Wie man KI in Figma verwendet: Anleitung für Designer

Figma integriert künstliche Intelligenz rasant und verändert den Designprozess von der Idee bis zur fertigen Lösung. Der Einsatz von KI-Tools in Figma ermöglicht es, Workflows zu beschleunigen, Entscheidungen zu optimieren und das Endprodukt zu verbessern, indem der Fokus auf den wichtigsten UX/UI-Aspekten und den Geschäftszielen liegt. Das ist nicht nur Automatisierung, sondern eine Synergie aus menschlicher Kreativität und Rechenleistung, die Designern und Teams neue Horizonte eröffnet.

Erste Schritte mit KI in Figma: von der Idee zum ersten Entwurf

Figma AI bietet die Funktion „First Draft“, die textliche Beschreibungen von Ideen in bearbeitbare Wireframes oder Designs in nur wenigen Minuten umwandelt. Das reduziert den Aufwand für den Projektstart erheblich und ermöglicht es, verschiedene Designlösungen schnell zu erkunden. Die KI nutzt die eingebauten Figma-Bibliotheken mit Komponentensammlungen, um Designs zu erstellen, die typischen Mustern von Websites und mobilen Apps entsprechen.

So funktioniert „First Draft“:

• Funktion starten: Klicken Sie in der Figma-Toolbar auf „Actions“ und wählen Sie „First Draft“.
• Bibliothek auswählen: Optional können Sie eine Bibliothek angeben (z. B. für eine Website oder eine mobile App). Wenn Sie keine auswählen, wählt Figma AI die passendste aus.
• Prompt formulieren: Geben Sie eine detaillierte Beschreibung dessen ein, was Sie erstellen möchten. Zum Beispiel: „Pricing-Seite für ein Startup zur Entwicklung von Tools“.
• Generierung: Klicken Sie auf „Make it“.
• Überprüfung und Themenauswahl: Sehen Sie sich verschiedene visuelle Themes an, indem Sie auf die Miniaturansichten unter dem Eingabefeld für den Prompt klicken.
• Weiteres Bearbeiten: Wenn das Design passt, schließen Sie das Menü. Wenn Anpassungen nötig sind, klicken Sie auf „Make changes“ und nutzen Sie Text-Prompts oder Stilregler, um Farben, Typografie, Abstände und den Radius der Ecken anzupassen.

Auswirkungen auf UX/UI und Conversion: Das schnelle Erstellen erster Wireframes ermöglicht es Designern, verschiedene Strukturen und Kompositionen sofort zu testen, wodurch bessere Lösungen für Navigation und Lesbarkeit der Inhalte gefunden werden können. Das beschleunigt die Forschungsphase und verkürzt die Zeit bis zum ersten Feedback, was sich positiv auf die Iterationsgeschwindigkeit und die Gesamtproduktivität des Teams auswirkt.

Typische Fehler:

• Unklare Prompts: Zu allgemeine Beschreibungen führen zu irrelevanten Ergebnissen. Zum Beispiel „eine Seite erstellen“ ohne weitere Details.
• Bibliotheken ignorieren: Wenn keine Bibliothek gewählt wird, kann ein Design entstehen, das nicht zur Zielplattform passt (Web vs. mobil).
• Zu stark auf KI vertrauen: „First Draft“ ist ein Ausgangspunkt. Das Design braucht menschliche Eingriffe, um die Details zu optimieren, die das Nutzererlebnis beeinflussen.

Gutes Szenario: Nutzung von „First Draft“, um mehrere Varianten einer Startseite für ein neues Produkt zu generieren, sodass sich unterschiedliche Ansätze zur Darstellung zentraler Vorteile und CTA schnell vergleichen lassen.

Schlechtes Szenario: Ein komplexes, einzigartiges Interface für spezialisierte Software mit „First Draft“ zu erstellen, ohne es ausreichend zu überarbeiten, was zu einer mangelnden Passung zu den spezifischen Nutzeranforderungen führt.

