Von UX zu AX: Warum AI Agent Experience das neue Design-Paradigma ist
Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Menschen mit digitalen Produkten interagieren. Während UX (User Experience) bisher im Mittelpunkt des Designs stand, rückt mit der Verbreitung von AI-gestützten Assistenten und autonomen Systemen ein neues Konzept in den Fokus: AX – AI Agent Experience.
AX beschreibt die Nutzererfahrung im Umgang mit KI-gesteuerten Agenten, die eigenständig Entscheidungen treffen, lernen und sich anpassen können. Doch wie gestaltet man Erlebnisse, die nicht nur funktional sind, sondern auch Vertrauen aufbauen und eine nahtlose Interaktion ermöglichen? In diesem Artikel tauchen wir in die Welt der AI Agent Experience ein und zeigen, warum AX das neue Design-Paradigma ist.
In diesem Artikel
Was ist AX? – Definition und Abgrenzung zu UX und CX
Warum AX die Zukunft des digitalen Designs prägt – Evolution von UX zu AX
Die Herausforderungen bei der Gestaltung von AI-Agent-Erlebnissen – Vertrauen, Transparenz & Kontrolle
Best Practices für überzeugendes AX-Design – Prinzipien für intuitive AI-Agent-Interaktionen
AX in der Praxis: Erfolgreiche Beispiele und Zukunftsaussichten
Aktuelle AI Agents
Source: CB Insights — AI agent market map featuring CrewAI and LangChain in the infrastructure category
Was ist AX? – Definition und Abgrenzung zu UX und CX
AI Agent Experience (AX) ist die nächste Stufe der digitalen Interaktion, die über klassische User Experience (UX) und Customer Experience (CX) hinausgeht. Während UX sich darauf konzentriert, wie Nutzer mit einer digitalen Oberfläche interagieren, und CX das gesamte Markenerlebnis umfasst, stellt AX eine völlig neue Herausforderung dar: die Gestaltung von Erlebnissen mit autonomen, KI-gestützten Agenten.
UX vs. CX vs. AX – Die Unterschiede
UX vs. CX vs. AX – Die Unterschiede
Warum AX eine neue Design-Dimension erfordert
AI-Agenten wie Chatbots, Sprachassistenten und autonome Softwarelösungen verhalten sich anders als klassische Benutzeroberflächen. Sie treffen Entscheidungen, lernen aus Nutzerdaten und agieren in Echtzeit. Dadurch entstehen neue Design-Herausforderungen:
Transparenz: Nutzer müssen verstehen, warum der AI-Agent bestimmte Entscheidungen trifft.
Vertrauen: Ohne klares Feedback kann Unsicherheit entstehen – ein Problem, das durch gezielte Design-Prinzipien gelöst werden muss.
Adaptivität: AI-Agenten müssen sich an individuelle Präferenzen anpassen, ohne aufdringlich oder unkontrollierbar zu wirken.
Mit der Verbreitung von KI-gestützten Erlebnissen ist es entscheidend, dass Designer, Produktteams und Unternehmen nicht nur UX und CX optimieren, sondern auch AX als zentrale Disziplin in ihre Strategie einbinden.
Warum AX die Zukunft des digitalen Designs prägt
Die Art und Weise, wie Menschen mit Technologie interagieren, verändert sich grundlegend. Wo früher Nutzer Interfaces aktiv bedient haben, übernehmen heute KI-Agenten immer mehr Aufgaben – von der automatisierten Kundenbetreuung bis hin zur personalisierten Produktberatung. Diese Verschiebung von UX zu AX markiert einen Paradigmenwechsel im digitalen Design.
Von reaktiver zu proaktiver Interaktion
Von reaktiver zu proaktiver Interaktion
Klassische UX-Designs basieren auf reaktiven Systemen: Der Nutzer gibt eine Eingabe, das System reagiert entsprechend. AI-Agenten hingegen arbeiten proaktiv – sie analysieren Kontexte, antizipieren Bedürfnisse und agieren selbstständig. Beispiele hierfür sind:
Personalisierte Empfehlungen auf Basis von Nutzerdaten (z. B. Netflix oder Spotify)
Automatisierte Assistenten, die Aufgaben im Hintergrund erledigen (z. B. Google Assistant, ChatGPT)
Selbstoptimierende Interfaces, die sich dynamisch anpassen (z. B. adaptive Dashboards in B2B-Software)
Diese proaktive Interaktionsweise bringt neue Herausforderungen für Designer mit sich: Wie gestaltet man ein System, das sinnvoll agiert, ohne bevormundend zu wirken?
