Wenn Designer:innen plötzlich alles lösen sollen

Zwischen KI-Hype, Ressourcenmangel und neuen Silos: Was KI-Tools gerade mit unserem Beruf machen

In den letzten Monaten hatte ich immer wieder das Gefühl, dass sich unser Beruf schneller verändert, als viele von uns ihn gerade verarbeiten können. Neue Tools. Neue Versprechen. Neue Workflows.
Und gefühlt jeden zweiten Tag die nächste Prognose darüber, wer nun überlebt, wer ersetzt wird und welches Tool als Nächstes alles verändern soll.

Das erlebe ich nicht nur in meinem eigenen Alltag. Auch in meinen Mentor Sessions werde ich immer wieder gefragt, wie ich KI aktuell einordne. Dabei höre ich sehr unterschiedliche Erfahrungen: Neugier, Aufbruch, Druck, Unsicherheit und Überforderung. Manche probieren begeistert neue Tools aus, andere spüren vor allem, wie schnell sich Erwartungen verschieben. Genau diese Gespräche haben mich in den letzten Monaten immer wieder beschäftigt, weil sie zeigen, dass wir gerade nicht nur über neue Tools sprechen, sondern über ein Berufsbild im Wandel.

Am Beispiel von Figma Make

Ichh arbeite in meinem Daily Business seit einigen Monaten mit Figma Make. Nicht aus sicherer Distanz, sondern in der Praxis. Und mein Eindruck ist gemischt.

Ja, es ist spannend, Ideen schnell in funktionale Prototypen oder erste Anwendungslogiken zu überführen. Figma beschreibt Make selbst als prompt-to-app Tool für funktionale Prototypen, Web-Apps und interaktive UI. Genau das macht es für viele Teams gerade so attraktiv. Aber wirklich zufrieden bin ich mit den Ergebnissen (noch) nicht. Nicht, weil alles schlecht wäre. Sondern weil man sehr schnell merkt, dass Geschwindigkeit allein die eigentliche Herausforderung nicht löst. Man bekommt Output. Man bekommt Varianten. Aber nicht automatisch bessere Produktentscheidungen, bessere Nutzerführung oder bessere Zusammenarbeit.

Oft ist bei mir auch gar nicht der fehlende Prototyp der eigentliche Schmerzpunkt. Viel häufiger liegen die Herausforderungen woanders: in unklaren Anforderungen, ungeklärten Prozessen und in Kommunikation, die nicht sauber funktioniert. Genau dort helfen KI-Tools nur begrenzt. Sie können etwas schneller sichtbar machen – aber sie lösen nicht automatisch die Unschärfe davor.

Hinzu kommt ein zweiter Aspekt, der die Euphorie in der Praxis schnell relativiert: Die Beta-/Testlogik bei FIGMA Make ist jetzt vorbei, KI-Credits werden inzwischen aktiv durchgesetzt, und zusätzliche Credits lassen sich über Abonnement oder Pay-as-you-go teuer nachkaufen. Auch das gehört für mich inzwischen zur ehrlichen Debatte dazu: KI-Features sind nicht nur kreative Beschleuniger, sondern zunehmend auch ein neues Kostenmodell.

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Der eigentliche Punkt sind nicht einzelne Tools

Je länger ich auf die aktuelle Tool-Welle schaue, desto weniger interessiert mich die Frage, welches Produkt am Ende „gewinnt“. Viel spannender finde ich, was diese Entwicklung über unsere Arbeitsrealität verrät.

Figma Make, Stitch, AI Studio, Claude Code, MCP-Setups. Sie folgen oft derselben Logik: möglichst viel Reibung aus dem Prozess nehmen, Übergänge verkürzen und einzelne Menschen in die Lage versetzen, mehr allein zu lösen.
Genau das macht sie so attraktiv. Und genau darin liegt für mich auch die kritische Frage. Denn warum reden wir gerade so viel darüber, wie Designer:innen mit KI, Prompting, Prototyping, Logik, Übergaben und teilweise Code immer mehr allein lösen können? Warum wirkt die Idee auf einmal so plausibel, dass eine Person vom Problemraum bis zur ersten Umsetzung möglichst alles selbst anschiebt?

Für mich ist das kein reiner Fortschritt. Es ist auch ein Zeichen dafür, dass in vielen Organisationen Zusammenarbeit, Ressourcen und echte Nähe zwischen den Disziplinen nicht so funktionieren, wie sie eigentlich funktionieren müssten.

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Diese Tools entstehen nicht nur wegen technologischem Fortschritt

Ich arbeite am liebsten eng mit Entwickler:innen zusammen, weil gute Produkte genau dort entstehen: im Austausch, in der Auseinandersetzung mit unterschiedlichen Perspektiven und im gemeinsamen Denken. Wenn Design und Entwicklung nah beieinander sind, entstehen bessere Fragen, bessere Entscheidungen und meistens auch realistischere Lösungen.

