KI als User Interface
Mein persönliches Verständnis von KI verändert sich derzeit. Der Begriff „Intelligenz“ erscheint mir zunehmend irreführend. Tatsächlich beginne ich, KI weniger als Form von Intelligenz, sondern vielmehr als User Interface zu sehen – als eine Art, mit Systemen, Daten und Prozessen auf natürliche und adaptive Weise zu interagieren.
Seit Jahrzehnten ist das vorherrschende Paradigma in der Mensch-Computer-Interaktion die grafische Benutzeroberfläche (GUI) – Fenster, Symbole, Menüs und Zeiger. Doch mit der zunehmenden Leistungsfähigkeit von KI-Systemen treten wir in eine Ära ein, in der die KI selbst zur primären Schnittstelle wird.
Von Befehlen zu Gesprächen
Traditionelle Schnittstellen erfordern, dass der Benutzer die Sprache des Systems lernt: wohin er klicken muss, welche Befehle er eintippen muss, welche Abläufe er befolgen muss. KI kehrt dieses Prinzip um: Das System lernt unsere Sprache. Anstatt sich durch verschachtelte Menüs zu klicken, können wir unsere Absicht in natürlicher Sprache, über Bilder oder Gesten ausdrücken – und die KI interpretiert und setzt um.
Adaptiv und personalisiert
Eine KI-zentrierte Schnittstelle ist von Natur aus adaptiv. Sie kann sich Vorlieben merken, sich an den Kontext anpassen und sogar Bedürfnisse vorhersagen. Während GUIs statisch sind, kann KI völlig unterschiedliche Erlebnisse für verschiedene Nutzer bieten – ganz ohne manuelle Konfiguration.
Herausforderungen und Vertrauen
Der Wandel bringt Risiken mit sich. KI-gesteuerte Schnittstellen müssen transparent sein, um einen „Black Box“-Effekt zu vermeiden. Falsch interpretierte Nutzerabsichten können weitreichende Folgen haben. Gestaltung für Vertrauen, Nachvollziehbarkeit und klares Feedback wird entscheidend sein.
Die Zukunft ist hybrid
Anstatt GUIs vollständig zu ersetzen, wird KI zunehmend neben – oder unter – traditionellen Bedienelementen agieren. Man kann es sich als Doppelschicht vorstellen: Die GUI für Präzision, die KI für Geschwindigkeit und Flexibilität. Mit der Zeit könnte die KI-Ebene die Führung übernehmen, aber menschliche Aufsicht bleibt unerlässlich.
Mein persönlicher Weg zu dieser Schlussfolgerung wurde vor allem durch laufende Diskussionen über SAP Joule beeinflusst – SAPs Ansatz, KI in ihre Unternehmenslösungen zu integrieren. Joule nutzt KI als User Interface: Ein erster Aufruf an Sprachmodelle (LLMs) identifiziert die Capability hinter einer Benutzeranfrage. Daraufhin läuft ein konventioneller Verarbeitungsprozess innerhalb der bestehenden Landschaft (ohne KI). Das Ergebnis wird dann zurück durch die LLMs geleitet, die die Antwort in benutzerfreundliche Formate und Designs bringen.
Früher nutzten wir Websuchen, bei denen das Prinzip darin bestand, dass Algorithmen uns halfen, Webseiten zu finden, die mögliche Antworten auf unsere Fragen enthielten. Mit KI ist das anders: Wir suchen nicht – wir finden. Wir suchen nicht nach Webseiten, sondern wir finden Antworten. Das Dilemma dabei ist, dass die Quellen – und damit unsere Möglichkeit, die Zuverlässigkeit der Antworten zu beurteilen – in den Hintergrund treten. Das kann ein echtes Problem sein, ist uns in den meisten Fällen aber schlicht egal, denn wir sind froh, direkte Antworten zu bekommen, anstatt auch noch Quellen lesen und beurteilen zu müssen.
Natürlich ist der blinde Einsatz von KI bedenklich. KI kann halluzinieren, Fehler machen (weil sie in erster Linie auf Wahrscheinlichkeiten und nicht auf Logik beruht) und ist stark abhängig vom Trainingsmaterial. Es gibt ethische und rechtliche Bedenken, etwa zum Urheberrecht, und wir dürfen nicht vergessen, dass die meisten KI-Lösungen auch Webservices sind: Wir kommunizieren mit Drittanbietern und teilen unsere Informationen. Dabei stellt sich z. B. die Frage, ob die Modelle aus unseren Informationen lernen und ob andere davon profitieren können. Außerdem entstehen bei der Kommunikation zusätzliche Angriffsvektoren und Abhängigkeiten – besonders dann, wenn wir uns zunehmend auf KI verlassen und verlernen, Dinge selbst zu tun.
Zurück zu SAP und der Idee von KI als Benutzerschnittstelle: Der SAP GUI, wie wir ihn heute kennen, kann seine Wurzeln in Mainframe-Architekturen mit Transaktionscodes nicht verleugnen. Verschiedene Modernisierungsversuche sind nie vollständig ans Ziel gekommen, weil Power-User mit den „alten“ Transaktionscodes vertraut waren und damit schneller ans Ziel kamen. Ich bin gespannt, ob KI hier zum wirklich disruptiven Game Changer wird. Wir werden sehen.