Umwerfend modern: Pentagram rebrandet St. Paul’s Cathedral › PAGE online
Our 18th century doors are open: Pentagram hat die legendäre St. Paul’s Cathedral, Gotteshaus, Wahrzeichen und Touristenattraktion mit einer neuen Visual Identity versehen, die alle willkommen heißt – und bei der die Steinmetze der Kathedrale eine besondere Rolle spielten.
Was für eine Aufgabe! Ein solch legendären Ort mit einer neuen Visual Identity zu versehen: St. Paul’s Cathedral, die von 1710 bis 1963 das höchste Gebäude Londons war und, nahe der Themse gelegen, bis heute die Skyline der Stadt prägt.
Genauso berühmt wie ihre spektakuläre Kuppel ist ihre Flüstergalerie. Und auch, wie die Kathedrale den 28 Bomben, die im Blitzkrieg 1940 auf sie herabregneten, standhielt.
»The People’s Cathedral« wird sie liebevoll genannt und möchte mit einer neuen Visual Identity unterstreichen, dass sie ein Ort der Einkehr und Besinnung, des Glaubens und des Feierns ist, »eine Kathedrale für London und die Welt« in der jeder willkommen ist.
Nachdem die Verantwortlichen Pentagram’s Arbeit für »The Book of Kells Experience« und für das »Jane Austen’s House« gesehen hatten, kamen sie die Kreativen zu. Der Londoner Pentagram-Partner Dominic Lippa übernahm – und entwickelte mit seinem Team eine Identity, die nicht nur tief in der Historie verwurzelt ist, sondern auch umwerfend modern.
Im Kreativbusiness tätig, aber unsichtbar?! › PAGE online
»Sichtbarkeit ist eine Form von unternehmerischer Vorsorge«, sagt Jana Weithaler. Das gelte auch für die Preisgestaltung, nicht nur für Akquise. Earned Media kann dabei helfen, die Auffindbarkeit zu steigern – in vielen Fällen bringt das langfristig mehr als ein Social-Media-Post.
Foto: Lara Ohl
Das Thema Sichtbarkeit ist für viele eine ungeliebte alltägliche Begleitung, man muss sich darum kümmern, hat aber häufig zu wenig Zeit – oder keine Lust. Das gilt für Freelancer:innen, kleine Designstudios und große Agenturen gleichermaßen. Doch nicht nur das, es wird auch regelmäßig unterschätzt, obwohl das Thema für langfristigen Erfolg so wichtig ist.
PAGE hat bei Jana Weithaler, Kommunikationsexpertin und Gründerin von Story Hype, nachgefragt, warum das so ist und weshalb Earned Media hier oft ein besserer Ansatz ist als Social Media.
PAGE: Warum unterschätzen viele Sichtbarkeit systematisch?
Jana: Weil gute Arbeit immer noch als Selbstläufer gedacht wird. Viele glauben, wenn die Projekte stark sind, kommen die Kunden von alleine. Im Designbereich kommt dazu, dass Sichtbarkeit oft mit Selbstvermarktung gleichgesetzt wird, und die fühlt sich für viele unangenehm an. Dabei ist Sichtbarkeit kein Marketingtrick, sondern eine Voraussetzung, um überhaupt in Auftraggeber:innen-Köpfe zu gelangen. Wer nicht sichtbar ist, existiert für potenzielle Kund:innen auch nicht. Das andere Problem: Sichtbarkeit wird oft nur dann zum Thema, wenn die Auftragslage einbricht. Dann ist es aber meistens zu spät, weil PR und Markenaufbau einfach Zeit brauchen.
PAGE: Führt zu wenig Sichtbarkeit dazu, dass das Business langfristig schlechter läuft?