Aber wir wissen alle: Diese enge Zusammenarbeit ist im Alltag nicht immer gegeben.

Manchmal fehlt die Zeit.
Manchmal fehlen die Ressourcen.
Manchmal sind Teams organisatorisch zu weit voneinander entfernt.
Und manchmal ist die Produktrealität schlicht so überlastet, dass man sich nach jeder Abkürzung sehnt, die überhaupt noch etwas möglich macht.

Genau aus diesem Bedürfnis heraus sind Tools wie Figma Make, Stitch und Co. für mich so stark geworden. Nicht nur, weil die Technologie besser ist.
Sondern auch, weil viele Organisationen längst an einem Punkt angekommen sind, an dem sie mit weniger Menschen mehr Geschwindigkeit erzeugen wollen bzw. müssen.
KI-Tools sind deshalb nicht nur Innovation. Sie sind auch eine Reaktion auf strukturellen Mangel.

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Und genau darin liegt das Risiko

Denn was auf den ersten Blick wie Entlastung aussieht, kann auf den zweiten Blick neue Probleme schaffen. Wenn Designer:innen plötzlich nicht mehr nur recherchieren, strukturieren, gestalten und moderieren sollen, sondern zusätzlich noch prompten, Prototyp-Logik bauen, technische Lücken schließen, mit Coding-Agenten arbeiten und fehlende Ressourcen kompensieren, dann entsteht kein befreiter neuer Workflow.
Dann entsteht oft einfach nur eine modernisierte Form der alten Überforderung.
Die berühmte eierlegende Wollmilchsau kommt zurück – nur diesmal mit KI im Gepäck. Glück und Leid zugleich.

Glück, weil diese Tools in bestimmten Situationen echte Lücken schließen können.
Weil sie helfen können, schneller zu visualisieren, erste Ideen zu testen und Dinge überhaupt erst sichtbar zu machen, für die sonst niemand Zeit hätte.

Leid, weil dadurch nicht automatisch bessere Zusammenarbeit entsteht.
Im schlimmsten Fall entstehen sogar noch mehr Silos.

Dann arbeitet Design nicht enger mit Entwicklung zusammen, sondern versucht nur noch mehr allein zu lösen. Dann wird aus einem kollaborativen Prozess ein kompensatorischer Prozess. Und genau das finde ich kritisch.

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Mehr Output ist nicht automatisch mehr Reife

Vielleicht ist das der Punkt, über den wir gerade zu wenig sprechen.
Viele dieser Tools erzeugen enorm viel Output. Aber Output ist nicht dasselbe wie Reife.

Ein schneller Prototyp ist noch keine gute Produktstrategie.
Eine generierte Oberfläche ist noch keine gute UX.
Eine funktionierende Demo ist noch kein tragfähiges Produkt.

Besonders deutlich wird das für mich in digitalen Produktwelten, in denen viele Prozesse, Anforderungen und Stakeholder zusammenkommen. Denn dort geht es selten nur um schnelle Screens oder nette MVPs. Es geht um Rollen- und Rechtesysteme, tiefe Fachlogik, langlebige Prozessketten, Informationsarchitekturen, Integrationen, Nachvollziehbarkeit, Wartbarkeit, Datenschutz und Barrierefreiheit. Und genau deshalb ist für mich die Frage, für wen diese Tools eigentlich wirklich gedacht sind, entscheidend.

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Für wen sind diese Tools wirklich gemacht?

Ich glaube, man muss bei der Bewertung von KI-Tools viel stärker unterscheiden.
Für Gründer:innen ohne Team, für schnelle MVPs, für erste Ideen, für interne Mini-Tools, für Landingpages oder für sehr frühe Produktphasen sind diese Werkzeuge extrem attraktiv. Dort zählt vor allem Tempo, Sichtbarkeit und ein niedriger Einstieg. In solchen Kontexten sind sie hochrelevant. Aber je komplexer Produkte werden, desto mehr verschiebt sich die Bewertung.

In größeren Produktorganisationen und in Umfeldern mit etablierten Designsystemen, regulatorischen Anforderungen und vielen Stakeholdern zählt eben nicht nur, wie schnell man etwas erzeugt. Dann zählt auch, wie sauber Prozesse anschließen. Wie stabil Verantwortlichkeiten sind. Wie gut Accessibility mitgedacht wird. Wie Governance funktioniert. Und wie sich Design und Entwicklung langfristig aufeinander beziehen.

Genau dort bin ich aktuell noch skeptisch. Nicht, weil diese Tools irrelevant wären. Sondern weil sie dort noch nicht automatisch die eigentlichen Probleme lösen.

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KI verändert nicht nur Tools – sondern das Bild von Arbeit

Vielleicht ist das eigentlich der zentrale Punkt.
Die aktuellen KI-Tools verschieben nicht nur Prozesse. Sie verschieben auch Erwartungen.

