificial-intelligence/ai-model-training-challenges/
3. The AI writing assistant for design teams | UX Writing Assistant | Frontitude, accessed July 20, 2025, https://write.frontitude.com/
4. The Rise of AI in Branding: How Artificial Intelligence is Changing Marketing – BBdirector, accessed July 20, 2025, https://bbdirector.com/brand-id-and-development/ai-in-branding/
5. AI-First Design | UX Magazine, accessed July 20, 2025, https://uxmag.com/topics/ai-first-design
6. Is V0 by Vercel Worth It in 2025 – Momen, accessed July 20, 2025, https://momen.app/blogs/v0-vercel-worth-it-2025/
7. Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training Pre-Publication Version, accessed July 20, 2025, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf
8. Generative AI and Design Systems: My thoughts, accessed July 20, 2025, https://designsystemdiaries.com/p/generative-ai-and-design-systems-my-thoughts
9. Generative AI for Enterprises | Deloitte US, accessed July 20, 2025, https://www.deloitte.com/us/en/what-we-do/capabilities/applied-artificial-intelligence/articles/generative-ai-for-enterprises.html
10. Case Studies | AI UX Navigator, accessed July 20, 2025, https://www.aiuxnavigator.com/case-studies
11. Unveiling the Complexity of Designers’ Intention to Use Generative AI in Corporate Product Design: A Grounded Theory and fsQCA – MDPI, accessed July 20, 2025, https://www.mdpi.com/2079-8954/13/4/275
12. AI in Product Development: Netflix, BMW, and PepsiCo by Virtasant, accessed July 20, 2025, https://www.virtasant.com/ai-today/ai-in-product-development-netflix-bmw
13. Critical questions for design leaders working with artificial intelligence, New York 2025, accessed July 20, 2025, https://leadingdesign.com/new-york-2025-ai
14. Crowdin: AI-Powered Localization Software for Agile Teams, accessed July 20, 2025, https://crowdin.com/
15. Is AI killing creativity, or just exposing lazy design? : r/graphic_design – Reddit, accessed July 20, 2025, https://www.reddit.com/r/graphic_design/comments/1iktj1q/is_ai_killing_creativity_or_just_exposing_lazy/
16. Vercel v0 Review 2025: What Most Developers Get Wrong About It, accessed July 20, 2025, https://content.trickle.so/blog/vercel-v0-review
17. Using AI for Product Design: The Complete Guide – CareerFoundry, accessed July 20, 2025, https://careerfoundry.com/en/blog/product-design/ai-product-design/
18. My experience developing a full stack app with v0 – Vercel Community, accessed July 20, 2025, https://community.vercel.com/t/my-experience-developing-a-full-stack-app-with-v0/6863
19. The AI platform for global content | All-in-one solution, accessed July 20, 2025, https://www.smartcat.com/
20. Automated UI Testing for Design Systems: Validate Components with AI – ProCreator, accessed July 20, 2025, https://procreator.design/blog/automated-ui-testing-design-systems-ai/
21. Designing great AI products — Effective collaboration for designers …, accessed July 20, 2025, https://uxplanet.org/designing-great-ai-products-effective-collaboration-for-designers-1faebcafa395
22. Critical questions for design leaders working with AI | Clearleft, accessed July 18, 2025, https://clearleft.com/thinking/critical-questions-for-design-leaders-working-with-ai
23. Leading Through the AI Design Revolution: How Design Leaders Navigate Human-AI Collaboration | by Jamie Rothwell | Beyond the Pixels: A guide to UX Management | Jun, 2025 | Medium, accessed July 18, 2025, https://medium.com/ux-management/leading-through-the-ai-design-revolution-how-design-leaders-navigate-human-ai-collaboration-e9fb8c6dbeec
24. Preserving Craft in the Era of AI | Balancing Tech & Creativity – DevRev, accessed July 18, 2025, https://devrev.ai/blog/era-of-ai
25. Using AI for product design! : r/UXDesign – Reddit, accessed July 18, 2025, https://www.reddit.com/r/UXDesign/comments/1ipeack/using_ai_for_product_design/
26. Generative AI: The Next Evolution In Product Design And Marketing – Forbes, accessed July 18, 2025, https://www.forbes.com/councils/forbesbusinesscouncil/2025/03/17/generative-ai-the-next-evolution-in-product-design-and-marketing/
27. Best AI tool for product design in 2025? : r/UXDesign – Reddit, accessed July 18, 2025, https://www.reddit.com/r/UXDesign/comments/1l0hami/best_ai_tool_for_product_design_in_2025/
28. My honest review of AI Product Designer backed by Y-Combinator (v0 Users Need to See This) – YouTube, accessed July 18, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=150EzogAp_c&pp=0gcJCfwAo7VqN5tD
29. Using Ai for product design? : r/IndustrialDesign – Reddit, accessed July 18, 2025, https://www.reddit.com/r/IndustrialDesign/comments/1jogrmh/using_ai_for_product_design/
