Neurawork Live: Vibe Coding Vol. 4

Human in the
Loop

Wie KI menschlich bleibt – durch gutes UX-Design.

KI-Automatisierung scheitert selten am Modell. Sie scheitert daran, dass Menschen keinen sinnvollen Eingriffspunkt haben – Review, Approve, Ask. Genau dieses UX-Pattern entwickeln wir. Damit Automatisierung sicher skaliert.

HITL_Review_Interface.tsx
Score: 68 · Confidence: Low
Lead #8821
Lead Summary
SaaS · Series A

TechFlow GmbH · Berlin

Hiring +40%Website Traffic ↑? Industrie unklar

Reasoning: Wachstumssignale stark, aber Industrie-Fit unsicher → Review empfohlen.

Erst UX. Dann KI.

Human-in-the-Loop ist kein KI-Buzzword –
es ist gutes UX-Design.

User Experience Design hat ein Ziel: Systeme so zu entwickeln, dass Menschen effektiv, sicher und zufrieden zum Ergebnis kommen. Wenn Automatisierung wächst, wächst auch die Verantwortung.

Bei KI ist der Output nicht deterministisch – wir designen Sicherheit trotz Unsicherheit. HITL ist die UX-Antwort: Automatisierung bleibt schnell, aber der Mensch bleibt am Steuer.

Kontrolle

Nutzer können Entscheidungen jederzeit übersteuern.

Transparenz

Nutzer sehen, was die KI annimmt und warum sie etwas vorschlägt.

Rückkopplung

Nutzerfeedback verbessert den nächsten Durchlauf des Systems.

UX für KI = Output + Steuerbarkeit

Bei klassischen Interfaces entwickeln wir Buttons, States und Fehlermeldungen. Bei KI designen wir zusätzlich:

Transparenz

Was ist sicher, was geschätzt?

Grenzen

Was darf nie automatisch passieren?

Eskalation

Wann muss ein Mensch entscheiden?

Lernen

Wie wird's beim nächsten Mal besser?

KI ist wahrscheinlichkeitsbasiert.
Arbeit ist verantwortlich.

KI liefert Vorschläge – manchmal brillant, manchmal daneben. In Automatisierungen wird daraus ein Risiko: Je weniger Reibung, desto schneller skaliert auch der Fehler.

"Ohne HITL ist Automatisierung wie Autopilot ohne Lenkrad."

Qualität & Marke

Falscher Lead-Fit → Sales-Zeit verschwendet. Ein schlechter Score kostet mehr als ein verpasster Lead.

Compliance & Datenschutz

Lead-Daten sind personenbezogen. Enrichment und Scoring brauchen klare Regeln und Nachvollziehbarkeit.

Kosten & Effizienz

Ohne HITL: manuelle Nacharbeit bei schlechten Scores, verlorene Deals durch falsche Priorisierung.

Vertrauen & Adoption

Sales vertraut dem Score nur, wenn sie übersteuern können. Kontrolle schafft Akzeptanz.

So implementiert man HITL generisch

ohne den Automatisierungs-Flow zu beeinträchtigen

HITL ist Pflicht bei: Customer-facing · Irreversible Actions · High-Risk-Daten · Compliance

1

Intent & Kontext

Ziel, Ton, Constraints

2

AI Draft

Vorschlag + Begründung

3

Checks & Gates

Risiko / Regeln

4

Human Decision

Approve / Edit / Reject

5

Feedback Loop

Log + Learning

Die 6 UX-Patterns, die (fast) immer funktionieren

Review Queue

Statt Auto-Publish

Confidence / Risk

Kein Black Box Output

Ask-Back

KI darf Rückfragen stellen

Diff & Undo

Änderungen sichtbar machen

Reason Codes

Warum wurde geändert?

Audit Trail Light

Minimaler Verlauf

Minimum Viable HITL

Der kleinste, wirksamste Kern

Approve / Edit / Reject

3 Buttons für jede Entscheidung

+ Logging

Jede Aktion protokollieren

Wenn du nur ein Element implementierst, nimm dieses. Alles andere ist Bonus.

Quick Wins

Was du diese Woche umsetzen kannst

  • Keine Auto-Sends bei Customer-Facing: zunächst in die Review Queue.
  • 2-Buttons-Regel: Freigeben + Bearbeiten reichen für Version 1.
  • Ein Pflichtfeld: Änderungsgrund als Dropdown → macht Feedback nutzbar.
  • Ein Risiko-Gate: High Risk ⇒ nur Draft, nie automatische Aktion.
  • Tonality-Presets (Kurz / Warm / Formal) reduzieren den Bearbeitungsaufwand.

Maturity Ladder

V1

Approve / Edit + Log

Die Basis. Sicherheit schaffen.

V2

Risk/Confidence + Diff + Reason Codes

Mehr Kontext für den Menschen, mehr Trainingsdaten für die KI.

V3

Rollen/Rechte + Audit + KPI/Monitoring

Für Teams & Governance.

Konkrete Tipps für gute HITL-UX

Do

'Decision UI' so kompakt wie möglich halten (1 Screen, klare Buttons).

Avoid

Review als separaten Prozess oder Meeting aufsetzen.

Do

KI zwingend 'Unsicherheiten' explizit benennen lassen.

Avoid

Output ohne Kontext präsentieren.

Do

Wenn Informationen fehlen → KI fragt nach.

Avoid

KI rät einfach und wirkt dabei zuversichtlich.

Do

Feedback strukturiert speichern (Reason Codes).

Avoid

'Freitext-Feedback', das nie wieder genutzt wird.

Microcopy Beispiele

Button Freigeben

Freigeben & protokollieren

Button Ablehnen

Verwerfen & Grund wählen

Button Rückfrage

KI fragt nach, statt zu raten

Tooltip Risk

Je höher das Risiko, desto mehr Review

Sneak Peek

Was wir live bauen

Wir implementieren HITL im Lead-Tinder-Flow: Risk-Gates, Feedback Loop und bessere Scores.

Dieselbe App, nur mit HITL-Logik. Von Vol.2 zu Vol.3 in einer Session.

Eine Review-Experience, die Entscheidungen in Sekunden ermöglicht

Ein Safety-Gate, das riskante Fälle automatisch eskaliert

Ein Feedback Loop, der Entscheidungen zu Regeln macht