Eine zentrale Rolle nimmt dabei inzwischen die Künstliche Intelligenz ein: Sie verändert nicht nur die Art, wie Nutzeroberflächen gestaltet und umgesetzt werden, sondern auch, für wen sie gedacht sind – Menschen und Maschinen zugleich.

KI-gestütztes UI-Design ist kein Ersatz für klassische Designprozesse, sondern eine Weiterentwicklung – effizienter, strukturierter und anpassungsfähiger.

Zwei Perspektiven: Design für und mit KI

Die aktuelle Entwicklung im Interface-Design bewegt sich entlang zweier Achsen:

Design mit KI-Unterstützung

In der Gestaltung von Interfaces übernehmen KI-gestützte Tools inzwischen viele Aufgaben, die früher ausschließlich manuell gelöst wurden. Sie unterstützen bei:

• der Erstellung von Prototypen,
• der Übersetzung visueller Ideen in funktionierenden Code,
• der Planung und Strukturierung komplexer UI-Komponenten.

Dabei kommen Werkzeuge wie ChatGPT, Claude Code, Cursor, GitHub Copilot oder CodeWhisperer zum Einsatz – oft eingebunden in bestehende Entwicklungsumgebungen.

Design für KI-Systeme

Gleichzeitig entstehen immer mehr digitale Produkte, in denen KI selbst eine zentrale Rolle spielt – etwa als Sprachassistent, Recommender-System oder kontextsensitiver Dialogpartner. Das bedeutet: Nutzeroberflächen müssen heute nicht nur für Menschen gestaltet werden, sondern auch für maschinelles Verständnis geeignet sein. Eine klare, strukturierte und semantisch nachvollziehbare Gestaltung ist dabei entscheidend.

Neue Workflows mit bekannten Tools

Je nach Projektart und Teamstruktur kommen unterschiedliche KI-Tools zum Einsatz. Einige der verbreiteten Lösungen bieten konkrete Mehrwerte in verschiedenen Phasen des Designprozesses:

Claude Code: Stärken bei visueller Analyse, Strukturplanung und iterativer Aufgabenbearbeitung.

Cursor: Eignet sich für agentengestützte UI-Entwicklung auf OpenAI-Basis – besonders bei klaren Layoutvorgaben.

ChatGPT (z. B. GPT-4o): Hilft bei Ideenfindung, Research, Prompting und schrittweiser Ausarbeitung.

Copilot / CodeWhisperer: Bieten Unterstützung beim Schreiben von Frontend-Code direkt in der IDE.

Replit, Builder.ai u. a.: Ermöglichen Low-Code-/No-Code-Projekte mit KI-Modulen.

Diese Tools unterscheiden sich in Bedienlogik, Kontexttiefe und Zielsystem – sind jedoch oft kombinierbar und lassen sich flexibel in bestehende Workflows integrieren.

Von der Idee zur App: Ein typischer KI-gestützter Prozess

Ein möglicher Ablauf für ein KI-gestütztes UI-Projekt könnte folgendermaßen aussehen:

1. Ausgangspunkt: Designidee oder visueller Entwurf – etwa ein Screenshot aus einem bestehenden App-Interface.

2. Analyse & Prototyping: Die KI wandelt das Design in HTML/CSS-Vorlagen oder Low-Fidelity-Prototypen um.

3. Integration in Frameworks: Der Entwurf wird in gängige Frameworks wie React, Next.js oder SwiftUI überführt.

4. Funktionserweiterung: Navigation, Zustandverwaltung, Animationen und weitere Features werden ergänzt.

5. Testing & Deployment: Das fertige Produkt kann direkt veröffentlicht oder als Web-App deployt werden.

Der gesamte Prozess lässt sich durch KI-Unterstützung nicht nur beschleunigen, sondern auch qualitativ absichern – etwa durch kontinuierliches Feedback oder automatisierte Tests.

Relevanz für moderne Produktentwicklung

Mit der zunehmenden Integration von KI in digitale Produkte steigen auch die Anforderungen an UI-Designs. Es geht nicht mehr nur um ansprechende Gestaltung, sondern um:

• strukturelle Klarheit, um menschliche wie maschinelle Nutzerführung zu ermöglichen,
• Flexibilität, um Interfaces leicht anpassen und iterieren zu können,
• Effizienz, um Entwicklungszeiten zu reduzieren und Teams zu entlasten.

Besonders relevant ist dies für Produkte, in denen KI nicht nur Tool, sondern Bestandteil der User Experience ist – etwa bei Such- oder Dialogschnittstellen, interaktiven Assistenten oder adaptiven Anwendungen.

Erfolgsfaktor: Strukturierte Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine

Die erfolgreiche Umsetzung KI-gestützter Designprozesse hängt stark von der Fähigkeit ab, gezielt mit KI-Tools zu arbeiten. Drei zentrale Prinzipien helfen dabei:

Klares Prompting

Die Qualität von Eingaben entscheidet über die Qualität der Ergebnisse. Gute Prompts bringen Struktur, Kontext und Ziel klar zum Ausdruck.

Frühe Zusammenführung von Design und Code

Statt lange an Mockups zu arbeiten, wird direkt in interaktiven Prototypen gedacht – mit enger Verzahnung von Design- und Entwicklungslogik.

Tool-agnostisches Arbeiten

Die Plattform ist sekundär. Ob Claude, OpenAI, Amazon oder Meta – entscheidend ist das Ergebnis. Teams sollten flexibel zwischen Tools wechseln können.

Schlussgedanke: Design im Wandel – Schritt für Schritt

KI-gestütztes UI-Design markiert keinen radikalen Bruch, sondern eine konsequente Weiterentwicklung der bisherigen Methoden. Der kreative Prozess bleibt erhalten, wird aber von intelligenten Systemen ergänzt – mit spürbaren Vorteilen:

• kürzere Entwicklungszeiten
• strukturiertere Workflows
• höhere Anpassungsfähigkeit
• bessere Übergabe zwischen Design und Entwicklung

In einer zunehmend dynamischen digitalen Produktwelt ist dieser Wandel nicht nur sinnvoll, sondern notwendig. Wer ihn bewusst gestaltet, sichert langfristig Wettbewerbsfähigkeit – und entwickelt Interfaces, die sowohl für Menschen als auch für Maschinen gedacht sind.