Wenn KI für uns klickt: Brauchen wir überhaupt noch klassische Benutzeroberflächen?

Du möchtest übers Wochenende nach Hamburg fahren. Freitagabend hin, Sonntag zurück, möglichst wenig umsteigen. Ein Hotel in zentraler Lage wäre schön, mehr als 350 Euro möchtest du insgesamt aber nicht ausgeben.

Normalerweise würdest du jetzt verschiedene Websites öffnen. Du suchst nach Bahnverbindungen, vergleichst Abfahrtszeiten, überprüfst Preise und wechselst anschließend zur Hotelsuche. Zwischendurch musst du darauf achten, dass die Ankunftszeit noch zu den Check-in-Bedingungen passt. Keine besonders schwierige Aufgabe, aber eine, die aus erstaunlich vielen kleinen Entscheidungen besteht.

Nun stell dir vor, du könntest deinen Wunsch in ein einziges Eingabefeld schreiben. Ein KI-Agent übernimmt die Recherche, stellt passende Optionen zusammen und bereitet die Buchung vor. Du musst keine Filter bedienen, nicht selbst zwischen mehreren Anwendungen wechseln und möglicherweise nicht einmal mehr wissen, auf welcher Website sich welche Informationen befinden.

Klingt angenehm.

Bis der Agent dir ein Hotel vorschlägt, dessen Tarif nicht stornierbar ist. Oder eine Verbindung auswählt, die zwar günstig erscheint, aber einen nächtlichen Aufenthalt am Bahnhof voraussetzt. Vielleicht hat er auch dein Budget falsch verstanden und die 350 Euro ausschließlich für das Hotel eingeplant.

Spätestens jetzt möchtest du wahrscheinlich doch wieder etwas sehen, vergleichen und selbst entscheiden.

Das Beispiel ist fiktiv. Die technische Entwicklung dahinter ist es nicht. KI-Systeme können bereits grafische Benutzeroberflächen interpretieren, Eingaben vornehmen und mehrstufige Abläufe bearbeiten. Noch funktioniert das längst nicht überall zuverlässig, und von vollständig selbstständig handelnden digitalen Assistenten im Alltag sind wir in vielen Bereichen weit entfernt. Trotzdem lässt sich bereits erkennen, dass sich eine grundlegende Annahme des Interface-Designs verändert.

Bisher gestalten wir Software vor allem dafür, dass Menschen einzelne Aktionen ausführen. Zunehmend müssen wir auch gestalten, wie Menschen Aufgaben an Software abgeben – und dabei die Kontrolle behalten.

1. Wenn Software anfängt, selbst zu klicken

Um zu verstehen, was sich verändert, müssen wir zunächst zwischen einem klassischen Chatbot und einem KI-Agenten unterscheiden.

Ein Chatbot beantwortet Fragen, formuliert Texte oder hilft bei der Suche nach Informationen. Ein agentisches System kann darüber hinaus Werkzeuge verwenden, Arbeitsschritte planen, Zwischenergebnisse auswerten und auf dieser Grundlage weitere Aktionen ausführen.

Die Grenze zwischen beiden ist nicht immer eindeutig. Viele moderne KI-Assistenten kombinieren dialogorientierte und agentische Fähigkeiten. Entscheidend ist weniger, wie das System bezeichnet wird, sondern was es tatsächlich tun darf.

Wenn du eine KI fragst, welche Bahnverbindungen nach Hamburg infrage kommen könnten, erhältst du zunächst Informationen. Wenn dieselbe KI eine Reisewebsite öffnet, Filter setzt, Verbindungen vergleicht und anschließend eine Buchung vorbereitet, übernimmt sie bereits Teile einer Aufgabe.

Dafür gibt es unterschiedliche technische Ansätze.

Manche Systeme arbeiten mit Screenshots. Sie betrachten die Oberfläche, erkennen Eingabefelder und Buttons und versuchen anschließend, diese zu bedienen. Andere können auf die zugrunde liegende Seitenstruktur zugreifen oder direkt mit technischen Schnittstellen kommunizieren.

