KI und die Rolle von Designer:innen - SmashingConf

Ich besuche die SmashingConf Freiburg als Mitarbeiter von Pax – vielen Dank an Pax für diese Möglichkeit. Ich habe mir Notizen zu den Talks gemacht und teile hier die Gedanken, die sie ausgelöst haben. Dies ist eine persönliche Konferenznotiz, kein Transkript und keine Aussage von Pax.

Dies ist ein weiterer Beitrag in einer Reihe von Notizen zur SmashingConf Freiburg. Die Konferenz 2026 findet vom 7. bis 10. September in Freiburg statt. Hier ist das offizielle Programm.

Ioana Teleanus Talk, Who Designers Will Become with AI, begann mit einer Handzeichenfrage: Die Mehrheit der Menschen im Raum erwartete, dass sich die Rolle von UX- und Produktdesigner:innen in den nächsten fünf Jahren dramatisch verändert. Der Grund war vertraut: KI macht Ausführung günstig.

Ihre These war nicht, dass Designer:innen verschwinden werden. Rollen waren nie dauerhaft feste Identitäten. Wenn ein grosser Teil der Erstellung eines Artefakts schneller oder günstiger wird, verändert sich die Arbeit rund um dieses Artefakt – und damit der Wert der Person, die sie macht.

Günstige Ausführung macht Entscheidungen nicht günstig

Ioana nannte Anthropic als Beispiel. Sie sagte, das Unternehmen stelle weiterhin Entwickler:innen ein, obwohl es 90 % seines Codes mit KI entwickle. Ob es um Design oder Entwicklung geht: Wenn ein grosser Teil der Ausführung automatisiert ist, braucht es weiterhin Menschen, die entscheiden können, was die Arbeit erreichen soll und ob ein Ergebnis es verdient, eingesetzt zu werden.

In ihrer Einordnung waren Designer:innen nie vor allem dazu da, Output zu erzeugen. Ihre Kernarbeit besteht darin, Entscheidungen zu treffen. Mit KI wird diese Rolle deutlicher: Designer:innen gestalten mit, wie die KI entscheidet.

Das bedeutet:

• die richtigen Fragen zu stellen, bevor die Arbeit beginnt;
• die produktrelevanten Entscheidungen zu treffen; und
• die Leitplanken zu bauen, innerhalb derer KI sinnvoll arbeiten kann.

Designer:innen übernehmen die Regie über Verhalten und Ergebnis der KI: Sie kuratieren Möglichkeiten, geben Kontext und übernehmen Verantwortung für die endgültige Entscheidung. KI kann viele plausible Antworten erzeugen. Sie kann nicht sagen, welche davon den Nutzer:innen, dem Produkt oder dem tatsächlichen Ziel der Organisation dient.

Der Design-Loop wird enger

Wenn sich die Arbeit verändert, muss sich auch der Prozess verändern. Ioana stellte einem älteren, eher linearen Ablauf einen schnelleren Loop gegenüber:

Früherer Workflow	Entstehender Workflow
Lernen → Prototypen → Validieren → Bauen	Lernen → Bauen → Lernen → Bauen → …

Das heisst nicht, dass Validierung verschwindet. Ein Build kann jetzt selbst ein schneller Weg zum Lernen sein, und das Lernen rückt näher an die Erstellung des Artefakts. Der Zyklus wird schneller, weil Menschen nicht mehr jeden wiederkehrenden Ausführungsschritt von Hand erledigen müssen.

Ioana fragte Designer:innen, wie sie heute arbeiten, und fand eine häufige Abfolge von Tätigkeiten:

1. Nachdenken: planen, über das Problem sprechen und Feedback von KI einholen.
2. Kontextualisieren: der KI die relevanten Regeln geben und Grenzen setzen.
3. Produzieren: ein Artefakt entstehen lassen.
4. Urteilen: die entscheidende menschliche Entscheidung treffen, ob es richtig ist.
5. Verfeinern: das Ergebnis verbessern und die nächste Entscheidung treffen.

Die Position von Figma ist dabei aufschlussreich. In vielen dieser Workflows entstehen Figma-Designs erst während der Verfeinerung, nicht als vollständiges Artefakt ganz am Anfang. Sie halten eine Entscheidung fest und schärfen sie, die schon in einem schnelleren Loop getestet wurde; sie sind nicht unbedingt das Tor, durch das der Loop erst starten darf.

Es wird nicht die eine neue Stellenbeschreibung geben

Workflows brechen bereits in viele Varianten auseinander. Einzelne Designer:innen, Teams und Agenturen verteilen Denken, Prompting, Prototyping, Produktion und Review auf unterschiedliche Arten. Eine saubere Ersatz-Stellenbeschreibung ist deshalb unwahrscheinlich. Die Rolle wird nicht klarer abgegrenzt, sondern weniger.

Ioanas praktischer Rat war angenehm menschlich:

• die durch repetitive Arbeit gewonnene Zeit für analoges Denken und Prototyping nutzen; und
• nur Dinge ausliefern, die man laut verteidigen kann.

Der zweite Punkt ist ein sehr guter Test. Wenn wir nicht erklären können, warum ein KI-produziertes Design angemessen ist, welche Annahmen darin stecken und welche Trade-offs wir gewählt haben, dann haben wir die Entscheidung nicht wirklich getroffen. Wir haben nur ein Ergebnis akzeptiert.

Mein Fazit: Das ist ein Rollenwandel für uns alle

Das knüpft stark an unseren früheren Beitrag KI-Entwicklerwandel: Vom Code-Schreiber zum Qualitätswächter an. Wenn KI mehr Implementierung übernimmt, verändert sich die Entwicklerrolle: Architektur, Kontext, Review und Quality Gates gewinnen an Wert. Ioana beschreibt die parallele Entwicklung für UX und Produktdesign: Fragestellung, Grenzen, Urteilsvermögen und Verantwortung werden auch dort wertvoller.

Ich glaube, das Muster reicht über Designer:innen und Entwickler:innen hinaus. Wenn KI mehr repetitive Aufgaben übernimmt, gewinnen die klar menschlichen Teile der Arbeit an Gewicht: das eigentliche Problem erkennen, entscheiden, was wichtig ist, Fehler in einer Antwort erkennen und Verantwortung für das übernehmen, was in die Welt geht. Ich halte das für eine gute Entwicklung.

Das erklärt auch, warum KI-Kompetenz wichtig wird. Die Frage verschiebt sich von „Was können wir damit machen?“ zu „Bauen wir das Richtige?“ Problemlösung verschiebt sich vom Wie zum Was. Die grösste Version des Jobs könnte die sein, in der Menschen mehr Raum zum Denken, Prototypen und Entscheiden haben – wenn sie diesen Raum nutzen, statt einfach nur noch mehr Output zu produzieren.

Für uns gehört das zu einer guten App-Entwicklungspartnerschaft: schnellere Tools nutzen, ohne das Produkturteil auszulagern. Wenn dein Team gerade herausfindet, was KI an der eigenen Zusammenarbeit verändert, melde dich.