Die Herausforderung
Lucidminds und DML starteten Anfang 2020 ihre Zusammenarbeit am ACI-Framework.
Gemeinsam untersuchten sie verschiedene Lösungsansätze, Anwendungsfälle und theoretische Konzepte. Als wir in die Kooperation einstiegen, konzentrierte sich die Arbeit noch auf die konzeptionelle Ebene und generierte eine Menge Output in Form von Recherchen, konzeptionellen Studien, Diagrammen und Präsentationen. Eine wichtige Aufgabe bestand in der letzten Phase des Projekts darin, einen Teil der Forschung in eine konkrete und vorzeigbare Form zu bringen. Hier bot sich die Entwicklung von Prototyping-Lösungen für die erfolgversprechendsten Konzepte an. Dies hatte den zusätzlichen Vorteil, dass eine überzeugende Visualisierung der Kernideen auch für die Suche nach zukünftigen Kooperationspartnern und Entwicklungsmöglichkeiten genutzt werden konnte.
Die größte Herausforderung bestand darin, das gesamte theoretische Wissen zum ACI-Framework in eine digitale Produktlösung einzubringen und diese in einem zweiwöchigen Prototyping-Sprint konkret und greifbar umzusetzen.
Die Lösung
In mehreren Workshops arbeiteten wir gemeinsam an bestehenden Use Cases und entschieden uns für den erfolgversprechendsten von ihnen im Hinblick auf die Kommunikation einer digitalen Produktidee. Wir einigten uns auf einen Anwendungsfall mit dem Schwerpunkt KI und Community Collaboration.
Das Ziel bestand darin, Gemeinschaften zu befähigen, sich als Reaktion auf die Klimakrise auf kollektive Maßnahmen zu einigen. Da diese Maßnahmen weitreichend, lokal und angeleitet durchgeführt werden müssen, um erfolgreich zu sein, startete die digitale Produktidee zunächst als mobile Lösung.
Lucidminds und DML arbeiteten am Nutzerverhalten der Anwendung und schließlich fassten wir die Erkenntnisse gemeinsam in einem vorzeigbaren Konzept zusammen. Zudem recherchierten wir bestehende Apps, Systeme und Lösungen und ließen einiges davon in unsere nächsten Schritte einfließen.
Nutzerverhalten – Schritte
Erst dann erstellten wir Wireframes, skizzierten Mobile-First-Lösungen und prototypisierten die Wireframes in Framer
. Hier kam es darauf an, die Kernkonzepte und Vorzüge des ACI-Frameworks aufzuzeigen und in den Prototyp einzubetten, z. B.:
Aufbau eines kollektiven Verständnisses in der Community aus ökozentrierter Perspektive
Simulationen speisen sich aus bestehenden Interaktionen und Daten und können ihre Auswirkungen vorhersagen und modellieren.
KI und Community-Mitglieder interagieren und geben ständig Feedback zu durchgeführten Maßnahmen, um größere Wirkungen zu erzielen.
Schließlich entwickelten wir einen Prototyp, der zeigte, wie eine bestimmte Person eine Reihe von Aufgaben innerhalb dieses Frameworks bewältigen kann.
Lucidminds und DML konnten den Prototyp in ihre nächste Bewerbungsrunde einbauen und somit ein überzeugendes Argument liefern. Dies wurde innerhalb von zwei Wochen entwickelt; es half ihnen, ihre Arbeit weiter voranzutreiben.
Resultate und Vorteile
Mit der Kooperation zwischen KI und dem Menschen betreten wir ein relativ neues Feld, das große Herausforderungen birgt. Im beschriebenen Projekt haben wir Lucidminds und Dark Matter Labs geholfen, eine Anwendung für ihr ACI-Framework zu entwickeln und zu prototypisieren. Außerdem haben wir Mobile-First-Lösungen angeregt, um anschaulich zu machen, wie ein digitales Produkt in einem realen Szenario aussehen könnte.
Der Prototyp wurde von Lucidminds und Dark Matter Labs verwendet, um zukünftigen Kooperationspartnern (z. B. urbanen Communitys) mögliche weitere Anwendungen, die KI und Communitys verknüpfen, näherzubringen.
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