Während KI die Produktentwicklung demokratisiert, wird Design zum Unterscheidungsmerkmal. Aber wie genau sieht „gut“ aus, und was bedeutet das für unsere Arbeit?
Was ist gutes Design im Zeitalter der KI? teilen
Illustrationen von Jiyung Lee.
Genauso wie die Einführung des iPhones im Jahr 2007 eine neue Ära des Mobile-First-Designs einläutete, unterstreicht KI die bekannten Fakten: Für die Entdeckung der Designmuster, die das volle Potenzial einer neuen Technologie erschließen, braucht es Zeit – und eine gesunde Portion Experimentierfreude. In den Anfängen der Mobiltelefone haben viele Unternehmen in einem Anpassungswettlauf einfach ihre bestehenden Desktop-Erfahrungen auf kleinere Bildschirme übertragen. Heute stehen wir an einem ähnlichen Wendepunkt. Wir erleben bereits eine Flut von einfachen Chatbots und vorgefertigten Lösungen, die zwar etwas unbeholfen aber voller Potenzial sind. Als Designer*in liegt es an uns, dieses Potenzial mit vielfältigen Interaktionen, intuitiven Gesten und Mustern zu erschließen, die zum Medium passen, so wie wir das für das Mobiltelefon erreicht haben.
Mit der Fähigkeit der KI zur Generierung von Code, Designs und sogar ganzen Anwendungen auf Grundlage einfacher Eingabeaufforderungen können Teams schneller als je zuvor vom Konzept zur Umsetzung gelangen und gleichzeitig mehr Menschen zur Teilnahme an diesem Prozess einladen. In Zukunft wird das Design für das Hervorheben dieser Produkte noch wichtiger sein. Aber wie sieht gutes Design im Zeitalter der KI tatsächlich aus? Und wie leitet man ein Team in diese Richtung, wenn sich die Technologie so schnell verändert?
Bei Figma gehen wir diesen Fragen aktiv nach. Wir glauben, dass KI eine enorme Chance für Designer*innen bietet. Um das volle Potenzial auszuschöpfen, ist jedoch ein tiefes Verständnis für gut gemachtes Design erforderlich. Anstatt den neuesten Trends hinterherzujagen oder um der Technologie willen zu designen, sollten wir unsere Arbeit auf den unveränderlichen Prinzipien unseres Handwerks gründen – Empathie, Kreativität und Fokus auf die Lösung echter Nutzeranforderungen.
In den folgenden Perspektiven unserer Designer*innen erkunden wir diese Fragen und teilen unsere Gedanken zur Zukunft des Designs im Zeitalter der KI. Von der Etablierung algorithmischer Grundlagen bis hin zur Vorstellung neuer Modelle der Mitgestaltung untersuchen wir, wie wir KI-gestützte Produkte entwickeln, die das Design nicht nur automatisieren, sondern es aufwerten, und warum wir glauben, dass die Rolle von Designer*innen – egal wie sie sich entwickelt – wichtiger denn je ist.
Kodifizierung der Grundlagen von gutem Design
Als wir mit der Entwicklung unserer KI-Funktion zur Erstellung eines ersten UI-Entwurfs unter Verwendung von Designsystemen begannen, war uns klar, dass wir der KI die Grundlagen guten Designs beibringen mussten. Dazu gehörte auch, unsere eigene Definition von „gut“ zu formulierten. Wie viele andere KI-Produkte funktioniert Designs erstellen durch kreatives Hacken großer Sprachmodelle (LLMs) zur Erfüllung von Aufgaben. Da LLMs von Natur aus textbasiert sind, sind sie äußerst nützlich für Arbeiten wie Schreiben oder Programmieren – Aufgaben, die sich um Text drehen. Jedoch erfordert es einen größeren Sprung, um ein LLM dazu zu bringen, gute visuelle Arbeiten wie ein UI-Design zu generieren.
Uns wurde schnell klar, dass wir nicht einfach ein allumfassendes Regelwerk für das Design herausgeben konnten. Es ist nicht nur unmöglich, alle Einzelheiten von „gut“ in endlichen Richtlinien festzulegen, sondern es ist aufgrund der begrenzten Anzahl von Token technisch nicht machbar, die KI mit einer Unmenge von Regeln zu füttern, selbst wenn wir das könnten. Stattdessen mussten wir die Prinzipien guten Designs auf einen kleinen, aber leistungsstarken Satz an Richtlinien reduzieren, die grundsätzlich für jede UI gelten.
