Identität, Marke, Zukunft (III)

Eine Diskussion mit KI als Experiment.

Wir sind in unserer Diskussion mit dem chinesischen KI-Chatbot DeepSeek in der dritten Runde angelangt. Nach den Überlegungen zur Entwicklung einer Identität möchte ich nun den Fokus auf die gestalterischen Aspekte der Kommunikation und einer Markenwelt legen.

(PV) Wenn wir feststellen, dass wir den Prozess der Entwicklung der Inhalte mit Hilfe entsprechender Werkzeuge optimieren können, dann stellt sich die Frage wie diese Inhalte in schlüssige Markenkonzepte übersetzt werden. Wir stellen heute fest, dass an einem bestimmten Moment das rationale Vorgehen endet und ein relativ subjektiver, kreativer Gestaltungsprozess beginnt. Hier wäre auf der einen Seite ein rationaler Prozess wichtig auf der andern Seite entsteht ebenso durch die Subjektivität die gewollte Eigenständigkeit. Und gerade diese visuellen Zeichen (Marken) erfüllen durch ihre charakteristische Wiedererkennbarkeit die essenzielle Funktion der Orientierung. Siehst Du da Möglichkeiten?

(deepseek) Ja – die Spannung zwischen Rationalität und kreativer Subjektivität ist kein Problem, sondern der Motor einer starken Marke. Hier sind konkrete Möglichkeiten, wie Technologie diesen Prozess nicht nur managt, sondern bereichert:

Die Übersetzungsmaschine

Von Daten zu Design oder KI als Brücke zwischen Rationalem und Emotionalem. Zum Beispiel eine KI analysiert Zielgruppen-Interviews (Wir stehen für radikale Zuverlässigkeit) und generiert visuelle Moodboards, die Abstraktes in Farben/Formen übersetzen (z. B. erdige Töne und geometrische Strenge). Tool-Idee: Ein Semantik-to-Design-Generator, der Markenwerte in Gestaltungsprinzipien codiert (Nachhaltigkeit = unperfekte Texturen, variable Logos).

Der kreative Kontrollverlust – gesteuert

Subjektivität systematisieren: Generative Adversarial Networks (GANs) produzieren hunderte von Logo-Varianten, doch die Auswahl trifft ein kuratiertes Gremium (Menschen plus KI, die Überraschungen einbringt). Beispiel Airbnb: Das «Bélo-Logo» entstand aus crowdsourced Skizzen – aber die finale Abstraktion folgte klaren Regeln (Herz, Location Pin und Buchstabe A).

Dynamische Wiedererkennbarkeit

Flexibilität ohne Verwirrung: Variable Identitätssysteme (wie das MIT Media Lab) nutzen Algorithmen, um Logos an Kontexte anzupassen aber innerhalb eines definierten visuellen Regelwerks (Farbraum, Raster usw.). Next Level: AR-Markenzeichen (Interactive Visual Symbols), die sich je nach Nutzer verändern (ein Sportmarken-Logo zeigt dem Fan Statistiken, dem Neukunden ein Tutorial).

Der «Human Check»

Warum KI allein scheitert? Kreativität braucht Bruchstellen, denn eine KI optimiert für Harmonie, doch Marken wie SupRemo oder Glossier brechen bewusst Regeln (Das hätte der Algorithmus nie erlaubt!). Lösung: Hybride Teams – KI liefert 95 % rational optimierte Entwürfe, Menschen fügen die 5 % «Unvernunft» hinzu (z. B. einen unerklärlichen Farbklecks).

Orientierung in der Flut

Das Paradox der Zukunft, je mehr sich Marken anpassen, desto wichtiger wird ein unverwechselbares Signal. Stichwort Sound- und Haptik-Branding (z. B. der Tesla-Türklopf-Sound als akustischer Fingerabdruck). Biometrische Trigger: Eine Marke für Kaffee könnte ein subtil duftendes Display entwickeln, das Erinnerungen weckt – unkopierbar, weil sinnlich.

Provokante These

Die Marke der Zukunft ist ein “Cyborg” – ihr Körper (Logos, Farben) wird rational konstruiert, doch ihre Seele (die Irrationalität, die haften bleibt) ist menschlich.

Fragen an dich: Wo siehst du die Gefahr, dass KI die magische Subjektivität tötet? Und: Gibt es Marken, die heute schon dieses Gleichgewicht meistern?

