Figma-KI-Bericht 2025: Perspektiven aus der Sicht von Designer*innen und Entwickler*innen

Als der KI-Hype in der Branche letztes Jahr seinen Höhepunkt erreichte, haben wir im ersten jährlichen KI-Bericht von Figma festgestellt, dass wir uns in Bezug auf KI in einem „entscheidenden“ Punkt befinden. Obwohl sich in den zwölf Monaten seitdem vieles geändert hat, ringen wir immer noch mit vielen der gleichen Fragen. Da die Basismodelle immer günstiger und allgemein zugänglich werden, gibt es mehr Wettbewerb als je zuvor. Gleichzeitig spüren die Produkthersteller den Druck, KI sowohl in ihre Workflows zu integrieren als auch KI-gestützte Funktionen schnell auf den Markt zu bringen.

In diesem Jahr haben wir uns mit diesen Fragen befasst und 2.500 Figma-Benutzer*innen dazu befragt. Einer von drei Befragten bringt dieses Jahr KI-gestützte Produkte auf den Markt, 50 % mehr als im letzten Jahr. Es wurden mehr als 1.000 verschiedene KI-gestützte Produkte genannt, an denen derzeit gearbeitet wird. Die Bandbreite erstreckt sich von Bereichen wie prädiktive Wartungsanalysen bis hin zur Interpretation medizinischer Dokumente.

Im Folgenden gehen wir auf fünf wichtige Erkenntnisse aus dem Bericht ein und erläutern, was sie über den Zustand von Design und Entwicklung aussagen.

Im vollständigen Bericht kannst du dich intensiver mit den Daten beschäftigen und weitere Erkenntnisse lesen.

Agentische KI ist die am schnellsten wachsende Produktkategorie

Unter den Umfrageteilnehmer*innen ist die Texterstellung das am häufigsten ausgelieferte Produkt, während die agentische KI die am schnellsten wachsende Produktkategorie ist: Im Vergleich zum letzten Jahr entwickeln doppelt so viele Figma-Benutzer*innen agentische Produkte. Im Gegensatz zu früheren Textgenerierungs-Tools, die mit einer einfachen Eingabeaufforderung Texte oder Bilder ausspucken oder mit ein paar schnellen Eingaben Diagramme erstellen, können agentische KI-Tools mehrstufige Prozesse durchführen. Der Reiz der agentischen KI liegt in ihrem Potenzial, den Benutzer*innen Zeit bei monotonen logistischen Aufgaben zu sparen, Kosten zu senken und die Arbeit für Unternehmen zu beschleunigen.

51 % der Figma-Benutzer*innen, die an KI-Produkten arbeiten, entwickeln Agenten, verglichen mit nur 21 % im letzten Jahr.

Die Entwicklung von agentischen KI-Tools ist jedoch eine besondere Herausforderung. Es gibt viele Variablen, die berücksichtigt werden müssen. Während Textgenerierungs-Tools Inhalte erstellen, verarbeiten Agenten diese, denken darüber nach und ergreifen Maßnahmen auf Grundlage der Benutzereingaben. Produktentwickler*innen müssen beispielsweise überlegen, wann ein Agent sich bei einer benutzenden Person melden sollte, wie viele Informationen er teilen sollte, ob eine Chat-Oberfläche das effektivste Format ist oder ob eine Reihe von Schaltflächenbefehlen intuitiver wäre. Diese Entscheidungen erfordern von Designer*innen und Entwickler*innen kritisches Denken, Tests und Prototyp-Expertise.

Erfolg erfordert Best Practices, die flexibel angewendet werden

Die Entwicklung von agentischer KI ist nicht der einzige Bereich, in dem menschliches Wissen und analytisches Denken entscheidend sind. Erfolg haben diejenigen Teams, die verstehen, dass Best Practices Bestand haben, während sie kritisch darüber nachdenken, wie sie an neue Technologien angepasst werden können. 52 % der KI-Entwickler*innen sagen, dass das Design bei KI-gestützten Produkten wichtiger ist als bei herkömmlichen Produkten, während 95 % sagen, dass es mindestens genauso wichtig ist. Und sie geben an, dass ihre Unternehmensführung dem zustimmt.

