Die unbequeme Wahrheit: Design hatte schon vor Generative AI ein Problem

Wer die letzten paar Jahre nicht verschlafen hat, weiß, dass die Design Disziplin in einer Krise steckt. Google hat 2025 über 100 Designer:innen entlassen, und auch IDEO musste große Einbußen in Kauf nehmen.

Es wäre einfach, das alles jetzt auf neue AI-Tools zu schieben, allerdings liegt die Wahrheit woanders: Die bisherigen Bemühungen Design als strategische Kompetenz zu positionieren sind gescheitert. Kaum etwas ist von dem Design-Thinking Hype vor einigen Jahren noch zu spüren. Zu sehr wurde sich auf der »Craft«, also den handwerklichen Aspekten von Design, ausgeruht. Zu sehr nahmen wir als Designer:innen unseren Wert als selbstverständlich wahr. Design hat es sich zu lange bequem gemacht in der Überzeugung, dass gute Arbeit für sich spricht. Sie tut es nicht – jedenfalls nicht in Organisationen, in denen Budgets und Roadmaps von Menschen entschieden werden, die andere Sprachen sprechen. Wer jetzt jammert, AI würde Designer:innen überflüssig machen, sollte sich ehrlich fragen: Haben wir jemals überzeugend erklärt, warum wir nicht überflüssig sind? Die Antwort ist nicht mehr Design-Rhetorik. Sie ist Interdisziplinarität – raus aus der eigenen Blase, rein in die Sprache von Engineering, Product, Business und Daten. Genau hierbei können AI-Tools helfen: uns von der »Craft« zu lösen und die strategischen Kompetenzen des Designs endlich zu etablieren. Um das zu erreichen, lohnt sich ein genauerer Blick in das, was sich gerade rapide ändert: die Tool Landschaft.

Was sich ändert: Weg von Mockups, hin zum Produkt

Die vielversprechendsten AI-Tools aktuell sind Produktions-Tools, also Tools, die es ermöglichen, schnell UIs nicht nur zu entwerfen, sondern tatsächlich zu bauen. Machen diese Tools das schon genauso gut wie erfahrene Designer:innen? Sicherlich nicht. Teilweise werden noch grobe gestalterische Fehler gemacht, und Accessibility ist in der Regel auch noch ein Fremdwort. Allerdings wäre es leichtsinnig, sich auf diesen paar Prozentpunkten, die wir noch besser sind, auszuruhen. Es ist nur eine Frage der Zeit bis diese paar Prozentpunkte verschwinden, und Generative AI Tools genauso gute Ergebnisse liefern wie erfahrene Designer:innen.

Statt also den durchgemachten Nächten Pixel-Schubserei nachzutrauern sollten wir uns freuen: Generative AI Tools stellen es uns in Aussicht, näher als je zuvor am realen Produkt zu sein! Noch nie war ein Mockup gleichzusetzen mit dem realen Produkt, und jetzt können wir, einfacher als je zuvor, ein Teil davon sein. Wir müssen nicht mehr große Handoff-Prozesse vorbereiten und darauf hoffen, dass möglichst viel unserer wunderschönen Mockups auch tatsächlich ihren Weg ins Produkt finden – wir können selbst mitmischen.

Was wir uns allerdings genau überlegen sollten ist, was uns überhaupt berechtigt mitzumischen. Welche Kompetenzen bringen wir als Designer:innen – also abseits unserer »Craft« – mit? »Kreativität« oder »Empathie« können es nicht sein – das sind keine Kompetenzen, die ausschließlich Designer:innen mitbringen. Engineers können genauso kreative Lösungen entwickeln, und emphatisch kann sowieso jeder Mensch kann sein. Die realen Kompetenzen des Designs liegen woanders: in der Fähigkeit, Aufgabenstellungen selbst in Frage zu stellen, bevor man Lösungen baut – also korrektes Problem Framing statt vorschnellem Lösungsmodus. Sie liegen in der Synthese widersprüchlicher Inputs, um Nutzer-Feedback, technische Einschränkungen und Business-Ziele zu einer kohärenten Richtung verdichten. Und die Kompetenzen liegen letztlich auch darin, die Endnutzer-Perspektive in Räumen zu vertreten, in denen alle anderen auf Metriken, Timelines oder technische Eleganz optimieren. Keine dieser Kompetenzen steht in einer Figma-Datei. Aber jede davon entscheidet darüber, ob das Richtige gebaut wird – oder nur irgendetwas, aber schnell.

Wo anfangen?

Wenn die eigentliche Designkompetenz nicht in der Figma-Datei steckt, dann ist der erste Schritt auch kein Tool-Wechsel, sondern eine ehrliche Bestandsaufnahme: Wie viel meiner Zeit fließt aktuell in Problem Framing, in Synthese, in die Vertretung der Nutzer-Perspektive? Und wie viel in Pixel-Produktion, die ein AI-Tool in Minuten erledigen könnte? Wer diese Frage beantwortet hat, weiß auch, wo AI-Tools ansetzen sollten: nicht als Ersatz für die eigene Urteilskraft, sondern als Mittel, um schneller dort anzukommen, wo die eigentliche Designarbeit beginnt.

Anfangen kann man dann mit Figmas oder Adobes eigenen AI-Features. Gleichzeitig kann man Prototyping-Tools wie Lovable oder v0 ausprobieren und in den Workflow integrieren. Perspektivisch kann man die Brücke zu Coding-Tools über Figmas MCP-Server schlagen. All das sind Wege, die Produktionsschicht zu komprimieren. Nicht um weniger zu arbeiten, sondern um mehr Zeit für die Arbeit zu haben, die das Profil von uns Designer:innen wirklich ausmacht.

Der Designprozess lebt – er entwickelt sich lediglich weiter

Jenny Wen hat also recht: Etwas Grundlegendes verschiebt sich. Und ihr Impuls – raus aus dem Elfenbeinturm, rein in die Zusammenarbeit mit Engineering, Product und Business – ist genau richtig. Aber der Designprozess ist nicht tot. Was stirbt, ist die Möglichkeit, sich hinter dem Prozess zu verstecken. Wer wochenlang in Discovery-Phasen verschwindet, ohne klare Entscheidungen zu treffen, für diejenigen wird es eng. Und wer Pixel-Perfektion als Wertbeitrag verkauft wird ebenfalls keinen Erfolg mehr verzeichnen können.

Für alle anderen ist das hier eine Chance, den eigenen Wertbeitrag klarer zu definieren. Nicht als isolierte:r Designer:in mit den perfekten Mockups. Sondern als integraler Bestandteil des Teams, das entscheidet, was gebaut werden soll und warum.

HfG Schwäbisch Gmünd

Die Hochschule für Gestaltung in Schwäbisch Gmünd bildet Designer:innen in drei Bachelorstudiengängen aus, die das Spektrum vom Physischen bis zum Digitalen abdecken: Produktgestaltung, Kommunikationsgestaltung und Interaktionsgestaltung. Der Master Strategische Gestaltung richtet den Blick auf Designmanagement und Forschung. Was die Programme verbindet: ein starkes Fundament in gestalterischen Grundlagen, geprägt durch die Tradition der HfG Ulm und des Bauhauses. Mit dem AI+D Lab baut die Hochschule eine programübergreifende Praxis an der Schnittstelle von KI und Design auf — nicht als Werkzeugkurs, sondern als kritische Auseinandersetzung mit der Frage, welche Rolle Gestaltung in der Entwicklung von KI-Systemen spielt.

Quellen