OpenAI beschreibt in seiner Dokumentation zu Computer Use beispielsweise, wie Modelle Browser- und Desktop-Oberflächen über Maus- und Tastatureingaben bedienen können. Solche Abläufe benötigen allerdings eine geeignete Ausführungsumgebung, Überprüfung der Ergebnisse und Sicherheitsgrenzen. Ein Klick auf den vermeintlich richtigen Button ist noch kein Beweis dafür, dass die gewünschte Aktion erfolgreich war.

Trotz dieser Einschränkungen ist der Perspektivwechsel bemerkenswert.

Eine Website, die ursprünglich für menschliche Besucher entwickelt wurde, kann plötzlich auch von einem automatisierten System verwendet werden. Der Agent liest Informationen, sucht nach Aktionen und versucht, ein Ziel zu erreichen.

Damit entsteht eine neue Frage für Entwickler und Designer: Muss Software künftig überhaupt noch so gestaltet sein, dass Menschen jeden einzelnen Schritt selbst ausführen?

2. Vielleicht brauchen wir weniger Menüs. Aber nicht weniger Gestaltung.

Kehren wir zur Reiseplanung zurück.

In einer klassischen Buchungsanwendung übernimmt die Oberfläche mehrere Aufgaben gleichzeitig. Sie zeigt dir mögliche Verbindungen, stellt Filter bereit, erlaubt Vergleiche und führt dich durch den Kaufprozess.

Das Interface ist gewissermaßen die Sprache, über die du mit der Anwendung kommunizierst. Du drückst Buttons, wählst Optionen aus und erhältst Rückmeldungen.

Ein KI-Agent verändert diese Kommunikation.

Du musst möglicherweise nicht mehr wissen, welche Filter eine bestimmte Reisewebsite anbietet. Stattdessen beschreibst du, was du erreichen möchtest: „Ich will Freitag nach der Arbeit losfahren und möglichst entspannt ankommen.“

Das System übersetzt dein Ziel in einzelne Arbeitsschritte.

Damit könnten zahlreiche klassische Bedienelemente für bestimmte Aufgaben an Bedeutung verlieren. Eine ausführliche Filtermaske ist weniger wichtig, wenn der Agent die Filter selbst bedienen kann. Auch die Navigation zwischen verschiedenen Websites wird für den Menschen möglicherweise unsichtbar.

Allerdings bedeutet das nicht, dass jede Aufgabe durch ein Gespräch mit einer KI einfacher wird.

Stell dir vor, du möchtest zehn Reiseverbindungen nach Preis, Dauer und Umstiegen vergleichen. Eine übersichtliche Tabelle kann dir dabei helfen, Unterschiede innerhalb weniger Sekunden zu erfassen. In einem Chat müsstest du dieselben Informationen möglicherweise nacheinander lesen oder durch mehrere Antworten scrollen.

Ähnlich ist es bei kreativen Anwendungen.

Wenn du ein Foto bearbeiten möchtest, kann es hilfreich sein, der KI zu sagen, dass sie den Hintergrund entfernen soll. Sobald du aber eine Bildkomposition fein abstimmen oder mehrere Varianten nebeneinander beurteilen möchtest, ist eine direkte visuelle Bedienung häufig wesentlich geeigneter.

Das klassische Interface besitzt also Stärken, die durch natürliche Sprache nicht automatisch verschwinden.

Es ermöglicht Überblick, räumliche Orientierung, unmittelbare Manipulation und präzise Auswahl. Eine gut gestaltete Oberfläche macht Möglichkeiten sichtbar, auf die wir durch eine reine Texteingabe möglicherweise gar nicht kommen würden.

Die interessante Zukunft ist deshalb vermutlich kein vollständiger Wechsel vom grafischen Interface zum Chatfenster.

