AI UX · Product Design · Konversationssysteme · 2026
Einen konversationellen Portfolio-Assistenten gestalten
Ein kontextbezogener Zugang zu meinen Projekten: Besuchende stellen eigene Fragen, erhalten belegbare Antworten und finden gezielt zur passenden Arbeit.
Rolle
Product Design · AI UX
Fokus
Konversation · Retrieval · Governance
Artefakt
Funktionierendes Produkt in diesem Portfolio
Status
Live · kontinuierlich weiterentwickelt
Designperspektive
Eine konversationelle Zugangsschicht zur Arbeit
Ein kurzer Dialog kann in einem ansonsten linearen Portfolio gezielt Orientierung schaffen. Die eigentliche Designarbeit lag darin, Fragen einzuordnen, Evidenz klar zu trennen, vertrauliche Inhalte zu schützen und bewusst zu entscheiden, wann der Assistent antwortet, weiterführt oder endet.
01Fundierte Antwort
02Relevante Case Study
03Sinnvoller nächster Schritt
04Direkter Kontakt
Illustrative Oberfläche · rekonstruiertes QA-Beispiel, kein Live-Transkript
Portfolio-Assistent
Zeig mir repräsentative Arbeit.
Ein exemplarischer Antwortverlauf
Starte mit Par for Each für research-getriebenes Enterprise Product Design, Citizen Portal für End-to-End Service Design und DesignOps für systemisches Denken auf Organisationsebene.
Frage eines Besuchers → Output: eine prägnante, fundierte Antwort auf Basis der Portfolio-Evidenz
Die gezeigten UI-Zustände sind Rekonstruktionen. Der Assistent am Seitenende ist das tatsächlich nutzbare Produkt.
Zentrale Designarbeit
Was ich tatsächlich gestaltet habe
Das Interface ist klein, die Designfläche dahinter nicht. Ich habe fünf zusammenhängende Systeme gestaltet — von der sichtbaren Experience über die Informationsarchitektur bis zur laufenden Evaluation.
↳ Wähle einen Designbereich aus, um die Entscheidungen und das System dahinter zu untersuchen.
Experience Design
Die sichtbare Journey vom ersten Einstieg über Evidenz bis zum direkten Kontakt.
01Quick Actions reduzieren die Hürde beim Einstieg, ohne den Chat in ein Menü zu verwandeln.
02Antworten bleiben bewusst kompakt, damit der Chat Orientierung gibt, statt das Portfolio zu ersetzen.
03Links führen zurück zur zugrunde liegenden Evidenz; die Kontaktaufnahme erscheint erst nach sinnvoller Interaktion.
01 · Problem
Ein Portfolio hat eine feste Struktur, die die individuelle Frage eines Besuchers oft nicht direkt beantwortet.
Case Studies erzählen strukturierte Geschichten. Besuchende möchten dagegen mitunter Kompetenzen vergleichen, eine Designentscheidung nachvollziehen oder die Passung auf eine Rolle projektübergreifend einschätzen. Diese mögliche Lücke behandelte ich als Designhypothese für einen funktionierenden Assistenten, nicht als gesicherte Aussage über alle Recruiter.
Designaufgabe
Wie kann Konversation einen individuellen Zugang zum Portfolio schaffen, ohne zu einem weiteren allgemeinen Chatbot zu werden?
02 · Design
Konversation ist Navigation — nicht das Ziel.
Ich habe den Assistenten als Produktoberfläche mit klaren Interaktionsprinzipien behandelt, nicht als Chatfenster, das nachträglich an die Seite angehängt wird.
↳ Wähle ein Prinzip aus, um zu sehen, warum es wichtig ist und wie ich es in das Produkt übersetzt habe.
Warum es wichtig ist
Eine überzeugende Antwort ist wertlos, wenn sie sich nicht auf reale Arbeit zurückführen lässt.
Wie ich es umgesetzt habe
Antworten werden aus abgerufener Portfolio-Evidenz zusammengesetzt. Das System ist ausdrücklich angewiesen, keine Projekte, Wirkungen, Qualifikationen oder Verantwortlichkeiten zu erfinden.
Das Interaktionsmodell erkunden
Die erste Frage war, wo das Gespräch stattfinden sollte.
Ich untersuchte vier Wege, Besuchenden einen dialogischen Zugang zur Arbeit zu geben. Entscheidend war, ob der Assistent hilfreich bleiben konnte, ohne zu einem eigenen Ziel zu werden.
