KI im UI/UX-Design: Figma AI und andere Tools im Praxisvergleich
Schneller zu Wireframes, mehr Varianten in kürzerer Zeit, bessere UI-Texte: KI verändert UI/UX-Workflows. Doch welches Tool eignet sich für welchen Einsatz? Dieser Praxisvergleich zeigt, wo Figma AI seine Stärken ausspielt, wann Alternativen wie Uizard oder Framer sinnvoll sind und wo Teams bei Qualität, Research und Datenschutz genauer hinschauen sollten.
KI-Tools sind im UI/UX-Design längst mehr als eine Spielerei. Sie können erste Entwürfe und Wireframes erzeugen, Designvarianten entwickeln, Texte überarbeiten oder Research-Material strukturieren. Gleichzeitig bleibt gutes UX-Design eine Teamleistung: Anforderungen, Kontext, Nutzerbedürfnisse, technische Rahmenbedingungen und Barrierefreiheit lassen sich nicht einfach per Prompt lösen.
Welche KI Tools im UI/UX-Design wirklich Mehrwert liefern
Figma AI im Alltag: Stärken, Grenzen und typische Use Cases
Figma AI ist besonders interessant, weil die KI-Funktionen direkt in den bestehenden Design-Workflow integriert sind. Figma bietet unter anderem Funktionen für die Generierung und Überarbeitung von Designs, Texte, Bilder und weitere Designaufgaben. Mit First Draft lassen sich aus einer Beschreibung editierbare Wireframes und Designs erzeugen.
Im Alltag sind vor allem diese Einsatzbereiche interessant:
- Wireframes und erste Layouts schneller erstellen: Aus einer Beschreibung können erste editierbare Designs entstehen. Das beschleunigt die Exploration, ersetzt aber nicht die Auseinandersetzung mit Informationsarchitektur, Nutzerflüssen und Anforderungen.
- Designvarianten und Lösungsansätze entwickeln: KI kann dabei helfen, alternative Layouts oder visuelle Richtungen schneller auszuprobieren. Das ist besonders für die frühe Konzeptphase interessant. Solche Varianten sind allerdings nicht mit echten A/B-Tests gleichzusetzen.
- UI-Texte und Microcopy überarbeiten: KI kann Texte kürzen, vereinfachen oder an eine gewünschte Tonalität anpassen. Die finale Prüfung auf Verständlichkeit, Markenrichtlinien, rechtliche Anforderungen und Barrierefreiheit bleibt beim Team.
- Bestehende Designs weiterentwickeln: KI kann bei einzelnen Designaufgaben unterstützen und damit vor allem repetitive Arbeit reduzieren.
Grenzen zeigen sich meist dort, wo Kontext entscheidend ist: Zielgruppenwissen, technische Constraints, Content Strategie und Accessibility.
Ein wichtiger Punkt ist deshalb weniger der reine Einsatz von KI als die Qualität des bestehenden Workflows. Je klarer Designsystem, Komponenten und Gestaltungsregeln definiert sind, desto einfacher lässt sich KI sinnvoll in den Prozess integrieren.
Alternativen im Vergleich
Wo andere KI-Tools besser passen
Nicht jedes Team arbeitet gleich und nicht jede Designphase stellt dieselben Anforderungen. Je nach Ziel können Alternativen sinnvoll sein:
Uizard – schnelle Konzepte und Prototypen
Uizard eignet sich besonders für die frühe Konzeptphase. Mit Autodesigner lassen sich aus Textbeschreibungen Multi-Screen-Mockups erzeugen. Zusätzlich können handgezeichnete Wireframes in editierbare Designs umgewandelt werden. Damit ist Uizard interessant, wenn es vor allem darum geht, Ideen schnell sichtbar und diskutierbar zu machen.
Framer – Design, Website und Umsetzung
Framer geht über klassisches Prototyping hinaus. Die KI-Agenten können Websites und einzelne Seiten generieren und bestehende Inhalte, Layouts oder responsive Darstellungen bearbeiten. Gleichzeitig bietet Framer CMS, SEO-Funktionen, Hosting und Publishing. Damit eignet sich das Tool insbesondere für Websites, Landingpages und Projekte, bei denen Design und Umsetzung eng miteinander verbunden sind.
Adobe Firefly – visuelle Assets und kreative Exploration
Firefly eignet sich für die Generierung und Bearbeitung von Bildern und anderen visuellen Inhalten. Für UI/UX-Teams kann das beispielsweise bei Moodboards, Illustrationen, Bildwelten oder ersten visuellen Konzepten hilfreich sein. Firefly ist dabei nicht primär ein UI-Design-Tool, sondern eine Creative-AI-Plattform, die sich ergänzend in den Designprozess integrieren lässt.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht «Welches KI-Tool ist das beste?», sondern: Welche Aufgabe soll schneller, einfacher oder besser gelöst werden?
Ein KI-Tool wird nicht automatisch zum Produktivitätsgewinn. Effizient wird es vor allem dann, wenn klar definiert ist, an welcher Stelle im Prozess es eingesetzt wird und welche Aufgaben weiterhin von Designerinnen und Designern übernommen werden.