Plötzlich wirkt es plausibel, dass eine Person nicht nur Konzepte entwickelt, sondern sie direkt testbar macht. Nicht nur gestaltet, sondern auch technische Übergänge vorbereitet. Nicht nur Fragen stellt, sondern zugleich erste Antworten implementiert. Das kann empowernd sein. Es kann aber auch gefährlich sein.

Denn je mehr wir diese Logik normalisieren, desto mehr drohen wir zu vergessen, dass gute Produktarbeit nie nur eine Einzelleistung war. Sie war immer das Ergebnis von Austausch, Aushandlung, Perspektivwechsel und gemeinsamer Verantwortung. Wenn wir unsere Prozesse nun immer stärker danach ausrichten, wie eine Person möglichst viel allein lösen kann, dann sollten wir uns eine unbequeme Frage stellen:

Optimieren wir hier wirklich Zusammenarbeit – oder nur den Umgang mit ihrem Mangel?

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Datenschutz und Barrierefreiheit bleiben keine Nebensache

Je professioneller und komplexer der Einsatzkontext wird, desto wichtiger werden Themen, die im Hype oft erstaunlich leise bleiben.
Datenschutz ist eines davon. Denn je stärker KI-Tools in reale Produkt- und Unternehmenskontexte hineinwirken, desto relevanter wird die Frage, wie verantwortungsvoll mit Inhalten, Prozessen und sensiblen Informationen umgegangen wird.

Barrierefreiheit ist das andere Thema.
Ich sehe bisher weder in den aktuellen Hype-Debatten noch in vielen generativen Workflows eine ausreichende Sicherheit, dass Accessibility automatisch mitwächst. Im Gegenteil: Je schneller Interfaces entstehen, desto größer wird die Gefahr, dass semantische Struktur, Tastaturbedienbarkeit, Kontraste oder Screenreader-Tauglichkeit zu spät geprüft werden.

Auch das ist für mich ein Symptom unserer Zeit: Wir reden sehr viel über Geschwindigkeit und noch zu wenig über Verantwortung.

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Vielleicht zeigt der Hype vor allem, wie überlastet unser System ist

Je länger ich darüber nachdenke, desto weniger sehe ich diese Entwicklung als reine Tool-Frage. Ich sehe darin vor allem einen Spiegel.

Einen Spiegel für überlastete Teams.
Für zu wenig Ressourcen.
Für zu große Distanzen zwischen Design und Entwicklung.
Für Organisationen, die immer mehr Output erwarten, aber nicht automatisch bessere Zusammenarbeit schaffen.

Und vielleicht ist genau das der Grund, warum so viele Designer:innen gerade erschöpft oder verunsichert sind.
Nicht nur, weil neue Tools auftauchen. Sondern weil diese Tools eine Wahrheit sichtbar machen, die schon vorher da war:

Dass unser Berufsbild seit Jahren immer mehr tragen soll.
Mehr Strategie. Mehr Research. Mehr UI. Mehr Moderation. Mehr technische Anschlussfähigkeit. Mehr Geschwindigkeit. Mehr Business-Verständnis. Und jetzt auch noch KI-Kompetenz obendrauf.

Kein Wunder, dass viele gerade an ihre Grenzen kommen.

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Fazit

Ich glaube nicht, dass wir gerade einfach nur eine neue Tool-Welle erleben.
Ich glaube, wir erleben einen Moment, in dem sich sehr deutlich zeigt, wie widersprüchlich unser Berufsbild geworden ist.

Figma Make, Stitch, Claude Code und all die anderen Werkzeuge sind nicht nur faszinierende neue Technologien. Sie sind auch Antworten auf Lücken, die viele Teams schon lange mit sich herumschleppen: fehlende Ressourcen, schwache Übergaben, zu große Silos, zu wenig echte Nähe zwischen Design und Entwicklung.

Deshalb würde ich die aktuelle Entwicklung weder verklären noch verteufeln.

Diese Tools können helfen.
Sie können beschleunigen.
Sie können in bestimmten Situationen echte Entlastung bringen.

Aber sie lösen nicht automatisch die strukturellen Probleme, aus denen sie entstanden sind. Und genau deshalb sollten wir die Debatte breiter führen.

Nicht nur als Wettkampf zwischen einzelnen Marken.
Nicht nur als Frage, welches Tool gerade mehr kann.
Sondern als Frage danach, was wir eigentlich von Designer:innen erwarten – und wie gute Zusammenarbeit in Zukunft wirklich aussehen soll.

Denn vielleicht ist die wichtigste Erkenntnis aus all dem gar nicht, dass KI jetzt Design verändert. Sondern dass sie sichtbar macht, wie sehr sich unser Beruf schon längst verändert hat.
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