Wie verändert künstliche Intelligenz die Arbeit von UI-Designern?

Künstliche Intelligenz ist längst keine futuristische Vision mehr – heute verändert sie konkret die Art und Weise, wie Designer digitale Produkte entwickeln. In der Arbeit eines UI-Designers wird sie zu einem unverzichtbaren Partner, der den kreativen Prozess beschleunigt, bei der Datenanalyse hilft und die Entwicklung besser angepasster, intuitiver Benutzeroberflächen ermöglicht. Es muss jedoch betont werden, dass KI Designer nicht ersetzt, sondern ihre Möglichkeiten erweitert, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisiert und Raum für Kreativität und strategisches Denken schafft.

Inhaltsübersicht

1. Figma – Das Zentrum der KI-Unterstützung für UI-Designer
2. Wichtige KI-Funktionen in Figma
3. Überblick über die KI-Funktionen in Figma zur Unterstützung eines effizienten UX/UI-Designs
4. Künstliche Intelligenz Funktionen in Figma-Produkten
5. Das KI-Ökosystem in der Arbeit eines UI-Designers
6. Herausforderungen und Grenzen von KI im UI-Design
7. Die sich wandelnde Rolle des UI-Designers
8. Die Rolle des Designers im Zeitalter der KI: Menschen im Mittelpunkt, Technologie im Hintergrund
9. Beispiele aus dem Alltag eines UI-Designers
10. Referenzen

Figma – Das Zentrum der KI-Unterstützung für UI-Designer

Figma ist zu einem Symbol für eine neue Ära im Interface-Design geworden. Sein umfangreiches Ökosystem – Figma Make, FigJam, Buzz und Site – vereint alle Phasen des Designprozesses, vom Konzept bis zur Umsetzung. Dank der Integration von KI können Designer in einer einzigen Umgebung von der Idee zum Prototyp gelangen, ohne programmieren zu müssen, und dabei die volle Kontrolle über Ästhetik, Struktur und Benutzererfahrung behalten.

Wichtige KI-Funktionen in Figma

KI in Figma fungiert als intelligenter Assistent und unterstützt Designer in jeder Phase des Prozesses. Für UI-Designer bringt sie erhebliche Vorteile: schnellere Arbeitsabläufe, höhere Präzision bei der Erstellung von Layouts, verbesserte Konsistenz von Projekten und eine reibungslosere Zusammenarbeit mit Entwicklungsteams. KI-Funktionen ermöglichen es Designern, sofort erste Konzepte zu generieren, Dateien automatisch zu organisieren, kontextbezogene Microcopy zu erstellen, die auf die Marke abgestimmt ist, und interaktive Prototypen vorzubereiten.

Figma verändert die Art und Weise, wie Designer arbeiten – es demokratisiert Design, indem es jedem ermöglicht, professionelle Benutzeroberflächen auf Basis von Daten und Nutzerkontext zu erstellen. Mit integrierten KI-Tools ist es möglich, mehrere Konzeptvarianten gleichzeitig zu testen, was sowohl die Innovationskraft als auch die Iterationsgeschwindigkeit steigert.

Hinweis: Erweiterte KI-Funktionen in Figma sind in kostenpflichtigen Plänen (Professional, Organization, Enterprise) verfügbar. Der kostenlose Plan bietet nur eingeschränkten Zugriff auf KI-basierte Tools.

Designer, die ihren Workflow optimieren möchten, können die wichtigsten Figma-Funktionen dieses Jahres nutzen, die ich im folgenden Abschnitt kurz vorstelle.

Überblick über die KI-Funktionen in Figma zur Unterstützung eines effizienten UX/UI-Designs

First Draft erstellt erste Interface-Designs aus einer kurzen Beschreibung. Schon wenige Prompts genügen, damit die KI einen fertigen Projektentwurf generiert, der sofort weiter verfeinert werden kann.

Make an Image generiert realistische Bilder und Illustrationen aus Prompts und ermöglicht es Designern, einzigartige Visuals zu erstellen, ohne auf externe Ressourcen angewiesen zu sein.

Rename Layers organisiert Dateistrukturen automatisch, indem es Ebenen logische Namen zuweist. Dadurch wird die Zusammenarbeit in großen Teams erleichtert und komplexe Projekte bleiben übersichtlich.