Jana: Definitiv. Wer nicht sichtbar ist, lebt von Empfehlungen und Bestandskund:innen. Das ist ein ziemlich fragiles Modell. Sobald ein wichtiger Auftrag wegbricht oder die Konjunktur schwächelt, fehlt der Puffer. Sichtbarkeit ist eine Form von unternehmerischer Vorsorge. Sie ist die Basis für eine Akquise-Pipeline, die unabhängig vom aktuellen Auftragsbestand funktioniert. Außerdem verändert sie das Gespräch mit potenziellen Kund:innen grundlegend. Wer in relevanten Medien stattfindet oder als Stimme zu bestimmten Themen wahrgenommen wird, muss sich seltener erklären und kann höhere Honorare durchsetzen. Sichtbarkeit ist also auch ein Hebel für die Preisgestaltung, nicht nur für Akquise.
Endlich Eigenmarketing starten mit Hilfe der PAGE Academy: Wie gelingt Eigenmarketing, das authentisch ist UND funktioniert? In unserem Impuls-Webinar am 11. Juni 2026 zeigt Akquise-Expertin Katrin Saleike, wie Designer:innen und Kreative mit einem klaren System regelmäßig wertschätzende Kund:innen und gut bezahlte Aufträge gewinnen.
PAGE: Viele setzen beim Thema Sichtbarkeit auf die sozialen Netzwerke, ist das immer noch der richtige Weg?
Jana: Social Media ist ein Kommunikationskanal von vielen. Das Problem ist: Wer ausschließlich auf Instagram oder LinkedIn setzt, baut auf gemieteter Reichweite. Wir wissen alle, wie schnell sich Algorithmen ändern können oder Plattformen Relevanz verlieren – wie zum Beispiel Facebook. Zudem verschwinden Inhalte im Feed nach wenigen Stunden. Was ich oft sehe und als größtes Problem wahrnehme: Social Media ist eine Bubble. Wer dort sichtbar ist, erreicht sehr oft andere aus der eigenen Branche, nicht aber die Auftraggeber, die man eigentlich gewinnen will. Wenn ich also soziale Netzwerke als meinen Hauptkanal nutze, muss ich mich fragen, wer meine Posts sieht, mit diesen interagiert und ob das wirklich meine Zielgruppe ist. Echte Reichweite und vor allem Glaubwürdigkeit entstehen oft woanders. Wer nur auf eigene Kanäle setzt, verpasst die Hebelwirkung von Medien, die bereits eine relevante Leserschaft haben.
PAGE: Was leistet Earned Media, was Social Media nicht kann?
Jana: Earned Media bringt mehr Glaubwürdigkeit. Wenn ein:e Journalist:in über jemanden schreibt, hat er:sie die Person geprüft, eingeordnet und für berichtenswert befunden. Er:sie ist ja quasi wie ein Gate-Keeper. Das ist meiner Meinung nach eine andere Währung als ein veröffentlichter Social-Media-Post. Social Media hat seinen Platz. Es ist großartig, um eigene Arbeiten zu zeigen, ein Portfolio aufzubauen, mit Kolleg:innen in den Austausch zu gehen oder kurzfristig Aufmerksamkeit für ein konkretes Projekt zu erzeugen. Aber Social Media ist kein Ersatz für redaktionelle Berichterstattung, sondern eine Ergänzung. Viele Freelancer:innen, Designstudios und Agenturen haben Earned Media allerdings nicht auf dem Schirm. Sie denken bei Sichtbarkeit reflexartig an Instagram oder LinkedIn, aber kaum an Fachmedien, Wirtschaftspresse oder Branchenmagazine, die von der eigenen Zielgruppe gelesen werden. Dazu kommt die Halbwertszeit: Ein guter Artikel in einem Fachmagazin oder in einer Tageszeitung wird oft über Jahre gelesen, geteilt, zitiert und taucht in Google-Suchen auf. Ein Social-Media-Post ist nach drei Tagen vergessen. Wer langfristig sichtbar sein möchte, kommt um Earned Media nicht drumherum.
PAGE: Gibt es konkrete Tipps, um Earned Media anzugehen?