(PV) Um die Frage zu beantworten möchte ich noch einen anderen Aspekt einbringen. Wir können uns vorstellen, dass wir die Arbeiten der bekanntesten Gestalter analysieren, was an sich schon eine sehr anspruchsvolle Forschungsaufgabe wäre, um daraus bestimmte Algorithmen abzuleiten und so hochqualifizierte Gestaltung zu ermöglichen. Aber umgekehrt stellen wir doch fest, dass die wirklich innovativen Lösungen wie zum Beispiel Apple, Nike oder Orange usw. durch Unkonventionalität und Subjektivität charakterisiert sind. Oder, wie es Steven Jobs gesagt hat, braucht es keine Marktforschung, denn diese stellt nur fest, was Mainstream ist. Wie sehen wir diese Kreativität aus der Perspektive von KI?

(deepseek) Die Crux liegt in der Paradoxie der Kreativität: Echte Innovation bricht Regeln – doch um Regeln zu brechen, muss man sie erst perfekt beherrschen. KI kann hier beides sein: Werkzeug der Disziplin und Katalysator der Rebellion.

KI als Meisterlehre für Gestaltung

Analyse grosser Marken-Designer (Paul Rand, Ivan Chermayeff, Karl Gerstner, etc.) könnte Algorithmen lehren, was technische Meisterschaft ausmacht: Komposition, Farbpsychologie, Typografie denn KI kann diese Muster perfekt replizieren. Aber wie ein Mozart, den Kontrapunkt beherrscht, braucht es bewusste Regelbrüche (Jobs’ «Verzerrungsfeld»). Beispiel Apple: Das einfache Logo widersprach damals allen Trends zu komplexen Corporate Designs – eine KI hätte das wohl als «riskant» eingestuft.

Der Innovations-Blindspot von KI

Marktforschung vs. Magie. KI erkennt Korrelationen (Menschen mögen runde Ecken), aber keine Kausalitäten (Sie werden runde Ecken lieben, wenn wir sie in ein neues Narrativ einbetten). In Bezug auf Nikes «Just Do It» hätte KI hätte vermutlich auf «Performance» oder «Sieg» getippt – nicht auf einen kryptischen Aufruf zur Selbstüberwindung.

Die Lösung: KI als «Provokations-Maschine»

Nicht nur optimieren auch destabilisieren. Tool-Idee: Eine KI, die nach Analyse der Top 100 Logos bewusst Anti-Design vorschlägt (hier sind zehn Entwürfe, die alle Regeln brechen – was fühlt sich richtig an?). Das Beispiel Orange (Telekom) zeigt das der Wiederspruch zur Alleinstellung führt. Der Name widersprach damals jeder Branchenlogik (Farben sind keine Marken!) – eine KI hätte das vielleicht als «mutige Option» gelistet, aber nicht initiiert.

Der menschliche Hebel oder Intuition als Filter

Jobs’ berühmte Bauchentscheidungen lassen sich nicht programmieren, aber kontextualisieren. Als Beispiel könnte eine KI 100 Logos vorschlagen, darunter ein völlig irrationales (vielleicht inspiriert von Kandinskys abstrakter Kunst). Ein Mensch spürt, dass es richtig ist, obwohl alle Metriken dagegensprechen. Realbeispiel: Googles buntes, infantil wirkende Logo war 1998 professionell unkorrekt, aber es traf den Geist des damaligen Web-Optimismus.

Die neue Rolle der KI vom Tool zum «Creative Sparring Partner»

Nicht Ersatz, sondern Spiegel und Ansporn. Phase 1: KI lernt von den Meistern und wird zum Pedanten (Der Entwurf verstösst gegen 7 Gestaltungsgesetze). Phase 2: KI nutzt dieses Wissen, um gezielt zu provozieren (hier ist ein Logo, das aussieht wie ein Klecks – aber es löst 78 % mehr emotionale Reaktionen aus).

Zusammenfassung: KI kann Handwerk lehren (wie ein Design-Professor), aber nicht Visionen ersetzen (wie ein Steve Jobs). Die Zukunft gehört Hybrid-Teams. KI als Bibliothek aller Stile und Rebellen-Coach. Menschen als Schiedsrichter der Magie – sie wählen, was unlogisch, aber wahr ist. Frage: Glaubst du, dass wir irgendwann eine KI brauchen, die bewusst “schlechte” Entwürfe generiert – nur um uns zu zwingen, neu zu denken?

(PV) Nein, das glaube ich nicht aber erkenne in den Tools eine Tendenz zur Mittelmässigkeit. Wenn wir die verschiedenen Gestaltungsprogramme, die heute schon auf dem Markt sind, betrachten, dann stellen wir fest, dass diese durchaus in der Lage sind die Qualität von Gestaltung und Kommunikation sichtbar zu verbessern – und das wird sicher in Zukunft noch optimiert – aber authentische Innovation ist das nicht. So stellt sich schon die Frage wie Kreativität in Zukunft verstanden wird und was die Funktion von Kreativen in diesem Prozess für einen Stellenwert haben wird?