Rewrite/Translate/Shorten Text ermöglicht es, den Ton von Inhalten an die Zielgruppe anzupassen, Texte von Grund auf zu erstellen, lange Passagen in prägnante Versionen zu kürzen und eine Vorschau darauf zu erhalten, wie die Benutzeroberfläche in verschiedenen Sprachen erscheint.

Figma MCP (Model Context Protocol) fungiert als Brücke zwischen Design und Entwicklung, indem es Projekte mit KI-Modellen und Entwicklungsumgebungen verbindet, um eine nahtlose Codegenerierung aus Designs sowie eine präzise Rekonstruktion von Designs aus Code zu ermöglichen.

Figma MCP – Anwendungen im UI/UX-Design

• Code direkt aus ausgewählten Designs generieren,
• variablen, Komponenten und Daten direkt aus Figma in die Entwicklungsumgebung extrahieren,
• generierten Code und Komponenten als Kontext für KI-Modelle in der Entwicklungsumgebung bereitstellen,
• die Konsistenz zwischen dem Designsystem und der Codebasis sicherstellen.

Figma MCP lässt sich in Editoren wie VS Code, Claude Code und Cursor integrieren, wodurch die Zusammenarbeit zwischen Designern und Entwicklern reibungsloser und effizienter als je zuvor wird.

Künstliche Intelligenz Funktionen in Figma-Produkten

Heute geht das Figma-Ökosystem weit über ein einfaches Tool für Screen-Design hinaus – es hat sich zu einem umfassenden kollaborativen Arbeitsbereich entwickelt, in dem KI die Teamarbeit verbessert, die Kommunikation vereinfacht und die Projektabwicklung beschleunigt. Es ist wichtig zu betonen, dass KI-Funktionen in den Figma-Produkten den Bedarf an Design nicht ersetzen; vielmehr gestalten sie ihn neu – sie schaffen mehr Zeit für strategisches Denken und Zusammenarbeit und reduzieren gleichzeitig wiederholende, manuelle Arbeiten.

Figma Make – Vom Prompt zum Prototyp

Figma Make ist ein Tool, das innerhalb des Figma-Ökosystems als echte Kreativitätsmaschine fungiert. Angetrieben von KI ermöglicht es Designern, sofort von der Idee zu voll funktionsfähigen Prototypen zu gelangen – ganz ohne Programmierung.

Figma Make – Anwendungen im UI/UX-Design

• vollständige Layouts und Prototypen aus einem einfachen Text-Prompt generieren,
• iInteraktive Elemente und UI-Komponenten hinzufügen, um voll funktionsfähige App-Konzepte zu erstellen,
• den visuellen Stil an bestehendes Branding oder eine gewählte kreative Richtung anpassen,
• Designs schnell basierend auf Feedback iterieren und Aktualisierungen in Minuten statt Stunden durchführen.

Dank der Integration mit Figma MCP ermöglicht Make einen nahtlosen Übergang vom Prototyp zum Code – zunächst wird die Grundstruktur der Anwendung generiert, anschließend wird diese direkt in Umgebungen wie VS Code oder Claude Code weiterentwickelt. Dies verkürzt die Distanz zwischen der Entwurfs- und der Entwicklungsphase erheblich.

FigJam AI – Automatisierung von Workshops und Ideenanalyse

FigJam AI, bekannt für die Förderung der Zusammenarbeit in Workshops, ist zu einem intelligenten Partner geworden, der die Ergebnisse von Design-Sessions analysiert und organisiert.

FigJam AI – Anwendungen im UI/UX-Design:

• automatisch Ideen gruppieren und logische Kategorien erstellen,
• Workshop-Zusammenfassungen und zentrale Erkenntnisse generieren,
• Schlüsselbegriffe aus Kommentaren und Notizen identifizieren,
• Mindmaps, Diagramme und Prioritätslisten erstellen.

Mit diesen Funktionen können Designer die Analysezeit erheblich verkürzen und schneller von Ideen zu Prototypen gelangen, ausgestattet mit einer gut organisierten Sammlung von Erkenntnissen.

Figma Buzz – Markenmanagement mit KI

Figma Buzz ist ein Tool, das Teams dabei unterstützt, eine konsistente Markenidentität zu wahren. Anstatt Logos, Farben, Schriftarten und Nutzungsvorgaben über mehrere Dateien und Präsentationen zu verteilen, wird alles an einem zentralen, leicht zugänglichen Ort zusammengeführt. KI-gestützte Funktionen erleichtern zudem die Inhaltserstellung und vereinfachen die tägliche Zusammenarbeit – unabhängig von der Design-Erfahrung.