Das Interaktionsmodell erkunden
Klassischer Chatbot
Vertraut, eigenständig
01 / 04
Portfolio-Assistent
Hallo! Ich helfe dir, Andreas’ Arbeit zu erkunden.
Erzähl mir von deinem Hintergrund.Mit welchen Projekten soll ich anfangen?Wie kann ich Kontakt aufnehmen?
Stell eine Frage...→
Vertraut, eigenständig
Vertrautes Interaktionsmodell. Zu losgelöst vom Portfolio selbst.
Alle vier Ansätze vergleichen
Das Interaktionsmodell erkunden
Richtung
Größte Stärke
Entscheidung
Klassischer Chatbot
Vertrautes Interaktionsmodell
Zu losgelöst vom Portfolio selbst.
KI-Befehlsleiste / Suche
Schnelle Informationssuche
Effizient, aber zu sehr Suche für ein dialogisches Erlebnis.
Eingebetteter Dialog
Maximaler lokaler Kontext
Stark innerhalb einer Seite; fragmentiert bei projektübergreifenden Fragen.
Kontextueller BegleiterGewählte Richtung
Kontext und projektübergreifende Erkundung
Hält das Portfolio im Mittelpunkt und ergänzt einen individuellen dialogischen Zugang.
Der kontextuelle Begleiter bot die beste Balance: die aktuelle Seite verstehen, Fragen über das gesamte Portfolio beantworten und die Aufmerksamkeit zurück zur Arbeit lenken.
Die gewählte Oberfläche
Die fertige Oberfläche ist bewusst ruhiger als das System dahinter.
Vertraute Gesprächsmechanik. Kontext, Navigation und Kontakt erscheinen nur, wenn sie den Besuchenden helfen.
Portfolio-Assistent
Kontext · Par for Each
×
Was hat Andreas hier gelernt?
Portfolio-Antwort
Drei Runden Usability-Tests lenkten das Design zu einem Condition Modeler. Die Trennung von Endbedingung und Iterationslogik machte den Ablauf verständlicher; klarere Schwellenwertbegriffe halfen dabei, das Ende paralleler Ausführung festzulegen.
Der Name kennzeichnet den Assistenten; Schließen lenkt die Aufmerksamkeit zurück zum Portfolio.
01
Seitenkontext
Eine zurückhaltende Zeile unter dem Titel benennt die aktuelle Fallstudie oder Reflexion.
03
Redaktionelle Antwort
Eine kleine Beschriftung und flacher Text ersetzen eine weitere große Chatblase.
04
Navigation im Text
Geprüfte Portfolio-Links stehen direkt in der Antwort, ohne separate Quellenebene.
02
Nutzernachricht
Eine dunkle, rechtsbündige Nachricht hebt die Eingabe der Besuchenden ab.
05
Zurückhaltende Fortsetzung
Höchstens eine optionale Anschlussfrage. Sie kann einen Link ergänzen, wenn sie eine neue, sinnvolle Perspektive eröffnet.
06
Nachrichteneingabe
Die zurückhaltende Eingabezeile mit Senden hält die nächste Frage griffbereit. An der Gesprächsgrenze wird sie deaktiviert.
Zentrales Interaktionsmodell
·
Mehr Kontext im System. Weniger Mechanik an der Oberfläche.
Sichtbarer Kontext
Aktuelle Seite
Par for Each
"Was hat er hier gelernt?"
Für Besucher sichtbar: eine normale Frage in einem ruhigen Chat-Interface.
Kontextpriorität
01
Explizite Frage
Projektevidenz
02
Gesprächsanker
Was Andreas gemacht, getestet und umgesetzt hat.
03
Aktuelle Seite
Seitenspezifische Evidenz
04
Globales Profil
Was Andreas argumentiert, untersucht und hinterfragt.
Fundierte Antwort
Usability-Tests zeigten, dass die Interaktion die Endbedingung von der Iterationslogik trennen musste… Case Study lesen
Keine Evidenz?
Der Assistent sagt, dass das Portfolio diese Aussage nicht belegt — und belässt es dabei.
Storyboard der zentralen Zustände
Sieben Zustände. Ein bewusst begrenztes Erlebnis.
Von der leisen Einladung und Kontexterkennung bis zu Evidenz, Unsicherheit und Ausstieg: Das Erlebnis besteht aus bewusst gestalteten Zuständen.
Storyboard der zentralen Zustände
Einstieg
Eine leise Einladung
01 / 07
01
Das Portfolio bleibt im Mittelpunkt. Ein Gespräch zu öffnen ist optional.