30. Does GitHub Copilot Improve Code Quality? Here’s How We Lie With Statistics, accessed July 18, 2025, https://jadarma.github.io/blog/posts/2024/11/does-github-copilot-improve-code-quality-heres-how-we-lie-with-statistics/
31. The State of AI in UX and Product Design: Insights & Expertise, accessed July 18, 2025, https://designlab.com/blog/the-state-of-ai-in-ux-and-product-design-insights-expertise
32. AI Challenges and How You Can Overcome Them: How to Design for Trust | IxDF, accessed July 18, 2025, https://www.interaction-design.org/literature/article/ai-challenges-and-how-you-can-overcome-them-how-to-design-for-trust
33. How to use generative AI in product design | McKinsey, accessed July 18, 2025, https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/generative-ai-fuels-creative-physical-product-design-but-is-no-magic-wand
34. Can AI really code? Study maps the roadblocks to autonomous …, accessed July 18, 2025, https://news.mit.edu/2025/can-ai-really-code-study-maps-roadblocks-to-autonomous-software-engineering-0716
35. AI Product Design: A Realistic Technology Overview – Trinetix, accessed July 18, 2025, https://www.trinetix.com/insights/ai-product-design
36. I’m an AI skeptic. I’m probably wrong. This article makes me feel kinda wrong. B… | Hacker News, accessed July 18, 2025, https://news.ycombinator.com/item?id=44166096
37. The phony comforts of AI skepticism – Platformer, accessed July 18, 2025, https://www.platformer.news/ai-skeptics-gary-marcus-curve-conference/
38. The Future of Human-Computer Interaction | Irene Au | TEDxYouth@TheNuevaSchool, accessed July 18, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=t_ZzhadA3DY
39. Current State, Potentials and Challenges for the Use of Artificial Intelligence in the early Phase of Product Development: A Survey – ResearchGate, accessed July 18, 2025, https://www.researchgate.net/publication/388696634_Current_State_Potentials_and_Challenges_for_the_Use_of_Artificial_Intelligence_in_the_early_Phase_of_Product_Development_A_Survey
40. Product, Design and AI – Silicon Valley Product Group – SVPG, accessed July 18, 2025, https://www.svpg.com/product-design-and-ai/
41. Top 13 AI Product Design Tools Every Team Should Know – ProCreator, accessed July 18, 2025, https://procreator.design/blog/top-ai-product-design-tools-teams-must-know/
42. Innovative AI Product Design: Revolutionizing The Industry – NoTriangle Studio, accessed July 18, 2025, https://notrianglestudio.com/ai-product-design/
43. 25 AI Tools for UX Research: A Comprehensive List – Dovetail, accessed July 18, 2025, https://dovetail.com/ux/ai-tools-for-ux-research/
44. AI UX Research: Practical Tips for Every Stage of the Process – Eleken, accessed July 18, 2025, https://www.eleken.co/blog-posts/ai-in-ux-research
45. Exploring AI for User Research – Where Does It Actually Help? : r/UXResearch – Reddit, accessed July 18, 2025, https://www.reddit.com/r/UXResearch/comments/1iy1jny/exploring_ai_for_user_research_where_does_it/
46. How AI is Transforming UX Research in 2025 (+10 Powerful AI Tools) | Looppanel, accessed July 18, 2025, https://www.looppanel.com/blog/ai-uxresearch-10-powerful-tools
47. AI Powered Code Quality: The future of software development – Infosys Blogs, accessed July 18, 2025, https://blogs.infosys.com/digital-experience/emerging-technologies/ai-powered-code-quality.html
48. How AI has started to impact our work as designers | by Fabricio Teixeira – UX Collective, accessed July 18, 2025, https://uxdesign.cc/how-ai-will-impact-your-routine-as-a-designer-2773a4b1728c
49. Is AI Bloating Your Technical Debt? What You Need to Know – Virtasant, accessed July 18, 2025, https://www.virtasant.com/ai-today/is-ai-bloating-your-technical-debt-what-you-need-to-know
50. GitHub Copilot Research Finds “Downward Pressure on Code Quality” – Jesse Warden, accessed July 18, 2025, https://jessewarden.com/2024/01/github-copilot-research-finds-downward-pressure-on-code-quality.html
51. How AI generated code compounds technical debt – LeadDev, accessed July 18, 2025, https://leaddev.com/software-quality/how-ai-generated-code-accelerates-technical-debt
52. AI Makes Tech Debt More Expensive – Gauge – Solving the monolith/microservices dilemma, accessed July 18, 2025, https://www.gauge.sh/blog/ai-makes-tech-debt-more-expensive
53. Maintaining Code Quality in the Age of Generative AI: 7 Essential …, accessed July 18, 2025, https://medium.com/@conneyk8/maintaining-code-quality-in-the-age-of-generative-ai-7-essential-strategies-b526532432e4
54. AI and Design Systems | Brad Frost, accessed July 18, 2025, https://bradfrost.com/blog/post/ai-and-design-systems/