KI-Design-Assistent: von der Generierung zur Verfeinerung

Der in Figma integrierte KI-Assistent fungiert als „zweiter Pilot“ für Designer. Er hilft beim Generieren von Layouts, beim Erstellen und Bearbeiten von Ebenen, beim Erkunden von Designrichtungen, beim Erstellen von Komponenten auf Basis bestehender Bibliotheken sowie beim Zusammenfassen und Anwenden von Feedback direkt auf der Arbeitsfläche.

Parallel-Prompting und Nutzung realer Komponenten:

Der wichtigste Vorteil des KI-Assistenten ist die Möglichkeit, Inhalte zu generieren, die Ihre eigenen Komponenten, Tokens und Variablen verwenden. Das bedeutet, dass die erzeugten Elemente bereits zu Ihrem Design-Stack passen und die spätere Ersetzung von „plastikartigen“ UI-Elementen entfällt.

• So funktioniert es: Verweisen Sie den KI-Assistenten auf Ihre Design-Bibliotheken. Er wird Ihre Stile, Komponenten und Variablen für die Ergebnisse verwenden. Sie können auch Bilder oder bestehende Designs als Referenzen bereitstellen.
• Kontext ist alles: Je mehr Kontext Sie liefern, desto besser werden die Ergebnisse. Dazu können die gewünschte Funktionalität, die Zielgruppe und ästhetische Vorlieben gehören.

Auswirkungen auf UX/UI und Conversion: Die Generierung mit realen Komponenten und Stilen sorgt für Konsistenz in Marke und Designsystem. Das wirkt sich direkt auf die Usability aus: Nutzer finden sich leichter in der Oberfläche zurecht, wenn die Elemente konsistent sind. Für Unternehmen bedeutet das weniger Entwicklungsfehler, schnellere Markteinführung und geringere Wartungskosten.

Gutes Szenario: Verwendung des KI-Assistenten, um mehrere Varianten für die Anordnung des Blocks „Unsere Leistungen“ auf der Startseite zu erstellen, basierend auf bestehenden Service-Karten aus Ihrer Bibliothek. Die KI kann unterschiedliche Varianten für Platzierung, Abstände und Überschriften vorschlagen, während die visuelle Identität erhalten bleibt.

Schlechtes Szenario: Ein komplexes, mehrschichtiges Interface von Grund auf nur auf Basis einer Textbeschreibung zu erstellen, ohne der KI Zugriff auf Komponenten und Stile zu geben. Das Ergebnis kann visuell ansprechend sein, erfordert aber erhebliche manuelle Anpassungen, um es in das bestehende Designsystem zu integrieren.

Bearbeiten und Verfeinern mit KI

Der KI-Assistent ermöglicht nicht nur die Generierung, sondern auch Änderungen. Sie können ein bestimmtes Element (Text, Button, Bild) markieren und die KI bitten, Änderungen vorzunehmen, zum Beispiel Größe, Farbe, Text oder Abstände anzupassen.

• Anweisungen zum Bearbeiten: Verwenden Sie Text-Prompts, um gewünschte Änderungen zu beschreiben, zum Beispiel: „Buttons abgerundet machen“, „Hintergrundfarbe in Hellgrau ändern“, „Schatten zur Karte hinzufügen“.
• Point and Edit: Diese Funktion ermöglicht es, ein Element direkt auf der Arbeitsfläche auszuwählen und Änderungen über das von KI gesteuerte Bearbeitungsfeld vorzunehmen.

Auswirkungen auf UX/UI und Conversion: Die Möglichkeit, schnell punktuelle Änderungen auf Basis von Feedback oder A/B-Testergebnissen vorzunehmen, ist äußerst wertvoll. So lassen sich konversionsrelevante Elemente wie CTA-Buttons, Formulare oder Navigationsmenüs optimieren, ohne jedes Element manuell suchen und bearbeiten zu müssen. Die kognitive Belastung für Nutzer sinkt, da die Oberfläche intuitiver wird.