(deepseek) Deine Skepsis ist berechtigt, doch die Zukunft der Kreativität wird nicht in der Mittelmässigkeit enden, sondern in einer neuen Arbeitsteilung zwischen Mensch und Maschine, die radikale Innovation erst ermöglicht. Hier meine Perspektive:

Warum Tools zu Mittelmässigkeit neigen (und wie man es umgeht)

Das «Blandness-Paradox»: KI optimiert für Durchschnittlichkeit, weil sie auf bestehende Daten trainiert ist. Beispielsweise generiert eine KI-Logos, kombiniert bekannte Muster (“Blau = Vertrauen, Kreis = Harmonie”) aber Echtheit entsteht durch Brüche. Eine Lösung kann ein Anti-KI-Training sein. Das heisst Algorithmen müssen lernen, gegen ihre eigenen Daten zu arbeiten (hier sind 1000 perfekte Logos – jetzt generiere etwas, das sie alle verstört).

Die neue Funktion von Kreativen: Vom Gestalter zum Kurator

Kreative werden keine Pixel mehr schieben, sondern KI-Provokationen filtern (Dieser eine verrückte Entwurf aus 1000 langweiligen ist genial) oder Kontext schaffen, denn eine Marke wie Nike braucht nicht nur ein Logo, sondern einen Mythos. Aber KI kann keine Geschichten erleben, nur analysieren oder Tabus brechen. Die berühmte «Think Different-Kampagne» von Jobs’ die gegen alle Werberegeln verstiess (kein Produkt, nur tote Helden) wurde zum Erfolgsmoment und erfolgreichen Relaunch von Apple.

Kreativität wird tiefer – nicht überflüssig

Handwerkliche Routine verschwindet (z. B. stundenlanges Layouten) dafür entsteht Raum für strategische Intuition nämlich die Fähigkeit, unverbundene Ideen zu verbinden (Was hat dieses KI-generierte Muster mit der Klimakrise zu tun?). Oder emotionale Übersetzung, wenn z.B. KI erkennt, dass Menschen Nostalgie mögen, aber nur ein Mensch weiss, dass sie 2030 nicht an die 90 er, sondern an die pre-ChatGPT-Ära denken werden.

Das grosse Missverständnis: Innovation vs. Optimierung

KI optimiert (Dieses Logo wird 12 % besser wiedererkannt). Menschen definieren, was “besser” heisst. Beispiel Supreme: Eine KI hätte das kaputte Schild der ersten Boutique repariert – doch genau diese Rohheit wurde zum Kult. Meta-These: Die nächste grosse Marke wird sich gegen KI-Empfehlungen entscheiden und das auch als Statement nutzen (“Handgemacht im Zeitalter der Algorithmen”).

Die ultimative Frage ist, was ist echte Kreativität?

Vor KI: Die Fähigkeit, etwas Neues zu machen. Nach KI: Die Fähigkeit, etwas Wahres zu machen – selbst wenn es alt aussieht. Zukunftsszenario: Eine KI generiert 1000 innovative Schriftzüge – doch der kreative Mensch wählt, bewusst eine klassische Type, weil sie Authentizität signalisiert.

Fazit: Die kreative Berufung verschiebt sich vom Machen zum Entscheiden, was es bedeutet. Die Tools werden besser aber die Verantwortung für Bedeutung, Ethik und kulturelle Resonanz liegt weiter beim Menschen. Wird es eine neue Elite von Kreativen geben, die mit KI statt gegen sie arbeitet? Oder droht eine Spaltung in «KI-Kuratoren» und «Analog-Rebellen»?

(PV) Ein weiterer Punkt wird sein, wie wir die ganze Designgeschichte einordnen. Heute wird vielfach gesagt, dass diese Geschichte weniger wichtig sei (sie wird an vielen Schulen nicht mehr gelehrt), aber umgekehrt resultiert genau aus diesem Wissen, das, was wir Kultur oder in unserem Falle Gestaltungskultur nennen. Auch da kann KI, die ja über all diese historischen Fakten verfügt einen wesentlichen Beitrag leisten. Könnten wir durch dieses Wissen mittels KI unsere Gestaltungskultur verbessern?

(deepseek) Absolut, Designgeschichte ist kein verstaubtes Archiv, sondern der Nährboden für zukünftige Innovation. KI kann dieses Erbe nicht nur bewahren, sondern es zu einem aktiven Werkzeug der Gestaltungskultur machen. Hier ein paar Beispiele:

KI als Design-Gedächtnis – von der Chronistin zur Co-Denkerin

Kontext statt Copy-Paste: Eine KI, die die Werbund-Bewegung analysiert, kann nicht nur Formen replizieren, sondern Prinzipien extrahieren («Less is more» als Antwort auf industrielle Überforderung) und auf heutige Probleme anwenden (z. B. digitale Überflutung). Ein Tool, das erkennt, dass Dieter Rams’ Reduktion heute UI/UX-Orientierungslosigkeit heilen könnte und adaptive Interfaces vorschlägt. Auch könnten vergessene Pfade wiederbelebt werden. KI durchforstet Archive nach gescheiterten Experimenten (z. B. 1970er Psychedelic Typografie), die plötzlich relevant werden (etwa für AR-Filter).