Figma Buzz – Anwendungen im UI/UX-Design:

• alle Markenassets in einem einzigen, leicht zugänglichen Hub für die gesamte Organisation zentralisieren,
• eine Bibliothek von Templates verwalten, die mit der visuellen Identität des Unternehmens übereinstimmen,
• Versionierung und Updates von Branding-Elementen kontrollieren,
• KI nutzen, um schnell Marketingmaterialien auf Basis bestehender Markenrichtlinien zu erstellen,
• visuelle Konsistenz über alle Materialien hinweg sicherstellen, von Social-Media-Beiträgen bis hin zu Geschäftspräsentationen.

Mit Figma Buzz können Teams sicher sein, dass alle erstellten Materialien den visuellen Standards der Marke entsprechen, wodurch das Risiko von Farb-, Typografie- oder Layoutfehlern entfällt. Das Tool organisiert die Assets, beseitigt das Chaos verstreuter Ressourcen und stellt sicher, dass die gesamte Organisation stets mit aktuellen Versionen der Marken-Elemente arbeitet.

Figma Site – Anwendungen im UI/UX-Design:

Figma Site ermöglicht einen „Prompt-to-Site“-Workflow für das Webdesign. Wie funktioniert das in der Praxis? Der Designer beschreibt die Struktur der Website, und das Tool erstellt automatisch Layout, Abschnitte und visuellen Stil.

Figma Site – Anwendungen im UI/UX-Design:

• Websites und Landingpages direkt aus Text-Prompts generieren,
• das Design automatisch an die Markenrichtlinien anpassen,
• Designs nach den besten SEO-Praktiken und den Standards der Web-Zugänglichkeit (a11y) optimieren,
• Projekte dank der Integration mit MCP in HTML-/CSS-Code exportieren.

Mit Figma Site kann ein Designer an einem einzigen Tag vom Konzept zu einem funktionalen Website-Prototypen gelangen – eine Einbindung des Entwicklungsteams in diesem frühen Stadium ist nicht erforderlich.

Das KI-Ökosystem in der Arbeit eines UI-Designers

Während Figma bei der Integration von KI in den Designprozess führend ist, verändern auch andere Tools die täglichen Arbeitsabläufe von Designern. Gemeinsam schaffen sie eine Umgebung, die Ideation (die kreative Phase des Generierens, Entwickelns und Kommunizierens neuer Konzepte, ein zentraler Bestandteil des Design-Thinking-Prozesses), Prototyping, Analyse und Testing miteinander verbindet.

UX Pilot ermöglicht es Designern, schnell erste Screen-Designs und ausgefeiltere Versionen aus einer kurzen Textbeschreibung zu erstellen. Es hilft dabei zu evaluieren, wie Nutzer mit dem Design interagieren, und zeigt auf, welche Elemente die meiste Aufmerksamkeit erhalten. Fertige Projekte können einfach in Figma importiert werden, wodurch der Weg von der Idee zum Testing verkürzt wird und die schnelle Erstellung mehrerer Designvarianten ermöglicht wird.

Microsoft Copilot automatisiert Aufgaben wie das Erstellen von Berichten, Notizen, UI-Komponenten und Dokumentationen. Integriert in Microsoft 365 überbrückt es die Sprache des Designs mit Business und Code, sodass Designer sich auf Strategie statt auf administrative Aufgaben konzentrieren können.

Claude AI unterstützt bei der Analyse von Kontext, Briefings und Forschungsdaten, fördert Ideation, Konzeptvalidierung und Verbesserungen der Informationsarchitektur. Die Integration in Figma MCP ermöglicht eine reibungslose Abstimmung der gewonnenen Erkenntnisse mit Figma-Projekten und beschleunigt die Iteration sowie die Umsetzung von Änderungen.

Google AI Studio ist eine Umgebung für schnelles Testen von Konzepten und die Generierung von UX/UI-Inhalten. Designer können damit User Flows und Mikro-Interaktionen erstellen sowie Texte für Barrierefreiheit und UX Writing optimieren.

ChatGPT ist ein intelligenter Assistent, der UI-Designer bei Recherche, der Erstellung von Microcopy und der Projektdokumentation unterstützt. Es hilft, Inhalte konsistent mit dem Marken-Ton zu generieren, User-Szenarien zu erstellen und die Kommunikation mit Entwicklungsteams zu optimieren. Während der Ideation agiert es als kreativer Partner, schlägt Lösungen vor und inspiriert neue Designrichtungen.