Vertrauen und Akzeptanz als Design-Faktor
Ein weiteres zentrales Thema in der AI Agent Experience ist Vertrauen. Während Nutzer verstehen, dass sie eine App oder Website direkt steuern, fühlt sich die Interaktion mit einer KI oft weniger greifbar an. Vertrauen entsteht durch:
Erklärbare KI (Explainable AI): Warum hat der AI-Agent eine bestimmte Empfehlung gegeben?
Klare Kontrolle: Kann der Nutzer den AI-Agenten anpassen oder dessen Verhalten beeinflussen?
Nahtlose Integration: Wie gut fügt sich die AI-Interaktion in bestehende Systeme und Workflows ein?
Warum AX jetzt wichtig ist
Mit der rasanten Entwicklung von KI-Technologien wird AX immer relevanter. Unternehmen, die AI-Agenten einsetzen, stehen vor der Herausforderung, nicht nur funktionale, sondern auch menschzentrierte Erlebnisse zu gestalten. Gutes AX-Design bedeutet, Technologie so unsichtbar wie möglich zu machen, damit sich die Interaktion natürlich anfühlt.
Die Herausforderungen bei der Gestaltung von AI-Agent-Erlebnissen
Die Gestaltung von AI Agent Experience (AX) bringt völlig neue Herausforderungen mit sich. Im Gegensatz zu klassischen Interfaces, bei denen Nutzer genau wissen, was sie tun, agieren AI-Agenten oft im Hintergrund, treffen Entscheidungen autonom und lernen kontinuierlich dazu. Das kann zu Unsicherheiten und sogar Misstrauen führen, wenn das Design nicht gut durchdacht ist.
1. Transparenz: Nutzer müssen verstehen, warum die KI handelt
Einer der größten Kritikpunkte an AI-Agenten ist die fehlende Nachvollziehbarkeit ihrer Entscheidungen. Nutzer müssen verstehen, warum ein AI-Agent eine bestimmte Empfehlung gibt oder eine bestimmte Aktion ausführt. Fehlt diese Transparenz, können AI-Systeme als willkürlich oder unzuverlässig wahrgenommen werden.
Lösungsansätze für gutes AX-Design:
✔ Erklärbare KI (Explainable AI): Zeigt, auf welchen Daten eine Entscheidung basiert
✔ Feedback-Schleifen: Nutzer sollten die Möglichkeit haben, Entscheidungen zu hinterfragen oder anzupassen
✔ Visuelle Hinweise: Icons, Farbverläufe oder Animationen können zeigen, dass eine AI im Hintergrund arbeitet
2. Vertrauen: Menschen müssen sich mit KI wohlfühlen
Ein AI-Agent kann noch so leistungsfähig sein – wenn die Nutzer ihm nicht vertrauen, werden sie ihn nicht nutzen. Das Vertrauen in eine KI hängt oft von Vorhersehbarkeit und Kontrolle ab.
Typische Probleme:
❌ AI-Agenten treffen Entscheidungen, die für den Nutzer nicht logisch erscheinen
❌ Fehlende Kontrolle über die KI führt zu Unsicherheit
❌ Unpersönliche oder mechanische Interaktion schafft Distanz
Wie man Vertrauen aufbaut:
✔ Klare Kontrolle: Der Nutzer sollte die Möglichkeit haben, den AI-Agenten zu beeinflussen oder sogar abzuschalten
✔ Personalisierung: Wenn ein AI-Agent lernt, sollte er dies im Sinne des Nutzers tun und nicht ungewollte Änderungen vornehmen
✔ Menschliche Elemente: KI-Interaktionen, die Emotionen und Persönlichkeit einbringen, wirken vertrauenswürdiger
3. Erwartungsmanagement: Die Grenzen der KI klar definieren
Ein häufiges Problem bei AI-Agenten ist das Missverhältnis zwischen Erwartungen und Realität. Viele Nutzer erwarten, dass eine KI „alles“ kann – doch das ist in der Praxis oft nicht der Fall.
Best Practices für realistisches Erwartungsmanagement:
✔ Kommunikation der Grenzen: Statt zu versprechen, dass ein AI-Agent „alles weiß“, sollte klar gesagt werden, was er kann – und was nicht
✔ Hybride Systeme: Ein reibungsloser Wechsel zwischen AI- und menschlicher Interaktion kann Frustration vermeiden
✔ Progressive Offenlegung: AI-Agenten sollten ihre Fähigkeiten schrittweise zeigen, anstatt Nutzer zu überfordern
Warum diese Herausforderungen entscheidend sind
AI-Agenten werden immer häufiger in Produkten, SaaS-Plattformen und Services integriert. Doch eine schlecht durchdachte AX kann Misstrauen, Frustration und sogar Ablehnung hervorrufen. Wer AI-Technologien erfolgreich einführen möchte, muss sie so gestalten, dass sie:
✅ verständlich,
✅ kontrollierbar und
✅ vertrauenswürdig sind.