Wahrscheinlicher erscheint mir, dass verschiedene Formen der Interaktion nebeneinander existieren: Menschen bedienen manche Funktionen selbst, lassen sich bei anderen unterstützen und delegieren wieder andere vollständig.

Welche Variante sinnvoll ist, hängt von der Aufgabe ab.

3. Der wichtigste Button heißt vielleicht bald „Bestätigen“

Nehmen wir an, unser Reiseagent hat eine passende Bahnverbindung und ein Hotel gefunden.

Er präsentiert dir einen Vorschlag, der auf den ersten Blick gut aussieht. Die Abfahrtszeit passt, das Hotel liegt zentral und die Gesamtkosten bewegen sich innerhalb deines Budgets.

Was sollte als Nächstes passieren?

Eine besonders weitreichende Form der Automatisierung würde darin bestehen, dass die KI beide Buchungen sofort abschließt. Immerhin hast du ausdrücklich gesagt, dass du eine Reise planen möchtest.

Aber bedeutet „Plane meine Reise“ automatisch „Gib mein Geld aus“?

Vermutlich nicht.

Hier zeigt sich ein grundlegendes Problem agentischer Interfaces: Eine Zielbeschreibung enthält nicht zwangsläufig die Berechtigung, sämtliche Schritte bis zum endgültigen Ergebnis selbstständig auszuführen.

Der Unterschied ist entscheidend.

Wenn ein Agent eine Ergebnisliste sortiert, lässt sich diese Änderung in der Regel problemlos rückgängig machen. Eine Hotelbuchung mit Stornogebühren oder die Übermittlung persönlicher Daten an einen Drittanbieter kann dagegen deutlich größere Konsequenzen haben.

Die Gestaltung muss deshalb berücksichtigen, wie folgenschwer eine Aktion ist und wie leicht sie rückgängig gemacht werden kann.

Für unsere Reiseplanung wäre ein sinnvoller Ablauf, dass der Agent zunächst recherchiert, passende Optionen vorbereitet und anschließend die wesentlichen Buchungsbedingungen zusammenfasst. Bevor Geld ausgegeben oder persönliche Daten übermittelt werden, muss der Nutzer die konkrete Aktion freigeben.

Wichtig ist allerdings, wie diese Freigabe aussieht.

Ein Dialog mit der Frage „Möchtest du fortfahren?“ würde kaum genügen, wenn nicht erkennbar ist, welcher Betrag gezahlt wird, welche Buchungsbedingungen gelten und welche Daten übermittelt werden.

Eine gute Bestätigungsoberfläche beantwortet diese Fragen, bevor sie eine Entscheidung verlangt.

Solche Anforderungen werden auch in der technischen Praxis ernst genommen. Die Sicherheitsleitlinien für OpenAIs Computer-Use-Werkzeuge empfehlen ausdrücklich, folgenschwere Aktionen wie Käufe, Datenübertragungen und schwer rückgängig zu machende Änderungen vom Nutzer bestätigen zu lassen.

Das ist zunächst eine Sicherheitsmaßnahme. Gleichzeitig ist es eine UX-Aufgabe.

Denn ein Dialog, der technisch eine Zustimmung einholt, ist nicht automatisch ein Dialog, der eine informierte Entscheidung ermöglicht.

Je selbstständiger ein System handelt, desto sorgfältiger müssen wir gestalten, wann und wozu es um Erlaubnis bittet.

4. Wenn der Agent falsch liegt, reicht „Versuch es erneut“ nicht aus

Bei klassischen Interfaces sind viele Fehler vergleichsweise leicht zu lokalisieren.

Du hast eine ungültige E-Mail-Adresse eingegeben? Das Formular kann das betroffene Feld markieren. Deine Zahlung wurde abgelehnt? Die Anwendung kann erklären, was passiert ist und welche Möglichkeiten du hast.

Bei einem KI-Agenten kann die Situation komplizierter werden.

