Revision 728: Wie hat sich UX-Arbeit in den letzten Jahren verändert? Mit Stefan Nitzsche
Wir sprechen mit Stefan Nitzsche (LinkedIn), freiberuflicher UX/UI-Designer und alter Bekannter des Podcasts, darüber, wie sich UX-Arbeit in den vergangenen Jahren verändert hat. Seit Stefans letztem Besuch in Revision 136 sind nicht nur 13 Jahre vergangen, auch die Werkzeuge und Workflows zwischen Design und Engineering sehen inzwischen deutlich anders aus.
Im Mittelpunkt steht dabei zwangsläufig KI: Wir reden darüber, wie sie Prototyping und Iterationen beschleunigt, welche Rolle UX-Expertise dabei weiterhin spielt, warum generisch gute Interfaces noch keine guten Produkte ergeben und wie sich die Zusammenarbeit zwischen Design und Engineering verschiebt. Außerdem schauen wir auf lokale Modelle, MCP, die zunehmende KI-Müdigkeit und die Frage, was passiert, wenn künftig nicht mehr nur Menschen, sondern auch Agenten unsere Interfaces benutzen.
Shownotes
- [00:01:05] UX x Engineering: Wie verändert KI die Arbeit an Interfaces?
Vor 13 Jahren war Stefan schon einmal in Revision 136 zu Gast und sprach dort unter anderem über einen modernen Design-Workflow. Diesmal nehmen wir diesen Faden wieder auf und fragen, was aus diesem Workflow inzwischen geworden ist. Stefan arbeitet weiterhin als freiberuflicher UX/UI-Designer und erlebt KI als derzeit größte Veränderung seiner Arbeit. Sie macht Wissen und Werkzeuge verfügbar, die früher vor allem größeren Projekten vorbehalten waren, und kann beispielsweise bei Personas, Audits, projektspezifischen Knowledge Bases oder der Prüfung von Konzepten unterstützen. Klassische UX-Arbeit wie qualitative und quantitative Research, Surveys und echte User-Tests ersetzt sie für ihn allerdings nicht.
Besonders deutlich wird die Veränderung beim Prototyping. Wo früher Paper-Prototypes, Klick-Dummies oder aufwendig miteinander kombinierte Design- und Animationstools nötig waren, kann Stefan heute innerhalb von ein oder zwei Tagen einen weitgehend funktionierenden Prototyp mit HTML, CSS und JavaScript erstellen. Dadurch lassen sich nicht nur Screens, sondern auch Interaktionen, Animationen und vollständige Abläufe früh ausprobieren. Das hilft insbesondere Menschen, denen es schwerfällt, sich aus statischen Entwürfen das spätere Verhalten einer Anwendung vorzustellen. Gleichzeitig entsteht eine neue Gefahr: Ein Prototyp kann bereits Dinge versprechen, die das für das eigentliche Produkt vorgesehene Framework technisch gar nicht leisten kann.
Diese Entwicklung verändert auch das Verhältnis zwischen UX und Engineering. Iterationen beginnen früher, weil Designerinnen und Designer nicht mehr darauf warten müssen, dass ein Entwurf implementiert wurde, bevor sie ihn tatsächlich erleben können. Fehler und unbefriedigende Entscheidungen lassen sich dadurch bereits während der Gestaltung erkennen und korrigieren. Engineering verschwindet deshalb nicht. Im Gegenteil: Architektur, Wartbarkeit, die Auswahl geeigneter Technologien und die Kontrolle dessen, was eine KI im Code tatsächlich veranstaltet, benötigen weiterhin entsprechende Expertise. Ähnliches gilt auf UX-Seite, wo zusätzlich menschliches Verhalten, Psychologie, mentale Modelle, Heuristiken und sehr unterschiedliche Nutzungssituationen berücksichtigt werden müssen.
Konkret arbeitet Stefan viel mit Figma und Claude. Einen wichtigen Impuls dafür bekam er von Christine Vallaure de la Paz. Statt des offiziellen Figma-MCP verwendet er inzwischen vor allem den von TJ Pitre beziehungsweise Southleft entwickelten Figma Console MCP in Kombination mit Claude Code. Für Projekte, bei denen Datenschutz oder Vertraulichkeit eine größere Rolle spielen, experimentiert er außerdem mit lokalen Modellen und einer selbst gehosteten Installation von Penpot samt MCP-Server. Die lokalen Lösungen sind für ihn derzeit noch langsamer und qualitativ schwächer, könnten aber eine Alternative darstellen, wenn Projektdaten nicht an externe KI-Dienste übermittelt werden sollen.
Wir schauen uns außerdem Claude Design an. Stefan sieht darin momentan vor allem einen Ansatz, Gestaltungsregeln wie Farben, Typografie, Logos und andere Vorgaben eines Designsystems für die KI bereitzuhalten. Für seinen eigenen Workflow ist allerdings eine andere Veränderung entscheidender: Statt sofort Figma mit Prompts zu steuern, erarbeitet er zunächst gemeinsam mit Claude ein möglichst präzises textuelles Konzept. Erst wenn Prinzipien, Zielgruppe, Nutzungssituation und notwendige Schnittstellen geklärt sind, lässt er daraus Gestaltung entstehen. Damit nähert sich UX interessanterweise der Entwicklung an, über die wir bereits in Revision 716 zu Agentic Engineering statt Vibe Coding gesprochen haben: Erst planen und spezifizieren, dann umsetzen.