55. Human-AI Collaboration Can Unlock New Frontiers in Creativity, accessed July 18, 2025, https://csd.cmu.edu/news/humanai-collaboration-can-unlock-new-frontiers-in-creativity
56. Why Tech Leaders Are Doubling Down on Craft in an AI-Powered World | Designlab, accessed July 18, 2025, https://designlab.com/blog/design-craft-in-an-ai-powered-world
57. When AI Joined My Design Team (And Didn’t Steal My Job) | by Liz LeCompte – Medium, accessed July 18, 2025, https://medium.com/@LizLeCompte/when-ai-joined-my-design-team-and-didnt-steal-my-job-1eb9a95d148c
58. AI product design: Identifying skills gaps and how to close them | by …, accessed July 18, 2025, https://uxdesign.cc/ai-product-design-identifying-skills-gaps-and-how-to-close-them-5342b22ab54e
59. The Future of Product Design: From Creators to Curators in an AI-First World – UX Magazine, accessed July 18, 2025, https://uxmag.com/articles/the-future-of-product-design-from-creators-to-curators-in-an-ai-first-world
60. The Future of Creative Intelligence: Human-Machine Collaboration | Connect The Dots | Ep. 5 – YouTube, accessed July 18, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=wEMHASrHzuY
61. Using AI tools as a Product Designer | by And Kanashiro – Medium, accessed July 18, 2025, https://medium.com/@and.kanashiro/using-ai-tools-as-a-product-designer-c0a5d2f171a3
62. AI isn’t just for coders: 7 emerging non-tech career paths in artificial intelligence, accessed July 18, 2025, https://timesofindia.indiatimes.com/education/careers/ai-isnt-just-for-coders-7-emerging-non-tech-career-paths-in-artificial-intelligence/articleshow/122722679.cms
63. Web Accessibility Audits – WCAG Testing | Lumar Website Intelligence, accessed July 18, 2025, https://www.lumar.io/use-case/accessibility-audits/
64. How AI is Transforming Accessibility Testing: Smarter, Faster, and More Inclusive, accessed July 18, 2025, https://www.testingtools.ai/blog/how-ai-is-transforming-accessibility-testing-smarter-faster-and-more-inclusive/
65. Research: Quantifying GitHub Copilot’s impact in the enterprise with Accenture, accessed July 18, 2025, https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-in-the-enterprise-with-accenture/
66. Best practices for using GitHub Copilot, accessed July 18, 2025, https://docs.github.com/en/copilot/get-started/best-practices-for-using-github-copilot
67. Integrating AI into Legacy Systems: A Step-by-Step Guide – Taazaa, accessed July 18, 2025, https://www.taazaa.com/integrating-ai-into-legacy-systems-a-step-by-step-guide/
68. How AI Integration is Transforming Legacy Systems – TestingXperts, accessed July 18, 2025, https://www.testingxperts.com/blog/ai-integration-transforming-legacy-systems/
69. Three Principles for Designing ML-Powered Products | Spotify Design, accessed July 18, 2025, https://spotify.design/article/three-principles-for-designing-ml-powered-products
70. How Spotify Uses AI (And What You Can Learn from It) – Marketing AI Institute, accessed July 18, 2025, https://www.marketingaiinstitute.com/blog/spotify-artificial-intelligence
71. Listening, Learning, and Helping at Scale: How Machine Learning Transforms Airbnb’s Voice Support Experience | by Yuanpei Cao – Medium, accessed July 18, 2025, https://medium.com/airbnb-engineering/listening-learning-and-helping-at-scale-how-machine-learning-transforms-airbnbs-voice-support-b71f912d4760
72. 5 ways AirBnB is using AI [Case Study] [2025] – DigitalDefynd, accessed July 18, 2025, https://digitaldefynd.com/IQ/airbnb-using-ai-case-study/
73. How Airbnb is Using Artificial Intelligence (AI) to Transform the Travel Experience in 2025, accessed July 18, 2025, https://everitesolutions.com/how-airbnb-is-using-artificial-intelligence-ai-to-transform-the-travel-experience-in-2025/
74. Case Study: AI for Accessibility (Microsoft) – Responsible Use of AI | Toolkit – Founderz, accessed July 18, 2025, https://responsibleai.founderz.com/toolkit/case_study_ai_for_accessibility_microsoft
75. Boost teamwork with AI in Microsoft Teams, accessed July 18, 2025, https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-teams/teams-ai
76. Play the Long Game With Human-AI Collaboration – Gallup.com, accessed July 18, 2025, https://www.gallup.com/workplace/660572/play-long-game-human-ai-collaboration.aspx
77. The new mandate: design leadership in an AI-native world | by Rachel Kobetz | Jun, 2025, accessed July 18, 2025, https://uxdesign.cc/the-new-mandate-design-leadership-in-an-ai-native-world-19819be29e4e
78. Design After AI: Why Craft Still Matters | by Peter Barber | Medium, accessed July 18, 2025, https://peter-barber.medium.com/design-after-ai-why-craft-still-matters-c765ab936451