ANDREAS JOHANN
Produktdesign · UX Research
Par for Each
Eine Endbedingung für parallele Teilprozesse gestalten
Parallele Ausführung verständlicher und kontrollierbarer machen.
→→
Zu diesem Projekt fragen↗
Die Interaktion gelingt, wenn Besuchende einen klareren Weg zur Arbeit finden — nicht, wenn das Gespräch länger dauert.
03 · Umsetzung
Das Produkt ist klein. Das Repräsentationssystem dahinter nicht.
Ich habe das Interaktionsmodell in ein funktionierendes System übersetzt: Intent-Routing, Wissens-Retrieval, Verhaltensregeln, Gesprächszustand und kontrollierte Navigation — alles explizit genug, um es steuern zu können.
01
Frage
Intent · Sprache · aktuelle Seite · Gesprächsanker
Portfolio-Evidenz verwenden und ihren Evidenztyp bewahren. Reflexionen nicht zu Projektbelegen machen und keine Arbeit, Wirkung, Qualifikationen oder Erfahrung erfinden.
02Domänengrenze+−
Benachbarte Arbeitsfelder nicht nur deshalb vermischen, weil sie Begriffe wie Skalierung, Systeme oder teamübergreifend teilen.
03Managementgrenze+−
Programmführung und DesignOps-Arbeit nicht als formale Personalverantwortung darstellen.
04Navigationsgrenze+−
Nur validierte Portfolio-Ziele als klickbare Links ausgeben.
05Zugriffsgrenze+−
Ohne Freischaltung stehen ausschließlich öffentliche Informationen bereit. Nach dem Entsperren kann der Assistent freigegebene Detail-Evidenz nutzen. Projektlinks behalten ihre Passwortabfrage.
Ein Produkt, mehrsprachiges Verhalten
Sprache ist Teil des Produktverhaltens und keine nachgelagerte Übersetzung. Der Assistent soll sich innerhalb der lokalisierten Portfolio-Experience konsistent verhalten.
↳ Wähle eine Sprache aus, um dasselbe Produktverhalten in einer anderen lokalisierten Form zu sehen.
What kind of product designer is Andreas?
A product and UX designer who works from research and interaction design through delivery, with additional depth in AI-native UX and DesignOps.
Öffentlicher Zugang mit klaren Grenzen
Ohne Freischaltung nutzt der Assistent ausschließlich öffentlich zugängliche Informationen und Projektzusammenfassungen. Vertrauliche Forschungsergebnisse, Kennzahlen und Implementierungsdetails bleiben geschützt; Projektlinks behalten die reguläre Zugangssperre.
04 · Evaluation & Governance
KI-Qualität ist kein einmaliger Usability-Check.
Änderungen am Modell, Prompt, an der Retrieval-Logik, Wissensbasis oder am Portfolio selbst können das Verhalten verändern. Deshalb habe ich Evaluation als fortlaufenden Governance-Loop behandelt, nicht als abschließenden Validierungsschritt.
Retrieval
Hat das System die relevanteste Evidenz herangezogen?
Repräsentation
Stellt die Antwort die Arbeit im richtigen professionellen Kontext dar?
Verhalten
Bleibt sie im Scope und nutzt die passende Tiefe, Sprache und nächste Aktion?
Vom QA-Fehler zum Produktprinzip
Retrieval ist nicht Kuratierung. Auch eine korrekte Antwort ist ein Fehler, wenn sie nur weiterleitet. Beispiel: „Zeig mir repräsentative Arbeit.“
Vorher
"Zeig mir repräsentative Arbeit."
Du kannst dir Andreas’ repräsentative Arbeiten in seinem Portfolio ansehen.
Quelle · ProjektübersichtRückfrage · Zeig mir repräsentative Arbeit
Was nicht funktioniert hat
Die Antwort verweist auf Navigation, statt zu kuratieren. Die Provenienzzeile erzeugt Rauschen. Die Rückfrage wiederholt nur die ursprüngliche Frage.
Nachher
"Zeig mir repräsentative Arbeit."
Starte mit Par for Each für research-getriebenes Enterprise Product Design, Citizen Portal für End-to-End Service Design und DesignOps für systemisches Denken auf Organisationsebene.
Was sich geändert hat
Keine sichtbare Provenienzzeile. Keine redundante Rückfrage. Direkte Wege zur Evidenz — der Assistent wählt aus, was relevant ist.