Vielleicht liefert er ein falsches Ergebnis, weil er deine ursprüngliche Anweisung missverstanden hat. Vielleicht hat er die richtigen Kriterien verwendet, aber veraltete Informationen gefunden. Möglicherweise ist ein Arbeitsschritt fehlgeschlagen, ohne dass der anschließende Ablauf diesen Fehler angemessen berücksichtigt.

Die sichtbare Antwort könnte trotzdem überzeugend aussehen.

Bei unserer Reiseplanung wäre besonders unangenehm, wenn der Agent schreibt, die Buchungen seien abgeschlossen, obwohl tatsächlich nur eine Reservierung vorbereitet wurde.

Das ist kein gewöhnlicher Textfehler. Der Nutzer könnte sich darauf verlassen, dass die Reise organisiert ist.

Deshalb braucht ein agentisches Interface eine klare Unterscheidung zwischen dem, was geplant, versucht und tatsächlich erfolgreich ausgeführt wurde.

„Passende Verbindung gefunden“ ist etwas anderes als „Verbindung gebucht“.

„Buchungsanfrage gesendet“ ist wiederum etwas anderes als „Buchung bestätigt“.

Diese Unterschiede mögen klein wirken. Für das Vertrauen in die Anwendung sind sie erheblich.

Microsoft beschreibt in seinen Designleitlinien für Agenten, dass gute Erfahrungen nicht beim ersten Prompt enden. Auch Korrektur, Anpassung und Wiederherstellung nach Fehlern müssen als Teil des gesamten Interaktionssystems gestaltet werden.

Das führt zu einer weiteren wichtigen Frage: Wie kann der Nutzer einen Fehler korrigieren, ohne wieder ganz von vorne anfangen zu müssen?

Angenommen, der Reiseagent hat Verbindungen und Hotels bereits sinnvoll eingegrenzt. Nur die Hotelwahl gefällt dir nicht.

Ein schlecht gestaltetes System zwingt dich möglicherweise dazu, die gesamte Reiseplanung erneut zu formulieren.

Eine bessere Lösung erlaubt dir, genau diese Entscheidung zu verändern: „Behalte die Bahnverbindung, aber suche ein Hotel mit kostenloser Stornierung.“

Dafür muss die Anwendung den bisherigen Zustand kennen und verständlich darstellen, welche Teile der Planung unverändert bleiben.

Fehlerkorrektur wird damit zu einer der wichtigsten neuen Aufgaben im UX-Design.

5. Vertrauen entsteht nicht durch eine nette Chatnachricht

Viele KI-Produkte versuchen, besonders zugänglich zu wirken. Ihre Antworten sind freundlich formuliert, der Assistent besitzt vielleicht einen Namen und Fortschrittsmeldungen vermitteln den Eindruck eines engagierten digitalen Helfers.

Dagegen ist grundsätzlich nichts einzuwenden.

Problematisch wird es, wenn die freundliche Oberfläche ein Maß an Sicherheit suggeriert, das technisch nicht gerechtfertigt ist.

„Perfekt! Ich habe alles für dich erledigt“ klingt beruhigend. Wenn nicht tatsächlich überprüft wurde, ob alle Arbeitsschritte erfolgreich waren, ist die Aussage aber irreführend.

Vertrauen sollte nicht dadurch entstehen, dass ein System besonders selbstbewusst kommuniziert.

Es sollte dadurch entstehen, dass seine Aussagen nachvollziehbar sind.

Bei unserem Reiseagenten könnten dazu konkrete Quellen für Reiseinformationen, sichtbare Buchungsbedingungen und eine eindeutige Kennzeichnung des Bearbeitungsstatus gehören.

Auch die Möglichkeit, eigene Annahmen zu überprüfen, spielt eine Rolle.

Vielleicht hat der Agent „zentrale Lage“ als eine bestimmte Entfernung zum Hauptbahnhof interpretiert. Vielleicht bedeutet „möglichst wenig umsteigen“ für ihn, dass ein Umstieg akzeptabel ist, wenn dadurch erheblich Zeit gespart wird.