Jana: Zuerst würde ich empfehlen, Themen zu finden, die über das eigene Portfolio hinausgehen. Wer nur eigene Projekte zeigt, ist austauschbar. Wer eine klare Haltung zu Branchenfragen hat, sich zu Trends äußert oder zu Themen wie KI im Design, Nachhaltigkeit sowie Brand Building – oder zum Wandel der Kreativbranche eine Meinung formuliert, wird für Stakeholder der Kreativbranche und im Speziellen für Journalist:innen interessant.
Zweitens: Themen besetzen, statt einzelne Projekte zu pitchen. Es gibt seltener einen Artikel, weil ein Studio einen neuen Kunden gewonnen hat. Aber sehr wohl, wenn dieses Studio über aktuelle Herausforderungen sprechen kann.
Drittens: Die richtigen Medien für die eigene Zielgruppe identifizieren, nicht die größten. Ein Fachmedium mit 20.000 relevanten Leser:innen und somit potenziellen Auftraggeber:innen, ist wertvoller als eine Tageszeitung, in der man untergeht. Wer Kund:innen im Mittelstand sucht, sollte in Wirtschaftsmedien sichtbar sein, nicht nur in Designmagazinen.
Und viertens: Beziehungen zu Redaktionen und anderen Content-Verantwortlichen aufbauen und herausfinden, was welche Zielgruppen wirklich interessiert. Massenmails nach dem Gießkannen-Prinzip helfen wenig.
Wenn KI denkt, hören wir dann auf zu denken? › PAGE online
KI verändert Design nicht nur als Werkzeug, sondern als Denkpartner im Prozess der Bedeutungsbildung. Die Masterarbeit von Tim Milwa zeigt, wie sich Gestaltung von Kontrolle und Produktion hin zu einem relationalen, interpretativen Prozess verschiebt.
Bild: Tim MilwaKI-Modelle können in Sekundenschnelle Bilder, Texte und visuelle Inspirationen produzieren und verändern damit nicht nur die Geschwindigkeit gestalterischer Prozesse, sondern auch ihr grundlegendes Verständnis. Was bedeutet es heute noch zu gestalten, wenn ein KI-Tool auf Knopfdruck Bilder generiert? Wo liegt die Grenze zwischen Werkzeug und Mitgestalter:in? Und wer trägt kreative Verantwortung, wenn Gestaltung zunehmend ein Zusammenspiel zwischen menschlicher Intention und algorithmischen Systemen wird?
Mit diesen Fragen setzt sich Tim Milwa in seiner Masterarbeit »Intelligente Werkzeuge für Bedeutungsarbeit im Design« auseinander. Im Zentrum steht nicht technische Optimierung, sondern Gestaltung als Bedeutungsarbeit. Forschungsleitend ist die Frage: »Wie kann die Interaktion von Mensch und generativer KI gestaltet werden, um Menschen bei der Bedeutungsarbeit im Gestaltungsprozess zu unterstützen?«
Es geht nicht um Effizienz, sondern um ein verändertes Verständnis von Gestaltung. Nicht als lineare Umsetzung, sondern als interpretativer, kontextabhängiger Prozess, in dem KI zunehmend mitwirkt.
Gestaltung als Bedeutungsarbeit
Gestaltung wird in der Arbeit nicht als formale Disziplin verstanden, sondern als Praxis der Bedeutungsproduktion. Design ist dabei kein reines Lösen vorgegebener Probleme, sondern ein Prozess, in dem Probleme selbst erst definiert werden. Designer:innen gestalten damit aktiv Bedeutungsräume.
Gestaltung ist immer auch Interpretation: eine Auseinandersetzung mit Material, Kontext und Intention, die sich nicht vollständig standardisieren lässt. Genau hier entstehen Spannungen durch KI-Systeme.