Das erinnerte mich an meine Zeit, als ich Design unterrichtete. Beim Unterrichten ist man gezwungen, sein eigenes intuitives Verständnis in ein paar klare Prinzipien zu zerlegen, die eine andere Person anwenden kann. Die eigentliche Herausforderung besteht in der Entwicklung von klaren, konkreten und aussagekräftigen Regeln, die gleichzeitig in jedem Anwendungsfall zuverlässig gelten. Diese beiden Kriterien stehen oft im Widerspruch zueinander, weshalb dieser Dekonstruktionsprozess so schwierig ist. Anweisungen wie „Die primäre Aktion immer am unteren Rand des Bildschirms platzieren“ oder „Immer in 8-Pixel-Schritten messen“ schaffen dieses Gleichgewicht – sie sind spezifisch genug, um praktisch anwendbar zu sein, und doch universell ausreichend, um für fast jede UI, die jemand erstellen möchte, hilfreich zu sein. Indem wir uns auf die Vermittlung dieser wichtigsten Designwahrheiten an die KI konzentrierten, konnten wir die Qualität der Ergebnisse von Figma AI innerhalb weniger Wochen deutlich verbessern.
Websites und Apps mögen unendlich vielfältig erscheinen. Wir haben jedoch festgestellt, dass sich so gut wie alle von uns verwendeten Programme auf einige wenige Kernlayouts reduzieren lassen. Obwohl dies in der Designbranche eine Diskussion über Homogenität ausgelöst hat, sollten wir nicht vergessen, dass diese vertrauten Muster die Menschen bei der bequemen und einfachen Navigation von Technologien unterstützen. Indem wir unsere Funktion „Designs erstellen“ zuerst diese grundlegenden Kompositionen bewältigen ließen, anstatt endlose Kombinationen zu erstellen, konnten wir eine solide Grundlage schaffen. Diese algorithmische Grundlage ist der neue kreative Ansatz. Da KI stets den konventionellen Standardansatz liefert, wird es auch die Aufgabe der Designer*innen sein, neue Ideen einzubringen. Schließlich kann eine auf die Vergangenheit trainierte KI nicht die Zukunft erfinden.
Optimierung der Verbindung zwischen Design und Code
Da KI-Tools die Workflows von Designer*innen und Ingenieur*innen unterstützen, werden sich ihre Kernkompetenzen weiterentwickeln, um den Anforderungen dieses neuen Paradigmas gerecht zu werden. Designer*innen können sich mehr technisches Wissen aneignen, um die Fähigkeiten und Grenzen von KI-Tools besser zu verstehen, während Ingenieur*innen ein tieferes Verständnis für Designprinzipien entwickeln können, um benutzerzentriertere Lösungen zu schaffen. Obwohl die Endergebnisse ähnlich aussehen mögen, wird der Weg dorthin zunehmend effizienter und kollaborativer.
Das ist vergleichbar mit der Rolle heutiger Designingenieur*innen. In vielen Fällen begannen „Designingenieur*innen“ als Designer*innen, die ihre Ideen umsetzen wollten, oder als Ingenieur*innen, die ihre UI besser aussehen lassen wollten. Sie nahmen sich die Zeit für die Entwicklung neuer Fähigkeiten und arbeiteten sich in die andere Disziplin ein. In der Zukunft sehe ich, dass sich immer mehr von uns zu diesem facettenreichen Archetypus der „Produktentwickler*innen“ wandeln werden – kreative Menschen, die KI für die einfache und nahtlose Umsetzung ihrer Visionen nutzen können. Doch selbst wenn die Grenzen zwischen den Disziplinen verschwimmen, glaube ich, dass es immer einen Platz für spezialisierte Rollen und Fähigkeiten geben wird. Designer*innen werden weiterhin außergewöhnliche Nutzererfahrungen gestalten, während Ingenieur*innen sich auf die Entwicklung robuster und skalierbarer Systeme konzentrieren. Die KI kann zwar Layoutvorschläge oder Codeauszüge generieren, die endgültige gestalterische Ausrichtung und technische Umsetzung hängt jedoch weiterhin vom menschlichen Fachwissen ab. Mit der zunehmenden Integration von KI in diesen Prozess können wir eine nahtlosere Verbindung zwischen Design und Entwicklung erwarten.
Über die Kraft des Pragmatismus
Für mich geht es bei gutem Design im Zeitalter der KI um die Nutzung der heutigen Technologien auf pragmatische, wirkungsvolle Weise. Es gibt so viele leicht zu erreichende Ziele, die KI derzeit zuverlässig umsetzen kann. Die Suche ist ein perfektes Beispiel. Du verbringst viel Zeit mit der Suche nach dem richtigen Material – du durchforstest Dateien, fragst Teamkolleg*innen nach Links und versuchst, die eine Komponente oder das eine Objekt zu finden, das du benötigst. Mit der KI-unterstützten Suche kannst du genau das abrufen, was du benötigst, indem du das Gesuchte in einfacher Sprache beschreibst. Die visuelle Suche geht noch einen Schritt weiter und ermöglicht die Lokalisierung eines bestimmten Designs in der Organisation, indem einfach ein Screenshot hochgeladen wird.