Trotz der beeindruckenden Ergebnisse bleiben die Modelle für Stefan Werkzeuge, deren Arbeit kontrolliert werden muss. Ohne fachliche Steuerung produzieren sie schnell solides, aber generisches Mittelmaß. Das hebt zwar den qualitativen Boden an und macht es wesentlich einfacher, ein brauchbares Interface zu bauen. Für wirklich gute und eigenständige Ergebnisse braucht es aber weiterhin Erfahrung, Kritik und zahlreiche Iterationen. Ähnlich wie beim Programmieren kann eine KI Entscheidungen treffen, deren langfristige Konsequenzen jemand ohne entsprechendes Fachwissen gar nicht erkennt.
Damit landen wir auch beim derzeitigen Slop-Backlash. KI-generierte Gestaltung ist häufig technisch und handwerklich vollkommen akzeptabel, sieht aber zunehmend ähnlich aus. Schepp beschreibt das anhand KI-generierter Plakate auf dem Düsseldorfer Gourmet Festival: An den einzelnen Motiven ist wenig auszusetzen, in ihrer Masse wirken sie jedoch auffällig uniform. Fachwissen wird deshalb gerade dann wichtig, wenn das Ergebnis über diesen Durchschnitt hinausgehen und eine eigene gestalterische Identität entwickeln soll.
Stefan betont dabei, dass seine Begeisterung für die neuen Möglichkeiten nicht mit unkritischer Begeisterung für KI gleichzusetzen ist. Wir sprechen über Energie- und Ressourcenverbrauch, Rechenzentren und Hardware, Datenschutz und Abhängigkeiten von großen KI-Anbietern, aber auch über die Folgen für den Arbeitsmarkt. Stefan erlebt diese unmittelbar: KI macht Teile seiner eigenen Arbeit wesentlich schneller, gleichzeitig kommen bestimmte Aufträge gar nicht mehr bei ihm an, weil Kunden sie inzwischen selbst mit KI erledigen.
Abseits der KI diskutieren wir, welchen Stellenwert UI überhaupt noch als Differenzierungsmerkmal besitzt und wie viel Eigenständigkeit ein Interface braucht. Generische Gestaltung kann für viele Anwendungen vollkommen ausreichend sein, gerade bei Werkzeugen steht die Funktion im Vordergrund. Trotzdem unterscheiden wir zwischen einem lediglich optisch wenig aufregenden Interface und tatsächlichen UX-Problemen. Als Beispiel für Letzteres kommt rad-net.de zur Sprache. Wenn schlechte Bedienbarkeit die eigentliche Aufgabe erschwert, reicht funktionale Software eben nicht aus. Gleichzeitig sorgt die neue Generation von Werkzeugen dafür, dass zumindest die Hürde für ein ordentlich gestaltetes Interface immer niedriger wird.
Zum Schluss drehen wir die Perspektive um: Interfaces werden künftig nicht zwangsläufig ausschließlich von Menschen benutzt. KI-Agenten können selbst zu Nutzern von Websites und Anwendungen werden, während Menschen ihre Recherche zunehmend von KI erledigen lassen und dadurch mit einem ganz anderen Informationsstand auf einer Website ankommen. Das knüpft an unser Gespräch mit André Richter in „Die Website der Zukunft“ an. Maschinenlesbarkeit und auf konkretere Bedürfnisse zugeschnittene Informationen gewinnen dadurch an Bedeutung, während sich die klassische Rolle einer Landingpage verändern könnte. Einen weiteren Blick auf diese Entwicklung wirft der Artikel AI agent web traffic: what developers need to change.
Und weil die Entwicklung noch lange nicht abgeschlossen ist, gibt es möglicherweise bald noch einen weiteren Ort, an dem Stefan darüber spricht: Gemeinsam mit David möchte er die Technikwürze wiederbeleben und dort unter anderem die Veränderungen rund um UX, KI und Software Engineering begleiten.
Links
- Revision 136: Smashing Conference und ein moderner Design-Workflow
Stefans erster Besuch beim Working Draft vor 13 Jahren, bei dem es unter anderem um damalige Design-Workflows ging.
- Christine Vallaure de la Paz / Moonlearning
Plattform zum Lernen von UI- und UX-Design mit Figma, die sich inzwischen auch intensiv mit KI-gestützten Design-Workflows beschäftigt.
- Figma Console MCP von TJ Pitre / Southleft
Alternativer MCP-Server für Figma, den Stefan für die Zusammenarbeit zwischen Claude Code und Figma verwendet.
- Penpot MCP Server
MCP-Anbindung für Penpot, mit der Stefan in Kombination mit selbst gehostetem Penpot und lokalen Modellen experimentiert.
- Claude Design
Anthropics Design-Werkzeug, das unter anderem Gestaltungsregeln, Markenrichtlinien und Designsysteme in KI-gestützte Workflows einbeziehen kann.
- Revision 716: Agentic Engineering statt Vibe Coding
Unsere Revision über strukturierte KI-Workflows im Software Engineering, die einige Parallelen zu Stefans aktuellem UX-Workflow aufweisen.
- rad-net.de
Die Radsport-Plattform dient uns als Beispiel für ein Interface, bei dem insbesondere die User Experience Verbesserungspotenzial bietet.
- Working Draft On Tour: Die Website der Zukunft
Unser Gespräch mit André Richter über die Auswirkungen von KI-Agenten, Maschinenlesbarkeit und verändertem Nutzerverhalten auf zukünftige Websites.
- Technikwürze
Der frühere Web-Podcast, den Stefan gemeinsam mit David wiederbeleben und unter anderem für Themen rund um UX, KI und Software Engineering nutzen möchte.
- AI agent web traffic: what developers need to change
Artikel über den zunehmenden Zugriff von KI-Agenten auf Websites und die daraus entstehenden Anforderungen an Webanwendungen.