Die hohe generative Kapazität von KI eröffnet zwar eine große Vielfalt an Varianten, begünstigt zugleich aber eine frühe Fixierung auf stimmig wirkende Vorschläge, deren Bewertung aber tiefe menschliche Reflexion benötigen würde. Viele der Automationen sorgen kurzfristig für Gewinne, verringern aber langfristig Lerneffekte für Designschaffende und untergraben damit die zukünftige Qualität der Ergebnisse. Während klassische Werkzeuge menschliche Intention unterstützen, bringen KI-Systeme eigene »Interpretationen« ein, die aus Trainingsdaten und statistischen Mustern entstehen.
Durch bewusste Irritationen von der KI (hier als kleine Quadrate dargestellt) sollen Designer:innen zu neuen Ideen angeregt werden. Bild: Tim Milwa
Zwischen Kontrolle, Offenheit und Emergenz
Ein zentrales Spannungsfeld ist die Frage nach Kontrolle. In klassischen Designprozessen gilt sie als zentrales Qualitätskriterium: Je präziser ein Ergebnis geplant und umgesetzt werden kann, desto höher wird die gestalterische Leistung bewertet. Kontrolle steht hier für Orientierung, Sicherheit und die klare Übersetzung einer Intention in ein Ergebnis.
KI-Systeme unterlaufen dieses Prinzip jedoch grundlegend, da ihre Ergebnisse trotz klar formulierter Eingaben nicht vollständig vorhersehbar sind. Selbst kleine Variationen im Prompt können zu stark unterschiedlichen Resultaten führen. Gestaltung verschiebt sich dadurch von einem Modell der Steuerung hin zu einem Prozess der Moderation. Designer:innen geben nicht mehr nur vor, was entsteht, sondern reagieren zunehmend auf das, was das System zurückspielt, bewerten und selektieren diese Vorschläge. Kontrolle wird damit nicht aufgehoben, sondern verteilt und neu ausgehandelt.
Eng damit verbunden ist das Konzept der Emergenz. Es beschreibt das Auftreten von Eigenschaften oder Ergebnissen, die nicht direkt aus den einzelnen Bestandteilen eines Systems ableitbar sind, sondern erst durch deren Zusammenspiel entstehen. Übertragen auf den Designprozess bedeutet das, dass Ergebnisse nicht vollständig im Voraus definierbar sind, sondern sich erst im Verlauf der Interaktion zwischen Mensch und KI herausbilden.
Verschiebung von Creative Agency
Eine der zentralen Fragen betrifft Creative Agency, also die Fähigkeit, bewusst gestalterisch zu handeln. Während diese klassisch beim Menschen liegt, verschiebt sich dieses Modell durch KI-Systeme.
Diese Vorstellung von geteilter Agency bedeutet jedoch nicht, dass menschliche Gestaltungsmacht verschwindet, sondern dass sie sich verändert. Designer:innen werden zu Kurator:innen oder Moderator:innen eines Prozesses, der nicht vollständig kontrollierbar ist.
Gleichzeitig wirft diese Entwicklung auch kritische Fragen auf: Wie lässt sich Verantwortung definieren, wenn Ergebnisse gemeinsam entstehen? Wer entscheidet, welche Vorschläge angenommen oder verworfen werden? Und inwieweit beeinflussen die Trainingsdaten und Algorithmen der Systeme die gestalterischen Entscheidungen?
»Kaleido«: Ein experimentelles Designprojekt
»Kaleido« ist ein experimentelles Werkzeug zur Erforschung der Mensch-KI-Interaktion. Es ist kein fertiges Produkt, sondern ein Forschungsinstrument, das neue Formen der Zusammenarbeit sichtbar macht. Nutzer:innen geben Impulse und erhalten visuelle Antworten, die nicht vollständig vorhersehbar sind und oft unerwartete Ergebnisse erzeugen.
Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass KI kreative Prozesse zwar beschleunigt, aber auch dazu führen kann, dass Ideen sich früh verfestigen und weniger Vielfalt entsteht. Designer:innen werden dadurch stärker zu Kurator:innen bestehender Vorschläge. Kaleido setzt genau hier an: Es soll nicht nur bei der Gestaltung helfen, sondern vor allem zum Nachdenken anregen. Durch gezielte Fragen der KI werden Entscheidungen, Bedeutungen und Kriterien im Designprozess sichtbar gemacht.