Typische Fehler:

• Übermäßiges Bearbeiten: Ständige kleine Änderungen, die dem Gesamtstil oder der Logik widersprechen.
• Missachtung der Hierarchie: Die KI kann Änderungen vornehmen, die die visuelle Hierarchie stören, etwa indem weniger wichtige Elemente zu dominant werden.
• Barrierefreiheit ignorieren: Die KI kann Änderungen vornehmen, die Kontraste verringern oder andere Prinzipien der Barrierefreiheit verletzen, wenn dies nicht im Prompt angegeben wird.

Gutes Szenario: Nach einem Usability-Test stellte sich heraus, dass Nutzer negativ auf einen bestimmten CTA reagieren. Sie können den KI-Assistenten bitten, Farbe, Größe oder Text des Buttons zu ändern, um seine Sichtbarkeit und Wirksamkeit zu erhöhen.

Schlechtes Szenario: Ein Nutzer bittet die KI, „das Design besser zu machen“, was zu chaotischen Änderungen führt, die die ursprüngliche Struktur zerstören und die Usability verschlechtern.

KI für Prototyping und Testing

KI kann den Prozess der Erstellung interaktiver Prototypen erheblich beschleunigen und sogar beim Testen helfen.

Generierung von UI-Mockups und Interaktionen:

Figma AI kann UI-Mockups generieren, Farbpaletten und Typografie vorschlagen und sogar die Platzierung von Komponenten auf Basis der Produktbeschreibung und Zielgruppe festlegen.

• Prototypen erstellen: KI kann helfen, statische Screens in klickbare Prototypen zu verwandeln, indem sie logische Verknüpfungen zwischen Elementen und Bildschirmen herstellt.
• Testen mit Daten: Durch die Möglichkeit, echte oder Beispieldaten anzubinden, lässt sich testen, wie sich der Prototyp in verschiedenen Szenarien verhält.

Auswirkungen auf UX/UI und Conversion: Das schnelle Erstellen von Prototypen ermöglicht es Teams, Ideen schneller zu erkunden und zu testen, was den Weg von der Konzeption zur Umsetzung beschleunigt. Das ist besonders wichtig beim Testen von User Flows und Checkout-Prozessen, bei denen jede Unbequemlichkeit zu Nutzerverlusten und geringerer Conversion führen kann. KI kann helfen, potenzielle Reibungspunkte in der Navigation oder die Komplexität von Formularen zu erkennen.

Gutes Szenario: Erstellung eines Prototyps für eine mobile Essensbestell-App. Die KI kann typische Screens generieren (Katalog, Warenkorb, Bezahlung) und anschließend beim Verknüpfen helfen, um einen grundlegenden User Flow zu erstellen. So erhält man schnell eine funktionierende Version für das Testen der Kernlogik.

Schlechtes Szenario: Einen Prototyp für ein hochinteraktives Produkt mit benutzerdefinierten Animationen und komplexen Übergängen ausschließlich mithilfe von KI zu erstellen. Das Ergebnis kann standardisiert wirken und das einzigartige Erlebnis nicht vermitteln, das der Designer eigentlich erreichen wollte.

Verhaltensanalyse und Problemvorhersage

KI kann das Nutzerverhalten analysieren und Usability-Probleme vor Beginn des Testens vorhersagen. KI-Tools können Stellen erkennen, an denen Nutzer „stecken bleiben“ könnten, Layout- oder Textverbesserungen vorschlagen und Barrierefreiheitsprobleme identifizieren.

• KI-Testing: Einige Tools können Nutzersitzungen simulieren, um potenzielle Probleme aufzudecken.
• A/B-Testing: KI kann helfen zu bestimmen, welche Designvarianten besser funktionieren, und liefert schnellere Insights sowie mehr Daten für Entscheidungen.

Auswirkungen auf UX/UI und Conversion: Die proaktive Erkennung von Usability- und Barrierefreiheitsproblemen hilft, teure Korrekturen in späten Entwicklungsphasen zu vermeiden. Das wirkt sich direkt auf die Conversion Rate aus, da Nutzer ein Produkt seltener abbrechen, wenn es intuitiv und zugänglich ist.