Solche Entscheidungen müssen nicht immer falsch sein. Sie sollten aber korrigierbar bleiben.

Googles People + AI Guidebook behandelt genau diese Themen in seinen Kapiteln zu mentalen Modellen, Vertrauen, Feedback und Kontrolle. Es empfiehlt unter anderem, Erwartungen realistisch zu gestalten und Nutzern Eingriffsmöglichkeiten anzubieten, wenn ein KI-System nicht das gewünschte Ergebnis liefert.

Das bedeutet nicht, dass ein Agent jeden internen Berechnungsschritt offenlegen müsste. Das wäre weder immer möglich noch besonders hilfreich.

Entscheidend sind die Informationen, die Menschen brauchen, um die Ergebnisse einordnen und angemessen handeln zu können.

Eine endlose Liste technischer Zwischenschritte schafft nicht zwangsläufig mehr Transparenz. Sie kann genauso gut überfordern.

Gutes Design muss deshalb auswählen, welche Informationen wann relevant sind.

Beim Suchen interessiert mich vielleicht nur, dass die Recherche läuft. Vor einer verbindlichen Buchung möchte ich hingegen Preise, Bedingungen und offene Unsicherheiten kennen. Und wenn etwas fehlschlägt, muss ich verstehen, welche Aktionen bereits erfolgt sind.

Transparenz ist keine Frage der maximalen Informationsmenge, sondern der richtigen Informationen im richtigen Moment.

6. Plötzlich hat deine Website zwei Arten von Nutzern

Bis hierhin haben wir über den Menschen gesprochen, der einen Agenten beauftragt.

Es gibt aber noch eine zweite Perspektive: die Websites und Anwendungen, die der Agent während seiner Arbeit bedient.

Für sie verändert sich ebenfalls etwas Grundlegendes.

Ein Onlineshop wurde ursprünglich dafür gestaltet, dass Menschen Produkte suchen, vergleichen und kaufen können. Seine Navigation, Suchfilter, Buttons und Produktseiten richten sich an menschliche Wahrnehmung und Bedienung.

Nun kann ein KI-Agent versuchen, dieselben Aufgaben zu erledigen.

Die Nielsen Norman Group beschreibt diese Entwicklung in ihrem im April 2026 veröffentlichten Beitrag AI Agents as Users. Sarah Gibbons und Kate Moran argumentieren, dass Agenten inzwischen in einem funktionalen Sinn ebenfalls Nutzer digitaler Interfaces sind: Sie verfolgen ein Ziel, treffen auf eine Oberfläche und versuchen, darüber eine Aufgabe zu erfüllen.

Dabei verwenden sie unterschiedliche Zugänge.

Ein Agent kann Screenshots auswerten und nach sichtbaren Bedienelementen suchen. Er kann aber auch auf den sogenannten Accessibility Tree zugreifen. Das ist eine strukturierte Darstellung der Benutzeroberfläche, die unter anderem Informationen über die Rollen, Beschriftungen und Zustände von Elementen enthält.

Gerade der zweite Ansatz ist gestalterisch interessant.

Wenn ein Entwickler einen Button mit einem echten HTML-Button-Element umsetzt und sinnvoll beschriftet, hilft das zunächst Menschen, die beispielsweise mit einer Tastatur oder unterstützenden Technologien arbeiten.

Gleichzeitig kann diese semantische Struktur automatisierten Systemen dabei helfen, das Element zuverlässiger zu erkennen.

Gute technische Grundlagen werden dadurch nicht weniger wichtig. Sie können sogar zusätzliche Bedeutung erhalten.

Allerdings sollten wir daraus keinen falschen Schluss ziehen: Barrierefreiheit ist nicht plötzlich deshalb relevant, weil sie KI-Agenten nützt. Ihr eigentlicher Zweck bleibt, digitale Angebote für Menschen mit unterschiedlichen Fähigkeiten zugänglich zu machen.

