Der Einsatz von generativer Künstlicher Intelligenz zur dynamischen Erstellung personalisierter Inhalte in digitalen Benutzeroberflächen
Uloženo v:
| Název: | Der Einsatz von generativer Künstlicher Intelligenz zur dynamischen Erstellung personalisierter Inhalte in digitalen Benutzeroberflächen |
|---|---|
| Autoři: | Sailer, Felix |
| Přispěvatelé: | Sprung, Gerhard, Universitätsbibliothek |
| Informace o vydavateli: | FH JOANNEUM University of Applied Sciences. Department für Angewandte Informatik. Institut Wirtschaftsinformatik und Data Science. Studiengang Business Informatics (Master), 2025. |
| Rok vydání: | 2025 |
| Témata: | Mensch-Maschine Interaktion, generative künstliche Intelligenz, personalisierte Inhaltserstellung, generative artificial intelligence, intelligente Benutzeroberfläche, human-computer interaction, software development, personalized content creation, Softwareentwicklung, intelligent user interface |
| Popis: | Die vorliegende Masterarbeit untersucht, inwieweit generative Künstliche Intelligenz (KI) in eine digitale Benutzeroberfläche integriert werden kann, um die Benutzererfahrung durch dynamisch und in Echtzeit erstellte, personalisierte Inhalte zu verbessern. Ziel ist es, die Möglichkeiten und Herausforderungen dieser Integration zu analysieren und deren Einfluss auf die User Experience zu untersuchen. Im Mittelpunkt der Arbeit steht die folgende Forschungsfrage: In welchem Maße kann generative Künstliche Intelligenz in eine digitale Benutzeroberfläche integriert werden, um die Benutzererfahrung zu verbessern, gemessen an Zufriedenheit, Effizienz und technischen Leistungsparametern? Für eine detailliertere Untersuchung wird die Analyse anhand drei zentraler Dimensionen, Benutzererfahrung und Zufriedenheit, Effektivität und Effizienz sowie technische Machbarkeit und Leistungsbewertung durchgeführt. Zur Beantwortung kommt ein angewandter Forschungsansatz zum Einsatz, welcher theoretische Grundlagen mit der praktischen Umsetzung eines Prototyps kombiniert. Dieser dient in weiterer Folge als Basis für Szenario- und Funktionstests, sowie eine Nutzerstudie mit einer heterogenen Benutzergruppe. Ergänzend zu diesen Tests werden technische Leistungsparameter wie Latenzzeiten und Systemstabilität erhoben. Die kritische Auswertung dieser Untersuchungen zeigt, dass die Integration generativer Künstlicher Intelligenz in Benutzeroberflächen grundsätzlich großes Potenzial hat. Die dynamisch erstellten, personalisierten Inhalte sind weitestgehend relevant, verständlich und auf die individuellen Bedürfnisse der Nutzenden abgestimmt. Zum aktuellen Zeitpunkt ist die Technologie in ihrer Anwendbarkeit jedoch noch eingeschränkt: Während generative KI bei einfacheren bis moderat komplexen Anforderungen bereits eine klare Verbesserung in der Benutzererfahrung erzielen kann, zeigt sich die Technologie in anspruchsvolleren oder unvorhersehbaren Szenarien noch limitiert. Mangelnde Kreativität, fehlendes logisches Verständnis, die Erstellung realitätsferner Inhalte und Halluzinationen sind Einschränkungen, die sich aus der aktuellen technischen Implementierung der Modelle ergeben. Technisch zeigt sich die Integration generativer KI als zuverlässig, Latenzzeiten und die Abhängigkeit eines präzisen Promptings stellen jedoch Herausforderungen dar. Dennoch verdeutlicht die Integration generativer KI in Benutzeroberflächen spannende neue Möglichkeiten in der User Interface Entwicklung. Die Technologie kann bereits die Benutzererfahrung verbessern, sollte aufgrund der identifizierten Schwächen zum aktuellen Zeitpunkt jedoch nur eingeschränkt in eine Benutzeroberfläche integriert werden. Generative KI bleibt in letzter Konsequenz ein Werkzeug, dessen Erfolg von der spezifischen Anwendung und dem Kontext abhängt. This master’s thesis examines the extent to which generative artificial intelligence (AI) can be integrated into a digital user interface in order to improve user experience through dynamically generated, personalized content in real-time. The thesis aims to analyze the opportunities and challenges of this integration and to assess its impact on the overall user experience. The thesis focuses on the following research question: To what extent can generative artificial intelligence be integrated into a digital user interface to enhance user experience, measured in terms of satisfaction, efficiency, and technical performance parameters? For a more detailed evaluation, the analysis focuses on three key dimensions: user experience and satisfaction, effectiveness and efficiency, as well as technical feasibility and performance evaluation. A practical research approach is used, combining theoretical fundamentals with the practical development of a prototype. This prototype serves as the foundation for scenario and function tests of varying complexity, as well as for conducting a user study with a heterogeneous group of ten participants. In addition to these tests, technical performance parameters such as latency and system stability are recorded. The critical evaluation of these studies shows, that the integration of generative artificial intelligence into user interfaces has great potential. The dynamically generated, personalized content is predominantly relevant, comprehensible and tailored to the individual needs of users. However, the current applicability of the technology remains limited: While generative AI can already achieve noticeable improvements in user experience for simpler to moderately complex tasks, it still shows limitations in handling more demanding or complex scenarios. Shortcomings such as a lack of creativity, insufficient logical reasoning, the generation of unrealistic content and hallucinations are limitations, that result from the current technical implementation of the models. From a technical perspective, the integration of generative AI has proven to be reliable, but latency times and the dependency on precise prompting pose challenges. Nevertheless, the integration of generative AI into a digital user interface opens up promising new possibilities in user interface development. The technology can already improve user experience but should only be integrated into a user interface to a limited extent at present, due to the weaknesses identified. Ultimately, generative AI remains a tool whose success depends on the specific application and context. |