Gemini-Modell analysiert Daten, unterstützt beim Aufbau von Personas und deckt Muster im Nutzerverhalten auf. Dank seiner multimodalen Fähigkeiten kann es Text, Bilder und Design-Kontexte interpretieren.

Perplexity fungiert als intelligenter Rechercheassistent, analysiert den Markt, vergleicht Wettbewerber und liefert verifizierte Quellen. So können Designer datenbasierte Entscheidungen treffen, statt sich auf Intuition zu verlassen.

Herausforderungen und Grenzen von KI im UI-Design

Während KI die Arbeitsweise von Designern erheblich verändert, ist es wichtig, sich ihrer Grenzen und Herausforderungen bewusst zu sein, die einen bewussten und verantwortungsvollen Umgang erfordern.

Qualitätskontrolle und Barrierefreiheit

KI kann Lösungen schnell generieren, muss jedoch weiterhin sorgfältig auf Barrierefreiheit und Benutzerfreundlichkeit überprüft werden. Algorithmen halten nicht immer die WCAG-Richtlinien (Web Content Accessibility Guidelines) ein und können Interfaces mit unzureichendem Kontrast, fehlendem Alternativtext für Bilder oder unlogischen Überschriftenhierarchien erzeugen. Es ist entscheidend, die WCAG-Konformität sicherzustellen und zu verstehen, wie die Einhaltung dieser Standards im Bankwesen zu einem starken Wachstumstreiber werden kann, wie im neuesten Artikel von Agata Cyuńczyk hervorgehoben.

Designer müssen KI-generierte Ergebnisse überprüfen auf:

• die Einhaltung von Barrierefreiheitsrichtlinien (WCAG 2.2) sowie plattformspezifischen Richtlinien für Apple (Human Interface Guidelines) und Android (Material Design),
• die Benutzerfreundlichkeit für Menschen mit Behinderungen,
• die Reaktionsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit der Benutzeroberfläche,
• die Konsistenz mit etablierten UX-Mustern.

Design-Homogenisierung

Eines sollte man im Hinterkopf behalten: Die weit verbreitete Nutzung derselben KI-Tools kann zu sehr ähnlich aussehenden Lösungen führen. Wenn mehrere Teams innerhalb desselben Systems auf ähnliche Prompts zurückgreifen, beginnen die Ergebnisse fast identisch auszusehen. Dies kann den einzigartigen Charakter eines Produkts verwässern und die Markenwiedererkennung schwächen. Die eigentliche Herausforderung für Designer besteht darin, Originalität und persönlichen Stil zu bewahren und gleichzeitig die Effizienz und die Möglichkeiten der KI zu nutzen.

Abhängigkeit von der Qualität der Prompts

KI kann nur Ergebnisse liefern, die so gut sind wie die Prompts, die ihr gegeben werden. Effektive Prompts zu erstellen ist eine Fähigkeit, die Übung und ein fundiertes Verständnis der Funktionsweise von Sprachmodellen erfordert. Vage, zu allgemeine oder schlecht strukturierte Prompts führen häufig zu Ergebnissen, die das Ziel verfehlen. Designer müssen ihre Vision und den Kontext klar kommunizieren, damit die KI Ergebnisse liefert, die wirklich ihrer Absicht entsprechen.

Rechtliche Fragen und geistiges Eigentum

Das Urheberrecht für KI-generierte Inhalte bleibt ein Graubereich, und Experten sind sich uneinig darüber, wie es zu interpretieren und zu regulieren ist.

Beim Arbeiten mit KI im Design stellen sich mehrere zentrale Fragen:

• Wem gehört ein KI-generiertes Design – dem Designer, dem Unternehmen oder dem Entwickler des KI-Tools?
• Kann ein von einem Algorithmus erstelltes Interface patentiert oder anderweitig rechtlich geschützt werden?
• Wie lernt die KI von bestehenden Designs, und könnte dies die Rechte der ursprünglichen Urheber verletzen?

Designer müssen sich dieser Unsicherheiten bewusst sein und rechtlichen Rat einholen, insbesondere bei der kommerziellen Nutzung von KI-generierten Arbeiten, um mögliche Urheberrechtsprobleme zu vermeiden.

