Masterarbeit, 2019
176 Seiten, Note: 1,1
Medien / Kommunikation - Multimedia, Internet, neue Technologien
1 Einleitung
1.1 Problemstellung und Zielsetzung
1.2 Relevanz der Fragestellung
1.3 Aufbau der Arbeit
2 Theoretische Grundlagen
2.1 Digitale Produktentwicklung
2.2 Komplexe Probleme in der Gestaltung
2.3 Ganzheitlicher Gestaltungsprozess
2.4 Designsystem als Werkzeug
3 Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine
3.1 Verortung der künstlichen Intelligenz
3.1.1 Machine Learning
3.1.2 Generative Gestaltung
3.2 Arbeitsfelder eines Algorithmus
3.2.1 Algorithmus als Nachmacher
3.2.2 Algorithmus als Unterstützer
3.2.3 Algorithmus als Gestalter
3.2.4 Zwischenfazit
3.3 Konstruktion eines neuen Gestaltungsprozesses
3.3.1 Vorteile eines neuen Arbeitsprozesses
3.3.2 Nachteile des neuen Arbeitsprozesses
3.3.3 Zwischenfazit
4 Empirische Forschung
4.1 Empirische Methodologie
4.1.1 Grundsätze des qualitativen Denkens
4.1.2 Gütekriterien der qualitativen Forschung
4.1.3 Zirkuläre Strategie
4.2 Die Erhebungsmethode
4.2.1 Leitfadengestütztes Interview
4.2.2 Auswahl der Experten
4.3 Forschungsleitende Annahmen
4.4 Datenerhebung
4.4.1 Durchführung der Interviews
4.4.2 Transkription der Expertenaussagen
4.5 Datenauswertung
4.5.1 Auswertungsmethode
4.5.2 Inhaltlich strukturierende qualitative Inhaltsanalyse
4.5.3 Extraktion der Expertenaussagen
4.5.4 Diskussion der Ergebnisqualität
5 Fazit und Ausblick
5.1 Darstellung der Untersuchungsergebnisse
5.2 Auswirkungen auf das Berufsbild
5.3 Ausblick auf zukünftige Forschungsarbeiten
Die Arbeit untersucht das Phänomen der künstlichen Intelligenz innerhalb der digitalen Gestaltungsarbeit. Das primäre Ziel ist es, zu analysieren, wie sich der Gestaltungsprozess durch technologische Entwicklungen wandelt, welche Synergien zwischen Gestalter und Maschine entstehen und wie sich die neue Rolle des Designers als Entscheider und Kurator in diesem Prozess definiert.
2.2 Komplexe Probleme in der Gestaltung
Im Mittelpunkt der Arbeit eines Designers steht das systematische Herangehen an Probleme. „Eine Person ist mit einem Problem konfrontiert, wenn sie etwas will und nicht sofort weiß, welche Folge von Aktionen sie durchführen kann, um es zu bekommen“ (Newell, 1972, S. 72), beschreibt Herbert Simon die Herausforderungen, die die Designdisziplin löst.
Seit Horst Rittel ist Design als eine Lösungsdisziplin klassifiziert, die die sogenannten verhexten Probleme löst. Rittel beschreibt verhexte Probleme als heimtückisch (Rittel & Webber, 1973, S. 160), weil sie niemals aufgelöst und nicht durch einen linearen Entscheidungsfindungsprozess bewältigt werden können (Rittel & Webber, 1973, S. 169).
Solche verhexten Probleme besitzen keine endgültige Lösung, sondern die Probleme müssen ständig von Neuem gedacht und gelöst werden. Im Gegensatz zu Fragestellungen, die die Wissenschaft zu lösen versucht, also die eine eindeutige Lösung implizieren und daher in einem strukturierten Lösungsweg münden, besitzen komplexe Probleme keine feststehenden Lösungen. Ferner existiert auch kein festgeschriebener Lösungsweg. Zunächst muss also das Problem beschrieben und in diesem Zuge der Lösungsweg mit angedacht werden. Weil Problemformulierung und Lösungsweg bei komplexen Probleme miteinander einhergehen, also das Problem erst formuliert werden kann, sobald mögliche Lösungswege bereits gedacht worden sind, sind die verhexten Probleme als kontextbezogene Probleme zu verstehen (Rittel & Webber, 1973, S. 161).
1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die historische Entwicklung der Mensch-Maschine-Symbiose und die aktuelle Unsicherheit unter Designern bezüglich der Automatisierung ihrer Profession.
2 Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel definiert Fachtermini der digitalen Produktentwicklung und erläutert gestalterische Vorgehensmodelle im Kontext komplexer Problemlösungen.
3 Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine: Hier werden technische Grundlagen wie Machine Learning und generative Gestaltung analysiert und deren Anwendungsmöglichkeiten als Nachmacher, Unterstützer oder Gestalter untersucht.
4 Empirische Forschung: Der empirische Teil beschreibt die qualitative Methodik, einschließlich Experteninterviews, und deren Auswertung zur Validierung der aufgestellten Hypothesen.
5 Fazit und Ausblick: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen, wonach der Gestalter zukünftig vermehrt die Rolle eines Entscheiders einnimmt und die Maschine als unterstützendes Werkzeug fungiert.
Künstliche Intelligenz, Digitales Design, Gestaltungsprozess, Machine Learning, Generative Gestaltung, Designsystem, Digitale Produktentwicklung, Qualitative Inhaltsanalyse, Experteninterview, Automatisierung, Nutzerzentriertes Design, Mensch-Maschine-Kooperation, Design-Methodologie.
Die Arbeit beleuchtet das Phänomen der künstlichen Intelligenz in der digitalen Gestaltungsarbeit und wie diese Technologie den Designprozess verändert.
Die Themen umfassen komplexe Gestaltungsprobleme, Methoden der generativen Gestaltung, maschinelles Lernen in der Praxis und die Transformation des Designer-Berufsbildes.
Das Ziel ist es, den Wandel im Gestaltungsprozess zu analysieren und die Forschungsfrage zu beantworten, inwiefern die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine neue Arbeitsformen erfordert.
Die Untersuchung erfolgt durch eine qualitative Inhaltsanalyse, gestützt auf leitfadengestützte Experteninterviews mit Branchenvertretern aus dem Designbereich.
Der Hauptteil gliedert sich in theoretische Grundlagen, technische Definitionen der KI-Komponenten und eine detaillierte empirische Auswertung von Experteninterviews.
Künstliche Intelligenz, Digitales Design, Generative Gestaltung, Designprozess und Mensch-Maschine-Kooperation sind die zentralen Begriffe.
Der Designer transformiert sich zunehmend vom reinen Ausführenden hin zu einem Entscheider und Kurator, der komplexe Probleme kontextuell bewertet.
Ja, die Arbeit diskutiert kontrovers, ob der Einsatz von KI und vorgefertigten Design-Komponenten zu einem Einheitsdesign führen könnte oder ob die individuelle menschliche Kreativität bestehen bleibt.
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