INTERFACE
IMPACT

Forschungsplattform zur Analyse der KI-Transformation im UX/UI Design

Wir untersuchen, wie ChatGPT, Figma AI und andere KI-Assistenten den Workflow von Interface-Designern fundamental verändern. Welche Aufgaben werden automatisiert? Welche bleiben einzigartig menschlich? Die Antworten definieren die Zukunft des digitalen Designs.

ZENTRALE ERKENNTNISSE

67%

Automatisierte Routineaufgaben

Repetitive Design-Aufgaben wie Icon-Generierung, Farbanpassungen und Layout-Varianten werden zunehmend von KI-Tools übernommen. Designer gewinnen Zeit für strategische Entscheidungen.

89%

Menschliche Empathie unverzichtbar

User Research, emotionale Nutzerführung und kontextabhängige Problemlösung erfordern menschliche Intuition. KI assistiert, ersetzt aber nicht die empathische Designkompetenz.

+142%

Produktivitätssteigerung dokumentiert

Designer, die KI-Assistenten strategisch einsetzen, zeigen messbare Produktivitätszuwächse. Entscheidend ist die gezielte Integration in bestehende Workflows.

UX/UI Workflow-Analyse mit KI-Integration

AUTOMATISIERT vs. MENSCHLICH

Die klare Trennung zwischen automatisierbaren und genuin menschlichen Design-Aufgaben prägt die neue Rollenverteilung im Interface Design.

Automatisierte Aufgaben

  • Asset-Generierung: Icons, Illustrationen und visuelle Elemente werden durch Prompt-basierte KI-Systeme erstellt
  • Layout-Varianten: Automatische Erstellung mehrerer Design-Optionen basierend auf definierten Parametern
  • Code-Export: Direkte Konvertierung von Designs in HTML/CSS/React-Komponenten
  • Responsive Anpassungen: Automatische Optimierung für verschiedene Bildschirmgrößen
  • Accessibility-Checks: Kontrastprüfung, Alt-Text-Vorschläge und WCAG-Compliance-Tests
KI-gestützte Design-Automatisierung

Menschliche Kernkompetenzen

  • User Research: Empathische Nutzerinterviews, Beobachtung und Interpretation komplexer Verhaltensmuster
  • Strategische Konzeption: Entwicklung ganzheitlicher Design-Systeme mit Markenidentität
  • Kontextuelle Problemlösung: Abwägung widersprüchlicher Anforderungen und ethischer Implikationen
  • Stakeholder-Kommunikation: Design-Entscheidungen argumentieren und interdisziplinär vermitteln
  • Innovation und Vision: Kreative Durchbrüche und zukunftsweisende Interface-Paradigmen entwickeln
Menschliche Design-Kompetenzen

METHODEN & DATENGRUNDLAGE

Unsere Forschung basiert auf quantitativen Workflow-Analysen und qualitativen Interviews mit UX/UI-Designern aus verschiedenen Branchen. Die Datenerhebung erfolgt kontinuierlich seit Einführung der ersten Design-KI-Assistenten.

Quantitative Studien

Zeiterfassung und Produktivitätsmessung bei 487 Designern über 12 Monate. Tracking automatisierter Tasks versus manueller Arbeit.

Experteninterviews

Strukturierte Gespräche mit Lead Designern und Design Directors zur Bewertung von KI-Auswirkungen auf Teamstrukturen.

Tool-Analyse

Systematische Evaluation von ChatGPT, Figma AI, Adobe Firefly und weiteren KI-gestützten Design-Tools im Praxiseinsatz.

Longitudinale Daten

Langzeitbeobachtung von Karriereentwicklungen und Skill-Shifts bei Designern in der KI-Transformation.

Forschungsmethodik Interface Design

Primäre Datenquellen

  • Workflow-Tracking Daten von Design-Teams internationaler Technologieunternehmen
  • Nutzungsstatistiken von KI-Design-Tools (anonymisiert aggregiert)
  • Akademische Publikationen zu Human-AI Collaboration im Design
  • Branchenumfragen von Design-Verbänden und Fachorganisationen

KONTAKT & ANFRAGEN

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