Konsistenz über Projekte hinweg bewahren

KI-Tools können äußerst hilfreich sein, sind jedoch nicht perfekt darin, ein großes Projekt visuell konsistent zu halten. Beim Generieren mehrerer Screens oder Elemente kann die KI frühere Entscheidungen zu Farben, Typografie oder Layout übersehen. Designer müssen weiterhin eingreifen, um sicherzustellen, dass das gesamte Projekt stimmig, ausgefeilt und konsistent wirkt.

Kosten und Zugänglichkeit

Viele fortgeschrittene KI-Funktionen sind kostenpflichtig. Tools wie Figma AI, Claude, ChatGPT Plus oder MidJourney erfordern monatliche Abonnementgebühren, was für Freelancer oder kleine Designstudios eine erhebliche Ausgabe darstellen kann. Darüber hinaus setzen einige Tools selbst in kostenpflichtigen Plänen Nutzungsbeschränkungen, sodass Designer strategisch planen müssen, um diese Ressourcen optimal zu nutzen.

Die sich wandelnde Rolle des UI-Designers

KI kann viele Aufgaben automatisieren, mindert jedoch die Rolle des Designers keineswegs – im Gegenteil, sie stärkt sie. Die Rolle des UI-Designers entwickelt sich weiter: Anstatt sich ausschließlich auf die technische Umsetzung zu konzentrieren, übernehmen Designer zunehmend die Leitung des gesamten kreativen und strategischen Prozesses und verleihen Projekten Kohärenz, Charakter und eine klare Vision.

Schlüsselkompetenzen für UI/UX-Designer im Zeitalter der KI

• Effektive Prompts erstellen und die von der KI generierten Ergebnisse interpretieren,
• KI-generierte Lösungen kritisch analysieren,
• Daten, Ästhetik und Emotion zu einer einheitlichen Produktvision verbinden,
• verstehen, wie die verwendeten KI-Modelle tatsächlich funktionieren.

Designer legen den Rahmen fest, definieren Standards und sichern die Qualität sowie die Benutzerfreundlichkeit von Interfaces. KI kann zahlreiche Optionen generieren, doch der menschliche Designer bewertet ihre Relevanz, ihren kontextuellen Bezug und ihren tatsächlichen Wert für die Nutzer. Ein bewusster, durchdachter Umgang mit KI-Ergebnissen und fundierte Designentscheidungen auf deren Basis werden essenziell.

Interfaces im Zeitalter der KI zu gestalten bedeutet, die Regeln festzulegen, innerhalb derer der Algorithmus arbeitet. Der Designer wird zum Hüter von Qualität und Ethik, gewährleistet Barrierefreiheit (WCAG), Transparenz und klare Kommunikation. Der moderne Designer konkurriert nicht mit KI; er arbeitet mit ihr zusammen und betrachtet sie als leistungsstarken Assistenten, der den Prozess beschleunigt und neue Ideen inspiriert.

Dieser Wandel führt zu einer neuen Spezialisierung: dem KI-Designer. Diese Rolle vereint Expertise in Design, Datenanalyse und Verständnis von KI-Modellen. Ein KI-Designer erstellt nicht nur Interfaces, sondern nutzt KI-Tools effektiv, kennt deren Grenzen und unterstützt das Team dabei, intelligentere, dateninformierte Designentscheidungen zu treffen.

Die Rolle des Designers im Zeitalter der KI: Menschen im Mittelpunkt, Technologie im Hintergrund

KI kann Interfaces generieren, doch der menschliche Designer verleiht ihnen Bedeutung. Empathie, Intuition und das Verständnis für die Emotionen der Nutzer bleiben unersetzlich. Künstliche Intelligenz entlastet Designer von repetitiven Aufgaben und ermöglicht ihnen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren – Kreativität, Emotion, Zielsetzung und Strategie.

Die Zukunft des UI-Designs ist keine Welt ohne Designer. Es ist eine Welt, in der KI Routineaufgaben übernimmt, während Designer sich auf Vision, Ethik und Kohärenz konzentrieren. Es ist ein Zeitalter der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Algorithmus – dynamisch, kreativ und menschlicher denn je.

