AI-ontwerptools zijn snel verbeterd. Tools zoals Google Stitch, de AI-assistent van UXPin en de AI-functies van Figma kunnen een prompt of een schets binnen enkele seconden in een scherm veranderen. AI-coderingstools zoals Claude Code en Cursor kunnen op basis van een beschrijving een werkende interface bouwen. Voor een snel prototype of een interne tool is dat vaak voldoende.
Wat AI niet doet, is beslissen wat er gebouwd moet worden. Een UI-ontwerper praat met gebruikers, begrijpt de business, weegt afwegingen af en besluit wat hij weglaat. AI heeft geen toegang tot die context, tenzij iemand die toegang geeft, en kan niet zeggen of een ontwerp geschikt is voor een specifieke groep mensen.
Gegenereerde interfaces hebben ook voorspelbare hiaten. Ze hebben de neiging om het gelukkige pad te bewandelen en fout-, leeg- en laadstatussen over te slaan. Ze negeren vaak toegankelijkheidsdetails zoals focusvolgorde, contrast en verminderde beweging. En ze wijken af van het ontwerpsysteem, tenzij de AI de componenten en tokens krijgt om te gebruiken.
Het werk verandert dus in plaats van dat het verdwijnt. Ontwerpers besteden minder tijd aan het met de hand tekenen van elk scherm en meer tijd aan het bepalen van de richting, het schrijven van duidelijke instructies voor AI-tools, het beoordelen van de output en het bouwen van systemen die alles consistent houden. Het verbinden van ontwerptools met AI via MCP-servers, die Figma, Penpot en ExodeUI allemaal bieden, maakt deel uit van die verschuiving.
Als je een ontwerper bent die zich zorgen maakt over AI, zijn de veiligste vaardigheden om in te investeren de vaardigheden waar AI het slechtst in is: gebruikersonderzoek, interactieontwerp, systeemdenken en uitleggen waarom een ontwerpbeslissing de juiste is.