Typische Fehler:

• Übermäßiges Vertrauen in KI-Empfehlungen: KI kann Änderungen vorschlagen, die nicht immer den strategischen Geschäftszielen oder den Besonderheiten der Zielgruppe entsprechen.
• Den menschlichen Faktor ignorieren: KI kann Empathie und das Verständnis für menschliches Verhalten, das erfahrene UX-Analysten besitzen, nicht vollständig ersetzen.

Gutes Szenario: Die KI-Analyse eines Registrierungsformular-Prototyps zeigt, dass das Passwortfeld nicht klar genug über die Anforderungen an die Komplexität informiert. Die KI schlägt einen Hinweis und einen Komplexitätsindikator vor, was wahrscheinlich die Abbruchrate bei der Registrierung senkt.

Schlechtes Szenario: Die KI optimiert automatisch den CTA-Button, indem sie seine Farbe in eine weniger auffällige ändert, nur basierend auf allgemeinen Klickdaten, dabei aber die gesamte visuelle Hierarchie der Seite und die Brand Guidelines ignoriert.

Empfehlungen für den effektiven Einsatz von KI in Figma

KI in Figma ist ein leistungsstarkes Werkzeug, aber seine Wirksamkeit hängt davon ab, wie Sie es einsetzen. Wichtig ist, die Grenzen der KI zu kennen und die menschliche Kontrolle über den Prozess zu behalten.

E-E-A-T-Regeln und Validierung:

• Expertise: KI kann Informationen liefern, aber echte Expertise bedeutet, den Kontext, die Geschäftsziele und die Bedürfnisse der Nutzer zu verstehen.
• Experience: Ein erfahrener Designer weiß, wann KI helfen kann und wann ihre Empfehlungen schädlich sein können.
• Authoritativeness: Verwenden Sie KI als unterstützendes Werkzeug, das Ihre Autorität ergänzt, nicht ersetzt.
• Trustworthiness: Seien Sie transparent beim Einsatz von KI. Kennzeichnen Sie KI-generierte Inhalte, wo immer möglich.

Wichtige Prinzipien für die Nutzung von KI:

• Klare Ziele: Definieren Sie Ihre Ziele, Grenzen und gewünschten ästhetischen Parameter, bevor Sie KI einsetzen. SMART-Ziele helfen, Aufgaben zu strukturieren.
• Menschlicher Ansatz: KI kann Aufgaben beschleunigen, aber Kreativität, Empathie und strategisches Denken bleiben bei den Designern.
• Validierung: Überprüfen Sie die Ergebnisse der KI immer auf Korrektheit, Ethik und Wirksamkeit. Nutzen Sie Feedback zur Weiterentwicklung.
• Zusammenarbeit: Beziehen Sie das gesamte Team (Design, Entwicklung, Marketing) in den KI-Prozess ein, um Konsistenz sicherzustellen.
• Dokumentation: Dokumentieren Sie, wie KI Ihre Designentscheidungen beeinflusst, um Transparenz und spätere Analysen zu ermöglichen.

Auswirkungen auf UX/UI und Conversion: Die Einhaltung dieser Prinzipien stellt sicher, dass KI zur Verbesserung des Nutzererlebnisses und zur Erreichung der Geschäftsziele eingesetzt wird und nicht zur Erstellung oberflächlicher oder fehlerhafter Lösungen. So entstehen Produkte, die nicht nur funktional, sondern auch ansprechend und für alle zugänglich sind.

Gutes Szenario: Ein Designer nutzt KI, um Varianten für das Layout der Startseite zu generieren, analysiert anschließend aber jede Variante sorgfältig und prüft sie auf Übereinstimmung mit dem Brandbook, der Barrierefreiheit und dem User Flow. Die finale Entscheidung basiert auf einer Kombination aus KI-Empfehlungen und eigener Erfahrung.

Schlechtes Szenario: Ein Designer übernimmt einfach die erste von der KI erzeugte Version eines Screens, ohne sie auf Barrierefreiheit zu prüfen, was zu Problemen für Nutzer mit Sehbeeinträchtigungen führen kann.

Der Einsatz von KI in Figma ist eine Weiterentwicklung des Designprozesses, die einen neuen Arbeitsansatz, ein Verständnis der Tools und den Fokus auf Nutzer und Geschäftsziele erfordert.