Design Thinking Methodentraining (advanced)

Warum dieser Kurs?

Dieses Modul ist Teil der Design Thinking Coach Ausbildung und lässt sich genauso einzeln buchen wie im Verbund mit den anderen beiden Modulen. Innerhalb der modularen Ausbildung ist es der zweite Baustein: Design Thinking Facilitator ergänzt die Begleitung von Teams, Design Thinking Formate für die Praxis unterstützt euch dabei, Methoden in passende Workshop- und Projektkonzepte zu übersetzen.

Wie kommt ihr von einer offenen Herausforderung zu einem präzisen Problemverständnis? Wie erkennt ihr hinter einer Interviewaussage ein relevantes Bedürfnis? Und wie baut ihr einen Prototyp, mit dem ihr eine wichtige Annahme tatsächlich überprüfen könnt?

Das Methodentraining führt euch durch die sechs Phasen: Verstehen, Beobachten, Synthese, Ideenentwicklung, Prototyping und Testen. Ihr erfahrt, welche Aufgabe jede Phase erfüllt, worauf es bei der Anwendung ankommt und wann eine weitere Lernschleife sinnvoll ist – klassisch wie mit KI-Unterstützung.

Im Mittelpunkt stehen Nutzer*innen, ihre Erfahrungen und die Frage, wie daraus relevante Lösungen entstehen.

Eure Lernreise im Training:

• Vorher: Ihr kennt den Prozess und eine Handvoll Methoden. Wenn eine davon nicht greift, fehlt euch die Alternative – und die Begründung, warum ihr wechselt.
• Nachher: Ihr habt für jede Phase mehrere Werkzeuge erprobt, klassische wie KI-gestützte, und könnt sie nach Fragestellung, Zeitbudget und Teamzusammensetzung auswählen. Ihr wisst aus eigener Erfahrung, wo die Grenzen der jeweiligen Methode liegen.

Für wen ist dieser Kurs geeignet?

• Menschen, die Design Thinking gründlich anwenden und ihr Methodenverständnis ausbauen möchten – beispielsweise in Produkt- und Serviceentwicklung, Innovation, Beratung oder internen Veränderungsprojekten.
• Der Kurs passt zu euch, wenn ihr Design Thinking bereits kennengelernt habt und mehr Anwendungssicherheit gewinnen möchtet.
• Auch als angehende oder praktizierende Coaches könnt ihr hier eure methodische Grundlage vertiefen.

Was ihr lernt:

Das Modul beginnt online mit den beiden Recherchephasen, damit ihr eure Interviews in eurem eigenen Umfeld führen könnt. Mit echtem Material im Gepäck geht es dann in drei Präsenztage, die den Prozess von der Auswertung bis zum getesteten Prototyp durchlaufen – klassische Methoden und KI-Tools Seite an Seite.

Online-Auftakt (4 Stunden): Verstehen & Beobachten

Lernziel: Ein Problemfeld sauber aufspannen und eine Recherche vorbereiten, die belastbares Material liefert.

Das nehmt ihr mit: Ihr könnt eine Design Challenge schärfen und einen Frageleitfaden bauen, mit dem ihr direkt im Anschluss eure eigenen Interviews führt.

• Herausforderungen erschließen: Ihr arbeitet mit einer Design Challenge und beleuchtet das Thema aus verschiedenen Perspektiven. Methoden wie semantische Analyse, Stakeholder Map und User Journey helfen euch, vorhandenes Wissen zu ordnen, Annahmen sichtbar zu machen und offene Fragen zu erkennen.
• Nutzer*innen besser verstehen: Ihr beschäftigt euch mit qualitativen Interviews und Beobachtungsmethoden. Ihr entwickelt einen Frageleitfaden, übt offene Fragen und lernt, konkreten Erlebnissen, Beweggründen und Widersprüchen nachzugehen.
• KI für die Vorbereitung: Mit einem KI-Tool wie ChatGPT eure Design Challenge stresstesten und blinde Flecken in der Stakeholder-Planung aufdecken.