UX Research mit KI: schneller zusammenfassen, aber nicht blind vertrauen
Auch im UX Research kann KI beschleunigen, wenn es um strukturierte Vorarbeit geht:
- Interview-Notizen oder Umfrageantworten strukturieren und clustern
- wiederkehrende Themen und Muster identifizieren
- Hypothesen und Insights zusammenfassen
- Pain Points priorisieren und in Anforderungen übersetzen
Aber: Forschung lebt von Nuancen. KI neigt dazu, Aussagen zu glätten oder zu generalisieren. Deshalb ist ein guter Ansatz, KI als Co-Pilot zu nutzen: KI übernimmt strukturierende und repetitive Vorarbeit, während das UX-Team die Interpretation, Gewichtung und Schlussfolgerungen überprüft. Originalinterviews, Transkripte und andere Primärquellen sollten dabei nachvollziehbar bleiben.
Prompting für Design: Gute Inputs sind wichtiger als möglichst komplexe Prompts
Viele Teams unterschätzen, dass Prompting im UI/UX-Design oft weniger mit Magie, sondern mehr mit Klarheit zu tun hat. Je besser die Inputs, desto brauchbarer die Outputs:
- Zielgruppe, Kontext, Gerät und Use Case klar benennen
- Designsystem-Constraints wie Grid, Typo, Spacing und Komponenten erwähnen
- Anforderungen an Lesbarkeit und Barrierefreiheit sowie gewünschte Ergebnisse und Erfolgskriterien definieren
Für Teams kann sich ein einfacher Prompt-Standard lohnen. So wird aus individuellem Prompting nach Gefühl ein nachvollziehbarer Bestandteil des Designprozesses.
Datenschutz und Governance: Die Stolperfalle bei KI-Tools
Gerade für Schweizer Unternehmen sollte der Umgang mit Daten vor dem Einsatz von KI geklärt sein. Das Schweizer Datenschutzgesetz gilt ausdrücklich auch für KI-gestützte Datenverarbeitung. Unternehmen müssen deshalb vor dem Einsatz folgende Fragen prüfen:
- Welche Inhalte werden an externe Dienste übertragen?
- Wo, wie und wie lange werden Daten gespeichert, trainiert oder weiterverarbeitet?
- Gibt es Unternehmens- oder Team-Richtlinien für KI Tools?
- Welche vertraglichen und technischen Schutzmassnahmen bestehen?
Wenn sensible Informationen im Spiel sind, lohnt sich ein klarer Prozess: Welche Informationen dürfen in KI-Tools eingegeben werden? Welche Daten sind ausgeschlossen? Wer darf welche Tools verwenden? Und wie werden KI-generierte Ergebnisse geprüft und freigegeben?
Fazit
Figma und andere KI-Tools können verschiedene Bereiche des UI/UX-Workflows beschleunigen, wenn Ziele, Designsystem und Prozess stimmen. Wer KI planvoll einführt, gewinnt Zeit für das Wesentliche: bessere Nutzererlebnisse, klare Inhalte und saubere Interaktionen. Die zentralen UX-Aufgaben bleiben jedoch bestehen: Anforderungen verstehen, Nutzerbedürfnisse erkennen, Entscheidungen begründen und die Qualität des Ergebnisses sicherstellen.
Wer KI gezielt und mit klaren Regeln einführt, gewinnt deshalb nicht einfach «mehr Designs», sondern vor allem Zeit für die Aufgaben, bei denen menschliche Erfahrung und fachliches Urteilsvermögen den grössten Unterschied machen.
Ihre Ansprechpartnerin
Haben Sie Fragen zu UX/UI-Design mit KI-Tools? Gerne stehe ich Ihnen zur Verfügung.
Sara Hofer
FAQ
Was bedeutet UI/UX-Design?
UI (User Interface) beschreibt das visuelle und interaktive Interface. UX (User Experience) umfasst das gesamte Nutzungserlebnis, inklusive Verständlichkeit, Vertrauen, Effizienz und Zufriedenheit.
Was ist ein Designsystem und warum ist es wichtig für KI im UI/UX-Design?
Ein Designsystem bündelt Komponenten, Styles und Regeln. Je klarer diese Grundlagen sind, desto besser kann ein Team KI Tools wie Figma AI einsetzen, ohne dass die UI inkonsistent wird.
Kann KI UX Research ersetzen?
KI kann Research beschleunigen, zum Beispiel durch Zusammenfassungen oder Clustering. Ersetzen kann sie Research nicht, weil Interpretation, Kontext und Validierung durch echte Nutzer und das Team entscheidend bleiben.
Welche Daten sollte man nicht in KI Tools eingeben?
Keine vertraulichen Kundeninformationen, keine personenbezogenen Daten ohne klare Freigabe, keine internen Passwörter oder Sicherheitsdetails. Lege am besten Team-Regeln fest, bevor KI Tools produktiv genutzt werden.
Leseempfehlungen und Quellen
- Figma: Produkt- und Feature-Übersicht zu KI Funktionen
https://www.figma.com - Nielsen Norman Group: Artikel und Research zu UX Methoden:
https://www.nngroup.com