Dass manche Maßnahmen zusätzlich automatisierte Interaktionen erleichtern, ist ein interessanter Nebeneffekt.

Langfristig könnten Agenten außerdem stärker über direkte technische Schnittstellen mit Anwendungen kommunizieren, anstatt deren sichtbare Oberflächen zu bedienen.

Dann würde ein Teil der heutigen Navigation für diese Systeme tatsächlich überflüssig.

Für Menschen wären weiterhin Oberflächen notwendig, mit denen sie Ergebnisse verstehen, Optionen vergleichen und Entscheidungen treffen können.

Es könnte also zu einer stärkeren Trennung zwischen der technischen Interaktion von Software mit Software und der menschlichen Interaktion mit digitalen Produkten kommen.

Noch ist offen, wie weit sich diese Entwicklung durchsetzen wird. Aber sie zeigt, dass das Interface der Zukunft nicht zwangsläufig nur eine modernere Version des heutigen Screens sein muss.

7. Was bedeutet das für UI/UX-Designer?

Wenn KI-Agenten mehr Aufgaben übernehmen, könnte man erwarten, dass Designer künftig weniger zu tun haben.

Schließlich müssen vielleicht weniger Formulare, Filter und Navigationsschritte entworfen werden.

Ich halte diese Schlussfolgerung für zu kurz gedacht.

Natürlich werden sich bestimmte Aufgaben verändern. Wenn ein Agent mehrere Eingabemasken selbstständig bedienen kann, braucht nicht jeder dieser Schritte eine ebenso aufwendige Gestaltung für die menschliche Nutzung wie bisher.

Dafür entstehen neue Anforderungen.

Ein Designer muss beispielsweise entscheiden, wie ein Nutzer dem Agenten seine Ziele mitteilt. Welche Angaben sollten bereits beim Einstieg abgefragt werden? Wann sollte das System selbstständig weitermachen, und wann ist eine Rückfrage sinnvoll?

Auch die Visualisierung von Arbeit verändert sich.

Ein gewöhnlicher Ladeindikator signalisiert, dass gerade etwas verarbeitet wird. Bei einem Agenten, der mehrere Minuten recherchiert und unterschiedliche Werkzeuge verwendet, möchte der Nutzer möglicherweise mehr wissen.

Welche Aufgabe wird gerade erledigt? Ist der Agent auf ein Problem gestoßen? Kann ich den Vorgang unterbrechen? Und was passiert, wenn ich währenddessen meine Anweisung ändere?

Diese Fragen lassen sich nicht allein durch eine hübsche Animation beantworten.

Hinzu kommt der Wechsel zwischen automatisierter und manueller Bedienung.

Vielleicht möchte ich meinen Reiseagenten zunächst vollständig arbeiten lassen, später aber zwei Hotels selbst vergleichen. Eine gute Anwendung sollte diesen Übergang unterstützen, ohne dass Informationen verloren gehen oder ich meine bisherigen Wünsche erneut eingeben muss.

Das erfordert eine durchdachte Verbindung aus Datenmodell, Interaktionslogik und visueller Gestaltung.

Gerade hier könnten neue Design Patterns entstehen: nachvollziehbare Aktionsübersichten, risikogerechte Freigaben, bearbeitbare Pläne, verständliche Unsicherheitsanzeigen und Werkzeuge zur Wiederaufnahme unterbrochener Aufgaben.

Microsoft behandelt solche Fragen inzwischen in eigenen Designleitlinien für Agenten. Dort wird ein Agent nicht als isoliertes Chatfenster verstanden, sondern als vollständiges Interaktionssystem, das vom ersten Kontakt bis zur Fehlerkorrektur gestaltet werden muss.

Das ist für mich die eigentlich spannende Entwicklung.