Das System funktioniert wie ein Overlay im Designprozess. Es hilft dabei, Ideen weiterzuentwickeln und neue Perspektiven zu eröffnen, anstatt direkt fertige Lösungen zu liefern. Das Ziel besteht darin, Gestaltung offen zu halten und als Raum für Experimente, Reflexion und neue Ideen im Umgang mit KI zu nutzen.
Nutzer:innen werden durch den Prototypen dazu aufgefordert, Designs und Applikationen wie die Apple Wetter-App zu hinterfragen. Die KI fragt sie aktiv, welche Emotionen oder Werte sie mit bestimmten Designs verbinden. Bild: Tim Milwa
Erkenntnisse über Verschiebungen im Design
Die Arbeit zeigt, dass KI nicht nur ein neues Werkzeug ist, sondern Design grundlegend verschiebt. Gestaltung wird relational, dynamisch und ko-kreativ. Mensch und Maschine wirken gemeinsam an Bedeutungsproduktion.
Ein weiteres theoretisches Ergebnis betrifft die Rolle und Handlungsmacht von KI im Designprozess. Die prototypischen Erkenntnisse widersprechen einer festen Einordnung von KI als bloßem Werkzeug oder als autonomem Akteur. Stattdessen zeigt sich Handlungsmacht als graduell, situativ und gestaltungsabhängig. Je nach Interaktionsform übernimmt KI unterschiedliche epistemische Teilhandlungen, etwa das Spiegeln bestehender Bedeutungen, das Generieren alternativer Deutungen oder das bewusste Irritieren etablierter Frames. Diese Formen von Agency sind lokal begrenzt und werden erst durch die Rückkopplung an menschliche Interpretationsprozesse epistemisch wirksam.
Ergänzend zu den kritischen Fragen der KI gibt es auch bestimmte Modi, die aktiviert werden können. Ein Beispiel ist der »Perspective Switch«, bei dem die KI eine andere Perspektive einnimmt und somit unterschiedliche Gedanken zu einem Design teilen kann. Bild: Tim Milwa
KI erscheint somit weder als Werkzeug noch als autonomes Subjekt, sondern als relationaler Faktor im Zusammenspiel mit menschlicher Interpretation. Die Ergebnisse zeigen jedoch auch Einschränkungen: Vereinfachte Prozesse können zu oberflächlichen Auseinandersetzungen führen und die Tiefe gestalterischer Reflexion reduzieren.
Fazit: Gestaltung als relationaler Prozess
Die Arbeit macht deutlich, dass KI nicht nur Gestaltung beschleunigt, sondern ihr Fundament verschiebt. Gestaltung ist nicht länger linear, kontrollierbar oder rein menschlich gesteuert, sondern ein relationaler Prozess, in dem Bedeutung im Zusammenspiel entsteht. Zentral ist der Umgang mit Unsicherheit: KI-gestützte Gestaltung ist geprägt von Ambiguität, Unvorhersehbarkeit und Iteration. Diese Bedingungen erfordern weniger Kontrolle als vielmehr Reflexion, Offenheit und ein kontinuierliches »Neudenken« von Entscheidungen.
Über Tim
Tim Milwa arbeitet im Bereich Strategic Design und legt dabei den Fokus auf Strategie und fundierte Recherche als gestalterische Grundlage. Er bringt Ideen durch ein breites gestalterisches Skillset in erlebbare Anwendungen über unterschiedliche Medien hinweg.
Er studierte Media & Interaction Design (B.A.) und arbeitete als UX-Designer, bevor er den Master in Strategic Design an der Hochschule für Gestaltung Schwäbisch Gmünd absolvierte.
In seiner Masterarbeit untersucht er, wie Generative KI nicht primär zur Automatisierung, sondern als Werkzeug zur Erweiterung von Bedeutungsarbeit im Design eingesetzt werden kann.
