Industrie
Softwareentwicklung
Design
1. Platz beim Hackathon, B2B, SaaS, Conversational UX
Superchat: Conversational AI Design für sichere Entscheidungen
Erwartete Produktauswirkung
Höhere Akzeptanz von KI-Agenten, beschleunigte Freigaben und gestärktes Vertrauen in die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI.
Zeit
18 April 2026
Hackathon-Organisator
Werkzeug
Kunde
Meine Rolle
UX/UI Designer
Mein Team
1 Product Manager, 2 UX/UI Designers
Kontext
Superchat entwickelt sich zu einem agentischen KI-System, das Aufgaben für KMU-Inhaber ausführen kann, was neue UX-Herausforderungen in Bezug auf Vertrauen, Kontrolle und Klarheit mit sich bringt. Beim XDesign Hackathon in Berlin hat unser Team in 4 Stunden ein KI-Entscheidungsfindungs-Interface entworfen und den 1. Platz in diesem Track belegt.
Geschäftliche Problemstellung & Ziele
Bauen Sie Vertrauen in KI-Agenten auf durch transparente Entscheidungsabläufe, die Risiken sowie Reibungsverluste minimieren und ein sicheres Handeln ermöglichen.
Lösung
Entwicklung von KI-unterstützten Konversations-Workflows, die KMU (kleinen und mittleren Unternehmen) helfen, ein hohes Kommunikationsaufkommen durch kontextbezogene Antwortgenerierung, Unterstützung von Multi-Turn-Interaktionen und menschenzentrierte KI-Führung zu bewältigen.
Lean Hybrid Workflow = KI-gestütztes Design + menschliche Aufsicht
01 Designprobleme und Anforderungen synthetisieren
02 Trichter und Definition des Design-Umfangs
03 Vibe-Coding-Designideen & Prototyp-Iterierung
Problemdefinition
KI-Agenten beginnen damit, echte Aktionen im Namen von Unternehmen auszuführen – Tarife upgraden, Rückerstattungen bearbeiten, Termine buchen, Kundendaten aktualisieren. Bei risikoreichen Aktionen muss der Inhaber auf dem Laufenden bleiben. Aber „Genehmigen / Ablehnen“ reicht bei Weitem nicht aus. Gestalten Sie den Mobile-First-Freigabemoment: die 10 Sekunden zwischen der Bitte des Agenten um das Startsignal und dem Tippen des Inhabers. Manchmal ist es ein schnelles Ja. Manchmal ist es Nuance – eine Obergrenze, eine Bedingung, ein Flüstern im Ohr des Agenten. Manchmal ist es „Lass mich das selbst regeln.“ Gestalten Sie dieses gesamte Spektrum.
Annahmen
01
Owners scan AI messages for inconsistencies, not detail.
Unterhaltungs-Scannbarkeit
02
Binary approve/deny is a conversational dead end.
Nuancierter KI-Dialog
03
The AI agent tone calibration should be a trust mechanism.
Agenten-Stimmdesign
04
Approval delay damages the customer experience.
Fortführung der Konversation
05
Human takeover should continue the conversation, not restart it.
Dialog-Persistenz
Zielgruppen-Archetyp
Die vielbeschäftigten KMU-Inhaber, die ständig unterwegs sind und ihrem KI-Agenten vertrauen, die meisten Dinge zu regeln, aber bei kritischen Entscheidungen dennoch die Kontrolle behalten wollen. Aufgrund von Zeitmangel haben wir uns nur auf den Restaurantleiter konzentriert, mit dessen Arbeitsabläufen wir besser vertraut sind.
Restaurant Manager
BEHAVIOUR
Mid-shift, hands full, eye on the floor. No time to read long text and type.
PAIN
Approval delays make the agent look broken. Overloaded, he blanket-approves everything to clear the queue.
GOAL
Decide from the lockscreen. Speak a modifier or click a button instead of typing it.
Design-Umfang definieren
Design-Fokus auf Effizienzsteigerung und Reduzierung der kognitiven Belastung
Mobile-first interaction design
Notification & alert design
Micro-interactions & motion
Copy and tone of voice
Progressive disclosure of context
Voice UI for true hands-free control
User Flow
Die KI-Interaktionen mit Menschen sind auf den Benutzerfluss des Restaurantleiters zugeschnitten.
Szenario
The AI agent, Aria,ordered fish within budget, but Vendor 1 can’t deliver on time, so she triggered backup vendors for priority offers.
Problem
The restaurant manager needs quick decision on the most suitable backup vendor with Aria for the fish delivery because the restaurant manager is in the mid-service and doesn't have time to find alternative vendors on her own.
Nutzerfluss
Designentscheidungen: Die Agenten-Persona „Aria“
Basierend auf dem User Flow haben wir uns entschieden, einen KI-Agenten namens Aria zu entwickeln, dessen Kommunikationsprinzipien speziell auf vielbeschäftigte KMU-Inhaber wie Restaurantmanager zugeschnitten sind.
Arias Kommunikationsprinzipien
Aktivform, Vergangenheitsform für ergriffene Maßnahmen
"I ordered cod from Vendor 1. They can't deliver on time." — not "There was a delivery issue."
Stakes-First-Struktur
Lead with impact, then context. Mirrors how humans communicate urgency.
Keine Ausflüchte bei Empfehlungen
"I recommend Vendor 2" not "You may want to consider Vendor 2." Trust requires conviction.
Übergangssprache für Übergaben
When the human takes over, Aria's draft stays visible with an edit-in-place affordance — the conversation doesn't break.
Schnelles Prototyping
Design-Lösungen basierend auf dem KI-Konversationsbogen
We structured the AI's communication as a 3-act conversation:
INFORMIEREN
Act 1 – Situation Report
What happened and what Aria did
ÜBERZEUGEN
Act 2 – Decision Request
What Aria recommends and why, with transparent stakes
DEN KREISLAUF SCHLIESSEN
Act 3 – Confirmation
Outcome feedback in Aria's voice/tone
1. Version vs. finale Version
1. Akt
Restaurant manager received Aria's message notifying the supply chain problem with vendors and her action to solve it.
1. Version ohne Iteration
Sperrbildschirm-Nachrichten
Three messages on one screen causes high cognitive load and confusion with decision-making prioritization
Messages contain repetitive information
Endgültige Version nach Iteration
Problem & Response Message
Only one most important message shows on one screen
The problem and response message from Aria has clear information structure and calm confidence
Akt 2
Restaurant manager received Aria's message notifying the need for approving Aria's recommended decision or making other alternative decisions with context and risk analysis.
1. Version ohne Iteration
Act 2: Decision-making Message
Unstructured information hierarchy
Disconnection between relevant information, e.g. CTA button and recommended vendor
Endgültige Version nach Iteration
Act 2: Decison-making Message
Simple taps with mic feature on deciding the next step
Refined hierarchy with card-based context and calm, concise micro-copy
Interaktiver Prototyp
Erkenntnisse
01
Define a clear, realistic scope early
02
Prioritizing simplifying the user flow to support the core use case
03
Align quickly across product and design
04
Conversational UX is the core principles for designing AI communication
Fazit
AI communication for supporting humans in the critical situations, e.g. making decisions, should be designed as dialogue that is built by UX language for how people listen under stress, not how they read when calm.
Zukunftsplat
Vertiefen Sie UX-Grundlagenkenntnisse und -Fähigkeiten, um das menschliche Urteilsvermögen für KI-gestütztes Design zu entwickeln.
Prototype on Lovable
Design Solution Pitch Slides on Github
Superchat Design Challenge on XDesign Club Hackathon Website