Best Practices für überzeugendes AX-Design
Damit AI-Agenten erfolgreich in digitale Produkte integriert werden können, braucht es ein bewusst gestaltetes AX-Design. Eine gute AI Agent Experience ist nicht nur funktional, sondern auch intuitiv, vertrauenswürdig und angenehm in der Interaktion. Hier sind die wichtigsten Best Practices, um AI-Agenten nutzerfreundlich zu gestalten:
1. Klare Kommunikation: Der AI-Agent muss sich verständlich ausdrücken
Ein häufiger Fehler bei AI-Systemen ist eine unklare oder übertechnische Kommunikation. Nutzer sollten zu jeder Zeit verstehen, was die KI gerade tut und warum.
✔ Eindeutige Statusanzeigen: Zeige an, wenn der AI-Agent arbeitet oder auf Eingaben wartet
✔ Einfache Sprache: Vermeide Fachjargon oder unnötig komplexe Antworten
✔ Kontextbezogene Erklärungen: Bei komplexeren Prozessen sollten Nutzer jederzeit mehr Informationen abrufen können
Beispiel:
Ein AI-Agent in einem B2B-SaaS-Tool sollte nicht nur sagen: „Dieser Report wurde automatisch optimiert“, sondern erklären: „Basierend auf deinen letzten drei Berichten haben wir Format und Struktur angepasst.“
2. Kontrollmöglichkeiten bieten: Nutzer sollten die AI anpassen können
Viele Menschen fühlen sich unwohl, wenn eine KI zu eigenständig agiert. Deshalb ist es wichtig, dem Nutzer Möglichkeiten zur Kontrolle und Anpassung zu geben.
✔ Einstellungen für Automatisierung: Nutzer sollten wählen können, ob eine KI proaktiv handelt oder nur auf Anfrage
✔ Option zur Korrektur: Falls eine AI-Empfehlung nicht passt, sollte der Nutzer sie leicht anpassen oder ignorieren können
✔ „Warum diese Entscheidung?“-Funktion: AI-Agenten sollten Transparenz bieten und ihre Aktionen begründen
Beispiel:
Ein AI-gestütztes CRM-System kann automatisch Lead-Priorisierungen vorschlagen – aber es sollte dem Vertriebsteam ermöglichen, die Gewichtung selbst zu ändern.
3. Personalisierung: Der AI-Agent sollte sich anpassen, aber nicht bevormunden
AI-Agenten, die sich personalisiert verhalten, werden eher akzeptiert – solange sie nicht aufdringlich sind. Die Balance zwischen hilfreicher Personalisierung und ungewolltem Eingriff ist entscheidend.
✔ Individuelle Präferenzen berücksichtigen: Nutzer sollten selbst steuern, welche Daten der AI-Agent nutzt
✔ Lernprozesse transparent machen: Der AI-Agent sollte dem Nutzer zeigen, was er gelernt hat
✔ Nicht zu viele Änderungen auf einmal: Abrupte oder unerwartete Anpassungen können irritieren
Beispiel:
Ein AI-gesteuerter Design-Assistent könnte vorschlagen: „Ich habe bemerkt, dass du oft dunkle Themes nutzt. Soll ich standardmäßig ein dunkles UI für dich auswählen?“ – anstatt einfach ungefragt das Theme zu ändern.
4. Emotionale Intelligenz: AI-Agenten müssen empathisch wirken
AI-Agenten, die menschliche Aspekte in ihre Kommunikation einbauen, wirken angenehmer und vertrauenswürdiger.
✔ Freundlicher, aber professioneller Tonfall (besonders in B2B-Umfeldern)
✔ Adaptive Reaktionen auf Nutzeremotionen (z. B. erkennt der AI-Agent Frustration und passt seine Antwort entsprechend an)
✔ Humor und Persönlichkeit gezielt einsetzen, aber nicht aufdringlich wirken
Beispiel:
Ein AI-Support-Chatbot könnte auf eine frustrierte Nachricht reagieren mit: „Ich sehe, dass das gerade nicht so läuft, wie es sollte. Lass mich dir helfen!“ statt einer standardisierten Antwort.
5. Nahtlose Integration: AI sollte sich in bestehende Workflows einfügen
Der AI-Agent sollte nicht als isoliertes Feature wirken, sondern sich organisch in das Produkt oder den Service einfügen.