| Druh dokumentu: | Master thesis |
| Jazyk: | German |
| Přístupová URL adresa: | https://epub.fh-joanneum.at/id/11531888 https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-fhj:1-40165 |
| Přístupové číslo: | edsair.od.....10668..a9e14e184b04f8727c7ca99ff5e4ea7f |
| Databáze: | OpenAIRE |
Nájsť tento článok vo Web of Science | Abstrakt: | Die vorliegende Masterarbeit untersucht, inwieweit generative Künstliche Intelligenz (KI) in eine digitale Benutzeroberfläche integriert werden kann, um die Benutzererfahrung durch dynamisch und in Echtzeit erstellte, personalisierte Inhalte zu verbessern. Ziel ist es, die Möglichkeiten und Herausforderungen dieser Integration zu analysieren und deren Einfluss auf die User Experience zu untersuchen. Im Mittelpunkt der Arbeit steht die folgende Forschungsfrage: In welchem Maße kann generative Künstliche Intelligenz in eine digitale Benutzeroberfläche integriert werden, um die Benutzererfahrung zu verbessern, gemessen an Zufriedenheit, Effizienz und technischen Leistungsparametern? Für eine detailliertere Untersuchung wird die Analyse anhand drei zentraler Dimensionen, Benutzererfahrung und Zufriedenheit, Effektivität und Effizienz sowie technische Machbarkeit und Leistungsbewertung durchgeführt. Zur Beantwortung kommt ein angewandter Forschungsansatz zum Einsatz, welcher theoretische Grundlagen mit der praktischen Umsetzung eines Prototyps kombiniert. Dieser dient in weiterer Folge als Basis für Szenario- und Funktionstests, sowie eine Nutzerstudie mit einer heterogenen Benutzergruppe. Ergänzend zu diesen Tests werden technische Leistungsparameter wie Latenzzeiten und Systemstabilität erhoben. Die kritische Auswertung dieser Untersuchungen zeigt, dass die Integration generativer Künstlicher Intelligenz in Benutzeroberflächen grundsätzlich großes Potenzial hat. Die dynamisch erstellten, personalisierten Inhalte sind weitestgehend relevant, verständlich und auf die individuellen Bedürfnisse der Nutzenden abgestimmt. Zum aktuellen Zeitpunkt ist die Technologie in ihrer Anwendbarkeit jedoch noch eingeschränkt: Während generative KI bei einfacheren bis moderat komplexen Anforderungen bereits eine klare Verbesserung in der Benutzererfahrung erzielen kann, zeigt sich die Technologie in anspruchsvolleren oder unvorhersehbaren Szenarien noch limitiert. Mangelnde Kreativität, fehlendes logisches Verständnis, die Erstellung realitätsferner Inhalte und Halluzinationen sind Einschränkungen, die sich aus der aktuellen technischen Implementierung der Modelle ergeben. Technisch zeigt sich die Integration generativer KI als zuverlässig, Latenzzeiten und die Abhängigkeit eines präzisen Promptings stellen jedoch Herausforderungen dar. Dennoch verdeutlicht die Integration generativer KI in Benutzeroberflächen spannende neue Möglichkeiten in der User Interface Entwicklung. Die Technologie kann bereits die Benutzererfahrung verbessern, sollte aufgrund der identifizierten Schwächen zum aktuellen Zeitpunkt jedoch nur eingeschränkt in eine Benutzeroberfläche integriert werden. Generative KI bleibt in letzter Konsequenz ein Werkzeug, dessen Erfolg von der spezifischen Anwendung und dem Kontext abhängt.<br />This master’s thesis examines the extent to which generative artificial intelligence (AI) can be integrated into a digital user interface in order to improve user experience through dynamically generated, personalized content in real-time. The thesis aims to analyze the opportunities and challenges of this integration and to assess its impact on the overall user experience. The thesis focuses on the following research question: To what extent can generative artificial intelligence be integrated into a digital user interface to enhance user experience, measured in terms of satisfaction, efficiency, and technical performance parameters? For a more detailed evaluation, the analysis focuses on three key dimensions: user experience and satisfaction, effectiveness and efficiency, as well as technical feasibility and performance evaluation. A practical research approach is used, combining theoretical fundamentals with the practical development of a prototype. This prototype serves as the foundation for scenario and function tests of varying complexity, as well as for conducting a user study with a heterogeneous group of ten participants. In addition to these tests, technical performance parameters such as latency and system stability are recorded. The critical evaluation of these studies shows, that the integration of generative artificial intelligence into user interfaces has great potential. The dynamically generated, personalized content is predominantly relevant, comprehensible and tailored to the individual needs of users. However, the current applicability of the technology remains limited: While generative AI can already achieve noticeable improvements in user experience for simpler to moderately complex tasks, it still shows limitations in handling more demanding or complex scenarios. Shortcomings such as a lack of creativity, insufficient logical reasoning, the generation of unrealistic content and hallucinations are limitations, that result from the current technical implementation of the models. From a technical perspective, the integration of generative AI has proven to be reliable, but latency times and the dependency on precise prompting pose challenges. Nevertheless, the integration of generative AI into a digital user interface opens up promising new possibilities in user interface development. The technology can already improve user experience but should only be integrated into a user interface to a limited extent at present, due to the weaknesses identified. Ultimately, generative AI remains a tool whose success depends on the specific application and context. |
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