Wir gestalten zunehmend nicht mehr nur, wie Menschen eine Aktion ausführen. Wir gestalten auch, wie viel Handlungsspielraum ein automatisiertes System besitzt und wie verständlich diese Zusammenarbeit bleibt.

8. Die unsichtbare Oberfläche ist nicht automatisch die bessere

Allerdings sollten wir bei aller Begeisterung über neue Möglichkeiten ein Problem nicht übersehen.

Wenn immer mehr Interaktionen im Hintergrund stattfinden, werden manche Prozesse für Nutzer schwerer nachvollziehbar.

Bei einer klassischen Buchungswebsite sehe ich zumindest einen großen Teil meiner Auswahl. Ich entscheide mich für eine Verbindung, prüfe den Preis und bestätige die Buchung.

Ein Agent kann mir diese Arbeit abnehmen. Er entscheidet dann aber möglicherweise auch, welche Optionen ich überhaupt zu Gesicht bekomme.

Damit verschiebt sich ein Teil der Auswahl vom Nutzer zum System.

Vielleicht spart mir das Zeit. Vielleicht bekomme ich aber auch nicht mit, dass eine nur geringfügig teurere Verbindung deutlich komfortabler gewesen wäre.

Noch komplizierter wird es, wenn wirtschaftliche Interessen hinzukommen.

Ein Reiseanbieter könnte bestimmte Angebote bevorzugt präsentieren. Ein Agent könnte Ergebnisse nach Kriterien gewichten, die für den Nutzer nicht offensichtlich sind. Oder eine Plattform könnte versuchen, ihre eigenen Dienste gegenüber Alternativen zu bevorzugen.

Solche Interessenkonflikte existieren bereits bei klassischen Such- und Empfehlungssystemen. Agentische Systeme könnten sie allerdings weniger sichtbar machen, weil Menschen die zugrunde liegenden Angebote möglicherweise nicht mehr selbst durchsuchen.

Deshalb braucht gute Agenten-UX nicht nur verständliche Buttons und Fortschrittsanzeigen.

Sie benötigt auch nachvollziehbare Auswahlkriterien, angemessene Kontrolle und die Möglichkeit, Alternativen zu betrachten.

Anders formuliert: Ein System sollte uns nicht allein deshalb eine Entscheidung abnehmen, weil es technisch dazu in der Lage ist.

Ob Automatisierung hilfreich ist, hängt auch davon ab, wie wichtig uns die Entscheidung ist.

Die Auswahl eines passenden Kalendereintrags kann weitgehend automatisch erfolgen. Bei einer größeren Reisebuchung, einer finanziellen Verpflichtung oder dem Umgang mit sensiblen Informationen möchten Menschen dagegen möglicherweise genauer verstehen, was passiert.

Eine gute Benutzeroberfläche berücksichtigt diese Unterschiede.

9. Weniger Klicks sind noch keine bessere User Experience

Die Zahl der Klicks war schon immer ein verlockender Maßstab für gutes UX-Design.

Je weniger Schritte eine Aufgabe benötigt, desto effizienter scheint der Ablauf zu sein. Das ist in vielen Situationen durchaus sinnvoll. Niemand möchte sich durch fünf unnötige Seiten arbeiten, nur um eine kleine Einstellung zu ändern.

Doch eine geringe Anzahl von Interaktionen sagt für sich genommen wenig über die Qualität eines Erlebnisses aus.

Ein einziger Klick kann eine sehr schlechte Erfahrung sein, wenn er versehentlich einen teuren Kauf auslöst. Drei zusätzliche Schritte können dagegen sinnvoll sein, wenn sie eine schwierige Entscheidung verständlicher machen.

Bei KI-Agenten gilt dasselbe.

Es ist ein Fortschritt, wenn ich eine langwierige Recherche delegieren kann, statt zahlreiche Websites selbst zu durchsuchen. Es wäre aber kein Fortschritt, wenn ich dadurch die Übersicht verliere und anschließend nicht mehr nachvollziehen kann, was der Agent tatsächlich erledigt hat.