Beispiele aus dem Alltag eines UI-Designers

In meiner täglichen Arbeit bei Ailleron ist KI zu einem praktischen Werkzeug geworden, das sowohl die konzeptionelle als auch die Umsetzungsphase von Projekten unterstützt. Kürzlich habe ich sie genutzt, um erste Anwendungsskizzen und Figma-Mockups für einen Kunden im Finanzsektor zu erstellen, bei dem es entscheidend war, Geschäftsziele und Kundenanforderungen schnell in klare Interface-Strukturen zu übersetzen. In diesem Prozess habe ich auf Figma Make zurückgegriffen, um erste Mockups und Screen-Layouts direkt aus funktionalen Spezifikationen, User-Szenarien und Kundenanforderungen zu generieren, wodurch wir mehrere Designrichtungen frühzeitig effizient evaluieren konnten.

Darüber hinaus nutzte ich First Draft, um alternative Layoutvarianten zu erstellen, Rewrite/Shorten Text, um Microcopy an die Terminologie der Finanzbranche anzupassen, und Rename Layers, um Dateistrukturen in komplexen Mockups automatisch zu organisieren. FigJam AI half, User Flows und Erkenntnisse aus Design-Workshops zu analysieren und zu strukturieren, was die Iteration erheblich beschleunigte.

Gleichzeitig wurde KI kollaborativ eingesetzt, um interne Präsentationsvorlagen und Kommunikationsmaterialien zu erstellen. Mit Figma Buzz und Tools wie ChatGPT bereiteten wir visuell konsistente Folien, strukturierte Inhalte und Narrative vor und entwickelten sogar vorläufige Konzepte für Instagram-Posts, einschließlich Textvorschlägen und grafischen Layouts, die mit der visuellen Identität des Teams abgestimmt waren.

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Referenzen

Offizielle Figma-Quellen

• Figma Blog. (2024). Building a better First Draft for designers. https://www.figma.com/blog/figma-ai-first-draft/
• Figma Help Center. (n.d.). Use First Draft with Figma AI. https://help.figma.com/hc/en-us/articles/23955143044247
• Figma Blog. (2024). Meet Figma AI: Empowering Designers with Intelligent Tools. https://www.figma.com/blog/introducing-figma-ai/
• Figma Blog. (2024). Figma 2024: We shipped it, you shaped it. https://www.figma.com/blog/figma-2024-we-shipped-it-you-shaped-it/
• Figma Resource Library. (n.d.). What is Model Context Protocol (MCP)? https://www.figma.com/resource-library/what-is-mcp/
• Figma Blog. (n.d.). Introducing our MCP server: Bringing Figma into your workflow. https://www.figma.com/blog/introducing-figmas-dev-mode-mcp-server/
• Figma Blog. (n.d.). Design Context, Everywhere You Build. https://www.figma.com/blog/design-context-everywhere-you-build/
• Figma Help Center. (n.d.). Guide to the Figma MCP server. https://help.figma.com/hc/en-us/articles/32132100833559

Fachartikel und Analysen

• DesignWhine. (2024). Figma Reintroduces Figma AI As First Draft. https://www.designwhine.com/figma-first-draft/
• Builder.io. (2025). Design to Code with the Figma MCP Server. https://www.builder.io/blog/figma-mcp-server
• Seamgen. (2025). Figma MCP: Complete Guide to Design-to-Code Automation. https://www.seamgen.com/blog/figma-mcp-complete-guide-to-design-to-code-automation
• AIbase. (n.d.). Official Figma MCP is Officially Launched! https://www.aibase.com/news/18815

Berichte und Forschung zu KI im Design

• Creative Boom. (2025). It’s official: AI is coming for your graphic design job. https://www.creativeboom.com/news/its-official-ai-is-coming-for-your-graphic-design-job/
• Creative Bloq. (2024). The future of AI in graphic design. https://www.creativebloq.com/ai/the-future-of-ai-in-graphic-design
• Coursera. (2025). Will AI Replace Graphic Designers? https://www.coursera.org/articles/will-ai-replace-graphic-designers
• Digidop. (2025). How AI Is Changing UX/UI Design in 2025. https://www.digidop.com/blog/how-ai-is-transforming-the-designers-role-in-2025

Adrian Witek UI-Designer

UI-Designer, leidenschaftlich darin, ästhetische und funktionale Web- und Mobile-Anwendungen zu gestalten. Spezialisiert auf die Umsetzung komplexer Konzepte in intuitive Benutzeroberflächen sowie auf die Erstellung von UI-Kits, die Konsistenz und Skalierbarkeit von Projekten gewährleisten.