Datenschutzbewusste Telemetrie
RoutingEvidenzpfadLink-Klickkeine EvidenzKontaktLatenzLimit erreicht
Keine Rohdaten aus Prompts oder Antworten gespeichert
Systematisches Testset
↳ Wähle einen Testbereich aus, um eine repräsentative Frage und das erwartete Verhalten zu sehen.
"Würde Andreas gut zu einer Senior-Product-Designer-Rolle passen?"
Erwartetes Verhalten
Product-Design-Handwerk und repräsentative Projektevidenz priorisieren.
Kontinuierliche Evaluation & Governance
01
Beobachten
→
02
Fehler klassifizieren
→
03
Quelle zurückverfolgen
→
04
Anpassen
→
05
Regression testen
→
06
Beobachten
Halluzination
Faktische Aussage ohne Grundlage in der Portfolio-Evidenz
Retrieval-Fehler
Die falsche Evidenz gelangt in die Antwort
Repräsentationsdrift
Die Fakten sind vertretbar, aber die professionelle Rahmung ist falsch
Domänenvermischung
Evidenz aus benachbarten Arbeitsfeldern wird zusammengeführt
Verhaltensregression
Sprache, Antworttiefe, Linkverhalten oder Persistenz verändern sich unerwartet
Noch zu validieren: Routing-Tests und manuelle QA belegen noch keine bessere Orientierung realer Besuchender, keine stärkere Wahrnehmung durch Hiring Manager und keine höhere Kontaktquote.
05 · Iteration
Der Assistent entwickelte sich mit dem Portfolio weiter.
Jede Iteration veränderte weniger das sichtbare Chat-UI als das, was das System verstand, abrief und ableiten durfte.
Signal
Auch vor der Freischaltung sollte der Assistent einen passenden Einstieg bieten, ohne vertrauliche Inhalte zu zeigen.
Systemänderung
Es kamen zugriffsabhängige Evidenz, seitenspezifische Einstiegsfragen, breitere Projektauswahl und ein behutsamer Übergang zum Kontakt vor der Zehn-Fragen-Grenze hinzu.
Nicht jede wichtige Iteration verändert das sichtbare UI. Retrieval, Evidenzgrenzen und Zugriffsrechte wirken meist im Hintergrund.
Rekonstruierte Oberfläche
Portfolio-Assistent
Kontext · Par for Each
×
Was hat Andreas hier gelernt?
Portfolio-Antwort
Drei Runden Usability-Tests lenkten das Design zu einem Condition Modeler. Die Trennung von Endbedingung und Iterationslogik machte den Ablauf verständlicher; klarere Schwellenwertbegriffe halfen dabei, das Ende paralleler Ausführung festzulegen.
Rekonstruiert anhand der Produktentscheidungen und des Verhaltens jeder Iteration.
Wenn sich das Portfolio verändert, muss sich auch die Informationsarchitektur des Assistenten verändern.
06 · Erkenntnisse
Die wertvollsten Erkenntnisse kamen aus Fehlern, die zunächst plausibel wirkten.
01
Korrekte Information kann trotzdem das falsche Bild erzeugen.
Eine frühe Antwort auf „Wie betreibt Andreas UX Research?“ driftete in Richtung Human-in-the-Loop-Systeme und AI Trust. Der Inhalt war vertretbar, rahmte das Profil aber durch die falsche Perspektive. Das Modell war nicht das Kernproblem; die Informationsarchitektur gewichtete die falschen Signale.
02
Der Assistent wurde zum Spiegel des Portfolios selbst.
Jede Iteration veränderte weniger das Chat-UI als das, was das System unter dem Portfolio verstand. Der Assistent machte sichtbar, welche Signale im Portfolio das professionelle Gesamtbild am stärksten prägen.
03
Semantische Nähe ist nicht dasselbe wie konzeptionelle Gleichheit.
UX Consistency und DesignOps teilen Begriffe wie Skalierung, Systeme, teamübergreifend und Qualität. Live-Tests zeigten, dass gemeinsame Sprache kein ausreichender Grund ist, Evidenz zusammenzuführen. Benachbarte Domänen brauchen explizite Grenzen.
Live-Produkt ausprobieren
Verlass dich nicht nur auf die Case Study.
Stell dem Assistenten eine konkrete Frage zu meiner Arbeit und sieh selbst, wie das aktuelle System Evidenz abruft, die Antwort rahmt und dich gezielt tiefer ins Portfolio führt.