Mit dem neuen ChatGPT 2 Image Update können nicht nur Bilder generiert, sondern auch Texte geschrieben werden › PAGE online
Das Modell kann komplexe visuelle Aufgaben lösen und deutlich präziser auf detaillierte Anweisungen reagieren. Und kann mittlerweile auch menschliche Handschrift generieren.
Für mich, Jana, war Handschrift immer etwas zutiefst Menschliches. Sie ist unperfekt, individuell und manchmal kaum lesbar, aber genau darin liegt ihr Wert. Jeder, den ich kenne, hat eine eigene Handschrift, und genau das macht sie so besonders. Ich freue mich immer über selbstgeschriebene Notizen oder Postkarten von meinen Freund:innen, weil sich heutzutage so wenige Menschen die Zeit dafür nehmen.
Der Text ist ohne jegliches spezifisches Prompting entstanden, lediglich basierend auf dem Postkarten-Kontext aus meinem Prompt. Bild: Jana Reske
Vielleicht ist es genau deshalb so irritierend, zu sehen, wie präzise KI mittlerweile Handschrift imitieren kann. Was ich immer als einzigartig und besonders angesehen habe, ist plötzlich generierbar. Mit dem neuen Image-Update von ChatGPT verschiebt sich in dieser Hinsicht etwas Grundlegendes. Text ist nicht mehr nur Inhalt innerhalb eines Bildes, sondern wird selbst zum gestaltbaren Material. Ob handschriftliche Notizen, Editorial-Layouts, UI-Elemente oder typografische Kompositionen. Damit stellt sich zwangsläufig die Frage: Was passiert mit dem Gefühl von Echtheit, wenn selbst unsere Handschrift kein verlässlicher Marker für das Menschliche mehr ist?
Was das neue Image-Modell tatsächlich kann
Das Modell setzt komplexe visuelle Ideen deutlich präziser um und hält sich zuverlässig an Details wie Typografie, Layout oder stilistische Vorgaben. Statt Ergebnissen, die nur ungefähr passen, entstehen Designs, die sich direkt weiterverwenden lassen.
Der Text ist jetzt Teil der Gestaltung. Ganze Textstrukturen wirken im Kontext des Bildes sinnvoll und überraschend stimmig, statt wie zufällige Platzhalter. Das Modell wird auch sprachlich flexibler und funktioniert inzwischen weit über englische Inhalte hinaus zuverlässig. Dadurch wird Sprache selbst zum gestaltbaren Element in internationalen Kontexten.
Bilder lassen sich direkt in verschiedenen Formaten und Seitenverhältnissen generieren, ohne dass nachträgliche Anpassungen erforderlich sind. Dadurch sind die Ergebnisse deutlich anschlussfähiger für reale Anwendungen und Plattformen.
In Kombination mit den Reasoning-Fähigkeiten wird das Modell zu einem aktiven Teil des kreativen Prozesses. Es strukturiert Inhalte, denkt visuelle Lösungen mit und kann sogar mehrere zusammenhängende Bilder in einem Schritt erzeugen. Besonders im Zusammenspiel mit Codex verschiebt sich die Bildgenerierung in Richtung eines integrierten Workflows. Anstelle einzelner Assets entstehen komplette Kompositionen, die sich direkt weiterentwickeln und in Produkte integrieren lassen.
Newsletter, Landingpage, Magazinartikel – und erstaunlich wenig Prompt
Für meinen Test habe ich bewusst mit sehr offenen Prompts gearbeitet. Anstatt konkrete Inhalte vorzugeben, habe ich lediglich eine visuelle Richtung definiert: eine monochrome rote Farbwelt, kombiniert mit Tomaten in verschiedenen Formen und Farben, die wie Modeobjekte inszeniert sind und das Ganze inspiriert von High-Fashion-Kampagnen.
