- 1. Die neue Design-Landschaft: KI als Co-Pilot
- Überblick: Generative KI vs. Assistive KI im Design-Kontext.
- Ethische Aspekte: Urheberrecht, Datenschutz und der Wert menschlicher Kreativität.
- Tool-Stack: Das Zusammenspiel von ChatGPT, Midjourney und Figma AI.
- 2. UX Research & Strategie mit ChatGPT
- Persona-Generierung: Erstellung von Nutzerprofilen basierend auf Marktsegmenten.
- User Stories & Flows: Automatisierte Erstellung von Szenarien und Aufgabenlisten.
- UX Copywriting: Microcopy, Fehlermeldungen und Content-Platzhalter in Sekunden.
- 3. Visual Exploration mit Midjourney
- Moodboarding: Schnelle visuelle Richtungen durch präzises Prompting finden.
- Asset-Erstellung: Generierung von Icons, Illustrationen und fotorealistischen UI-Elementen.
- Style-Consistency: Techniken (Seed-Werte, Referenzbilder), um einen einheitlichen Look zu wahren.
- 4. Figma AI: Automatisierung im Editor
- Auto-Layout & Struktur: KI-gestützte Organisation von Ebenen und Frames.
- Inhaltliche Füllung: Realistische Daten und Bilder per Klick statt Lorem Ipsum.
- Komponenten-Magic: Automatische Benennung und Organisation von Design-System-Elementen.
- 5. Rapid Prototyping: Vom Text zum Wireframe
- Text-to-Design: Nutzung von KI-Plugins zur Erstellung erster Layout-Entwürfe aus Prompts.
- Iterative Sprints: Schnelle Variantenbildung von UI-Komponenten durch KI-Vorschläge.
- User-Flow-Visualisierung: Automatisierte Diagramm-Erstellung für komplexe Pfade.
- 6. Barrierefreiheit & Testing mit KI-Unterstützung
- Accessibility Check: KI-gestützte Prüfung von Kontrasten und Screenreader-Tauglichkeit.
- Prädiktive Heatmaps: Simulation der Nutzeraufmerksamkeit (Eye-Tracking) durch KI-Modelle.
- Feedback-Analyse: Auswertung von Nutzertests durch LLMs zur Identifikation von Pain Points.
- 7. Skalierung von Design-Systemen
- Dokumentation: KI-generierte Guidelines für Farbsysteme und Typografie.
- Token-Management: Automatisierung der Benennungskonventionen für Entwickler-Handoffs.
- Pattern-Erkennung: Konsistenzprüfung über hunderte Screens hinweg.
- 8. Prompt Engineering für Designer
- Frameworks: Effektive Prompts für visuelle vs. strukturierte Ergebnisse.
- Parameter-Tuning: Feineinstellung von Midjourney- und ChatGPT-Outputs.
- Multimodale Workflows: Bilder in Figma hochladen und von der KI analysieren oder erweitern lassen.
- 9. Praxis-Simulation: Der Turbo-Design-Sprint
- Workshop: Entwicklung einer App-Idee von der Persona (ChatGPT) über das Moodboard (Midjourney) bis zum interaktiven Prototyp (Figma AI).
- Efficiency Challenge: Vergleich zwischen klassischem Workflow und KI-gestütztem Prozess.
- Refinement: Manuelles Polishing der KI-Ergebnisse für den professionellen Einsatz.
- Handoff-Check: Vorbereitung der KI-generierten Designs für die Entwicklung.
LernzieleDie Teilnehmenden erlernen die Integration von KI-Tools in den täglichen UI/UX-Workflow. Ziel ist es, ChatGPT für Konzepte und Personas einzusetzen, Midjourney für hochwertiges Bildmaterial zu nutzen und Figma AI zur Automatisierung von Layouts und Komponenten-Management anzuwenden, um die Projektlaufzeiten signifikant zu verkürzen.
Zielgruppen- UI/UX-Designer: Die ihren Output vervielfachen und modernste Tools beherrschen wollen.
- Product Designer: Zur Beschleunigung von Prototyping und Ideenfindung.
- Art Directors: Die KI für Storyboarding und visuelle Konzepte nutzen möchten.
- Creative Leads: Zur Optimierung der Team-Effizienz durch KI-Workflows
