Von Gstack über Claude bis Figma AI: neue Arbeitsweisen für Designer:innen und die realistischen Herausforderungen, die weiterhin bestehen
Ein Beitrag, der die praktischen Veränderungen in der Arbeit von Designer:innen mit AI analysiert.
Die Geschwindigkeit der Tools ist zwar gestiegen, doch die tatsächliche Effizienzsteigerung im Arbeitsalltag bleibt hinter den Erwartungen zurück.
Einsatz von AI bei der Problemdefinition:
• Gstack Skill: ein von Garry Tan von Y Combinator vorgestellter, auf Claude Code basierender Workflow
(strukturiert systematisch Fragen wie „Welches Problem wird gelöst?“ und „Warum ist das wichtig?“)
• Superpowers: ein psychologisch fundierter Ansatz, der Nutzerverhalten und Entscheidungsprozesse genauer durchleuchtet
-> AI übernimmt nicht das Denken, sondern fungiert als Partner, der komplexe Probleme schnell strukturiert
Einsatz von AI bei der Entwicklung von Lösungsansätzen:
• Anbindung von ChatGPT und Figma: automatische Umwandlung textlicher Anforderungen in Flowcharts auf FigJam-Basis
• Figma First Draft: erstellt bei konkreten Prompts schnell mobile Wireframes
• Figma Agent: geht über einfache Generierung hinaus und übernimmt die Rolle eines AI-Reviewers mit Design-Feedback und Änderungsvorschlägen
• Make an Image: ermöglicht die promptbasierte Bildgenerierung und -bearbeitung direkt in Figma
Grenzen bei der wahrgenommenen Geschwindigkeitssteigerung:
• Die Erstellung von Entwürfen ist schneller geworden, doch bis zum finalen Ergebnis kosten Prüfung, Konsistenzkontrolle und Markenabgleich weiterhin Zeit
• Konsistenzprobleme bei AI-generierten Designs: Selbst bei identischen Prompts entstehen jedes Mal andere Ergebnisse, was die Nutzung für finale Resultate einschränkt
• Organisationen brauchen Zeit, um AI-Tools zu integrieren: Sicherheitsfragen und praktische Einschränkungen wie getrennte Netzwerke in Finanzunternehmen verzögern die Einführung
Gesamtbewertung: AI ist bei der Erstellung von Entwürfen und in der Phase der Problemstrukturierung wertvoll, doch bei Designkonsistenz und Detailanpassungen bleiben menschliches Urteilsvermögen und Gespür entscheidend. Künftig wird die konsistente AI-Designgenerierung auf Basis von Designsystemen zu einer zentralen Aufgabe.
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