Bild: Jana Reske
Ich habe keine Texte, keine Headlines und keine genauen Inhalte vorgegeben. Und trotzdem sind Ergebnisse entstanden, die auf den ersten Blick erstmal wie fertige Designs wirken. Der generierte Newsletter sieht aus wie ein tatsächliches Editorial-Mailing. Die Landingpage funktioniert wie eine reale Website: mit klarer Hierarchie, nachvollziehbaren Textblöcken und einer sinnvollen Struktur.
Natürlich sind die Inhalte nicht tiefgehend, aber sie sind nicht zufällig entstanden.
Die Texte wirken konsistent, thematisch passend und überraschend stimmig im Kontext des Designs. Was hier passiert, ist mehr als reine Bildgenerierung. Das neue Modell generiert eigenständig Inhalte für kreative Konzepte und trifft dabei Entscheidungen, die man sonst aktiv treffen müsste.
Noch deutlicher zeigt sich das bei der generierten Magazinseite. Auf den ersten Blick wirkt das generierte Doppelseiten-Editorial überraschend überzeugend: Die Bildsprache ist klar, es lässt sich eine gewisse typografische Hierarchie erkennen, und auch das zugrunde liegende visuelle Konzept (die Verbindung von Fashion und Tomaten) wird kreativ aufgegriffen, etwa indem einzelne Elemente wie Accessoires gedacht und inszeniert werden.
Auch im Magazinartikel hat ChatGPT Mode und Tomaten miteinander verbunden und daraus etwas Neues gemacht. Bild: Jana Reske
Auffällig ist dabei erneut, dass die Texte nicht aktiv vorgegeben wurden und sich dennoch in das Gesamtbild einfügen. Aber je länger ich diese generierten Entwürfe anschaue, desto mehr Störfaktoren kommen bei mir auf. Zwar ist das Ergebnis im ersten Schritt visuell überzeugend genug, um als funktionierendes Editorial durchzugehen, es wirkt aber dann doch nicht ganz stimmig.
Fazit: Zwischen komplexen Designs und Durchschnitt
Sowohl der generierte Newsletter als auch die Landingpage oder das Editorial wirken auf den ersten Blick erstaunlich stimmig, da sie vertraute visuelle Muster aufgreifen und diese reproduzieren. Dadurch entsteht eine Klarheit und Struktur, die sofort als »richtig« wahrgenommen wird.
Gleichzeitig liegt darin auch ihre Schwäche. Je länger man sich nämlich mit den Ergebnissen beschäftigt, desto deutlicher wird, dass diese Stimmigkeit oft mit einer gewissen Beliebigkeit einhergeht. Die Entwürfe wirken zwar solide, aber selten wirklich eigenständig. Sie wirken eher wie ein Durchschnitt dessen, was man aus unzähligen bestehenden Designs bereits kennt.
Das ist wenig überraschend, sondern eine direkte Konsequenz davon, wie solche Systeme funktionieren. Die generierten Bilder und Inhalte basieren letztlich auf Mustern aus Trainingsdaten, also einer Vielzahl existierender Magazine, Websites und visueller Formate. Aus diesen Daten wird dann die statistisch plausibelste Lösung generiert. Genau deshalb fühlen sich die Ergebnisse auf den ersten Blick so »richtig« an, aber deshalb bleiben sie oft im Durchschnitt.
Für mich liegt darin aber auch eine klare Verschiebung der Rolle von Designer:innen. Wenn KI zunehmend in der Lage ist, solche plausiblen und strukturell funktionierenden Entwürfe zu generieren, dann wird die eigentliche gestalterische Leistung weniger darin bestehen, etwas von Grund auf zu produzieren, sondern vielmehr darin, auszuwählen, zu hinterfragen und gezielt zu verfeinern.
Endlich Eigenmarketing starten mit Hilfe der PAGE Academy: Wie gelingt Eigenmarketing, das authentisch ist UND funktioniert? In unserem Impuls-Webinar am 11. Juni 2026 zeigt Akquise-Expertin Katrin Saleike, wie Designer:innen und Kreative mit einem klaren System regelmäßig wertschätzende Kund:innen und gut bezahlte Aufträge gewinnen.
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