Die KI-gestützte Suche hat auch das Potenzial, den zahlreichen nie realisierten Designentwürfen neues Leben einzuhauchen. So viel wertvolle Arbeit landet auf dem „Design-Friedhof“ und wird nie wieder gesehen oder erwähnt. Aber dank KI können all diese Arbeiten leicht abgerufen werden und als Inspirationsquelle dienen oder bei der Lösung kreativer Blockaden unterstützen. Durch die Vereinfachung des Zugriffs auf und des Lernens von früheren Arbeiten verbringen Designer*innen weniger Zeit mit der Suche und mehr Zeit mit der Konzentration auf das Wesentliche unseres Handwerks – wir können uns auf mehr auf den Feinschliff konzentrieren und besser informierte, nahtlosere Erfahrungen liefern.
Der Schlüssel liegt in der durchdachten, schrittweisen Integration von KI in unsere bestehenden Prozesse. Anstatt einer überzogenen Vision eines allwissenden „KI-Assistenten“ nachzujagen, bevor die Technologie wirklich bereit ist, sollten wir uns auf den leicht erreichbaren Wert konzentrieren, den KI bereits jetzt zuverlässig liefern kann. Funktionen wie die KI-unterstützte Suche und die automatische Umbenennung von Ebenen mögen klein erscheinen, aber sie haben das Potenzial, echte, greifbare Vorteile für unsere täglichen Workflows zu bieten. Indem wir mit dem beginnen, was zuverlässig funktioniert, und durch Iteration schnell lernen, können wir die Rolle der KI im Einklang mit ihren sich entwickelnden Fähigkeiten im Laufe der Zeit stetig erweitern. Dieser schrittweise Ansatz ebnet den Weg für fortschrittlichere KI-Anwendungen in der Zukunft und stellt sicher, dass wir uns nicht übernehmen und kurzfristig Enttäuschungen riskieren.
Anwendung eines Modells der Co-Creation
Dieser Artikel ist Teil von The Prompt, einem Online- und Printmagazin von Figma und wurde von Chloe Scheffe gestaltet.
Mein Team kommt immer wieder auf die Idee der „Co-Creation“ zurück. Statt isolierter Tools, die kontextfreie Ergebnisse ausgeben, benötigen wir eine KI, die unsere Anforderungen auf intelligente Weise antizipiert und sich ergänzend anpasst. Entscheidend ist, dass KI nur in dem Maße hilfreich sein kann, wie sie die Alltagstätigkeiten der Nutzer*innen kennt. Derzeit kompensieren wir dies, indem wir die Nutzer*innen nach mehr Kontext fragen. Wir benötigen jedoch eine KI, die proaktiv unsere spezifischen Ziele, unsere etablierten Designsysteme, frühere Arbeiten und Projektkontexte kennt.
Diese Art von Design leistet nicht nur einen Dienst, sondern arbeitet zusammen und bietet ein Co-Creation-Modell, bei dem das Tool den kreativen Prozess verbessert, anstatt ihn einfach zu automatisieren. Zum Beispiel sollte KI nicht alles von Grund auf neu erschaffen, sondern Punkte im Verlauf der Arbeit verbessern, ähnlich wie der Copilot von GitHub Entwickler*innen unterstützt. Es sollte nicht die Arbeit für dich erledigen, sondern gemeinsam mit dir an der Umsetzung deiner Ideen arbeiten. Mit diesem Ansatz können wir uns von der Rolle reiner Anwender*innen zu Schöpfer*innen entwickeln und mit einer KI zusammenarbeiten, die unsere Workflows vollständig versteht und unterstützt.
Denke an eine gerade abgeschlossene Planungssitzung in FigJam, in der eine KI sofort die Besprechungsnotizen, Prioritäten und Aktionspunkte erfassen kann, die auf deinen Whiteboards markiert sind. Von dort aus lassen sich intelligente Vorschläge wie „Erstellung einer Roadmap zur Visualisierung dieser Q3-Initiativen“ oder „Entwurf eines Präsentationsdokuments, in dem die wichtigsten Erkenntnisse zusammengefasst werden“ machen. Durch die Indizierung deiner früheren Arbeit fließen diese Ergebnisse in die aktuellen Stile, Methoden und die visuelle Sprache deines Teams ein. Es geht nicht darum, generische Vorlagen zu wiederholen, sondern die spezifische Arbeitsweise des eigenen Teams zu erweitern.
Entdecke den Rest von The Prompt, einem Magazin, das online und im Figma Store als limitierte Printausgabe erhältlich ist.