✔ UX und AX müssen harmonieren: AI-Funktionen sollten sich an bestehende Interaktionen anpassen
✔ Übergang zwischen Mensch und AI: Nutzer sollten einfach zwischen automatisierter und manueller Steuerung wechseln können
✔ Multi-Device-Konsistenz: AI-Agenten sollten sich über verschiedene Plattformen hinweg gleich verhalten
Beispiel:
Ein AI-gestütztes Projektmanagement-Tool sollte sich an bestehende Arbeitsweisen anpassen und nicht völlig neue Prozesse erzwingen. Statt „Diese neue AI-Ansicht ersetzt dein altes Dashboard“ wäre besser: „Nutze unsere neue AI-Analyse, um dein bestehendes Dashboard zu optimieren.“
Warum Best Practices im AX-Design entscheidend sind
„Eine schlecht gestaltete AI-Agent Experience kann schnell das Gegenteil des Gewünschten bewirken: Statt einer Verbesserung der Nutzererfahrung entsteht Verwirrung, Frustration oder sogar Misstrauen gegenüber der Technologie.“
Durch klare Kommunikation, Kontrollmöglichkeiten, sinnvolle Personalisierung, emotionale Intelligenz und nahtlose Integration wird AX nicht nur funktional, sondern auch angenehm und effektiv.
AX in der Praxis: Erfolgreiche Beispiele und Zukunftsaussichten
AX ist kein theoretisches Konzept mehr – viele Unternehmen setzen bereits erfolgreich auf AI-Agenten, die das Nutzererlebnis verbessern und automatisieren. In diesem Abschnitt schauen wir uns reale Beispiele für gelungenes AX-Design an und werfen einen Blick auf die Zukunft dieser Technologie.
Erfolgreiche AX-Anwendungen heute
1. ChatGPT & KI-gestützte Assistenten
KI-Modelle wie ChatGPT, Google Bard oder Claude haben gezeigt, dass AI-Agenten echte Mehrwerte bieten können – sei es in der Kundenkommunikation, Content-Erstellung oder Prozessautomatisierung.
Gutes AX-Design in diesen Tools:
✔ Natürliche Sprache & Kontextverständnis
✔ Transparenz über KI-Fähigkeiten & Grenzen
✔ Möglichkeit, Antworten zu verfeinern oder neu zu generieren
2. Notion AI – KI-gestützte Produktivität
Notion AI integriert sich nahtlos in den Arbeitsprozess und hilft Nutzern, Texte zu schreiben, Notizen zusammenzufassen oder Inhalte zu strukturieren.
Gutes AX-Design in Notion AI:
✔ Interaktive & intuitive Bedienung direkt in der Benutzeroberfläche
✔ Klare Kontrolle: Nutzer können AI-Vorschläge annehmen oder ignorieren
✔ Nahtlose Integration in bestehende Workflows
3. GitHub Copilot – AI für Entwickler
GitHub Copilot unterstützt Entwickler, indem es Code-Vorschläge macht, häufige Fehler vermeidet und repetitive Aufgaben automatisiert.
Gutes AX-Design in GitHub Copilot:
✔ Nicht aufdringlich: Die KI hilft, bleibt aber im Hintergrund
✔ Erklärbarkeit: Entwickler können sehen, warum eine Code-Empfehlung gemacht wurde
✔ Möglichkeit zur Feinjustierung: Nutzer können Vorschläge anpassen oder ignorieren
Die Zukunft von AX – Wohin geht die Reise?
AI-Agenten werden immer leistungsfähiger, aber das bedeutet auch neue Herausforderungen für das Design und die Nutzerakzeptanz. Hier sind einige Trends, die die Zukunft von AX prägen werden:
🔹 Mehr Personalisierung durch adaptive AI-Agenten: AI-Agenten werden sich noch stärker an individuelle Vorlieben und Arbeitsweisen anpassen.
🔹 Bessere Transparenz & Erklärbarkeit: Erklärbare KI (Explainable AI) wird zum Standard, damit Nutzer den Entscheidungen der AI vertrauen.
🔹 Kombination aus Mensch & AI: AX-Design wird sich darauf konzentrieren, den Übergang zwischen Mensch und Maschine so nahtlos wie möglich zu gestalten.
🔹 Integration in das tägliche Leben: AI-Agenten werden in Smart Homes, Autos und persönlichen Assistenten noch natürlicher mit Menschen interagieren.
Fazit:
AI Agent Experience wird sich in den nächsten Jahren rasant weiterentwickeln. Wer jetzt als UX-Designer, Produktentwickler oder SaaS-Anbieter auf intelligente, nutzerfreundliche AI-Interaktionen setzt, wird langfristig einen Wettbewerbsvorteil haben.
