Menschenzentriertes Interface-Design von privaten Ladeprozessen für Elektroautos unter Einsatz von XAI

Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines gebrauchstauglichen Interface-Designs für die Ladeoptimierung von Elektrofahrzeugen, das auf einem bestehenden Prototyp der Firma Sym-con basiert und durch den Einsatz von Explainable Artificial Intelligence (XAI) erweitert wurde. Ziel war es, die Usability zu erhöhen und zugleich Vertrauen, Transparenz und Verständnis der Nutzer für KI-gestützte Ladeprozesse zu fördern. Die Vorgehensweise orientierte sich am Design-Thinking-Prozess und umfasste eine systematische Literaturrecherche, die Analyse bestehender Lade-Apps, eine heuristische Evaluation sowie die Entwicklung und Umsetzung eines optimier-ten Prototyps. Der neue Prototyp integrierte erklärbare KI-Elemente, wie leicht verständliche In-formations-Buttons, und wurde als interaktive Webanwendung realisiert. Die Evaluation der bei-den Prototypen erfolgte mit einem standardisierten Fragebogen zu den Dimensionen Usability, Vertrauen, Transparenz und Verständnis, wobei der bestehende Symcon-Prototyp mit dem neuen Design verglichen wurde. Beide Systeme wurden insgesamt positiv bewertet, wobei der neue Prototyp tendenziell höhere Werte erzielte, insbesondere im Bereich Vertrauen (p = .063). Statis-tisch signifikante Unterschiede konnten aufgrund der begrenzten Stichprobengröße jedoch nicht nachgewiesen werden. Die Ergebnisse verdeutlichen das Potenzial von XAI, die Wahrnehmung von KI-gestützten Systemen positiv zu beeinflussen, und geben Hinweise auf zukünftige Opti-mierungs- und Evaluationsmöglichkeiten.