Die Daten bestätigen, dass langjährige Fähigkeiten und Best Practices, die so viele von uns mit viel Zeitaufwand perfektioniert haben – schnelle Iterationen, schnelles Prototyping und enge Zusammenarbeit – nach wie vor ihren Wert haben. Erfolgreiche Teams erkennen, dass Iteration für den Produkterfolg immer noch entscheidend ist. 60 % derjenigen, die erfolgreich KI-Produkte entwickelt haben, stimmten der Aussage zu: „Wir haben mehrere Design- oder technische Ansätze für das Problem untersucht“. Demgegenüber stimmten dieser Aussage nur 39 % derjenigen zu, die keinen Erfolg hatten. Und diejenigen, die den Prozess der Erstellung eines generativen KI-Produkts im Vergleich zu Nicht-KI-Produkten als anders betrachteten, waren tendenziell erfolgreicher. Eine befragte Person drückte es so aus: „[Es ist], als würde man ein Restaurant mit einem täglich wechselnden Menü betreiben.“ Diese Überlegungen in der Entstehungsphase erfordern qualifizierten menschlichen Input sowie Branchenkenntnisse.

Da Unternehmen weiterhin Zeit und Ressourcen in die Entwicklung der intuitivsten KI-Tools investieren, erweist sich durchdachtes Design angesichts eines zunehmend überfüllten Markts als wesentliches Unterscheidungsmerkmal.

Kleinere Unternehmen setzen alles auf eine Karte

61 % der Figma-Benutzer*innen in Unternehmen mit 1–10 Mitarbeiter*innen gaben an, dass KI für die Marktanteilsziele „sehr wichtig oder entscheidend“ sei.

Während Unternehmen aller Größen generative KI für die Steigerung von Umsatz und Marktanteil als entscheidend ansehen, haben kleinere Unternehmen mehr Anreize, sich voll und ganz auf die Entwicklung von KI-Produkten zu konzentrieren. Der Anteil der Figma-Benutzer*innen, die in kleinen Unternehmen arbeiten und sagten, dass KI für ihr Produkt unerlässlich sei, hat sich im Vergleich zum letzten Jahr verdoppelt. Unternehmen mit weniger als zehn Mitarbeiter*innen, die KI bereitwilliger in ihre Arbeit integrieren, sind am häufigsten davon überzeugt, dass KI für die Steigerung des Marktanteils von entscheidender Bedeutung ist. Kleinere Unternehmen sind in der Regel beweglicher als größere, sodass sie möglicherweise schneller lernen und mit KI experimentieren können. Es könnte auch der Eindruck entstehen, dass KI das Geschäftswachstum schneller beschleunigen kann, was es einfacher macht, eine umfassendere Investition zu rechtfertigen.

Die Einführung von KI vertieft sich in allen Workflows, aber zwischen Entwickler*innen und Designer*innen gibt es eine Wahrnehmungslücke in Bezug auf die Qualität

Während sowohl Entwickler*innen als auch Designer*innen die Bedeutung der Integration von KI in ihre Workflows anerkennen und die allgemeine Nutzung von KI-Tools zugenommen hat, nehmen die beiden Gruppen die Qualität und Wirksamkeit unterschiedlich wahr.

Entwickler*innen berichten von einer höheren Zufriedenheit mit KI-Tools (82 %) und sind der Meinung, dass KI die Qualität ihrer Arbeit verbessert (68 %). Bei den Designer*innen sind die Zahlen bescheidener – 69 % Zufriedenheit und 54 % Qualitätsverbesserung – was darauf hindeutet, dass deren Begeisterung hinter der ihrer Kolleg*innen aus der Entwicklungsbranche zurückbleibt.

67 % der Entwickler*innen sagen, dass KI die Qualität ihrer Arbeit verbessert, während nur 54 % der Designer*innen dasselbe sagen.