Zwischen den Terminen: eigene Tiefeninterviews (remote, selbstorganisiert)

Ihr führt eure Tiefeninterviews eigenständig per Video oder vor Ort – in eurem Zeitrahmen und mit euren eigenen Gesprächspartner*innen. Das Material aus diesen Gesprächen ist die Grundlage für die drei Präsenztage. Rechnet dafür mit rund drei bis vier Stunden. Wer mag, nutzt ein KI-Transkriptionstool für die Nachbereitung – Pflicht ist das nicht.

Tag 1 (Präsenz): Beobachten & Synthese

Lernziel: Rohmaterial aus der Recherche auswerten und zu ersten Mustern verdichten.

Das nehmt ihr mit: Ihr könnt Beobachtungen so aufbereiten, dass die überraschenden Funde sichtbar bleiben statt weggemittelt zu werden.

• Interviews auswerten & clustern: Ihr teilt Interviewerkenntnisse im Team, bildet Cluster und arbeitet Muster sowie Bedürfnisse heraus.
• Synthese mit KI gegenprüfen: Mit synthetischen Personas (z. B. Synthetic Users) eure ersten Muster spiegeln – als Ergänzung zu den echten Interviews, nie als Ersatz.

Tag 2 (Präsenz): Synthese & Ideation

Lernziel: Erkenntnisse zu einem Standpunkt verdichten und daraus gezielt Lösungsräume öffnen.

Das nehmt ihr mit: Ihr könnt aus Rechercheergebnissen eine Fragestellung bauen, die Ideen provoziert – und darauf strukturiert Ideen entwickeln, analog und mit KI-Unterstützung.

• Eine klare Richtung ableiten: Mit einem Point of View verdichtet ihr euer Problemverständnis. Daraus formuliert ihr eine „Wie können wir …?“-Frage als Ausgangspunkt für die Ideenentwicklung.
• Neue Ideen entwickeln und auswählen: Ihr erprobt unterschiedliche Zugänge zur Ideenfindung – etwa stilles und gemeinsames Brainstorming, Zufallsimpulse oder bewusst gesetzte Einschränkungen. Ihr übt, Ideen weiterzuentwickeln und anhand nachvollziehbarer Kriterien auszuwählen.
• Ideenfindung mit KI: Ein KI-Tool als zusätzliche Stimme im Brainstorming nutzen, um die eigene Ideenmenge zu erweitern, ohne die Teamdynamik zu ersetzen.

Tag 3 (Präsenz): Prototyping, Testing & Reflexion

Lernziel: Ideen so greifbar machen, dass sie sich überprüfen lassen – und aus den Tests die richtigen Schlüsse ziehen.

Das nehmt ihr mit: Ihr könnt Prototypen auf die offene Kernfrage zuschneiden, Tests durchführen und das gesamte Methodenrepertoire – analog wie KI-gestützt – einordnen.

• Ideen durch Prototypen konkretisieren: Ihr lernt, wann ein Prototyp dem gemeinsamen Verständnis im Team dient und wann er für einen Test mit Nutzer*innen gebraucht wird. Ihr beschäftigt euch mit geeigneten Darstellungen wie Papiermodellen, Storyboards oder Rollenspielen und bestimmt den Detailgrad passend zur Fragestellung.
• Prototyping mit KI: Mit einem KI-Tool wie UIzard in kurzer Zeit einen anklickbaren digitalen Prototypen bauen, den ihr sonst nicht hättet testen können.
• Tests vorbereiten und daraus lernen: Ihr formuliert überprüfbare Annahmen, entwickelt ein Testszenario und sammelt Feedback. Bei der Auswertung unterscheidet ihr Beobachtungen von Interpretationen und leitet ab, was verändert, weiter untersucht oder verworfen werden sollte.