Der entscheidende Maßstab sollte deshalb nicht lauten, wie viele Klicks verschwinden.

Interessanter ist, wie viel unnötigen Aufwand ein System beseitigt, ohne dabei Klarheit, Verlässlichkeit und angemessene Kontrolle zu verlieren.

Vielleicht werden wir zukünftig seltener durch Menüs navigieren und häufiger Ziele formulieren. Vielleicht entstehen Oberflächen, die sich stärker an unsere aktuelle Aufgabe anpassen. Und vielleicht wird manche Software im Alltag tatsächlich nahezu unsichtbar, weil ein Agent die notwendigen Schritte im Hintergrund erledigt.

Genauso wahrscheinlich ist aber, dass wir weiterhin Tabellen, Kalender, Formulare und Buttons benötigen. Nicht als Relikte einer vergangenen Designära, sondern weil sie bei vielen Aufgaben nach wie vor eine hervorragende Möglichkeit sind, Informationen zu erfassen und Entscheidungen zu treffen.

Die Zukunft des Interface-Designs besteht deshalb vermutlich nicht darin, das Interface vollständig abzuschaffen.

Sie besteht darin, neu zu entscheiden, welche Interaktionen Menschen selbst übernehmen möchten, welche sie sinnvoll delegieren können und wie sie dabei jederzeit verstehen, was geschieht.

Kehren wir ein letztes Mal zu unserer Reise nach Hamburg zurück.

Der ideale Agent würde dir wahrscheinlich nicht einfach mitteilen, dass er alles erledigt hat. Er würde deine Wünsche berücksichtigen, geeignete Möglichkeiten vorbereiten, wichtige Unterschiede aufzeigen und dir die Entscheidung überlassen, sobald sie finanzielle oder andere relevante Konsequenzen hat.

Vielleicht müsstest du dafür nur noch wenige Male klicken.

Aber diese Klicks wären gut begründet.

Wenn KI uns die Bedienung von Software abnimmt, wird die wichtigste Aufgabe des Interfaces nicht verschwinden. Sie wird sich verändern: vom Werkzeug zur Ausführung hin zum Werkzeug für Verständnis, Entscheidung und Kontrolle.

Und genau deshalb dürfte gutes UX-Design im Zeitalter autonomer Systeme nicht weniger, sondern in vieler Hinsicht anspruchsvoller werden.

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Quellen und weiterführende Literatur

Sarah Gibbons & Kate Moran (10. April 2026): AI Agents as Users. Nielsen Norman Group. Zur zunehmenden Interaktion von KI-Agenten mit digitalen Oberflächen, zu semantischen Strukturen und den Folgen für das Interface-Design.

Microsoft (2026): Menschenzentriertes Design für Agenten. Designleitlinien für Nutzerkontrolle, Transparenz, erwartungsgerechte Zusammenarbeit und Fehlerkorrektur.

Google People + AI Research: People + AI Guidebook. Gestaltungsprinzipien zu mentalen Modellen, Vertrauen, Erklärbarkeit, Feedback und Kontrolle bei KI-Produkten.

OpenAI: Computer Use – Entwicklerdokumentation. Technische Grundlagen zur automatisierten Bedienung grafischer Oberflächen und zu Sicherheitsanforderungen.

OpenAI: Computer Use Integration Recipes. Empfehlungen zu Freigaben, sensiblen Daten, folgenreichen Aktionen und menschlicher Kontrolle.

Redaktioneller Hinweis: Das Reisebeispiel ist hypothetisch und illustriert mögliche Interaktionsabläufe. Für diesen Artikel wurden keine realen Reisebuchungen, Agententests oder Nutzerstudien durchgeführt. Die beschriebenen Zukunftsszenarien sind fachliche Einordnungen auf Basis aktueller technischer Entwicklungen und Designprinzipien, keine gesicherten Prognosen.

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