Diese Kluft ergibt sich daraus, wie KI die bestehende Arbeit unterstützen kann und wie sie eingesetzt wird: 59 % der Entwickler*innen nutzen KI für zentrale Entwicklungsaufgaben wie die Codegenerierung, während nur 31 % der Designer*innen KI für zentrale Designaufgaben wie die Erstellung von Assets nutzen. Es ist auch wahrscheinlich, dass die Fähigkeit der KI, Codes zu generieren, eine Rolle spielt – 68 % der Entwickler*innen geben an, dass sie Prompts zur Codegenerierung verwenden, und 82 % sagen, dass sie mit dem Ergebnis zufrieden sind. Mit anderen Worten: Entwickler*innen finden die Einführung von KI in ihrer täglichen Arbeit immer nützlicher, während Designer*innen noch herauszufinden versuchen, wie sie diese Tools bestmöglich in ihre Prozesse einbinden können.

KI ist die Zukunft – aber wie kommen wir dorthin?

78 % der Befragten stimmen zu, dass „KI die Effizienz ihrer Arbeit erheblich steigert“, aber nur 32 % sagen, dass sie sich bei ihrer Arbeit auf den Output von KI verlassen können.

Während Teams mit der Entwicklung von KI-Produkten und der Einführung von KI-Tools in ihre Arbeitsabläufe experimentieren, müssen sie sich auch mit der Diskrepanz zwischen dem Versprechen von KI und ihrem praktischen Einsatz in der täglichen Arbeit auseinandersetzen. Obwohl die Auswirkungen von KI auf die Effizienz klar sind, gibt es immer noch Fragen darüber, wie KI eingesetzt werden kann, um Menschen in ihrer jeweiligen Rolle zu unterstützen. Diese Diskrepanz zwischen Effizienz und Qualität ist für Benutzer*innen ebenso wie für Schöpfer*innen ein ständiger Kampf und zeigt deutlicher als alles andere, wie sehr wir Designer*innen und Entwickler*innen sowie ihre einzigartigen Erfahrungen, Fähigkeiten und Fachkenntnisse noch brauchen.

Mit Blick auf die Zukunft sind die Vorhersagen über die Auswirkungen der KI auf die Arbeit moderat: Die erwarteten Auswirkungen der KI im kommenden Jahr sind nicht viel höher als diejenigen im letzten Jahr. Zudem machen KI-Projekte trotz höherer Akzeptanz immer noch nur eine Minderheit der Arbeit aus: Nur 20 % der Designer*innen und Entwickler*innen geben an, dass die Mehrheit ihrer Projekte von KI unterstützt wird. Auch Fragen zur Qualitätswahrnehmung sind zu berücksichtigen: Nur 32 % sind der Meinung, sich auf die Leistung der KI verlassen zu können.

KI-Entwickler*innen sagten uns außerdem, dass es vielen KI-Projekten noch an Klarheit über den Zweck mangelt. Nur 9 % nennen Umsatzwachstum als oberstes Ziel. Stattdessen nennen 76 % vage Ziele wie „mit KI experimentieren“ oder „das Kundenerlebnis verbessern“. Infolgedessen bleibt die Messung der Auswirkungen weiterhin schwierig.

Mehr als 80 % der Designer*innen und Entwickler*innen sagen, dass es für den Erfolg ihrer Rolle in Zukunft entscheidend sein wird, den Umgang mit KI zu erlernen.

Doch trotz dieser Fragen zu Qualität und Auswirkungen bleibt das allgemeine Gefühl bestehen, dass KI in Zukunft in irgendeiner Form für die Arbeit unverzichtbar sein wird. Auch wenn es heute Herausforderungen gibt, signalisiert diese gemeinsame Sichtweise eine Zukunft, in der die KI-Integration zu einem inhärenten und natürlichen Bestandteil des Produktentwicklungsprozesses wird. Wie genau diese Zukunft aussieht, hängt weitgehend von der Fähigkeit der Führungskräfte ab, das Potenzial von KI zu nutzen und gleichzeitig die Stärke von Können und Fachwissen anzuerkennen.

Obwohl die Nutzung und Fähigkeiten von KI weiter zunehmen, gibt es immer noch Unsicherheiten und Widersprüche. In unserem vollständigen Bericht befassen wir uns eingehend damit, wie man sich in diesem sich ständig weiterentwickelnden Bereich zwischen Versprechungen und offenen Fragen zurechtfindet.