KI-Designtools haben sich schnell verbessert. Tools wie Google Stitch, der KI-Assistent von UXPin und die KI-Funktionen von Figma können eine Eingabeaufforderung oder eine Skizze in Sekundenschnelle in einen Bildschirm umwandeln. KI-Codierungstools wie Claude Code und Cursor können aus einer Beschreibung eine funktionierende Schnittstelle erstellen. Für einen schnellen Prototyp oder ein internes Tool reicht das oft aus.
Was die KI nicht tut, ist zu entscheiden, was gebaut werden soll. Ein UI-Designer spricht mit Benutzern, versteht das Geschäft, wägt Kompromisse ab und entscheidet, was er weglässt. KI hat keinen Zugriff auf diesen Kontext, es sei denn, jemand gibt ihn weiter, und sie kann nicht sagen, ob ein Design für eine bestimmte Personengruppe geeignet ist.
Generierte Schnittstellen weisen auch vorhersehbare Lücken auf. Sie neigen dazu, den glücklichen Weg abzudecken und Fehler-, Leer- und Ladezustände zu überspringen. Sie ignorieren häufig Zugänglichkeitsdetails wie Fokusreihenfolge, Kontrast und reduzierte Bewegung. Und sie weichen vom Designsystem ab, es sei denn, die KI erhält die zu verwendenden Komponenten und Token.
Der Job verändert sich also eher, als dass er verschwindet. Designer verbringen weniger Zeit damit, jeden Bildschirm von Hand zu zeichnen, und haben mehr Zeit damit, die Richtung festzulegen, klare Anweisungen für KI-Tools zu schreiben, die Ausgabe zu überprüfen und Systeme zu erstellen, die alles konsistent halten. Die Verbindung von Designtools mit KI über MCP-Server, die Figma, Penpot und ExodeUI alle anbieten, ist Teil dieses Wandels.
Wenn Sie als Designer über KI besorgt sind, investieren Sie am sichersten in die Fähigkeiten, in denen die KI am schlechtesten ist: Benutzerforschung, Interaktionsdesign, Systemdenken und erklären, warum eine Designentscheidung richtig ist.