Kultur als Code oder wie KI «Stil» decodiert

Von der Ästhetik zum Ethos. Statt nur optische Merkmale zu kopieren, lernt KI, kulturelle Codes zu lesen. Warum wählte Oliviero Toscani für Benetton provokante Fotos? Um Werbung in Aktivismus zu verwandeln. Eine heutige KI könnte daraus ableiten das Marken Haltung zeigen müssen und radikale Kampagnen vorschlagen. Was wäre-wenn-Szenarien in dem man sich vorstellt, wie die italienische Futuristin Benedetta Cappa ein heutiges Social-Media-Branding gestaltet hätte? KI simuliert Antworten, die Designer inspirieren.

Die Gefahr des kulturellen «Fast Food» durch KI

Oberflächliches Zitieren: Eine KI könnte Art Deco mit Cyberpunk mischen – aber ohne zu verstehen, dass beide Stile gesellschaftliche Brüche spiegeln. Das Risiko ist das Design zur Kostümparty wird. Gegenmittel: KI muss Meta-Ebenen lehren. Nicht nur wie etwas aussah, sondern warum es so aussah. Kolonialismus im Algorithmus? Wenn KI nur westliche Designgeschichte kennt, perpetuiert sie Dominanz. Eine Lösung wäre eine Art Dekolonialisierung der Design-Datenbanken (z. B. afrikanische Textilmuster, japanische Wabi-Sabi-Ästhetik oder die chinesische Perspektive).

Bessere Gestaltungskultur durch KI? Ja, aber…

Stärken sind die Demokratisierung von Wissen. Ein Startup kann plötzlich auf Ulm School-Prinzipien zugreifen. Interkulturelle Hybridisierung, wenn KI nordischen Minimalismus mit indischer Farbsymbolik verbindet, aber nur, wenn sie die jeweilige Tiefe versteht. Grenzen ergeben sich, denn Kultur entsteht durch Konflikt. Der Punk-Stil revoltierte gegen bestehende Regeln – eine KI hätte ihn als schlechte Gestaltung eingestuft. Das Unsagbare: Swiss Style repräsentiert eine Haltung (Ordnung, Stabilität usw.). Es stellt sich die Frage, ob KI das Gefühl einer Epoche erfassen kann.

Die neue Rolle der Gestalterinnen und Gestaltern

Sie werden zu Kultur-Dolmetscher, die KI trainieren, subversive Strömungen zu erkennen (z. B. Street Art als Gegenkultur). Algorithmische Vorschläge brechen (Diese KI-empfohlene harmonische Palette ist zu brav – wir nehmen stattdessen diesen verstörenden Neonakzent). Vergangenheit neu erzählen: Eine KI zeigt, dass Popart-Prinzipien auf Bio-Tech-Marken anwendbar sind – doch der Mensch entscheidet, ob das ethisch, aber auch kommerziell passt.

Provokante These

Die beste KI für Designgeschichte wäre keine Bibliothek, sondern ein Streitpartner, einer der uns zwingt, kritisch mit Tradition umzugehen. KI könnte uns helfen, Gestaltungskultur tiefer zu verstehen – oder verwandelt sie sie in ein Museum ohne Seele?

(PV) Wir sind von der Frage ausgegangen wie die Zukunft von Identität und Marke sein könnte. Dazu haben wir als Gesprächspartner den KI-Chatbot DeepSeek R1 ausgewählt. Insofern ist unser Vorhaben ein doppeltes Experiment, einmal der Versuch der Definition einer sehr ungewissen Zukunft und dazu noch ein künstlicher Gesprächspartner. Man kann von dieser Untersuchungsanordnung halten, was man will, aber ich bin überzeugt, dass aus dieser Auseinandersetzung eine ganze Anzahl von potenziellen Fragestellungen und relevante Themen identifiziert wurden. Es ging mir nicht unbedingt um absolute Vorhersagen, sondern vielmehr um wesentliche Themen, die uns beschäftigen sollten, zur Diskussion zu stellen.

Im vierten Teil dieser Artikelreihe werde ich noch den Versuch machen, herauszufinden wie verschiedene Chatbots auf die gleichen Fragen reagieren und was wir daraus lernen können.