Fazit: Warum AX das neue Design-Paradigma ist
Die digitale Interaktion verändert sich grundlegend: Von klassischen, nutzergesteuerten Interfaces hin zu intelligenten AI-Agenten, die eigenständig agieren. AI Agent Experience (AX) ist der nächste Schritt in der Evolution von UX und stellt Designer, Entwickler und Unternehmen vor neue Herausforderungen.
Ein erfolgreiches AX-Design muss:
✅ Transparenz schaffen, damit Nutzer verstehen, wie und warum die AI handelt.
✅ Vertrauen aufbauen, indem es Kontrolle und Vorhersehbarkeit bietet.
✅ Personalisierung ermöglichen, ohne Nutzer zu bevormunden.
✅ Emotionale Intelligenz einbauen, um natürliche Interaktionen zu fördern.
✅ Nahtlos in bestehende Workflows integriert sein, damit AI-Agenten als wertvolle Helfer wahrgenommen werden.
Mit der rasanten Weiterentwicklung von KI-Technologien ist jetzt der richtige Zeitpunkt, um AX bewusst zu gestalten. Unternehmen, die früh auf nutzerfreundliche AI-Agenten setzen, können sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil sichern – sei es im SaaS-Bereich, in digitalen Produkten oder in der Markenkommunikation.
Bonus: Das Problem von AI Agents
Trotz des Potenzials von AI-Agenten gibt es noch wesentliche Herausforderungen, die Designer und Unternehmen beachten müssen. AX (Agent Experience) bringt nicht nur neue Chancen, sondern auch neue Risiken mit sich.
Probleme von AI Agents
1. Fehlende Kontextsensitivität – AI-Agenten verstehen nicht immer den Gesamtzusammenhang
Viele AI-Agenten scheitern daran, komplexe Situationen richtig zu interpretieren. Sie analysieren Daten punktuell, aber oft fehlt ihnen das Verständnis für den breiteren Kontext – was zu fehlerhaften Entscheidungen führen kann.
Beispiel: Ein AI-gestützter Kundensupport-Bot kann eine Beschwerde zwar beantworten, erkennt aber nicht, dass der Kunde bereits mehrfach frustriert Kontakt aufgenommen hat – und eskaliert das Problem nicht rechtzeitig.
💡 Lösung: AI-Agenten müssen mit historischen Daten, Sentiment-Analysen und langfristigen Kontextinformationen angereichert werden, um intelligentere Entscheidungen zu treffen.
2. Vertrauensprobleme – Wie viel Kontrolle bleibt beim Menschen?
Wenn AI-Agenten autonom agieren, kann das Vertrauen der Nutzer leiden. Menschen neigen dazu, Automatisierungen zu misstrauen, die sie nicht verstehen oder nicht beeinflussen können.
Beispiel: Ein AI-Agent im Finanzsektor schlägt automatisch Investitionen vor – doch wenn der Nutzer die Entscheidungslogik nicht nachvollziehen kann, wird er eher skeptisch als begeistert reagieren.
💡 Lösung: Explainable AI (XAI) – AI-Agenten müssen ihre Entscheidungen verständlich kommunizieren und Nutzern Kontrollmechanismen zur Anpassung geben.
3. KI-Agenten sind oft zu starr und unflexibel
Viele AI-Agenten sind in spezifische Workflows eingebunden und können nur vordefinierte Aufgaben ausführen. Doch in der Realität erwarten Nutzer eine adaptive, dynamische Interaktion, die sich an veränderte Anforderungen anpasst.
Beispiel: Ein AI-Agent für Projektmanagement kann Aufgaben priorisieren – aber wenn sich plötzlich Deadlines ändern oder Teamstrukturen verschieben, bleibt er oft in alten Mustern hängen.
💡 Lösung: AX-Design muss auf lernfähige, adaptive Systeme setzen, die kontinuierliches Feedback von Nutzern integrieren und sich entsprechend anpassen.
Warum diese Probleme jetzt gelöst werden müssen
AI-Agenten sind auf dem Vormarsch – doch ohne ein durchdachtes AX-Design riskieren Unternehmen Frustration statt Innovation. Wer KI erfolgreich in digitale Produkte integrieren will, muss sicherstellen, dass:
AI-Agenten kontextsensitiv agieren,
ihre Entscheidungen nachvollziehbar sind,
sie flexibel und anpassungsfähig bleiben.
Mit diesen Prinzipien kann AX die Brücke zwischen Mensch und Maschine bauen – und das volle Potenzial von AI-Agenten entfalten.
